Robby Stein, do Google, nomeia cinco fatores de SEO para o modo IA -

Robby Stein, vice-presidente de produto da Pesquisa Google, recentemente concedeu uma entrevista onde respondeu a perguntas sobre como o modo IA do Google lida com a qualidade, como o Google avalia a utilidade e como aproveita sua experiência com pesquisa para identificar qual conteúdo é útil, incluindo métricas como cliques. Ele também descreveu cinco fatores de qualidade relacionados ao SEO usados para o modo AI.

Como o Google controla as alucinações

Stein respondeu a uma pergunta sobre alucinações, onde a IA reside em suas respostas. Ele disse que os sistemas de qualidade do Modo AI são baseados em tudo o que o Google aprendeu sobre qualidade em 25 anos de experiência com pesquisa clássica. Os sistemas que determinam quais links mostrar e se o conteúdo é bom estão codificados dentro do modelo e são baseados na experiência do Google com a pesquisa clássica.

O entrevistador perguntou:

“Esses modelos não são determinísticos e ocasionalmente alucinam… como você se protege contra isso? Como você garante que a experiência central de pesquisa no Google permaneça consistente e de alta qualidade?”

Robby Stein respondeu:

“Sim, quero dizer, a boa notícia é que isso não é novidade. Embora a IA e a IA generativa sejam uma fronteira, pensar em sistemas de qualidade para informação é algo que vem acontecendo há 20, 25 anos.

E então todos esses sistemas de IA são construídos sobre eles. Existe uma abordagem incrivelmente rigorosa para a compreensão de uma determinada questão. Esta é uma boa informação? Esses são os links certos? Essas são as coisas certas que um usuário valorizaria?

Quais são todos os sinais e informações que estão disponíveis para saber quais são as melhores coisas para mostrar a alguém. Tudo isso está codificado no modelo e como o modelo raciocina e usa a pesquisa do Google como ferramenta para encontrar suas informações.

Então, está se baseando nessa história. Não está começando do zero porque é capaz de dizer, ah, tudo bem, Robbie quer fazer essa viagem e está procurando restaurantes legais em algum bairro.

Quais são as coisas que as pessoas que fazem e confiam no Google há todos esses anos? Nós meio que sabemos quais são esses recursos e podemos mostrar a você ali mesmo. E então eu acho que isso ajuda muito.

E então, obviamente, os modelos, agora que você libera a restrição no layout, obviamente, os modelos ao longo do tempo também se tornaram melhores no seguimento de instruções. E então você pode simplesmente definir, ei, aqui estão minhas primitivas, aqui estão minhas diretrizes de design. Não faça isso, faça isso.

E é claro que às vezes comete erros, mas acho que a qualidade do modelo ficou tão forte que é muito menos provável que isso aconteça agora.”

A explicação de Stein deixa claro que o Modo AI é codificado com tudo o que foi aprendido nos sistemas de busca clássicos do Google, em vez de ser uma reconstrução do zero ou uma ruptura com eles. O risco de alucinações é gerenciado fundamentando as respostas da IA nos mesmos sinais de relevância, confiança e utilidade que sustentam a pesquisa clássica há décadas. Esses sinais continuam a determinar quais fontes são consideradas confiáveis e quais informações os usuários consideram historicamente valiosas. A precisão na pesquisa de IA decorre dessa continuidade, com o raciocínio do modelo guiado por sinais de qualidade de pesquisa de longa data, em vez de operar independentemente deles.

Como o Google avalia a utilidade no modo IA

A próxima pergunta é sobre os sinais de qualidade que o Google usa no Modo AI. A resposta de Robby Stein explica que a forma como o Modo AI determina a qualidade é praticamente a mesma da pesquisa clássica.

O entrevistador perguntou:

“E Robbie, à medida que a pesquisa evolui, à medida que os resultados mudam e realmente, novamente, se tornam dinâmicos, quais sinais você está observando para saber que o usuário não está apenas obtendo o que deseja, mas que essa é a melhor experiência possível para sua pesquisa?”

Stein respondeu:

“Sim, há toda uma série de coisas. Quer dizer, nós analisamos se realmente estudamos a utilidade e se as pessoas consideram a informação útil.

E você faz isso avaliando o conteúdo off-line com pessoas reais. Você faz isso online observando as próprias respostas.

E as pessoas estão nos dando sinal positivo e negativo?

Eles estão apreciando as informações que estão chegando?

E então você tipo, você sabe, eles estão usando mais? Eles estão voltando? Eles estão votando com os pés porque isso é valioso para você.

E então eu acho que você meio que triangular, qualquer uma dessas coisas pode te desviar.

Há muitas maneiras que, curiosamente, em muitos produtos, se o produto não estiver funcionando, você também poderá usá-lo mais.

Na pesquisa, é uma coisa interessante.

Temos uma métrica muito específica que gerencia as pessoas que tentam usá-la repetidamente para a mesma coisa.

Sabemos que isso é uma coisa ruim porque significa que eles não conseguem encontrá-lo.

Você tem que ter muito cuidado.

Acho que é assim que estamos desenvolvendo o que aprendemos nas pesquisas, que realmente nos sentimos bem porque as coisas que enviamos estão sendo consideradas úteis pelas pessoas.”

A resposta de Stein mostra que o Modo AI avalia o sucesso usando os mesmos sinais principais usados para a qualidade da pesquisa, mesmo quando a interface se torna mais dinâmica. A utilidade não é inferida a partir de um único sinal de envolvimento, mas de uma combinação de avaliação humana, feedback explícito e padrões comportamentais ao longo do tempo.

É importante ressaltar que Stein observa que só porque as pessoas o usam muito, presumivelmente em uma única sessão, o aumento do uso por si só não é tratado como sucesso, uma vez que tentativas repetidas de responder à mesma consulta indicam fracasso e não satisfação. A conclusão é que o sucesso do Modo AI é avaliado pela satisfação dos usuários e que ele usa sinais de qualidade projetados para detectar atrito e confusão, tanto quanto envolvimento positivo. Isto transfere a continuidade da pesquisa clássica em vez de redefinir o que significa utilidade.

Cinco sinais de qualidade para pesquisa de IA

Por último, Stein responde a uma pergunta sobre a classificação do conteúdo gerado por IA e se as melhores práticas de SEO ainda ajudam na classificação em IA. A resposta de Stein inclui cinco fatores que são usados para determinar se um site atende aos seus padrões de qualidade e utilidade.

Stein respondeu:

“A mecânica central é que o modelo pega sua pergunta e raciocina sobre ela, tenta entender o que você está tentando tirar disso.

Em seguida, ele gera uma distribuição de potencialmente dezenas de consultas que estão sendo pesquisadas no Google nos bastidores. Isso é uma aproximação das informações que as pessoas consideraram úteis para essas questões.

Há uma associação muito forte com o trabalho de qualidade que realizamos ao longo de 25 anos.

Este conteúdo é sobre este tópico?

Alguém achou isso útil para a pergunta em questão?

Isso nos permite exibir uma diversidade de conteúdo mais ampla do que a Pesquisa tradicional, porque ela faz pesquisas para você nos bastidores.

Resumindo, as mesmas coisas se aplicam.

O seu conteúdo está respondendo diretamente à pergunta do usuário?

É de alta qualidade?

Ele carrega rapidamente?

É original?

Cita fontes?

Se as pessoas clicarem nele, valorizarem-no e voltarem a ele, esse conteúdo será classificado para uma determinada pergunta e também no mundo da IA.