วิวัฒนาการของ Google AI ในการค้นหาในท้องถิ่น

Google Search มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ และไม่น่าแปลกใจเลย ความต้องการข้อมูลของผู้บริโภคที่เชื่อมต่อตลอดเวลายังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และอัลกอริธึมการค้นหาจะต้องปรับให้ทัน และพวกเขาเคยทำ; อัลกอริทึมของ Google ได้รับการอัปเดตหลายร้อยถึงหลายพันครั้งในแต่ละปี

ภารกิจของ Google นั้นเรียบง่าย: "ในการจัดระเบียบข้อมูลของโลกและทำให้ทุกคนเข้าถึงได้และมีประโยชน์" Google บรรลุพันธกิจในโลกที่ 59% ของผู้ซื้อใช้ Google เพื่อค้นหาและเปรียบเทียบตัวเลือกก่อนซื้อทางออนไลน์หรือในร้านค้า

ทุกวันนี้ ผู้บริโภคใช้การค้นหาบนอุปกรณ์เคลื่อนที่และเดสก์ท็อป จากอุปกรณ์และยานพาหนะที่เชื่อมต่อ และผ่านผู้ช่วยในบ้าน เช่น Google Home เพื่อค้นหาคำตอบสำหรับทุกความต้องการด้านข้อมูล การนำทาง และเชิงพาณิชย์ และสำหรับคำค้นหานับพันล้านคำเหล่านั้น Google Search จะต้องค้นหาคำตอบที่ถูกต้องจากหน้าเว็บหลายล้านล้านหน้าในดัชนี

สิ่งนี้จะเกิดขึ้นไม่ได้หากไม่มีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และความสามารถในการขยายขนาดที่สร้างขึ้น แต่ Google AI ส่งผลกระทบต่อการค้นหาในท้องถิ่นอย่างไร ลองมาดูกัน

Google AI ในการค้นหาคืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์เป็นส่วนสำคัญในการทำงานของเสิร์ชเอ็นจิ้นอย่าง Google ในปัจจุบัน AI ใช้งานที่ต้องใช้พลังงานและสติปัญญาของมนุษย์ในอดีตเพื่อทำให้เสร็จและทำให้เป็นอัตโนมัติ แอปพลิเคชันแรกสุดเป็นระบบอัตโนมัติที่ค่อนข้างเรียบง่าย แต่ตอนนี้ การเรียนรู้ด้วยเครื่อง อัลกอริธึมสามารถ "ฝึกฝน" เพื่อทำการตัดสินใจที่ซับซ้อน จดจำคำพูด และอื่นๆ ได้

AI ถูกใช้โดยอัลกอริธึมการค้นหาเพื่อทำความเข้าใจความหมายเชิงความหมายของคำค้นหาแต่ละรายการ ระบุผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง และจัดอันดับผลลัพธ์ตามเวลาจริงเพื่อให้ได้คำตอบที่ดีที่สุด

ตัวอย่างผลการค้นหาที่ซับซ้อนโดยใช้ Google Search

เหตุการณ์สำคัญของ AI สำหรับ Google Search

ในยุคแรกสุด อัลกอริธึมการค้นหาของ Google ค้นหาคำบนหน้าเพื่อจับคู่คำในคำค้นหา อย่างไรก็ตามสิ่งนี้มาพร้อมกับปัญหามากมาย ภาษามนุษย์นั้นซับซ้อน ผู้คนแสดงคำถามในทุกรูปแบบ และระบบเหล่านี้ง่ายสำหรับผู้ที่มีความตั้งใจที่จะเล่นเกมน้อยกว่า แม้กระทั่งทุกวันนี้ Pandu Nayak ของ Google กล่าวว่า “การค้นหา 15% ที่เราเห็นทุกวันเป็นการค้นหาใหม่ทั้งหมด”

คุณจะสอนระบบให้ส่งผลอย่างรวดเร็วสำหรับคำถามที่ไม่เคยมีใครถามมาก่อนได้อย่างไร

ป้อน AI

สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าประสบการณ์ Google Search แต่ละรายการขับเคลื่อนโดยอัลกอริทึมที่อาจเป็นไปได้หลายร้อยรายการ Nayak, Google Fellow และ VP of Search กล่าวว่ายักษ์ใหญ่ด้านการค้นหาได้พัฒนาอัลกอริทึมนับร้อยในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเพื่อช่วยแสดงผลการค้นหาที่เกี่ยวข้อง

“เมื่อเราพัฒนาระบบ AI ใหม่ อัลกอริธึมและระบบเดิมของเราจะไม่ถูกจำกัด อันที่จริงแล้ว Search ทำงานบนอัลกอริทึมและโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงนับร้อย และเราสามารถปรับปรุงได้เมื่อระบบของเรา ทั้งเก่าและใหม่ สามารถทำงานร่วมกันได้ดี” เขาอธิบาย “อัลกอริธึมและโมเดลแต่ละอันมีบทบาทเฉพาะทาง และจะทริกเกอร์ในเวลาที่ต่างกันและในชุดค่าผสมที่แตกต่างกันเพื่อช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์มากที่สุด”

ต่อไปนี้คือแอปพลิเคชัน AI หลักบางส่วนที่ทำงานใน Google Search และเวลาที่เพิ่มเข้ามา

