지역 검색에서 Google AI의 진화

Google 검색은 점점 더 복잡해지고 있으며 놀라운 일이 아닙니다. 지속적으로 연결된 소비자의 정보 요구 사항은 계속 진화하고 검색 알고리즘은 이를 따라잡기 위해 적응해야 합니다. 그리고 그들은 결코하지 않습니다. Google의 알고리즘은 매년 수백에서 수천 번 업데이트됩니다.

Google의 사명은 간단합니다. "전 세계의 정보를 체계화하여 보편적으로 액세스할 수 있고 유용하게 만드는 것"입니다. Google은 쇼핑객의 59%가 온라인이나 매장에서 구매하기 전에 Google을 사용하여 옵션을 검색하고 비교하는 세상에서 그 임무를 수행합니다.

오늘날 소비자는 모바일 및 데스크톱 장치, 연결된 장치 및 차량, Google Home과 같은 가정 내 도우미를 통해 검색을 사용하여 정보, 탐색 및 상업적인 모든 요구 사항에 대한 답변을 찾습니다. 그리고 이러한 수십억 개의 검색어 각각에 대해 Google 검색은 색인에 있는 수조 개의 웹페이지 중에서 올바른 답을 찾아야 합니다.

이 중 어느 것도 인공 지능(AI)과 인공 지능이 생성하는 확장성 없이는 불가능합니다. 그러나 Google AI는 지역 검색에 어떤 영향을 미칩니까? 한 번 보자.

검색에서 Google AI란 무엇입니까?

인공 지능은 오늘날 Google과 같은 검색 엔진이 작동하는 방식에 필수적입니다. AI는 역사적으로 인간의 에너지와 지능이 필요했던 작업을 완료하고 자동화합니다. 초기 응용 프로그램은 상당히 단순한 자동화였지만 이제는 기계 학습을 통해 복잡한 결정을 내리고 음성을 인식하는 등의 작업을 수행하도록 알고리즘을 "훈련"할 수 있습니다.

AI는 검색 알고리즘에서 각 쿼리의 의미를 이해하고 관련 결과를 식별하며 실시간으로 순위를 지정하여 최상의 답변을 제공하는 데 사용됩니다.

Google 검색을 사용한 복잡한 검색 결과 예

Google 검색을 위한 중요한 AI 이정표

초기에 Google의 검색 알고리즘은 단순히 페이지에서 검색어의 단어와 일치하는 단어를 찾았습니다. 그러나 이것은 무수한 문제를 수반했습니다. 인간의 언어는 복잡하고, 사람들은 온갖 방법으로 질문을 표현하며, 이러한 시스템은 게임에 대한 명예롭지 못한 의도를 가진 사람들에게 쉬웠습니다. 오늘날에도 Google의 Pandu Nayak은 "우리가 매일 보는 검색의 15%는 완전히 새로운 것"이라고 말합니다.

이전에 한 번도 묻지 않은 질문에 대해 신속하게 결과를 제공하도록 시스템을 어떻게 가르칠 수 있습니까?

AI를 입력합니다.

각 Google 검색 환경은 잠재적으로 수백 개의 알고리즘으로 구동된다는 점에 유의해야 합니다. Google 펠로우이자 검색 부사장인 Nayak에 따르면 이 검색 대기업은 관련 검색 결과를 제공하는 데 도움이 되는 수백 가지 알고리즘을 수년에 걸쳐 개발했습니다.

“우리가 새로운 AI 시스템을 개발할 때 우리의 레거시 알고리즘과 시스템은 그냥 방치되는 것이 아닙니다. 실제로 검색은 수백 가지 알고리즘과 기계 학습 모델에서 실행되며 새 시스템과 기존 시스템이 함께 잘 작동할 수 있을 때 이를 개선할 수 있습니다.”라고 그는 설명했습니다. "각 알고리즘과 모델은 특수한 역할을 하며 가장 유용한 결과를 제공하는 데 도움이 되도록 서로 다른 시간과 고유한 조합으로 트리거됩니다."

