Читайте о новом интеллектуальном алгоритме поиска, генераторе изображений, борьбе Google с контентом, созданном ИИ, и другой новой и полезной информации в этой статье.
- Google может повлиять на видимость в поиске тех продуктов, которых нет в наличии
- Алгоритм Google PaLM: путь к языковым моделям следующего поколения
- Google заявляет, что контент, созданный искусственным интеллектом, противоречит Руководству для веб-мастеров
- Мультипоиск Google: новый способ поиска с помощью текста и изображений
- Google обсуждает ценность нерекомендованных структурированных данных
- Google говорит, что это нормально, когда кэшированные страницы JavaScript выглядят пустыми
- Google использует искусственный интеллект для автоматического обновления некоторой бизнес-информации
- Поиск Google стал хуже? Многие, похоже, согласны
- Brave Search запускает обсуждения, чтобы предоставить лучшие ответы на поиск
- Поиск Google позволит удалять личную информацию
Подборка новостей от SEJ и комментарии представителей Yoast
Google может повлиять на видимость в поиске тех продуктов, которых нет в наличии
Анонс: Страница продукта может стать менее заметной в поиске Google, если товара нет в наличии.
Мюллер (советник Google по поиску) не исключает возможности того, что продукты, которых нет в наличии, будут менее заметны в результатах поиска. Это связано с тем, что Google рассматривает «нет в наличии» как мягкую ошибку 404:
Теоретически, если чего-то не будет в наличии, это может повлиять на видимость в поиске, но на 100% утверждать ничего нельзя.
Google по-прежнему будет показывать страницу продукта, если она актуальна
Рассматривает ли Google страницу продукта как имеющую мягкую ошибку 404, зависит от того, какую ценность страница предлагает помимо самого продукта. Если она служит источником информации о продукте, которая все еще может быть полезна даже при отсутствии товара в наличии, то, скорее всего, останется видимой в результатах поиска.
Мюллер добавляет, что остальная часть ранжирования сайта не повлияет на отсутствие товара на складе.
Алгоритм Google PaLM: путь к языковым моделям следующего поколения
Анонс: Новый алгоритм Google — это шаг к реализации архитектуры искусственного интеллекта Google Pathways, позволяющий заглянуть в следующее поколение языковых моделей.
Google объявила о прорыве в создании архитектуры ИИ, способной решать миллионы различных задач, включая сложное обучение и аргументацию.
Новая система называется языковой моделью Pathways (PaLM). PaLM может превзойти современные языковые модели и людей в языковых и логических тестах.
Однако исследователи также отмечают, что они не могут избавиться от ограничений, присущих крупномасштабным языковым моделям, которые могут непреднамеренно привести к негативным этическим последствиям.
Далее рассмотрим суть алгоритма, которая состоит из нескольких пунктов.
Небольшое обучение
Небольшое обучение — это следующий этап обучения, выходящий за рамки глубокого обучения.
При глубоком обучении для каждой задачи требуются миллионы примеров, на которых можно учиться для каждой способности, которую ИИ изучает.
Цель нового подхода состоит в том, чтобы приблизиться к тому, как люди изучают разные вещи и могут применять разные части знаний в совокупности для решения новых проблем, с которыми никогда раньше не сталкивались.
В случае PaLM примером этой возможности является его способность объяснить шутку, с которой он никогда раньше не сталкивался.
Pathways ИИ
Обычный подход заключался в создании алгоритмов, обученных хорошо выполнять определенные вещи.
Подход Pathways заключается в создании единой модели ИИ, которая может обучиться решать проблемы. Так можно будет избежать менее эффективного способа обучения тысяч алгоритмов для выполнения тысяч различных задач.
Согласно документу Pathways:
«Таким образом, то, чему модель учится, обучаясь одной задаче — скажем, изучая, как аэрофотоснимки могут предсказать высоту ландшафта, — может помочь ей изучить другую задачу — например, предсказать, как паводковые воды будут течь по этой местности».
Pathways определили путь Google для вывода ИИ на новый уровень, чтобы сократить разрыв между машинным и человеческим обучениями. И это значительный прогресс в области искусственного интеллекта.
