DrMax SEO

🔄

Как подготовиться к SGE. Часть 1. Что такое RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) - это подход в области искусственного интеллекта, который объединяет методы извлечения информации и генерации естественного языка.
Основная идея RAG заключается в том, чтобы дополнить модели генерации текста возможностью извлекать релевантную информацию из больших текстовых коллекций. Это позволяет модели генерировать более точные, информативные и когерентные ответы.

Процесс работы RAG выглядит следующим образом:
1. Модель получает запрос (например, вопрос пользователя)
2. Извлекает релевантные фрагменты текста из коллекции документов с помощью модуля ретриевера
3. Передает эти фрагменты вместе с запросом в модель генерации (например, transformer)
4. Модель генерации создает ответ, основываясь на запросе и извлеченной информации.

Такой подход позволяет сочетать преимущества извлечения информации и генерации естественного языка. RAG-модели демонстрируют более глубокое понимание контекста и могут генерировать более подробные, точные и информативные ответы.

Обязательно прочитайте эту статью.

Search Generative Experience, или SGE, - это новая функция от Google, которая использует генеративный искусственный интеллект для улучшения результатов поиска.

Вот как это работает: Когда вы вводите поисковый запрос, SGE генерирует обзор наиболее релевантной и полезной информации. Этот обзор может включать в себя краткое изложение ключевых моментов, различные точки зрения на тему и даже смежные вопросы. SGE может определить ключевые моменты и ответить на вопросы напрямую, без необходимости читать всю страницу.

SGE от Гугла является одной из разновидностей RAG. Впрочем как и ЧатГПТ и поиск Бинга и всеми нами любимая Клавдия.

После раскатки SGE, значимость простого органического поиска резко упадет. Отсюда должно быть понимание, что необходимо не только лидировать в органике, но и застолбить себе места в SGE.

Обратите внимание, что на сегодняшний день внедряется уже четвертая иттерация семантического поиска. Сначала были модели на базе tf-idf. После этого стали использовать модели, работающие с ключевыми словами. На сегодняшний день алгоритмы Гугла используют именованные сущности. Ну и прямо сейчас внедряется четвертое поколение – модели на базе векторов (Word embeddings).

Word embeddings или по другому Векторное представление слов. Обычно это представление представляет собой вещественно-значный вектор, который кодирует значение слова таким образом, что слова, которые находятся ближе в пространстве вектора, как ожидается, будут похожи по смыслу. RAG – как раз алгоритм, использующий векторное представление слов.

Векторное представление помогает понять интент запроса, вычислить тональность текста, обнаружить синонимы, более точно понимать значение запроса и т.д.

Прочитайте это описание Word embeddings.

Итак, есть несколько методов для понимания как попасть в SGE и заполучить свою долю трафика. Первый из них – это анализ фраглов (ошметков страниц-конкурентов, выводимый в SGE) реверс-инжиниринг страниц – конкурентов. Но, пока раскатки SGE не произошло – мы использовать этот метод не будем.

Второй способ – использование предобученных моделей и сопоставление текущего контента с запросами.

Есть множество бесплатных сервисов, которые позволяют оценить близость вашего контента к запросу и возможность попадания в SGE. Например бесплатный SGE Visualizer.
Вбейте анализируемый урл, обождите пяток минут и потом мучайте его, вводя справа вверху нужные запросы. Там вы сможете посмотреть насколько ваш контент, порубленный на «чанки» близок к запросу, оценить заголовки, мета-информацию, полюбоваться на проекцию векторного представления на плоскость.

Среди иных инструментов рекомендую ORBITWISE, MarketMuse , SurferSEO и т.д. Все они могут помочь вам оценить релевантность вашего контента для запросов.

Результаты моделей RAG основаны на вероятностях, а это означает, что ваша основная задача для появления в SGE по целевому запросу заключается в понимании и адаптации к этим вероятностным моделям.

#DrMax #Google #SGE

Please open Telegram to view this post