다음은 Google 검색에서 실행되는 주요 AI 애플리케이션과 추가 시기입니다.

2015년 랭크브레인

이것은 Google AI가 배포한 최초의 딥 러닝 시스템이었습니다. RankBrain은 이전보다 더 많은 정보를 찾고 실제 아이디어와 연결에 대한 기계의 이해를 확장함으로써 단어가 특정 개념으로 번역되는 방식에 대한 Google의 이해를 크게 향상시켰습니다. Nayak은 "RankBrain(이름에서 알 수 있듯이)은 상위 검색 결과의 순위를 지정하거나 최상의 순서를 결정하는 데 사용됩니다."라고 말합니다.

신경 매칭, 2018

신경 일치를 통해 Google은 쿼리가 페이지와 어떻게 관련되는지 더 잘 이해할 수 있었습니다. 이는 Google이 쿼리를 평가하고 키워드를 넘어서 쿼리와 콘텐츠를 키워드와 대조적으로 대규모로 고려하는 방식의 대대적인 변화였습니다. 이렇게 하면 쿼리와 콘텐츠 모두에 훨씬 더 큰 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.

2019년 버트

양방향 인코더 표현, 자연어 처리 모델은 단어 조합의 의미와 의도에 대한 Google의 이해에 혁명을 일으켰습니다. BERT는 쿼리의 모든 단어를 고려하고 함께 사용되는 다른 단어가 다양한 개념을 나타내는 방법을 "이해"할 수 있습니다. Nayak은 "BERT는 순서대로 단어와 단어가 서로 어떻게 관련되어 있는지 이해하므로 아무리 작은 단어라도 쿼리에서 중요한 단어를 삭제하지 않도록 합니다."라고 설명했습니다.

엄마, 2021

Google은 자사의 멀티태스킹 통합 모델이 BERT보다 1000배 더 강력하다고 말합니다. MUM은 이미 75개 이상의 언어에 대해 교육을 받았으며 다양한 작업을 동시에 완료할 수 있습니다. Early Bird Digital의 Sherry Bonelli는 "복잡한 질문에 대해 여러 번 검색하는 대신 MUM은 멀티태스킹을 수행할 수 있으며 동시에 여러 소스와 매체를 사용하여 복잡한 검색 쿼리에 대한 답변을 찾을 수 있습니다."라고 설명합니다. SEO에서 더 많은 정보를 얻으려면 Google의 MUM 업데이트: 전문가가 말하는 지역 마케팅 담당자에게 이것이 의미하는 바를 참조하세요.

구글의 이미지 제공

Google이 AI를 사용하는 다른 방법

Google은 검색 외에도 다양한 방식으로 AI를 사용하고 있습니다.

Google 어시스턴트가 좋은 예입니다. 집, 스마트폰, 자동차, TV 또는 손목시계와 같은 웨어러블 기기에서 이미 AI 기반 음성 도우미를 사용하고 있을 수 있습니다. 이 응용 프로그램은 AI를 사용하여 캘린더를 관리하고, 주변 업체를 찾고, 약속을 잡고, 날씨를 확인하고, 음악을 재생하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

기계 학습 및 언어 모델을 사용하여 Google Assistant는 귀하의 요구 사항을 이해하고 제공하는 데 점점 더 능숙해질 수 있습니다.

Google은 또한 과거 위치 데이터와 검색 기록이 보다 개인화된 탐색 경험에 사용되는지 여부에 관계없이 지도에서 AI를 사용합니다. AI는 라이브 뷰를 지원하여 Google 지도에서 건물 및 랜드마크와 관련하여 사용자의 위치를 ​​더 잘 이해할 수 있도록 하여 목적지를 찾는 데 더 도움이 됩니다.

Ai는 다음에서 Google에서 사용하고 있습니다.

