Una patente que Google presentó en diciembre de 2024 presenta una coincidencia cercana a la técnica de ventilador de consulta que utiliza el modo de IA de Google. La patente, llamada búsqueda temática, ofrece una idea de cómo se generan las respuestas del modo AI y sugiere nuevas formas de pensar en la estrategia de contenido.

La patente describe un sistema que organiza los resultados de búsqueda relacionados a una consulta de búsqueda en categorías, lo que llama temas y proporciona un resumen corto para cada tema para que los usuarios puedan comprender las respuestas a sus preguntas sin tener que hacer clic en un enlace a todos los diferentes sitios.

La patente describe un sistema para investigaciones profundas, para preguntas amplias o complejas. Lo nuevo de la invención es cómo identifica automáticamente los temas de los resultados de búsqueda tradicionales y utiliza una IA para generar un resumen informativo para cada uno utilizando el contenido y el contexto de esos resultados.

Motor de búsqueda temático

Temas es un concepto que se remonta a los primeros días de los motores de búsqueda, por lo que esta patente me llamó la atención hace unos meses y me hizo marcarla.

Aquí está el TL/DR de lo que hace:

• La patente hace referencia a su uso dentro del contexto de un modelo de lenguaje grande y un generador de resumen.
• También hace referencia a un motor de búsqueda temático que recibe una consulta de búsqueda y luego lo pasa a un motor de búsqueda.
• El motor de búsqueda temático toma los resultados del motor de búsqueda y los organiza en temas.
• La patente describe un sistema que se interactúa con un motor de búsqueda tradicional y utiliza un modelo de lenguaje grande para generar resúmenes de resultados de búsqueda agrupados temáticamente.
• La patente describe que una sola consulta puede dar lugar a múltiples consultas que se basan en “subtemas”

Comparación del abanico de consultas y la búsqueda temática

El sistema descrito en el matriz refleja lo que dice la documentación de Google sobre la técnica de abojo de consulta.

Esto es lo que dice la patente sobre la generación de consultas adicionales basadas en subtemas:

“En algunos ejemplos, en respuesta a la consulta de búsqueda 142-2 que se genera, el motor de búsqueda temático 120 puede generar datos temáticos 138-2 de al menos una parte de los resultados de búsqueda 118-2. Por ejemplo, el motor de búsqueda temático 120 puede obtener los resultados de búsqueda 118-2 y puede generar temas más estrechos 130 (eg, sub-temas) (eg,” vecindad Aument A “,” B del vecindario B “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “, la Docromedia C”). 126 de los resultados de búsqueda 118-2. 130a) de los resultados de búsqueda 118 y así sucesivamente “.

Esto es lo que dice la documentación de Google sobre la técnica de fan-out de consulta:

“Utiliza una técnica de” fan-out “, emitiendo múltiples búsquedas relacionadas simultáneamente a través de los subtópicos y múltiples fuentes de datos y luego une esos resultados para proporcionar una respuesta fácil de entender. Este enfoque le ayuda a acceder a más amplitud y profundidad de información que una búsqueda tradicional en Google”.

El sistema descrito en la patente se asemeja a lo que dice la documentación de Google sobre la técnica de abojo de consulta, particularmente en cómo explora los subtópicos mediante la generación de nuevas consultas basadas en temas.

Generador de resumen

El generador de resumen es un componente del sistema de búsqueda temática. Está diseñado para generar resúmenes textuales para cada tema generado a partir de resultados de búsqueda.

Así es como funciona:

• El generador de resumen a veces se implementa como un modelo de lenguaje grande capacitado para crear un texto original.
• El generador de resumen utiliza uno o más pasajes de los resultados de búsqueda agrupados bajo un tema particular.
• También puede usar información contextual de títulos, metadatos, pasajes relacionados con la calidad de la calidad de resumen.
• El generador de resumen se puede activar cuando un usuario envía una consulta de búsqueda o cuando se inicializa el motor de búsqueda temático.

La patente no define qué significa la ‘inicialización’ del motor de búsqueda temática, tal vez porque se da por sentado que significa que el motor de búsqueda temático se inicia con anticipación de manejar una consulta.

