Google Gemini ja SEO, mikä muuttuu?

Tekoälykilpailu kiristyy edelleen Googlen ja OpenAI:n välillä. Jälkimmäinen julkaisi GPT-4:n muutama kuukausi sitten, mutta Google esitteli "multimodaalisen järjestelmänsä" toukokuussa 2023 pidetyssä Google IO -konferenssissa: Gemini. Tyypillisesti se yhdistetään Gemini-tähdistöön tai toiseen avaruuslentoon juuri ennen Apolloa, mutta Googlen projektissa se tarkoittaa "Generalized Multimodal Intelligence Network".

Mitä tiedämme Geministä

Google on tiettävästi antanut Gemini-järjestelmänsä varhaisen version käyttöön muutamalle yritykselle. Katsaus siihen, mitä tästä "multimodaalisesta järjestelmästä" on suodatettu.

"Kuvittele, jos kielimallien Hulk ja Tony Starkin tekoäly Jarvis saisivat lapsen... Boom!" Tämä on Gemini. " Verkossa teknologiafanit ovat täynnä ylistystä Googlen generatiivisesta tekoälyjärjestelmästä, ja niissä on paljon enemmän tai vähemmän iloisia popkulttuuriviittauksia.

Mutta miten Geminin multimodaalinen malli toimii? Mitkä ovat sen erityispiirteet? Ansaitseeko se kaikki superlatiivit jo ennen julkaisuaan?

Edellinen ChatGPT olisi omiaan vakuuttamaan meidät siitä, että vivahde olisi sopivampi: jos OpenAI:n generatiivinen malli ylitti 100 miljoonaa käyttäjää tammikuussa 2023, sen kävijämäärä pysähtyi toukokuussa ja alkoi sitten laskea kesäkuussa. Lisäksi OpenAI:n malli ei ole riskitön, ja se on jopa osoittanut joitakin taantumisen merkkejä.

Mountain View'n yrityksen mukaan Gemini suunniteltiin "multimodaaliseksi, erittäin tehokkaaksi työkalujen ja API:iden integroinnissa". Sen odotetaan "mahdollistavan tulevaisuuden innovaatiot, kuten muistin ja suunnittelun".

Gemini-kehitys

Tämän massiivisen mallin kehittämisessä Gemini tukeutuu erityisesti Alphabetin keräämään laajaan ja syvään dataan, joka on kertynyt esimerkiksi YouTuben, Google Booksin, Google Searchin ja Google Scholarin kaltaisten alustojen kautta. Se hyödyntää myös huippuluokan TPUv5-harjoitussiruja, jotka ovat tiettävästi ainoat maailmassa, jotka pystyvät yhdistämään 16 384 sirua toimimaan yhdessä. Googlen tiimit ovat myös kouluttaneet mallia käyttämällä samankaltaisia menetelmiä kuin shakkia monimutkaisemman AlphaGo-pelin kehittämisessä. Lisäksi toisin kuin LaMDA, Googlen suuri keskustelukielimalli, joka koulutettiin valvotun oppimisen avulla, Gemini koulutettiin GPT-3:n ja GPT-4:n kaltaisen vahvistusoppimisen avulla. Tässä koneoppimistekniikassa tekoälyagentti oppii suorittamaan tehtävän kokeilemalla ja erehtymällä dynaamisessa ympäristössä.

The Informationin mukaan useat Google Brain- ja DeepMind-tiimien entiset jäsenet työskentelevät tällä hetkellä projektin parissa, mukaan lukien Googlen toinen perustaja Sergey Brin. Lisäksi saman lähteen mukaan Google saattaa esitellä Geminin joko Google Bardin päivityksenä tai uuden chatbotin luomisena ennen kuin Geminiä hyödynnetään eri tuotteissa, kuten Google Docsissa. Gemini saatetaan julkaista pian, mahdollisesti vastauksena OpenAI:n tulevaan GPT-4.5 -julkaisuun ennen GPT-5:tä, jota odotetaan noin vuoden 2024 alussa. "Kun Gemini on hiottu ja testattu tiukasti turvallisuuden osalta, se on saatavilla eri kokoisina ja kapasiteetiltaan samanlaisena kuin PaLM 2", Google toteaa ilman tarkempia yksityiskohtia.