Что делает Google PaLM заметным
Опубликовано множество исследовательских работ, описывающих алгоритмы, которые не работают лучше, чем текущий уровень техники, или достигают лишь постепенного улучшения.
Это не относится к PaLM. Исследователи заявляют о значительных улучшениях по сравнению с текущими лучшими моделями. Алгоритм проходит тесты лучше людей.
PaLM превосходит текущий уровень развития техники в задачах обработки естественного английского языка.
В совместном тесте под названием BIG-bench, состоящем из более чем 150 задач (связанных с рассуждениями, переводом, ответами на вопросы), PaLM превзошел уровень развития техники, однако были области, где он не справился.
Производительность человека превзошла PaLM в 35% задач, особенно это касалось тех, что были связаны с математикой.
PaLM переводил другой язык на английский лучше, чем переводил с английского на другие языки. Исследователи заявили, что это распространенная проблема, которую можно решить, отдав приоритет большему количеству многоязычных данных.
Тем не менее, PaLM в значительной степени превзошел другие языковые модели и людей по всем направлениям.
PaLM способна генерировать объяснения даже к шуткам.
Однако авторы исследования подчеркнули, что PaLM — это не последнее слово в области ИИ и поиска, а только первый шаг к следующему типу поисковой системы, которую представляет Pathways.
Реальные риски и этические соображения
Исследователи предупреждают, что крупномасштабные языковые модели, обученные на веб-данных, поглощают многие «токсичные» стереотипы и социальные различия, которые распространяются в Интернете, и заявляют, что PaLM неустойчив к этим нежелательным влияниям.
В исследовательской работе от 2021 года изучается, как крупномасштабные языковые модели могут нанести следующий вред:
- Дискриминация, маргинализация и токсичность;
- Информационные риски;
- Вредоносная дезинформация;
- Злонамеренное использование;
- Вредоносное взаимодействие человека компьютером;
- Риски автоматизации, доступа и экологические риски.
Google заявляет, что контент, созданный искусственным интеллектом, противоречит Руководству для веб-мастеров
Анонс: Контент, созданный искуственным интеллектом автоматически с помощью инструментов для написания, противоречит рекомендациям Google для веб-мастеров, говорит советник Google по поиску Джон Мюллер.
Советник Google по поиску Джон Мюллер говорит, контент, созданный искуственным интеллектом автоматически с помощью инструментов для написания, считается спамом в соответствии с рекомендациями поисковой системы для веб-мастеров.
В SEO-сообществе ведутся споры об использовании инструментов GPT-3 и о том, приемлемы ли они с точки зрения Google.
Мюллер говорит, что контент, написанный ИИ, подпадает под категорию автоматически сгенерированного контента, что может привести к наказанию.
Однако системам Google может не хватать возможности обнаруживать контент, созданный ИИ, без помощи рецензентов. Многие авторитетные организации используют ИИ без проблем.
«Алгоритмы Google не могут автоматически обнаруживать контент, созданный языковыми моделями, такими как GPT-3», — говорит Миранда Миллер — старший менеджер-редактор Search Engine Journal.
«Не странно ли, что Google запретил использование ИИ веб-мастерами и создателями контента в целях улучшения пользовательского опыта, тогда как сам интенсивно его использует?» — добавляет она.
Комментарий представителей Yoast
В течение многих лет Google упомянул в своих правилах, что в их результатах поиска не допускается использование автоматически генерируемого контента. Однако теперь говорит, что им не нужен контент ИИ, который был «написан» с единственной целью — манипулировать результатами поиска.
Мультипоиск Google: новый способ поиска с помощью текста и изображений
Анонс: Google представляет новый способ поиска в Интернете, когда используются одновременно текст и изображение.
Мультипоиск, доступный в качестве дополнительной функции в Google Lens, предоставляет новый способ найти то, что вы ищете.
С помощью мультипоиска в Lens вы можете задавать Google вопросы о том, что видите. Это стало возможным благодаря достижениям Google в области искусственного интеллекта.
Как использовать мультипоиск Google
Сначала загрузите последнее обновление для своего приложения Google, а затем выполните следующие действия:
- Откройте приложение Google на Android или iOS.
