Google Gemini en SEO, wat verandert er?
Laatst bijgewerkt op donderdag 7 december 2023
De AI-race tussen Google en OpenAI wordt steeds intensiever. Terwijl de laatste een paar maanden geleden GPT-4 uitbracht, onthulde Google zijn "multimodale systeem" op de Google IO-conferentie in mei 2023: Gemini. Gemini wordt meestal geassocieerd met de Gemini-constellatie of de tweede ruimtevlucht, net voor Apollo, maar in Google's project staat het voor "Generalized Multimodal Intelligence Network".
Wat weten we over Gemini?
Google heeft naar verluidt enkele bedrijven toegang gegeven tot een vroege versie van zijn Gemini-systeem. Overzicht van wat er gefilterd is over dit "multimodale systeem".
"Stel je voor dat de Hulk van de taalmodellen en Tony Stark's AI Jarvis een kind zouden krijgen... Boem!" Dit is Gemini. "Online zijn tech-fans vol lof over Google's generatieve kunstmatige intelligentiesysteem, met veel min of meer vrolijke popcultuurverwijzingen.
Maar hoe werkt het multimodale model van Gemini? Wat zijn de specifieke kenmerken? Verdient het alle superlatieven nog voor de release?
De vorige ChatGPT zou ons ervan kunnen overtuigen dat nuance meer op zijn plaats zou zijn: als het generatieve model van OpenAI vanaf januari 2023 meer dan 100 miljoen gebruikers had, stagneerde de opkomst in mei en begon deze in juni te dalen. Bovendien is het OpenAI-model niet zonder risico en vertoont het zelfs tekenen van achteruitgang.
Volgens het bedrijf uit Mountain View is Gemini ontworpen om "multimodaal, zeer efficiënt in het integreren van tools en API's" te zijn. Verwacht wordt dat het "toekomstige innovaties mogelijk maakt, zoals geheugen en planning."
Gemini Ontwikkeling
Om dit enorme model te ontwikkelen, vertrouwt Gemini met name op de breedte en diepte van de gegevens die Alphabet heeft verzameld via platforms als YouTube, Google Books, Google Search en Google Scholar. Het maakt ook gebruik van geavanceerde trainingchips met de naam TPUv5, naar verluidt de enige ter wereld die in staat is om 16.384 chips samen te laten werken. De teams van Google hebben het model ook getraind met methoden die lijken op de methoden die zijn gebruikt bij de ontwikkeling van AlphaGo, een spel dat complexer is dan schaken. Bovendien werd Gemini, in tegenstelling tot LaMDA, Google's grote conversatietaalmodel dat werd getraind door middel van supervised learning, getraind door middel van reinforcement learning zoals GPT-3 en GPT-4. Bij deze techniek wordt een AI-agent gebruikt om de conversatietaal te leren. Bij deze techniek van machinaal leren leert een AI-agent een taak uit te voeren met vallen en opstaan in een dynamische omgeving.
Volgens The Information werken verschillende voormalige leden van Google Brain en DeepMind momenteel aan het project, waaronder Sergey Brin, de medeoprichter van Google. Volgens dezelfde bron zou Google Gemini kunnen introduceren als een update voor Google Bard of als de creatie van een nieuwe chatbot, voordat Gemini wordt gebruikt voor verschillende producten zoals Google Docs. Gemini wordt mogelijk binnenkort uitgebracht, mogelijk als reactie op OpenAI's aankomende GPT-4.5 release vóór GPT-5, die rond begin 2024 wordt verwacht. "Zodra Gemini is verfijnd en grondig is getest op veiligheid, zal het beschikbaar zijn in verschillende groottes en capaciteiten, net als PaLM 2", aldus Google, zonder verdere details.