Mahdollisesti lyhennetty käyttäjämatka

Tällä hetkellä Google SGE:tä (Googlen tekoälyllä parannettu hakukokemus) testataan noin sadassa maassa. Tämä Googlen versio tarjoaa tekoälyn tuottamaa tekstiä, lähteitä ja keskustelumoduulin. Tietyissä kyselyissä tämä hakukone saattaa vähentää käyttäjien kyselyiden määrää. Exposure Ninjan esimerkin mukaan käyttäjä, joka etsii tietoa "kiinteistöjuristista" muuttotoimenpidettä varten, saattaa käydä sivustolla vain neljä kertaa perinteisen haun kahdeksan sijaan.

Mitä tapahtuu, jos Gemini lopulta integroituu SGE:hen? "Kustannukset, jotka liittyvät Geminin vastausten levittämiseen SGE:ssä, merkitsevät aluksi sitä, että Google ei ole kovinkaan taipuvainen tarjoamaan Geminiin perustuvia SGE-tuloksia, elleivät ne ole välttämättömiä", varoittaa Tim Cameron-Kitchen, Exposure Ninjan perustaja.

Kun Gemini otetaan käyttöön SGE:ssä, multimodaalisen järjestelmän kyky ennakoida käyttäjien oletettuja tarpeita voi entisestään lyhentää hakuvaihetta. Geminin hyödyntäminen voisi tarjota hakutuloksissa suoria vastauksia käyttäjän seuraaviin kysymyksiin. Aikaisemmassa esimerkissä tämä voisi Exposure Ninjan mukaan luoda hakumatkan, jossa on vain kolme sivustoa, joilla voi vierailla.

Tämä Geminin käyttö SGE:ssä voisi Tim Cameron-Kitchenin mukaan tuoda myös "vähemmän päällekkäisyyksiä, paremmin jäsenneltyjä vastauksia, jotka seuraavat loogisesti hakijan polkua, ja multimodaalisten ominaisuuksien paremman integroinnin". On syytä huomata, että tämän digitaalisen markkinoinnin asiantuntijan mielestä sivustokäyntien mahdollista vähenemistä saattaa tasapainottaa se, että tuotetuissa vastauksissa on edelleen linkkejä ja ihmiset tekevät edelleen ostoksia sivustoilla Googlen kautta.

Geminin mahdolliset sovellukset

Geminiä voidaan käyttää monissa eri sovelluksissa, kuten esim:

• Chatbotit: Geminin avulla voidaan luoda kehittyneempiä ja luonnollisempia chatbotteja. Geminiin perustuvia chatbotteja voitaisiin käyttää asiakaspalveluun, kysymyksiin vastaamiseen tai vaikka vain keskustelun käymiseen.

• Tekstin tiivistelmät: Geminiä voidaan käyttää tarkempien ja ytimekkäämpien tekstitiivistelmien tuottamiseen. Gemini-pohjaisia tekstitiivistelmiä voitaisiin käyttää auttamaan ihmisiä ymmärtämään pitkiä artikkeleita tai asiakirjoja.

• Luovan sisällön tuottajat: Geminiä voidaan käyttää luovan sisällön, kuten runojen, käsikirjoitusten tai musiikin tuottamiseen. Gemini-pohjaisia luovan sisällön generaattoreita voitaisiin käyttää uusien taide- tai viihdemuotojen luomiseen.

• Koneoppimissovellukset: Geminiä voidaan käyttää koneoppimissovellusten suorituskyvyn parantamiseen. Geminiä voitaisiin käyttää tarkempien ja tehokkaampien koneoppimismallien kouluttamiseen.

Miten voimme käyttää Google Gemini AI:tä

Googlen Alphabet-yhtiön toimitusjohtaja Sundar Pichai korosti Google I/O 2023 -tapahtumassa edistysaskeleita, joita tehdään generatiivisen tekoälyn muuttamiseksi käyttäjäystävällisemmäksi. Näitä edistysaskeleita ovat muun muassa PaLM 2 ja Gemini. DeepMindin Gemini on erityisesti suunniteltu multimodaaliseksi, jolloin se pystyy ymmärtämään erilaisia tietotyyppejä, kuten tekstiä, kuvia ja koodia. Tämän monipuolisuuden ansiosta se voi loistaa useissa tehtävissä:

• Erilaisten tekstityyppien tuottaminen, kielten kääntäminen ja monipuolisen luovan sisällön luominen.

