Google Gemini i SEO, co się zmienia?

Wyścig w dziedzinie sztucznej inteligencji nadal się nasila między Google a OpenAI. Podczas gdy ten ostatni wydał GPT-4 kilka miesięcy temu, Google zaprezentował swój "multimodalny system" na konferencji Google IO w maju 2023 roku: Gemini. Zwykle kojarzony z konstelacją Gemini lub drugim lotem kosmicznym, tuż przed Apollo, w projekcie Google oznacza "Generalized Multimodal Intelligence Network".

Co wiemy o Gemini

Google podobno dało dostęp do wczesnej wersji swojego systemu Gemini kilku firmom. Przegląd tego, co zostało przefiltrowane na temat tego "multimodalnego systemu".

"Wyobraź sobie, że Hulk modeli językowych i Jarvis AI Tony'ego Starka mają dziecko... Bum!". mówi Gemini. "W Internecie fani technologii są pełni pochwał dla generatywnego systemu sztucznej inteligencji Google, z wieloma mniej lub bardziej radosnymi odniesieniami do popkultury.

Ale jak działa multimodalny model Gemini? Jaka jest jego specyfika? Czy zasługuje na wszystkie superlatywy jeszcze przed premierą?

Poprzedni ChatGPT raczej przekonałby nas, że niuans byłby bardziej odpowiedni: jeśli model generatywny OpenAI przekroczył 100 milionów użytkowników w styczniu 2023 roku, jego frekwencja uległa stagnacji w maju, a następnie zaczęła spadać w czerwcu. Co więcej, model OpenAI nie jest pozbawiony ryzyka, a nawet wykazał pewne oznaki regresji.

Według firmy z Mountain View, Gemini został zaprojektowany jako "multimodalny, wysoce wydajny w integracji narzędzi i interfejsów API". Oczekuje się, że "umożliwi przyszłe innowacje, takie jak pamięć i planowanie".

Rozwój Gemini

Aby opracować ten ogromny model, Gemini opiera się w szczególności na szerokim i głębokim zakresie danych zgromadzonych przez Alphabet za pośrednictwem platform takich jak YouTube, Google Books, Google Search i Google Scholar. Wykorzystuje również najnowocześniejsze chipy treningowe o nazwie TPUv5, rzekomo jedyne na świecie zdolne do orkiestracji 16 384 współpracujących ze sobą chipów. Zespoły Google trenowały również model przy użyciu metod podobnych do tych stosowanych przy opracowywaniu AlphaGo, gry bardziej złożonej niż szachy. Dodatkowo, w przeciwieństwie do LaMDA, dużego konwersacyjnego modelu językowego Google wyszkolonego poprzez nadzorowane uczenie się, Gemini został wyszkolony poprzez uczenie się ze wzmocnieniem, takie jak GPT-3 i GPT-4. Ta technika uczenia maszynowego polega na tym, że agent AI uczy się wykonywać zadanie metodą prób i błędów w dynamicznym środowisku.

Według The Information, nad projektem pracuje obecnie kilku byłych członków zespołów Google Brain i DeepMind, w tym Sergey Brin, współzałożyciel Google. Ponadto, według tego samego źródła, Google może wprowadzić Gemini jako aktualizację Google Bard lub stworzyć nowego chatbota przed wykorzystaniem Gemini do zasilania różnych produktów, takich jak Dokumenty Google. Gemini może zostać wydany wkrótce, prawdopodobnie w odpowiedzi na nadchodzącą wersję GPT-4.5 OpenAI przed GPT-5, spodziewaną na początku 2024 roku. "Po dopracowaniu i rygorystycznym przetestowaniu pod kątem bezpieczeństwa, Gemini będzie dostępny w różnych rozmiarach i pojemnościach, podobnie jak PaLM 2", stwierdza Google, bez dalszych szczegółów.