Een mogelijk verkort gebruikerspad
Momenteel wordt Google SGE (Google's AI-verbeterde zoekervaring) getest in ongeveer honderd landen. Deze versie van Google biedt AI-gegenereerde tekst, bronnen en een conversatiemodule. Bij bepaalde zoekopdrachten zou deze zoekmachine het aantal zoekopdrachten van gebruikers kunnen verminderen. Volgens een voorbeeld van Exposure Ninja zou een gebruiker die op zoek is naar informatie over een "vastgoedadvocaat" voor een verhuisprocedure slechts vier sitebezoeken hoeven af te leggen in plaats van acht bij een traditionele zoekopdracht.
Wat gebeurt er als Gemini uiteindelijk in SGE wordt geïntegreerd? "De kosten die gepaard gaan met het verspreiden van de antwoorden van Gemini in SGE betekenen in eerste instantie dat Google niet erg geneigd is om op Gemini gebaseerde SGE-resultaten te leveren, tenzij ze noodzakelijk zijn", waarschuwt Tim Cameron-Kitchen, oprichter van Exposure Ninja.
In het geval van de inzet van Gemini in SGE zou het vermogen van het multimodale systeem om te anticiperen op de vermoedelijke behoeften van gebruikers de zoekfase verder kunnen verkorten. Het gebruik van Gemini zou directe antwoorden in de zoekresultaten kunnen geven op de volgende vragen van de gebruiker. In het eerdere voorbeeld zou dit kunnen leiden tot een zoektraject met slechts drie te bezoeken sites, volgens Exposure Ninja.
Dit gebruik van Gemini in SGE zou volgens Tim Cameron-Kitchen ook kunnen zorgen voor "minder duplicaten, beter gestructureerde antwoorden die het pad van de zoeker logisch volgen en een betere integratie van multimodale mogelijkheden." Het is de moeite waard om op te merken dat, voor deze digitale marketingexpert, de potentiële afname in sitebezoeken wellicht wordt gecompenseerd door het feit dat er nog steeds links aanwezig zijn in de gegenereerde antwoorden en mensen aankopen blijven doen op sites via Google.
Potentiële toepassingen van Gemini
Gemini heeft het potentieel om te worden gebruikt in een verscheidenheid aan toepassingen, waaronder:
Chatbots: Gemini kan worden gebruikt om meer geavanceerde en natuurlijke chatbots te maken. Op Gemini gebaseerde chatbots kunnen worden gebruikt om klantenservice te bieden, vragen te beantwoorden of zelfs gewoon een gesprek te voeren.
Tekstsamenvattingen: Gemini kan worden gebruikt om nauwkeurigere en beknoptere tekstsamenvattingen te maken. Tekstsamenvattingen op basis van Gemini kunnen worden gebruikt om mensen te helpen lange artikelen of documenten te begrijpen.
Creatieve inhoud genereren: Gemini kan gebruikt worden om creatieve inhoud te genereren, zoals gedichten, scripts of muziek. Gemini-gebaseerde creatieve content generatoren kunnen gebruikt worden om nieuwe vormen van kunst of entertainment te creëren.
Toepassingen voor machinaal leren: Gemini kan worden gebruikt om de prestaties van toepassingen voor machinaal leren te verbeteren. Gemini kan worden gebruikt om nauwkeurigere en krachtigere modellen voor machinaal leren te trainen.
Hoe we Google Gemini AI kunnen gebruiken
Sundar Pichai, CEO van Google Alphabet, benadrukte tijdens Google I/O 2023 de vooruitgang die wordt geboekt in het gebruiksvriendelijker maken van generatieve AI. Onder deze vorderingen bevinden zich PaLM 2 en Gemini. DeepMind's Gemini is speciaal gemaakt om multimodaal te zijn, waardoor het verschillende soorten gegevens kan begrijpen, zoals tekst, afbeeldingen en code. Dankzij deze veelzijdigheid kan het uitblinken in verschillende taken:
Het genereren van verschillende soorten tekst, het vertalen van talen en het creëren van diverse creatieve content.
Verwerken van gegevensformaten zoals grafieken en kaarten.
