Вице-президент по поиску Google Панду Наяк рассказал, как ИИ-системы понимают поисковой системе лучше понимать человеческую речь и возвращать более релевантные результаты.
Для этого Google использует несколько ИИ-моделей, которые работают вместе. В их числе:
- RankBrain
- Neural Matching
- BERT
- MUM
Ни одна из этих моделей не работает отдельно. Все они помогают друг другу в выполнении различных задач для понимания запросов и сопоставления их с тем контентом, который ищут пользователи.
RankBrain
Хотя RankBrain является первой моделью глубокого обучения в Google, она продолжает играет важную роль в работе поиска.
Эта технология помогает Google понимать, как слова в поисковом запросе связаны с концепциями в реальном мире.
RankBrain был запущен в 2015 году.
Neural Matching
Google запустил Neural Matching в 2018 году.
Эта технология позволяет Google понимать, как запросы связаны со страницами, за счет использования знаний о более широких понятиях. Вместо того, чтобы смотреть на отдельные ключевые слова, Neural Matching анализирует запросы и страницы целиком, чтобы идентифицировать те концепции, которые они репрезентуют.
BERT
BERT был представлен в 2019 году и на сегодняшний день используется во всех запросах.
Главные задачи этой модели – извлекать информационный контент и ранжировать его.
BERT способен понимать, как слова связаны друг с другом, когда они используются в определенной последовательности. Это позволяет учесть все важные слова при обработке запросов.
Такое углубленное понимание языка дает BERT возможность ранжировать контент по релевантности быстрее, чем другие ИИ-модели.
MUM
Последнее достижение Google в поиске – многозадачная унифицированная модель (MUM), которая была представлена в 2021 году.
Технология MUM в тысячу раз мощнее, чем BERT, и способна как понимать, так и генерировать речь. Эта модель способна к более полному пониманию информации за счет обучения сразу на 75 языках и выполнения многих задач одновременно. Понимание языка у MUM охватывает не только текст, но и изображения и видео. Именно поэтому технологию называют «мультимодальной».
В настоящее время Google находится на ранних этапах реализации потенциала MUM, поэтому ее использование в поиске пока ограничено. Сейчас MUM используется для улучшения результатов поиска по запросам, связанным с информацией о вакцинах против COVID-19, а также для определения релевантных запросу тем в видео.
В ближайшие месяцы технология также начнет использоваться в системе визуального поиска Google Lens, чтобы пользователи могли осуществлять поиск, используя комбинацию текста и изображений.
Напомним, что в сентябре Google рассказал об «ответственном применении» ИИ-моделей в поиске.
Раскрутка Telegram инвайтингом — это один из самых эффективных способов быстрого увеличения аудитории канала или группы. Этот метод включает в себя автоматическое приглашение пользователей, заинтересованных в вашем контенте, что позволяет оперативно расширить сообщество. Инвайтинг помогает привлекать целевых подписчиков, которые будут активно участвовать в жизни вашего канала, тем самым улучшая вовлечённость и активность.
Использование инвайтинга для раскрутки даёт значительные преимущества, такие как экономия времени и увеличение числа участников без необходимости вручную добавлять пользователей. Благодаря автоматизированным инструментам, процесс становится быстрым и эффективным, что особенно важно при активном росте канала.
Важно, что инвайтинг может быть настроен на привлечение только целевой аудитории, что повышает качество подписчиков и помогает создать активное сообщество, ориентированное на ваш контент. Этот метод раскрутки особенно полезен для новых проектов, которые нуждаются в быстром старте и значительном числе подписчиков.