Los resultados de la consulta están agrupados por el tema en lugar de la clasificación tradicional

Los resultados de búsqueda tradicionales, en algunos ejemplos compartidos en la patente, son reemplazados por temas agrupados y resúmenes generados. La búsqueda temática cambia qué contenido se muestra y se vincula a los usuarios. Por ejemplo, una consulta típica para la que un editor o SEO está optimizando ahora puede ser el punto de partida para el viaje de información de un usuario. Los resultados de búsqueda temática llevan a un usuario a una ruta de descubrir subtemas de la consulta original y el sitio que finalmente gana el clic podría no ser el que ocupa el número uno para la consulta de búsqueda inicial, sino que puede ser otra página web que es relevante para una consulta adyacente.

La patente describe múltiples formas en que el motor de búsqueda temático puede funcionar (agregué puntos de bala para que sea más fácil de entender):

• “Los temas se muestran en una página de resultados de búsqueda y, en algunos ejemplos, los resultados de búsqueda (o una porción de los mismos) se organizan (por ejemplo, organizado, ordenado) de acuerdo con la pluralidad de los temas. Mostrar un tema puede incluir mostrar la frase del tema.
• En algunos ejemplos, el motor de búsqueda temático puede clasificar los temas basados ​​en la prominencia y/o relevancia para la consulta de búsqueda.
• La página de resultados de búsqueda puede organizar los resultados de búsqueda (o una parte de los mismos) de acuerdo con los temas (por ejemplo, bajo el tema del ‘costo de vida ”, identificando los resultados de búsqueda relacionados con el tema del’ costo de vida”).
• Los temas y/o los resultados de búsqueda organizados por el tema por el motor de búsqueda temático se pueden representar en la página de resultados de búsqueda de acuerdo con una variedad de formas, por ejemplo, listas, tarjetas o objetos de interfaz de usuario (UI), carrusel horizontal, carrusel vertical, etc.
• Los resultados de búsqueda organizados por el tema pueden denominarse resultados de búsqueda temáticos. En algunos ejemplos, los temas y/o los resultados de búsqueda organizados por el tema se muestran en la página de resultados de búsqueda junto con los resultados de búsqueda (por ejemplo, resultados de búsqueda normales) del motor de búsqueda.
• En algunos ejemplos, los temas y/o los resultados de búsqueda organizados por el tema se muestran en una parte de la página de resultados de búsqueda que está separado de los resultados de búsqueda obtenidos por el motor de búsqueda “.

El contenido de múltiples fuentes se combinan

Los resúmenes generados por IA se crean a partir de múltiples sitios web y se agrupan bajo un tema. Esto hace que la atribución de enlace, la visibilidad y el tráfico sea difícil de predecir.

En la siguiente cita de la patente, la referencia a los “datos no estructurados” significa contenido que está en una página web.

Según la patente:

“Por ejemplo, el motor de búsqueda temático puede generar temas a partir de datos no estructurados analizando el contenido de los documentos receptivos mismos y puede organizar temáticamente los resultados de búsqueda de acuerdo con los temas.

…. En respuesta a una consulta de búsqueda (“Mudarse a Denver”), un motor de búsqueda puede obtener resultados de búsqueda (por ejemplo, documentos receptivos) que responden a esa consulta de búsqueda.

El motor de búsqueda temático puede seleccionar un conjunto de documentos receptivos (por ejemplo, el número de X de los resultados de búsqueda principales) de los resultados de búsqueda obtenidos por el motor de búsqueda, y generar una pluralidad de temas (por ejemplo, “vecindarios”, “costo de vida”, “cosas que hacer”, “pros y contras”, etc.) a partir del contenido de los documentos receptivos.

Un tema puede incluir una frase, generada por un modelo de lenguaje, que describe un tema incluido en los documentos receptivos. En algunos ejemplos, el motor de búsqueda temático puede mapear palabras clave semánticas de cada documento receptivo (por ejemplo, de los resultados de búsqueda) y conectar las palabras clave semánticas a palabras clave semánticas similares de otros documentos receptivos para generar temas “.

