ინფორმაციის მოძიება, ნაწილი 1: დიზიამბიგვაცია – როგორ გავხადოთ კონტენტი გასაგები ალგორითმებისთვის

სპამის, ყალბი ავტორებისა და პიარ ექსპერტების ეპოქაში, ადამიანებისა და მანქანებისთვის ინფორმაციის მაქსიმალური სიცხადით მიწოდებას გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს. დიზიამბიგვაცია (Disambiguation) არის მონაცემებში არსებული ბუნდოვანებისა და გაურკვევლობის აღმოფხვრის პროცესი, რაც თანამედროვე SEO-სა და ინფორმაციის მოძიების სისტემებში კრიტიკულ როლს ასრულებს.

საძიებო სისტემები და დიდი ენობრივი მოდელები (LLM) უპირატესობას ანიჭებენ არა იმ კონტენტს, რომელიც აუცილებლად საუკეთესოა, არამედ იმას, რომლის „გაგებაც“ ყველაზე მარტივია. რაც უფრო ნათელი და სტრუქტურირებულია მასალა, მით უფრო რთულია მისი ჩანაცვლება. ბრენდისა და პროდუქტების აღქმის გასამყარებლად აუცილებელია იმ წყაროების გამოყენება, რომლებსაც მოდელები სატრენინგო მონაცემებიდან ცნობენ.

ინტერნეტი შეიცვალა და არხები ერთმანეთს დაემსგავსა. Google ცდილობს გახდეს საბოლოო დანიშნულების ადგილი, სადაც მომხმარებელს ბმულებზე დაწკაპუნება აღარ დასჭირდება. თუმცა, ხარისხიანი კონტენტის არსი უცვლელი რჩება. ხელოვნურმა ინტელექტმა შეცვალა არა ის, თუ რისი მოხმარება სურთ ადამიანებს, არამედ ის, თუ რაზე გვიწევს დაწკაპუნება. ბუნდოვანი ფრაზების, აბზაცებისა და განმარტებების ადგილი თანამედროვე ქსელში აღარ არის.

რა არის დიზიამბიგვაცია?

დიზიამბიგვაცია მონაცემებში გაურკვევლობის გადაჭრის პროცესია. თანამედროვე ინტერნეტში ბუნდოვანება დიდ პრობლემას წარმოადგენს, რადგან ხშირად სიზუსტესა და სიმართლეს ნაკლები ყურადღება ექცევა. რაც უფრო ნათელია კონტექსტი, მით უკეთესია შედეგი. ეს არის SEO-ს, ხელოვნური ინტელექტის, ბუნებრივი ენის დამუშავებისა (NLP) და ინფორმაციის მოძიების ფუნდამენტური კომპონენტი.

განვიხილოთ ტერმინი „apple“. მისი მნიშვნელობა ბუნდოვანია კონტექსტის გარეშე: ეს შეიძლება იყოს ხილი, ტექნოლოგიური კომპანია თუ ცნობილი ადამიანის შვილის სახელი.

წლების წინ ასეთი ბუნდოვანი ძიება მრავალფეროვან შედეგებს გამოიღებდა. თუმცა, პერსონალიზაციისა და მილიარდობით შენახული ინტერაქციის წყალობით, Google-მა უკვე იცის მომხმარებლის სავარაუდო განზრახვა. მომხმარებელთა ჩართულობის სიგნალები და კონტექსტის გაუმჯობესებული აღქმა აქ გადამწყვეტ როლს ასრულებს.

რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი?

ინფორმაციის მოძიების თანამედროვე სისტემები მოითხოვენ სიცხადეს. კონტექსტი პირდაპირ გავლენას ახდენს „ნდობის ქულაზე“ (confidence score), რომელიც სისტემას სწორი პასუხის გასაცემად სჭირდება. ეს კონტექსტი მხოლოდ ტექსტში არ ვლინდება; სტრუქტურირებული მონაცემების (Structured Data) გამოყენება, როგორიცაა sameAs თვისება, ეხმარება სისტემებს ზუსტად დაადგინონ ავტორის ვინაობა და დააკავშირონ კომპანიის სოციალური ანგარიშები თუ ქვე-ბრენდები ერთმანეთთან.

