Kako Google Search koristi veštačku inteligenciju za SEO optimizaciju?
Da li vaši SEO napori ne daju rezultate koje ste očekivali i ne možete shvatiti zašto ste loše rangirani u Google Search rezultatima pretrage?
Tradicionalne SEO taktike postaju sve manje efikasne iz dana u dan. Dok se fokusirate na ključne reči i backlink-ove, Google-ova veštačka inteligencija se brzo razvija, suštinski menjajući način na koji se rangiraju rezultati pretrage.
Ova promena se dešava iza kulisa, što otežava razumevanje zašto vaš sadržaj ne funkcioniše onako dobro kako bi trebalo.
Razumevanje kako funkcionišu Google-ovi AI sistemi je ključ za prilagođavanje vaše SEO strategije. Razumevajući ove koncepte, bićete bolje opremljeni za kreiranje sadržaja koji je usklađen sa Google-ovim pristupom vođenim veštačkom inteligencijom, što će vam povećati šanse za bolje rangiranje u rezultatima pretrage.
Google Search AI sistemi
Google koristi neki oblik veštačke inteligencije za identifikaciju, procenu i redosled URL-ova od oko 2015. godine, kada je uveden njihov prvi AI sistem nazvan RankBrain.
Tri godine kasnije, Ben Gomes, Google-ov potpredsednik za učenje i obrazovanje i bivši šef pretrage, nazvao je veštačku inteligenciju „sledećim poglavljem pretrage.“
Gomes je objasnio da će AI omogućiti Google-u da ostvari bolje korisničko iskustvo, koje neće biti ograničeno samo na upite. Rekao je da će AI stvoriti „tri suštinske promene“ u načinu funkcionisanja pretrage:
- Od odgovora do putovanja: „Da vam pomognemo da nastavite zadatke gde ste stali i da naučite nova interesovanja i hobije, donosimo nove funkcije u pretragu koje vam pomažu sa stalnim potrebama za informacijama.“
- Od upita do pružanja načina za dolazak do informacija bez upita: „Možemo prikazati relevantne informacije povezane sa vašim interesovanjima, čak i kada nemate specifičan upit na umu.“
- Od teksta do vizuelnog načina pronalaženja informacija: „Donosimo više vizuelnog sadržaja u pretragu i potpuno redizajniramo Google slike kako bismo vam olakšali pronalaženje informacija.“
Sve je počelo sa uvođenjem Rank Brain-a 2015. godine
RankBrain (2015)
Sistem RankBrain bio je prvi korak koji je omogućio pretraživaču da “razume kako se reči odnose na koncepte.” Razumevanje povezanosti između reči i koncepta je inteligentna aktivnost, a ovo je bio Google-ov prvi korak u shvatanju sadržaja na način sličan ljudima.
Na primer, ako pretražujete “Koje je boje nebo?”, veštačka inteligencija može da razume šta je “nebo” i da ono ima percipiranu boju. Tako bi Google mogao da prikaže rezultat koji ne sadrži tačno te reči, ali odgovara na pitanje.
Nekoliko godina kasnije, Google je napravio dodatni napredak u povezivanju reči sa konceptima uvođenjem „neural matching“ sistema.
Neural matching (2018)
Ovaj sistem/podsistem je kreiran kako bi pomogao Google-u da bolje razume kako se “upiti odnose na stranice,” posebno kada su u pitanju složeniji koncepti.
Na primer, ako pretražujete “veži pertle,” to može imati više značenja. Sa neural matching-om, Google može da razume da “pertle” znači pertle na cipelama i prikaže rezultate o načinima kako ih vezati.
BERT (2019)
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) se smatrao “probojem” u razumevanju jezika i predstavljao je evoluciju RankBrain-a i neural matching-a. Sa BERT-om, Google je bio u stanju da razume kako se više reči u rečenici odnosi na više reči na stranici i koncepte koji stoje iza njih.
AndroidCentralBERT je ključan za prepoznavanje entiteta, što Google-u pomaže da razume ime brenda, ko je određena osoba i koja je njena stručnost na datu temu. Ovaj tip AI modela omogućava pojavu generativne veštačke inteligencije i pregleda pomoću veštačke inteligencije. Google koristi BERT od 2019. godine.
