RankBrain, BERT i MUM – sztuczna inteligencja w Google

Ten artykuł rozwija temat z: Ewolucja algorytmu Google: historia i zmiany

Więcej o tym przeczytasz w: Google Hummingbird: Rewolucja w wyszukiwaniu semantycznym

Od słów kluczowych do rozumienia intencji - jak AI zmieniła wyszukiwarkę Google

Ewolucja wyszukiwarki Google to podróż od prostego dopasowywania słów kluczowych do głębokiego rozumienia intencji użytkownika. U jej podstaw leży sztuczna inteligencja, a konkretnie trzy kluczowe systemy, które zrewolucjonizowały sposób, w jaki otrzymujemy odpowiedzi: RankBrain, BERT i MUM. Dziś dołącza do nich warstwa generatywna oparta na modelu Gemini, która napędza nowe funkcje, takie jak AI Overviews. Zrozumienie, jak te technologie działają i jak na siebie wpływają, jest kluczowe dla każdego, kto chce skutecznie pozycjonować treści w internecie.

Więcej o tym przeczytasz w: Od słów kluczowych do rozumienia treści - rozwój Google

RankBrain (2015) - początek ery uczenia maszynowego

RankBrain, wdrożony w 2015 roku, był pierwszym oficjalnym systemem uczenia maszynowego zastosowanym w algorytmie Google. Jego głównym zadaniem było radzenie sobie z zapytaniami, które były dla wyszukiwarki zupełnie nowe.

RankBrain tłumaczy słowa i frazy na wektory matematyczne, czyli liczbowe reprezentacje. Dzięki temu potrafi grupować powiązane ze sobą pojęcia w tej samej przestrzeni wektorowej, nawet jeśli nie zawierają one tych samych słów. System uczy się relacji między słowami i jest w stanie zrozumieć, że zapytanie "najlepsze miejsce do jedzenia w stolicy Polski" jest koncepcyjnie bliskie frazie "dobre restauracje Warszawa".

Jego wprowadzenie było odpowiedzią na ogromną złożoność zapytań. Około 15% wszystkich zapytań każdego dnia to frazy, których Google nigdy wcześniej nie widziało - i to właśnie w ich interpretacji specjalizuje się RankBrain. Dla SEO oznaczało to definitywny koniec ery "keyword stuffingu" (upychania słów kluczowych) i początek skupienia na intencji użytkownika (search intent).

BERT (2019) - rewolucja w rozumieniu języka naturalnego (NLP)

Kolejnym milowym krokiem był BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), który został wdrożony w 2019 roku. To oparta na sieciach neuronowych technologia, która zrewolucjonizowała przetwarzanie języka naturalnego (NLP).

Dlaczego dwukierunkowość była przełomem

W przeciwieństwie do wcześniejszych algorytmów, które analizowały tekst linearnie (od lewej do prawej lub od prawej do lewej), BERT analizuje całe zdanie jednocześnie. Pozwala mu to badać kontekst każdego słowa w odniesieniu do wszystkich innych słów w zapytaniu. Dzięki temu BERT doskonale rozumie niuanse językowe, takie jak rola przyimków, które mogą całkowicie zmienić znaczenie frazy.

Przykład - jak jeden przyimek zmienia sens zapytania

Rozważmy zapytanie "lot z Polski do USA". Dla starszych systemów kluczowe byłyby słowa "lot", "Polska" i "USA". BERT natomiast bezbłędnie rozpoznaje rolę przyimka "do", który definiuje kierunek podróży i relację między miejscem wylotu a przylotu. Podobnie zrozumie różnicę między "lot bez przesiadek" a "lot z przesiadkami". Dla SEO wdrożenie BERT oznaczało, że tworzenie treści w naturalny, konwersacyjny sposób stało się ważniejsze niż kiedykolwiek wcześniej. Nienaturalne frazy w stylu "tani mechanik Warszawa tanio" straciły na znaczeniu na rzecz odpowiadania na realne pytania użytkowników.

MUM (2021) - multimodalny i wielozadaniowy gigant

W 2021 roku Google zaprezentowało MUM (Multitask Unified Model), technologię znacznie potężniejszą od swoich poprzedników. Według deklaracji Google, MUM jest około 1000 razy potężniejszy niż BERT. Jego siła tkwi w trzech kluczowych cechach.

Wielozadaniowość (Multitask)

MUM jest w stanie jednocześnie rozumieć i generować język, co pozwala mu na wykonywanie wielu zadań naraz. Potrafi syntetyzować informacje z różnych źródeł, aby udzielić kompleksowej odpowiedzi na złożone pytanie, na które nie ma jednej, prostej odpowiedzi w internecie.