• მთავარი კითხვაა არა ის, აქვს თუ არა ამას მნიშვნელობა, არამედ ის, სჭირდება თუ არა Google-ს ეს მონაცემები ინფორმაციის ზუსტი დამუშავებისთვის.

ვექტორიზაცია – დოკუმენტებისა და მოთხოვნების ვექტორებად წარმოდგენა – მანქანებს ეხმარება ტერმინებს შორის კავშირის გაგებაში. ეს მოდელებს საშუალებას აძლევს იწინასწარმეტყველონ, რომელი სიტყვები უნდა იყოს მოცემულ კონტექსტში. სწორედ ამიტომ არის მნიშვნელოვანი მომხმარებლის განზრახვისა და შემდეგი სავარაუდო კითხვის წინასწარ განსაზღვრა.

Google-ის გამოცდილება ინფორმაციის ორგანიზებაში

Google-ის მისია ყოველთვის იყო მსოფლიო ინფორმაციის ორგანიზება და მისი საყოველთაოდ ხელმისაწვდომობა. თავდაპირველად სისტემა ეყრდნობოდა სიტყვების მარტივ დამთხვევას, შემდეგ კი გადავიდა ტოკენიზაციაზე (tokenization), რამაც წინადადებების სიტყვებად დაშლა და მოკლე მოთხოვნებთან შესაბამისობა გახადა შესაძლებელი.

Google-ის Knowledge Graph-ის (ცოდნის გრაფი) გამოჩენა გარდამტეხი მომენტი იყო. ეს არის ერთეულების (entities) მონაცემთა ბაზა, რომელმაც შექმნა სტაბილურობა და გააუმჯობესა სიზუსტე ცვალებად ინტერნეტში.

დღეს საძიებო მოთხოვნების გადაწერა მასშტაბურად ხდება. რანჟირება გახდა ალბათური და არა დეტერმინისტული. Google იყენებს კონტექსტურ სიგნალებს ინდივიდუალური მომხმარებლისთვის საუკეთესო შედეგის მისაღებად. Gemini-ზე დაფუძნებული AI სისტემები არ იყენებენ გვერდის სრულ კონტენტს; თითოეულ მოთხოვნას აქვს დაახლოებით 2,000 სიტყვისგან შემდგარი „დასაბუთების ბიუჯეტი“ (grounding budget). რაც უფრო მაღალია პოზიცია ძიებაში, მით მეტია გამოყოფილი ბიუჯეტი თქვენი კონტენტისთვის.

Hummingbird, BERT და RankBrain

ეს ალგორითმული ცვლილებები გადამწყვეტი იყო ენისა და მნიშვნელობის აღქმისთვის:

• Hummingbird (2013): დაეხმარა Google-ს ერთეულების სწრაფ და ზუსტ იდენტიფიცირებაში. ეს იყო ნაბიჯი სემანტიკური ინტერპრეტაციისკენ.
• RankBrain (2015): მანქანური სწავლების დანერგვა უცნობი მოთხოვნების ინტერპრეტაციისთვის. მან დაიწყო სიტყვების მათემატიკურ მოდელებად (ვექტორიზაცია) გადაქცევა, რათა ეპოვა კავშირი ახალ მოთხოვნებსა და ცნობილ კონცეფციებს შორის.

Knowledge Graph-ის განახლებები

2023 წლის ივლისში Google-მა განახორციელა Knowledge Graph-ის მნიშვნელოვანი განახლება, რომლის მიზანი იყო გრაფის ზრდის დაჩქარება და მესამე მხარის წყაროებზე (მაგ. Wikipedia) დამოკიდებულების შემცირება. ამან შეცვალა ერთეულების ამოცნობისა და კლასიფიკაციის სტრუქტურა, განსაკუთრებით ავტორებისა და მწერლებისთვის.

• Knowledge Vault-ში ერთეულების რაოდენობა ერთ დღეში 7.23%-ით გაიზარდა და 54 მილიარდს გადააჭარბა.
• 2023 წლის ივლისში „პიროვნების“ (Person) ტიპის ერთეულების რაოდენობა ოთხ დღეში გასამმაგდა.