- Коснитесь значка объектива камеры.
- Загрузите сохраненное изображение или сделайте снимок.
- Проведите пальцем вверх и нажмите кнопку «Добавить в поиск», чтобы вставить текст.
Вы можете задать Google вопрос об объекте перед вами и использовать текст для уточнения поиска по цвету, бренду или визуальному атрибуту.
Google предоставляет следующий пример варианта использования мультипоиска:
- Сделайте скриншот стильного оранжевого платья и добавьте запрос «зеленый», чтобы найти его в другом цвете.
В настоящее время Google изучает способы усовершенствования этой функции с помощью MUM для дальнейшего улучшения результатов, которые она может предоставить.
Комментарий представителей Yoast
Это огромный шаг к тому компьютеру из «Стартрека», которым всегда хотел быть Google. Со временем нововведения потребуют от нас постепенно переосмыслить то, как мы ищем информацию. Нам все чаще нужно думать о Google как о личном помощнике, который помогает решать наши проблемы.
Примечание. В России функция пока не работает.
Google обсуждает ценность нерекомендованных структурированных данных
Анонс: Чем может быть полезно использование нерекомендованных структурированных данных?
Рекомендации Google по структурированным данным используют только часть всех доступных структурированных данных, задокументированных на Schema.org. Все дело в том, что Schema.org — больше, чем Google. Его основатели — Microsoft, Yahoo, Яндекс, а также в него входят Drupal и многие другие.
Google может использовать некоторые из этих дополнительных нерекомендованных структурированных данных.
Цель рекомендаций Google по структурированным данным состоит в том, чтобы помочь издателям получить расширенные результаты, упростив для Google определение того, какие изображения показывать в расширенных результатах и какие данные использовать в этом контексте. В некоторых случаях может быть сложнее понять, о чем страница, и здесь могут быть полезны дополнительные структурированные данные.
Внедрение «недокументированных» структурированных данных
Предостережение, присущее тому, что сказал Мартин Сплитт, заключается в том, что все, что находится в структурированных данных, также должно быть в видимой части веб-страницы. Google считает спамом, когда содержание в структурированных данных не соответствует содержанию в видимой части веб-страницы.
Google говорит, что это нормально, когда кэшированные страницы JavaScript выглядят пустыми
Анонс: Веб-страницы на основе JavaScript могут отображаться пустыми или неполными в кеше Google. Это нормальное явление, которое не свидетельствует о каких-либо проблемах.
Как объясняет Джон Мюллер (советник Google по поиску), кэш Google фиксирует только элементы HTML на странице.
Кэш Google отображает только HTML
По словам Мюллера, кэширование веб-страниц на основе JavaScript является сложной задачей с точки зрения безопасности. Веб-браузеры имеют ограничения на доступ к содержимому и могут блокировать запросы файлов JavaScript, когда они поступают с других веб-сайтов (например, из кэша Google).
Чтобы получить более точную картину того, как Google просматривает ваши веб-страницы, используйте инструмент проверки URL в Search Console.
Использование возможностей ИИ для получения более точной информации
Хотя исследования в области ИИ начались в 1950-х годах, прорывы в глубоком обучении начались только недавно. Во многом это связано с тем, что после 2010 года машинное обучение значительно продвинулось вперед.
«Конечно, алгоритмы машинного обучения далеки от совершенства, и предстоит проделать много работы, но она выполняется с головокружительной скоростью», — говорит Эдо Либерти, бывший руководитель лаборатории искусственного интеллекта Amazon и нынешний генеральный директор Pinecone, векторной базы данных для поиска по сходству.
Google использует ИИ для обновления графика рабочих часов
COVID-19 поменял график работы многих предприятий. Чтобы учесть эти изменения и улучшить работу пользователей поисковых систем, Google разработал модель машинного обучения, которая автоматически определяет, если рабочие часы не совпадают.
Например, у компании может быть профиль, в котором указано, что он закрыт по понедельникам, но он не обновлялся более года.
- Если Google определит, что его самые загруженные часы обычно приходятся на вечер понедельника, он распознает, что часы, вероятно, устарели, и обновит их автоматически.