Potencjalnie skrócona podróż użytkownika

Obecnie Google SGE (Google AI-enhanced Search Experience) jest testowany w około stu krajach. Ta wersja Google oferuje tekst generowany przez sztuczną inteligencję, źródła i moduł konwersacyjny. W przypadku niektórych zapytań ta wyszukiwarka może zmniejszyć liczbę zapytań użytkowników. Według przykładu z Exposure Ninja, użytkownik szukający informacji o "prawniku ds. nieruchomości" do procedury przeprowadzki może mieć tylko cztery wizyty na stronie zamiast ośmiu przy tradycyjnym wyszukiwaniu.

Co się stanie, jeśli Gemini ostatecznie zintegruje się z SGE? "Koszty związane z rozpowszechnianiem odpowiedzi Gemini w SGE początkowo oznaczają, że Google nie jest zbyt skłonny do dostarczania wyników SGE opartych na Gemini, chyba że są one konieczne" - ostrzega Tim Cameron-Kitchen, założyciel Exposure Ninja.

W przypadku wdrożenia Gemini w SGE, multimodalna zdolność systemu do przewidywania przypuszczalnych potrzeb użytkowników może jeszcze bardziej skrócić fazę wyszukiwania. Wykorzystanie Gemini może zapewnić bezpośrednie odpowiedzi w wynikach wyszukiwania na kolejne pytania użytkownika. We wcześniejszym przykładzie mogłoby to stworzyć podróż wyszukiwania z tylko trzema witrynami do odwiedzenia, zgodnie z Exposure Ninja.

Takie wykorzystanie Gemini w SGE może również przynieść, według Tima Camerona-Kitchena, "mniej duplikatów, lepiej ustrukturyzowane odpowiedzi, które logicznie podążają ścieżką wyszukiwania i lepszą integrację możliwości multimodalnych". Warto zauważyć, że dla tego eksperta od marketingu cyfrowego potencjalne zmniejszenie liczby odwiedzin witryn może być zrównoważone faktem, że linki są nadal obecne w generowanych odpowiedziach, a ludzie nadal dokonują zakupów w witrynach za pośrednictwem Google.

Potencjalne zastosowania Gemini

Gemini ma potencjał do wykorzystania w różnych aplikacjach, w tym:

• Chatboty: Gemini może być wykorzystywane do tworzenia bardziej wyrafinowanych i naturalnych chatbotów. Chatboty oparte na Gemini mogą być wykorzystywane do obsługi klienta, odpowiadania na pytania, a nawet prowadzenia rozmowy.

• Podsumowania tekstowe: Gemini może być wykorzystywane do generowania dokładniejszych i bardziej zwięzłych podsumowań tekstowych. Podsumowania tekstowe oparte na Gemini mogą być wykorzystywane do pomagania ludziom w zrozumieniu długich artykułów lub dokumentów.

• Kreatywne generatory treści: Gemini może być wykorzystywane do generowania kreatywnych treści, takich jak wiersze, skrypty lub muzyka. Kreatywne generatory treści oparte na Gemini mogą być wykorzystywane do tworzenia nowych form sztuki lub rozrywki.

• Aplikacje do uczenia maszynowego: Gemini może być wykorzystywane do poprawy wydajności aplikacji uczenia maszynowego. Gemini można wykorzystać do trenowania dokładniejszych i wydajniejszych modeli uczenia maszynowego.

Jak możemy wykorzystać Google Gemini AI

Sundar Pichai, dyrektor generalny Google Alphabet, podkreślił podczas Google I/O 2023 postępy w tworzeniu generatywnej sztucznej inteligencji bardziej przyjaznej dla użytkownika. Wśród tych postępów są PaLM 2 i Gemini. Gemini firmy DeepMind został specjalnie zaprojektowany tak, aby był multimodalny, umożliwiając mu rozumienie różnych typów danych, takich jak tekst, obrazy i kod. Ta wszechstronność pozwala mu wyróżniać się w kilku zadaniach:

• Generowanie różnych typów tekstu, tłumaczenie języków i tworzenie różnorodnych kreatywnych treści.