ეს ყველაფერი ემსახურება AI-ს მიერ გენერირებული დაბალი ხარისხის კონტენტის წინააღმდეგ ბრძოლას და ნამდვილი ექსპერტების წინ პლანზე წამოწევას.

LLM და AI ძიება

დიდი ენობრივი მოდელები ინფორმაციას ორი გზით მოიპოვებენ:

1. საკუთარი სტატიკური სატრენინგო მონაცემებიდან.
2. RAG (Retrieval-Augmented Generation) სისტემის გამოყენებით, რომელიც გარე, განახლებულ წყაროებზე წვდომას უზრუნველყოფს.

RAG არის მიზეზი, რის გამოც ტრადიციული Google Search კვლავ მნიშვნელოვანია. მოდელებს არ შეუძლიათ იცოდნენ ყველაფერი რეალურ დროში, ამიტომ ისინი იყენებენ გარე წყაროებს „ჰალუცინაციების“ თავიდან ასაცილებლად.

თითოეული მოდელი იყენებს დიზიამბიგვაციის საკუთარ ფორმას:

• კონტექსტზე ორიენტირებული მოთხოვნის შესაბამისობა: სიტყვების ტოკენებად აღქმა და რთული მოთხოვნების სტრუქტურირება.
• RAG არქიტექტურა: გარე ცოდნაზე წვდომა, როდესაც სიზუსტის ზღვარი არ არის მიღწეული.
• სასაუბრო აგენტები: მომხმარებლისთვის დაზუსტებითი კითხვების დასმა ბუნდოვანების შემთხვევაში.

პრაქტიკული რეკომენდაციები

წარმატებული ძიებისთვის აუცილებელია სიცხადე. გახსოვდეთ, რომ იყოთ გასაგები უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე იყოთ „ჭკვიანი“.

სიტყვების სწორად გამოყენება

• გამოიყენეთ გადამოწმებადი მტკიცებულებები.
• მიუთითეთ წყაროები.
• აჩვენეთ თქვენი ექსპერტიზა საკითხის სიღრმისეული გაგებით.
• იყავით გამორჩეული და დაამატეთ ახალი ინფორმაცია საერთო ბაზაში.

გვერდის ეფექტური სტრუქტურა

წერეთ ნათელი, პირდაპირი აბზაცებით და გამოიყენეთ ლოგიკური სათაურების სტრუქტურა.

• გაეცით პასუხი კითხვას ტექსტის დასაწყისშივე.
• გამოიყენეთ შეჯამებები და „ჰუკები“.
• გამოიყენეთ სარჩევი, ცხრილები და სიები.
• დანერგეთ სტრუქტურირებული მონაცემები (Schema).

განზრახვის (Intent) მონიტორინგი

მომხმარებლის განზრახვა მუდმივად იცვლება. ის, რაც გუშინ სიმართლე იყო, დღეს შეიძლება შეიცვალოს. Google აკვირდება კონსენსუსს, დოკუმენტების ცვლილებებს და ავტორიტეტს. გამოიყენეთ ინსტრუმენტები, როგორიცაა „Also Asked“, რათა თვალი ადევნოთ განზრახვის ცვლილებას დროთა განმავლობაში.

ტექნიკური ფენა და ერთეულების შესაბამისობა

სუფთა და კარგად სტრუქტურირებული გვერდების დამუშავება ყოველთვის უფრო მარტივია. sameAs თვისებები აკავშირებს თქვენს ბრენდს სოციალურ ანგარიშებთან, ხოლო შიდა ბმულები ეხმარება ბოტებს თემატური ავტორიტეტის აღქმაში.

თქვენი ბრენდი, პროდუქტები, ავტორები და სოციალური ანგარიშები ერთიან სურათს ქმნიან. გამოიყენეთ შესაბამისი ერთეულები შესავალ აბზაცში, დაუკავშირეთ ტექსტი შესაბამის თეგებს და შექმენით ავტორის დეტალური ბიოგრაფია. ეს არის საფუძვლიანი SEO, რომელიც დაგეხმარებათ გადარჩენაში თანამედროვე ციფრულ გარემოში.