• 안드로이드 기반 지진 감지 시스템
• Google Ads 및 DoubleClick의 스마트 자동 입찰의 경우
• YouTube 안전한 콘텐츠 권장 사항
• 이미지 인식 검색
• 연락처 가용성을 기반으로 한 Google 드라이브 스마트 일정
• Google Neural Machine Translation 네트워크를 통한 Google 번역
• 그리고 더

Google AI는 미래에 어떻게 사용될까요?

수석 Google 펠로우이자 Google Research의 SVP인 Jeff Dean은 앞으로 몇 년 동안 기계 학습에서 많은 흥미로운 발전을 보게 될 것이라고 예상합니다.

“연구원들은 그 어느 때보다 더 크고 유능한 기계 학습 모델을 훈련하고 있습니다. 예를 들어, 지난 몇 년 동안 언어 영역의 모델은 수천억 개의 데이터 토큰으로 훈련된 수십억 개의 매개변수(예: 11B 매개변수 T5 모델)에서 훈련된 수천억 또는 수조 개의 매개변수로 성장했습니다. 수조 개의 데이터 토큰이 있습니다.”라고 그는 최근에 썼습니다.

이러한 응용 프로그램의 대부분은 문자에 대한 기계의 이해를 향상시키는 데 중점을 두고 있다고 그는 설명했습니다. 최근 모델은 "한 도메인의 여러 작업에서도 언어 이해 벤치마크 및 개방형 대화 능력에서 최첨단 결과"를 달성했으며 개방형 대화에 Google의 LaMDA 모델을 사용하여 이 예를 공유했습니다. 검색자와 Google 검색 사이:

사전 설정 접지 프롬프트로 Weddell 물개를 모방한 LaMDA와의 대화, “안녕하세요. 저는 weddell 물개입니다. 저에게 질문하실 게 있나요?" 모델은 캐릭터의 대화를 크게 억제합니다. (Wikimedia CC 라이선스 이미지에서 잘라낸 Weddell Seal 이미지)

구글 AI FAQ

Google MUM의 흥미로운 점은 무엇입니까?

Google MUM은 다중 모드이므로 훨씬 더 많은 유형과 형식의 콘텐츠를 분석할 수 있습니다. Dean은 최근 블로그 게시물인 Google Research: Themes from 2021 and Beyond에서 이것이 의미하는 몇 가지 예를 공유했습니다.

"이것은 다양한 입력 양식(예: 언어, 이미지, 음성, 비디오)을 수용할 수 있고 경우에 따라 설명 문장에서 이미지 생성 또는 단락 또는 인간 언어로 된 이미지의 시각적 내용을 설명합니다.

검색에서 실행 중인 AI의 다른 예는 무엇입니까?

Google의 검색 및 어시스턴트 담당 SVP인 Prabhakar Raghavan은 2020년 10월 블로그 게시물에서 Google이 AI를 사용하는 몇 가지 방법을 더 공유했습니다.

• 검색어 10개 중 1개가 철자가 틀린 것처럼 철자가 틀린 단어를 이해하는 Google 검색의 능력을 향상시킵니다.
• 특정 구절의 관련성을 더 잘 이해하기 위해 모든 언어에서 검색 쿼리의 7%를 개선할 것으로 예상되었습니다.
• 관심을 둘러싼 하위 주제에 대한 Google의 이해를 향상시키는 신경망을 적용합니다.
• 검색자들에게 주변 세계에 대한 더 높은 품질과 더 정확한 정보에 대한 액세스를 제공합니다.
• 비디오 콘텐츠를 더 잘 이해하고 검색 결과에서 강조 표시할 주요 순간을 식별합니다.

Google에서 AI를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 어디에서 확인할 수 있습니까?

다음 리소스는 Google의 AI 사용에 대한 이해를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 구글 AI 공식 블로그
• Google이 인공 지능을 사용하는 방법 Google 검색, Search Engine Land에서
• AI가 더 유용한 Google을 지원하는 방법, Prabhakar Raghavan
• Google 제품을 구동하는 인공 지능, 데이터 과학을 향하여
• AI 및 머신 러닝 제품 – Google Cloud