U vezi sa BERT-om, postoji i „deep learning” sistem nazvan „DeepRank“. Kako smo saznali iz svedočenja Pande Nayuka tokom suđenja Ministarstvu pravde, DeepRank je zapravo BERT kada se koristi za rangiranje. DeepRank je zamenio veliki deo RankBrain-a.
MUM (2021)
Google tvrdi da je Multitask Unified Model (MUM) “1.000 puta moćniji od BERT-a.”
Ako BERT razume jezik, MUM ga generiše. MUM takođe može da razume i tekst i slike, a možda i video materijale.
Pandu Nayak, Google-ov glavni naučnik za pretragu i bivši potpredsednik Google Search-a, ovako je objasnio MUM:
„Uzmimo pitanje o planinarenju na planinu Fudži: MUM bi mogao da razume da upoređujete dve planine, pa bi informacije o nadmorskoj visini i stazama mogle biti relevantne. Takođe bi moglo da se shvati da u kontekstu planinarenja, „priprema” može uključivati stvari kao što su treniranje kondicije i pronalaženje odgovarajuće opreme.
Pošto MUM može da iznese uvide na osnovu svog dubokog znanja o svetu, mogao bi da istakne da, iako su obe planine otprilike na istoj nadmorskoj visini, jesen je kišna sezona na planini Fudži, pa će vam možda biti potrebna vodootporna jakna.“
Međutim, primena MUM-a za poboljšanje rezultata pretrage u vezi sa informacijama o vakcinama protiv COVID-19 naglašava koliko je ovaj sistem moćan.
Nayak je rekao da MUM pomaže da se razlikuju različiti brendovi vakcina i pruži „najnovija pouzdana saznanja o vakcini.“
MUM ističe da Google može brže unapređivati rezultate pretrage nego što je to bio slučaj u prošlosti.
Korišćenje veštačke inteligencije za SEO: šta je moguće uraditi?
Ono što možete postići uz pomoć generativne veštačke inteligencije – Google može učiniti sa svojom AI tehnologijom u sistemu za rangiranje. Razmislite o tome.
ChatGPT može imati IQ do 155, pa je logično pretpostaviti da Google-ova AI može pregledati izvore isto kao i čovek, ali do određene mere.
Čovek koji procenjuje kvalitet i relevantnost stranice prema svojim kriterijumima mogao bi postaviti sledeća pitanja:
- Da li ste iskusan stručnjak u oblasti o kojoj pišete ili govorite?
- Da li drugi iskusni stručnjaci govore o vama i vašem stručnom znanju?
- Da li imate lošu reputaciju zbog spama u pokušaju da se rangirate bolje na Google-u?
- Kako se ono što vi kažete o nekoj temi odnosi na mišljenja drugih stručnjaka u oblasti?
- Da li je ovo najbolji proizvod za ono što tražim?
Ali setite se da je Ben Gomes rekao da će AI preći sa davanja „odgovora na putovanja.“ Ovo je veoma važno jer sugeriše da Google može pratiti kako vi i vaša publika komunicirate sa sadržajem ili kreirate sadržaj o vašem brendu ili internim stručnjacima.
Na ovaj način, Google bi mogao odgovoriti na mnogo relevantnija pitanja:
- Da li ljudi imaju koristi od vašeg proizvoda ili usluge?
- Da li je jedan sajt ili kompanija povezana sa drugom ili različita, sa korisnicima koji koriste obe?
- Da li korisnici dele informacije o vašem proizvodu i zatim ga pretražuju na Google-u? Vreme je da prestanemo razmišljati o SEO-u samo kroz signale za rangiranje i da se fokusiramo na to kako ljudi pretražuju informacije i zašto to rade, piše SearchEngineLand.
Da li vaši SEO napori ne daju rezultate koje ste očekivali i ne možete shvatiti zašto ste loše rangirani u Google Search rezultatima pretrage? Tradicionalne SEO taktike postaju sve manje efikasne iz dana u dan.…