El contenido de las páginas de origen está vinculado

La documentación establece que el motor de búsqueda temático se vincula a las URL de las páginas fuente. También establece que el resultado de la búsqueda temática podría incluir el título de la página web u otros metadatos. Pero la parte importante para SEOS y editores es la parte de la atribución, los enlaces.

“… un resultado de la búsqueda temática 119 puede incluir un título 146 del documento receptivo 126, un pasaje 145 del documento receptivo 126 y una fuente 144 del documento receptivo. La fuente 144 puede ser un localizador de recursos (por ejemplo, ubicación de recursos uniformes (URL)) del documento receptivo 126.

El pasaje 145 puede ser una descripción (por ejemplo, un fragmento obtenido de los metadatos o contenido del documento receptivo 126). En algunos ejemplos, el pasaje 145 incluye una parte del documento receptivo 126 que menciona el tema respectivo 130. En algunos ejemplos, el pasaje 145 incluido en el resultado de la búsqueda temática 119 está asociado con una descripción resumida 166 generada por el modelo de lenguaje 128 e incluido en un grupo de clúster 172. “

Presentación de influencias de interacción del usuario

Como se mencionó anteriormente, el motor de búsqueda temático no es una lista clasificada de documentos para una consulta de búsqueda. Es una recopilación de información entre temas relacionados con la consulta de búsqueda inicial. La interacción del usuario con esas IA generó resúmenes influencias que los sitios recibirán tráfico.

Los subtemas generados automáticamente pueden presentar rutas alternativas en el viaje de información del usuario que comienza con la consulta de búsqueda inicial.

El resumen utiliza metadatos del editor

El generador de resumen utiliza títulos de documentos, metadatos y contenido textual circundante. Eso puede significar que el contenido bien estructurado puede influir en cómo se construyen los resúmenes.

Lo siguiente es lo que dice la patente, agregué puntos de bala para que sea más fácil de entender:

• “El generador de resumen 164 puede recibir un pasaje 145 como una entrada y emite una descripción resumida 166 para el pasaje ingresado 145.
• En algunos ejemplos, el generador de resumen 164 recibe un pasaje 145 e información contextual como entradas y emitir una descripción resumida 166 para el pasaje 145.
• En algunos ejemplos, la información contextual puede incluir el título del documento y/o metadatos receptivos asociados con el documento receptivo 126.
• En algunos ejemplos, la información contextual puede incluir uno o más pasajes vecinos 145 (por ejemplo, pasajes adyacentes).
• En algunos ejemplos, la información contextual puede incluir una descripción resumida 166 para uno o más pasajes vecinos 145 (por ejemplo, pasajes adyacentes).
• En algunos ejemplos, la información contextual puede incluir todos los otros pasajes 145 en el mismo documento receptivo 126. Por ejemplo, el generador de resumen puede recibir un pasaje 145 y los demás pasajes 145 (por ejemplo, todos los demás pasajes 145) en el mismo documento receptivo 126 (y, en algunos ejemplos, otras información contextual) como insumos y pueden generar una descripción sumaria 166 para el pasaje 145. ””

Búsqueda temática: implicaciones para contenido y SEO

Hay dos formas en que el modo AI termina para un editor:

1. Dado que los usuarios pueden obtener sus respuestas de resúmenes o menores de temas, es probable que el comportamiento de clic cero aumente, reduciendo el tráfico de los enlaces tradicionales.
2. O bien, podría ser que la página web que proporciona el final del viaje de información del usuario para una consulta determinada es la que recibe el clic.

Creo que esto significa que realmente necesitamos repensar el paradigma de la clasificación de palabras clave y tal vez considerar cuál es la pregunta que está siendo respondida por una página web, y luego identificar preguntas de seguimiento que pueden estar relacionadas con esa consulta inicial e incluirla en la página web o crear otra página web que responda lo que puede ser el final del viaje de información para una consulta de búsqueda dada.

Puedes leer la patente aquí:

Búsqueda temática (PDF)

Lea la documentación de Google del modo AI (PDF)