- Он также использует изображения витрины магазина для просмотра улиц, чтобы определить часы работы, заручается поддержкой местных гидов и владельцев бизнеса для проверки прогнозов.
- С владельцами бизнеса связываются с помощью Google Duplex — системы искусственного интеллекта, которая позволяет людям вести естественные разговоры и выполнять реальные задачи с помощью компьютеров по телефону.
Google прогнозирует, что эта технология поможет обновить часы работы более 20 миллионов компаний по всему миру в течение следующих шести месяцев.
ML обновляет реальные дорожные условия
Google также объявил, что экспериментирует с другими способами использования изображений для AI и ML. Начиная с США, компания запускает пилотный проект сторонних изображений, который предоставит самую актуальную информацию об ограничениях для скорости.
Цель этой технологии — повысить безопасность водителя и добавить детали, которые могут сделать вождение более эффективным. Google надеется в конечном итоге добавить информацию о выбоинах, территориях школ и стройплощадках.
Поиск Google стал хуже? Многие, похоже, согласны
Анонс: И если да, то это из-за того, что контент такой плохой, или виноват алгоритм?
Участник Reddit спросил, становится ли поиск Google хуже, и тысячи людей ответили, что не могут найти то, что ищут. Сообщество SEO в Твиттере подхватило обсуждение. В основном там бытует такое же мнение.
Ниже собран список самых распространенных жалоб.
Статьи с плохим пользовательским опытом
Распространенной темой на Reddit было то, что Google показывал контент с плохим пользовательским интерфейсом.
Веб-страницы с одним предложением
Примером плохого пользовательского опыта, который оценивает Google, являются страницы списков, которые заставляют пользователя продолжать нажимать по одному предложению несколько раз, чтобы прочитать статью.
Один участник Reddit прокомментировал:
«По моему мнению, наихудшими нарушителями являются те сайты, которые делают „ТОП 10 ИЗ X ВЕЩЕЙ“, <...> но вместо того, чтобы просто перечислять их по порядку на странице, они используют слайды».
Каждый сайт в поисковой выдаче хочет вам что-то продать
Еще одна распространенная жалоба заключалась в том, что рейтинг сайтов по информационным запросам имел уклон в сторону продаж.
Один из пользователей Reddit пожаловался:
«Все, что дал мне Google, — это куча ссылок на amazon, ebay, walmart и другие крупные розничные магазины. Я просто хотел узнать об этом, я не собираюсь покупать... Если бы я хотел, я бы использовал вкладку «Покупки».
Другой пользователь дополнил:
Хуже всего, когда я ищу дату выхода, например, а это статья из 5 абзацев.
«Хотите узнать дату выхода? Мы расскажем, — пишут они. — Просто продолжайте прокручивать эти объявления, чтобы узнать дату релиза».
«Дата релиза скоро. Все в предвкушении даты релиза».
Далее следует еще больше объявлений, а потом завершение.
«Сейчас многие люди задаются вопросом, какая дата релиза. В настоящее время назвать ее мы не можем».
Почему поиск Google хуже?
Сообщества Reddit и Twitter разделились во мнениях относительно того, почему поиск Google такой плохой.
Некоторые обвиняли издателей в том, что они обманывают Google, чтобы ранжировать контент, который не отвечает на информационные запросы или предлагает плохой пользовательский интерфейс.
Другие обвинили поисковые алгоритмы Google, поскольку именно они решают ранжировать некачественный контент.
Дискуссии в конечном итоге привели к вопросу: это результаты поиска Google стали хуже или же контент, публикуемый в настоящее время, ужасно некачественный?
Brave Search запускает обсуждения, чтобы предоставить лучшие ответы на поиск
Анонс: Браузер с открытым исходным кодом Brave стремится предоставить лучшие ответы на запросы, используя человеческие обсуждения, а не SEO-контент.
Brave объявляет о новой функции под названием «Обсуждения», предназначенной для устранения недостатков традиционных поисковых систем за счет отображения большего количества результатов с веб-форумов.
Brave Search стремится преодолеть «SEO-спам», который он определяет как контент, созданный для поисковых систем, а не для людей.