• Tietomuotojen, kuten kaavioiden ja karttojen, käsittely.

• Teksti- ja kooditietokokonaisuuksien laajasta koulutuksesta saadun laajan tietopohjan hyödyntäminen.

• Uusien tuotteiden ja palvelujen luomisen helpottaminen.

• Tietojen analysointi ja kuvioiden tunnistaminen.

• Informatiivisten vastausten antaminen monimutkaisiin tai epätavallisiin kysymyksiin.

Vaikka Geminin multimodaaliset käsittelyominaisuudet ovat vasta kehitteillä, ne voivat mullistaa ihmisen ja tietokoneen välisen vuorovaikutuksen. Sen sovellukset voivat vaihdella realistisempien ja kiinnostavampien virtuaaliavustajien luomisesta innovatiivisiin opetusvälineisiin ja maailman ymmärtämisen parantamiseen. Jos haluat lisätietoja Googlen Gemini AI:stä, kuten sen toiminnasta, merkittävistä ominaisuuksista ja muusta, jatka tutkimista.

Miten Gemini toimii?

Gemini toimii multimodaalisena tekoälyjärjestelmänä, joka pystyy käsittelemään erityyppisiä tietoja, kuten tekstiä, kuvia ja koodia. Se hyödyntää laajaa harjoittelua massiivisella teksti- ja kooditietokannalla, minkä ansiosta se pystyy ymmärtämään ja tuottamaan näitä eri tietomuotoja.

Ytimeltään Gemini käyttää DeepMindin kehittämiä kehittyneitä algoritmeja ja malleja ymmärtääkseen ja tulkitakseen tietoja eri muodoissa. Kouluttautumalla erilaisilla tietokokonaisuuksilla Gemini oppii datan sisältämiä malleja, rakenteita ja suhteita, minkä ansiosta se pystyy suorittamaan sellaisia tehtäviä kuin tekstin tuottaminen, visuaalisen tiedon, kuten graafien ja karttojen, käsittely ja monimutkaisten tietokokonaisuuksien analysointi.

Geminin multimodaalisten ominaisuuksien ansiosta Gemini voi käsitellä erityyppisiä tietoja samanaikaisesti, mikä helpottaa tehtäviä, joihin liittyy useita tietomuotoja tai -lähteitä. Tämä monipuolisuus tekee Geministä potentiaalisesti mullistavan työkalun, joka voi mullistaa tapamme olla vuorovaikutuksessa tietokoneiden kanssa ja käsitellä tietoa eri aloilla.

Koulutus ja yhteys

SEO-ammattilaisille on todennäköisesti olennaista hyödyntää Geminin potentiaali täysimääräisesti. "Jos DeepMindin lupaukset pitävät paikkansa ja Gemini täyttää esitetyt kriteerit, siitä tulee olennainen työkalu jokaiselle SEO:lle", ehdottaa Gstarseon SEO-konsultti Giulio Stella "Tarvitsemme koulutusta, jotta voimme käyttää sitä varovasti tuloksien parantamiseksi." On syytä huomata, että The Informationin mukaan kehittäjien olisi maksettava, jotta he saisivat Geminin käyttöönsä Google Cloud -palvelimen vuokrauksen kautta.

SEO-ammattilaisille voisi olla lukuisia apuja erityisesti Geminin liitettävyyden kautta. "Voisimme pyytää sitä lataamaan tietoja Googlen työkaluista", ehdottaa Laurent Jean. "Esimerkiksi yhdistää Google Search Console, YouTube ja Google Sheets, josta voisimme hakea listoja sijoitetuista avainsanoista. Voisimme myös pyytää Geminiltä luettelon esiintyvistä URL-osoitteista ja niihin liittyvistä avainsanoista. Voisimme antaa sille tehtäväksi luoda luokitteluja tai luetteloita sisällöstä, joita voisimme täydentää hyödyntämällä Google Sheetsin ja YouTuben tietoja. Kyse on LLM:n ominaisuuksien hyödyntämisestä käyttäjäoptimoidun tekstin luomiseksi samalla kun hyödynnämme Geminin tietoja ja päättelyä ulkoisten tietojen uudelleen integroimiseksi SEO-optimointia varten."