Multimodalność (Multimodal)

To jedna z najbardziej rewolucyjnych cech MUM. System rozumie informacje nie tylko w formie tekstu, ale również obrazów, a w przyszłości także wideo i audio. Dzięki temu użytkownik może zadać pytanie w zupełnie nowy sposób. Możesz na przykład sfotografować swoje buty trekkingowe i zapytać: "czy w tych butach mogę wejść na Giewont?". MUM przeanalizuje obraz butów i połączy go z tekstowym zapytaniem o szlak górski, aby udzielić trafnej odpowiedzi.

Wielojęzyczność (Multilingual)

MUM potrafi transferować wiedzę pomiędzy ponad 75 językami jednocześnie. Oznacza to, że jeśli nauczy się czegoś na podstawie źródeł w języku angielskim, może wykorzystać tę wiedzę, aby odpowiedzieć na pytanie zadane w języku polskim, nawet jeśli w tym języku brakuje wyczerpujących informacji na dany temat.

Jak te systemy współpracują - architektura warstwowa

Kluczową zasadą ewolucji algorytmu jest to, że Google nie zastępuje starszych systemów nowszymi. Zamiast tego, RankBrain, BERT, MUM i najnowsza warstwa generatywna Gemini działają warstwowo, a każdy z nich odgrywa inną, wyspecjalizowaną rolę w procesie rozumienia zapytania i dostarczania odpowiedzi.

• RankBrain działa na poziomie koncepcyjnym, dopasowując nowe, nieznane zapytania do istniejących grup pojęciowych.
• BERT wkracza, aby przeanalizować gramatykę i kontekst samego zapytania, upewniając się, że niuanse językowe są prawidłowo zinterpretowane.
• MUM jest wykorzystywany do syntezy informacji w przypadku złożonych zapytań, które wymagają wiedzy z wielu źródeł, języków lub formatów (np. tekstu i obrazu).
• Gemini stanowi najwyższą warstwę, która generuje spójne, konwersacyjne odpowiedzi w formie podsumowań (AI Overviews) na podstawie informacji zindeksowanych przez poprzednie systemy.

Ta architektura pozwala Google na coraz głębsze i bardziej precyzyjne rozumienie intencji stojących za każdym wyszukiwaniem.

Gemini, AI Overviews i Tryb AI - warstwa generatywna

Najnowszą i najbardziej widoczną dla użytkowników warstwą sztucznej inteligencji w Google jest model Gemini. To on zasila nowe funkcje, takie jak AI Overviews oraz interaktywny Tryb AI (AI Mode).

• AI Overviews to generowane przez AI podsumowania, które pojawiają się na górze wyników wyszukiwania, starając się udzielić bezpośredniej odpowiedzi na zapytanie użytkownika. Czerpią one informacje z wielu stron internetowych i prezentują je w skondensowanej formie.
• Tryb AI (AI Mode) to bardziej rozbudowane, interaktywne doświadczenie, które pozwala na prowadzenie "rozmowy" z wyszukiwarką, zadawanie pytań uzupełniających i uzyskiwanie odpowiedzi dostosowanych do kontekstu całej konwersacji.

Obecność tej warstwy generatywnej zmienia zasady gry w pozycjonowaniu, wprowadzając nowe wyzwania i możliwości.

Jak dostosować SEO do ery AI w Google (GEO)

W dobie zaawansowanej AI tradycyjne SEO ewoluuje w kierunku Generative Engine Optimization (GEO), czyli optymalizacji pod kątem silników generatywnych. Skuteczna widoczność wymaga dziś kompleksowego podejścia opartego na czterech filarach:

1. Autorytet tematyczny (Topical Authority): Skup się na budowaniu dogłębnej ekspertyzy w swojej niszy. Twórz kompleksowe treści, które wyczerpująco pokrywają dany temat, zamiast publikować wiele powierzchownych artykułów.
2. Standard E-E-A-T: Spełniaj najwyższe standardy jakości treści Google. E-E-A-T to skrót od Experience (Doświadczenie), Expertise (Ekspertyza), Authoritativeness (Autorytet) i Trustworthiness (Wiarygodność). Udowadniaj swoje twierdzenia, powołuj się na źródła i pokazuj realne doświadczenie autora.
3. Optymalizacja wizualna: W erze multimodalności unikalne, wysokiej jakości grafiki i wideo są kluczowe. Pamiętaj o stosowaniu opisowych atrybutów ALT dla obrazów, które pomagają AI zrozumieć ich zawartość.
4. Konwersacyjne SEO i formatowanie: Twórz treści, które w naturalny sposób odpowiadają na pytania zadawane przez użytkowników. Stosuj krótkie, zwięzłe definicje i formatowanie (listy, tabele, nagłówki), które ułatwiają sztucznej inteligencji ekstrakcję danych i cytowanie Twojej strony w AI Overviews.

RankBrain vs BERT vs MUM - tabela porównawcza