Brave стремится сохранить конфиденциальность и предлагать более полезные результаты поиска
Discussions in Brave Search объединяет ветки форумов на Reddit и Stack Exchange. Brave намеревается добавить дополнительные источники для обсуждений в ближайшее время.
Такие результаты будут особенно полезны для пользователей, у которых есть конкретные вопросы, а также в частности запросы о продуктах, текущих событиях, путешествиях, компьютерном программировании и кодировании.
Brave Search, недавно превысивший 12 миллионов ежедневных запросов, представляет собой ориентированную на конфиденциальность альтернативу Google. Его следующей инициативой станут Brave Goggles, которые позволят пользователям выполнять поиск на основе собственных фильтров и правил.
Выпуск новой функции совпал с появлением жалоб на поиск Google.
Эта тема появилась вслед за вирусной записью блогера по поиску DKB от 15 февраля под названием «Google Search is Dying» («Поиск Google умирает»).
Поиск Google позволит удалять личную информацию
Анонс: Теперь люди могут запросить удаление личной контактной информации из результатов поиска Google.
Google внедряет новые способы удаления личной информации из результатов поиска, такой как номера телефонов и физические адреса.
Теперь вы можете запросить удаление любой информации, которая может поставить под угрозу вашу конфиденциальность или подвергнуть вас риску кражи личных данных.
Чтобы удалить личную информацию из Google, вам необходимо заполнить длинную форму запроса. Если он будет одобрен, URL-адрес удалится из поискового индекса Google.
Вы можете запросить удаление следующих типов информации:
- Конфиденциальные государственные идентификационные номера (ID), такие как номер социального страхования США;
- Номера банковских счетов;
- Номера кредитных карт;
- Изображения рукописных подписей;
- Изображения документов, удостоверяющих личность;
- Очень личные, ограниченные и официальные записи, такие как медицинские;
- Личная контактная информация (физические, номера телефонов и адреса электронной почты);
- Конфиденциальные учетные данные для входа.
Google будет отклонять запросы только в том случае, если личная информация появляется на странице, которая считается полезной в целом, например в новостной статье. Контент, который появляется как общедоступная запись на правительственных веб-сайтах, также не будет удален.
Важно помнить, что контент останется в Интернете, даже если он будет удален из Google.
Если у кого-то есть URL-адрес, он всегда может посетить его непосредственно в веб-браузере или поделиться им в социальных сетях.
Обзор новостей Yoast
YouTube запускает новый инструмент анализа поисковых запросов
В течение многих лет у нас не было данных о ключевых словах от Google, в то время как YouTube является поисковым сервисом №2 в мире. И вот они представили анализ ключевых слов на YouTube.
Статистика поиска дает доступ к ключевым словам, по которым люди находят ваши видео. Вы можете увидеть людей, которые просматривали ваши видео, что они искали за последний месяц.
Сейчас данные собраны за целый месяц на нескольких территориях, пока они только на английском, но вскоре появятся и на других языках.
Генератор изображений DALL-E AI от OpenAI теперь может редактировать изображения
Мы говорили об автоматизированном создании контента и экосистеме ИИ. Тут это относится к изображениям. Поэтому, если отправить DALL-E AI фразу «тарелка с супом, которая выглядит как монстр, вылезающий из воды», он сгенерирует фотореалистичные изображения, неотличимые от реальности.
Мало того, он редактирует существующие фотографии. Вы можете изменить изображение красивой квартиры и пейзажа и, скажем, добавить фламинго. Вы получите ту же фотографию с фламинго на ней, и никогда не заметите разницы.
Для мира последствия будут достаточно любопытными.
Google и другие должны будут объяснить свои алгоритмы в соответствии с новым законодательством
В Европейском Союзе появился новый законопроект — «Закон о цифровых услугах», который вскоре утвердят.
Среди того, что в нем планируется — чтобы Google и соцсети объясняли, как работают их алгоритмы ранжирования. Также требуется, чтобы эти сервисы предлагали способ просмотра результатов, как они должны располагаться в зависимости от алгоритмической сортировки.
США будут вынуждены соблюдать закон, потому что это глобальный вопрос.
Источники и ссылки к статье
Документ PDF, 303.02 Кб