• Przetwarzanie formatów danych, takich jak wykresy i mapy.

• Wykorzystywanie ogromnej bazy wiedzy pochodzącej z rozległych szkoleń dotyczących zbiorów danych tekstowych i kodowych.

• Ułatwianie tworzenia nowych produktów i usług.

• Analizowanie danych i rozpoznawanie wzorców.

• Udzielanie odpowiedzi na złożone lub niekonwencjonalne pytania.

Chociaż multimodalna zdolność przetwarzania Gemini jest wciąż w toku, ma ona potencjał zrewolucjonizowania interakcji człowiek-komputer. Jego zastosowania mogą sięgać od tworzenia bardziej realistycznych i angażujących wirtualnych asystentów po innowacyjne narzędzia edukacyjne i zwiększanie naszego zrozumienia świata. Aby uzyskać więcej informacji na temat sztucznej inteligencji Google Gemini, w tym jej działania, wyróżniających się funkcji i nie tylko, czytaj dalej.

Jak działa Gemini?

Gemini działa jako multimodalny system sztucznej inteligencji, zdolny do przetwarzania różnych typów danych, takich jak tekst, obrazy i kod. Wykorzystuje rozległe szkolenie w zakresie ogromnego zbioru danych tekstu i kodu, umożliwiając mu zrozumienie i generowanie tych różnych form informacji.

W swoim rdzeniu Gemini wykorzystuje zaawansowane algorytmy i modele opracowane przez DeepMind, aby rozumieć i interpretować dane w wielu formatach. Trenując na różnych zestawach danych, Gemini uczy się wzorców, struktur i relacji w danych, umożliwiając mu wykonywanie zadań, takich jak generowanie tekstu, przetwarzanie informacji wizualnych, takich jak wykresy i mapy, oraz analizowanie złożonych zestawów danych.

Jego multimodalne możliwości pozwalają Gemini obsługiwać różne rodzaje informacji jednocześnie, ułatwiając zadania, które obejmują wiele formatów lub źródeł danych. Ta wszechstronność sprawia, że Gemini jest potencjalnie transformacyjnym narzędziem, zdolnym do zrewolucjonizowania sposobu interakcji z komputerami i przetwarzania informacji w różnych dziedzinach.

Szkolenie i połączenie

Dla specjalistów SEO pełne wykorzystanie potencjału Gemini będzie prawdopodobnie niezbędne. "Jeśli obietnice DeepMind okażą się prawdziwe, a Gemini spełni przedstawione kryteria, stanie się niezbędnym narzędziem dla każdego SEO" - sugeruje Giulio Stella, konsultant SEO w Gstarseo - "Będziemy potrzebować szkolenia, aby używać go ostrożnie w celu poprawy naszych wyników". Warto zauważyć, że według The Information deweloperzy będą musieli zapłacić za dostęp do Gemini za pośrednictwem dzierżawy serwerów Google Cloud.

Może istnieć wiele pomocy dla specjalistów SEO, zwłaszcza dzięki łączności Gemini. "Moglibyśmy poprosić go o załadowanie informacji z narzędzi Google" - proponuje Laurent Jean. "Na przykład połączenie Google Search Console, YouTube i Arkuszy Google, z których moglibyśmy pobrać listy pozycjonowanych słów kluczowych. Moglibyśmy również poprosić Gemini o dostarczenie listy działających adresów URL z powiązanymi słowami kluczowymi. Moglibyśmy zlecić mu stworzenie klasyfikacji lub list treści do uzupełnienia poprzez czerpanie z Arkuszy Google i YouTube. Chodzi o wykorzystanie możliwości LLM do generowania tekstu zoptymalizowanego pod kątem użytkownika, przy jednoczesnym wykorzystaniu danych i rozumowania Gemini do ponownej integracji danych zewnętrznych w celu optymalizacji SEO".