Gebruikmaken van een uitgebreide kennisbank die is opgebouwd door uitgebreide training in tekst- en codegegevensreeksen.
Het creëren van nieuwe producten en diensten vergemakkelijken.
Gegevens analyseren en patronen herkennen.
Het geven van informatieve antwoorden op complexe of onconventionele vragen.
Hoewel Gemini's multimodale verwerkingscapaciteit nog in ontwikkeling is, heeft het de potentie om mens-computer interacties te revolutioneren. De toepassingen kunnen variëren van het maken van meer realistische en boeiende virtuele assistenten tot het innoveren van educatieve tools en het verbeteren van ons begrip van de wereld. Lees verder voor meer informatie over Google's Gemini AI, inclusief de werking, opvallende functies en meer.
Hoe werkt Gemini?
Gemini werkt als een multimodaal AI-systeem dat verschillende soorten gegevens kan verwerken, zoals tekst, afbeeldingen en code. Het maakt gebruik van uitgebreide training op een enorme dataset van tekst en code, waardoor het deze verschillende vormen van informatie kan begrijpen en genereren.
In de kern maakt Gemini gebruik van geavanceerde algoritmen en modellen ontwikkeld door DeepMind om gegevens in verschillende formaten te begrijpen en te interpreteren. Door te trainen op verschillende datasets leert Gemini patronen, structuren en relaties binnen de data, waardoor het taken kan uitvoeren als het genereren van tekst, het verwerken van visuele informatie zoals grafieken en kaarten en het analyseren van complexe datasets.
Dankzij de multimodale mogelijkheden kan Gemini verschillende soorten informatie tegelijkertijd verwerken, waardoor taken met meerdere gegevensformaten of -bronnen eenvoudiger worden. Deze veelzijdigheid maakt Gemini tot een potentieel transformatief hulpmiddel, dat een revolutie teweeg kan brengen in de manier waarop we met computers omgaan en informatie verwerken in verschillende domeinen.
Training en verbinding
Voor SEO-professionals zal het waarschijnlijk essentieel zijn om het potentieel van Gemini volledig te benutten. "Als de beloften van DeepMind uitkomen en Gemini voldoet aan de gepresenteerde criteria, zal het een essentieel hulpmiddel worden voor elke SEO," suggereert Giulio Stella, SEO consultant bij Gstarseo "We zullen training nodig hebben om het voorzichtig te gebruiken om onze resultaten te verbeteren." Het is de moeite waard om op te merken dat, volgens The Information, ontwikkelaars zouden moeten betalen om toegang te krijgen tot Gemini via Google Cloud serverleasing.
Er zouden talloze hulpmiddelen kunnen zijn voor SEO-professionals, vooral door de connectiviteit van Gemini. "We zouden het kunnen vragen om informatie uit Google's tools te laden," stelt Laurent Jean voor. "Bijvoorbeeld het koppelen van Google Search Console, YouTube en Google Sheets, waaruit we lijsten met gepositioneerde zoekwoorden kunnen halen. We kunnen Gemini ook vragen om een lijst van URL's met bijbehorende trefwoorden. We zouden het kunnen belasten met het maken van classificaties of inhoudslijsten om deze aan te vullen door gebruik te maken van Google Sheets en YouTube. Het gaat erom de mogelijkheden van LLM te gebruiken om voor de gebruiker geoptimaliseerde tekst te genereren en tegelijkertijd de gegevens en redenering van Gemini te gebruiken om externe gegevens opnieuw te integreren voor SEO-optimalisatie."
Artikel door:
Giulio Stella
Digitale marketing
Giulio Stella, een digitale marketingconsulent uit Milaan en werkzaam bij gstarseo.it in Italië, heeft een passie voor SEO en digitale marketing. Hij vindt voldoening in het helpen van kleine bedrijven bij het bereiken van belangrijke resultaten. In tegenstelling tot wat vaak wordt gedacht, eten Italianen niet elke dag pasta.