Técnica de fã de consulta no modo IA: novos detalhes do Google
Em uma entrevista recente, o vice-presidente de produto do Google, Robby Stein, compartilhou novas informações sobre como o Fan-Out de consulta funciona no modo IA.
Embora a existência de fã de consulta tenha sido detalhada anteriormente nas postagens do blog do Google, os comentários da Stein se expandem sobre sua mecânica e oferecem exemplos que esclarecem como ele funciona na prática.
Antecedentes na técnica de fã de consulta
Quando uma pessoa digita uma pergunta no modo AI do Google, o sistema usa um modelo de idioma grande para interpretar a consulta e, em seguida, “provar” várias pesquisas relacionadas.
Essas pesquisas são emitidas para a infraestrutura do Google e podem incluir tópicos que o usuário nunca mencionou explicitamente.
Stein disse durante a entrevista:
“Se você está fazendo uma pergunta como fazer coisas para fazer em Nashville com um grupo, pode pensar em um monte de perguntas, como ótimos restaurantes, ótimos bares, coisas para fazer se você tiver filhos, e isso começará a pesquisar no Google basicamente.”
Ele descreveu o sistema como usando a pesquisa do Google como uma ferramenta de back -end, executando várias consultas e combinando os resultados em uma única resposta com links.
Essa funcionalidade é ativa no modo AI, pesquisa profunda e algumas experiências de visão geral da IA.
Escala e escopo
Stein disse que as experiências de pesquisa movidas a IA, incluindo o Fan-Out de consulta, agora atendem aproximadamente 1,5 bilhão de usuários a cada mês. Isso inclui entrada baseada em texto e multimodal.
As fontes de dados subjacentes incluem resultados tradicionais na Web, bem como sistemas em tempo real, como o gráfico de compras do Google, que atualiza 2 bilhões de vezes por hora.
Ele se referiu à pesquisa do Google como “o maior produto de IA do mundo”.
Comportamento de pesquisa profunda
Nos casos em que os sistemas do Google determinam uma consulta requer um raciocínio mais profundo, um recurso chamado Pesquisa profunda pode ser acionada.
A pesquisa profunda pode emitir dezenas ou até centenas de consultas em segundo plano e pode levar alguns minutos para ser concluída.
Stein descreveu usá -lo para pesquisar cofres em casa, uma compra que, segundo ele, envolveu fatores desconhecidos, como classificações de resistência ao incêndio e implicações de seguro.
Ele explicou:
“Passou, não sei, como alguns minutos, procurando informações e me deu essa resposta incrível. Aqui está como as classificações funcionariam e aqui estão cofres específicos que você pode considerar e aqui estão os links e críticas para clicar para se aprofundar.”
O uso de ferramentas internas pelo modo de IA
Stein mencionou que o modo AI tem acesso a ferramentas internas do Google, como o Google Finance e outros sistemas de dados estruturados.
Por exemplo, uma consulta de comparação de ações pode envolver a identificação de empresas relevantes, a extração de dados atuais do mercado e a geração de um gráfico.
Processos semelhantes se aplicam a compras, recomendações de restaurantes e outros tipos de consulta que dependem de informações em tempo real.
Stein declarou:
“Integramos a maioria dos sistemas de informação em tempo real que estão no Google … para que ele possa fazer chamadas de financiamento do Google, por exemplo, dados de voo … informações sobre o filme … existem 50 bilhões de produtos no catálogo de compras … Atualizado, acho que 2 bilhões de vezes a cada hora. Para que todas essas informações possam ser usadas por esses modelos agora.”
Semelhanças técnicas com a patente do Google
Stein descreveu um processo semelhante a uma patente do Google de dezembro sobre “Pesquisa Temática”.
A patente descreve um sistema que cria sub-questões baseadas em temas inferidos, grupos resulta por tópico e gera resumos usando um modelo de idioma. Cada tema pode vincular -se às páginas de origem, mas os resumos são compilados a partir de vários documentos.
Essa abordagem difere do ranking de pesquisa tradicional, organizando o conteúdo em torno dos tópicos inferidos, em vez de palavras -chave específicas. Embora a patente não confirme a implementação, ela corresponde de perto à descrição de Stein de como as funções do modo AI.
Olhando para o futuro
Com o Google explicando como o modo de IA gera suas próprias pesquisas, os limites do que conta como uma “consulta” estão começando a desfocar.
Isso cria desafios não apenas para otimização, mas para atribuição e medição.
À medida que o comportamento da pesquisa se torna mais fragmentado e orientado a IA, os profissionais de marketing podem precisar se concentrar menos na classificação de termos individuais e mais em serem incluídos no contexto mais amplo da IA.
Ouça a entrevista completa abaixo:
https://www.youtube.com/watch?v=zub5a_eziou
Imagem em destaque: Screenshot de youtube.com/@googledevelovelers, julho de 2025.