RankBrain ปี 2015

นี่เป็นระบบการเรียนรู้เชิงลึกระบบแรกที่ Google AI ปรับใช้ RankBrain ได้ปรับปรุงความเข้าใจของ Google อย่างมากเกี่ยวกับวิธีที่คำต่างๆ แปลเป็นแนวคิดเฉพาะ โดยช่วยให้ค้นหาข้อมูลได้มากกว่าที่เคยเป็นมาก่อน และขยายความเข้าใจของเครื่องเกี่ยวกับแนวคิดและการเชื่อมต่อในโลกแห่งความเป็นจริง นายัคกล่าวว่า “RankBrain (ตามชื่อของมันบ่งบอก) ถูกใช้เพื่อช่วยจัดอันดับ — หรือตัดสินใจลำดับที่ดีที่สุดสำหรับ — ผลการค้นหายอดนิยม”

การจับคู่ประสาท 2018

การจับคู่ทางประสาททำให้ Google เข้าใจได้ดีขึ้นว่าข้อความค้นหาเกี่ยวข้องกับหน้าเว็บอย่างไร นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวิธีที่ Google ประเมินข้อความค้นหาและก้าวข้ามคำค้นหา เพื่อพิจารณาข้อความค้นหาและเนื้อหาในวงกว้าง แทนที่จะเป็นเพียงคำหลัก สิ่งนี้จะทำให้ทั้งการสืบค้นและเนื้อหามีบริบทมากขึ้น

BERT, 2019

Bidirectional Encoder Representations ซึ่งเป็นแบบจำลองการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ปฏิวัติความเข้าใจของ Google เกี่ยวกับความหมายและเจตนาของการรวมคำ BERT พิจารณาทุกคำในคำถามและสามารถ "เข้าใจ" ว่าคำต่างๆ ที่ใช้ควบคู่กันแสดงถึงแนวคิดต่างๆ ได้อย่างไร “BERT เข้าใจคำศัพท์ตามลำดับและความเกี่ยวข้องกัน ดังนั้นจึงมั่นใจได้ว่าเราจะไม่ทิ้งคำสำคัญออกจากคำถามของคุณ ไม่ว่าคำเหล่านั้นจะเล็กแค่ไหน” นายัคอธิบาย

MUM, 2021

Google กล่าวว่า Multitask Unified Model นั้นทรงพลังกว่า BERT ถึง 1,000 เท่า MUM ได้รับการฝึกอบรมมาแล้วกว่า 75 ภาษา และสามารถทำงานต่างๆ ได้มากมายพร้อมๆ กัน Sherry Bonelli จาก Early Bird Digital อธิบายว่า "แทนที่จะทำการค้นหาคำถามที่ซับซ้อนหลายครั้ง MUM สามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้ และจะสามารถค้นหาคำตอบของคำค้นหาที่ซับซ้อนได้โดยใช้แหล่งข้อมูลและสื่อหลายแหล่งพร้อมกัน" ดูการอัปเดต MUM ของ Google: สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรสำหรับนักการตลาดในท้องถิ่น อ้างอิงจากผู้เชี่ยวชาญสำหรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมจาก SEO

ได้รับความอนุเคราะห์จาก Google

วิธีอื่นๆ ที่ Google ใช้ AI

Google ใช้ AI ในหลาย ๆ ด้านนอกเหนือจากการค้นหาเช่นกัน

Google Assistant เป็นตัวอย่างที่ดีอย่างหนึ่ง คุณอาจใช้ผู้ช่วยเสียงที่ขับเคลื่อนด้วย AI อยู่แล้วที่บ้าน บนสมาร์ทโฟน ในรถยนต์ บนทีวี หรือแม้แต่บนอุปกรณ์สวมใส่ เช่น นาฬิกาข้อมือ แอปพลิเคชันนี้สามารถจัดการปฏิทินของคุณ ค้นหาธุรกิจใกล้เคียง หรือแม้แต่นัดหมายกับพวกเขา ตรวจสอบสภาพอากาศ เล่นเพลง และอื่นๆ ได้โดยใช้ AI

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงและโมเดลภาษา Google Assistant สามารถเข้าใจและตอบสนองความต้องการของคุณได้ดีขึ้นเช่นกัน

Google ยังใช้ AI ใน Maps ไม่ว่าข้อมูลตำแหน่งในอดีตและประวัติการค้นหาของคุณจะถูกนำไปใช้ในประสบการณ์การนำทางที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นหรือไม่ AI ช่วยเพิ่มพลังให้กับ Live View ทำให้ Google Maps มีความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับตำแหน่งที่คุณอยู่ซึ่งสัมพันธ์กับอาคารและจุดสังเกต เพื่อให้สามารถช่วยเหลือคุณได้ดียิ่งขึ้นในการไปยังที่ที่คุณต้องการ

Google ใช้งาน Ai ใน:

• ระบบตรวจจับแผ่นดินไหวบน Android
• สำหรับ Smart Bidding ใน Google Ads และ DoubleClick
• คำแนะนำเนื้อหาที่ปลอดภัยของ YouTube
• ค้นหาการจดจำภาพ
• การตั้งเวลาอัจฉริยะของ Google ไดรฟ์ขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้งานของผู้ติดต่อ
• Google Translate ผ่านเครือข่าย Google Neural Machine Translation
• และอื่น ๆ

Google AI จะถูกนำไปใช้อย่างไรในอนาคต?

Jeff Dean, Senior Google Fellow และ SVP of Google Research คาดว่าเราจะเห็นความก้าวหน้าที่น่าตื่นเต้นมากมายในการเรียนรู้ของเครื่องในปีต่อ ๆ ไป

“นักวิจัยกำลังฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ใหญ่ขึ้นและมีความสามารถมากกว่าที่เคย ตัวอย่างเช่น ในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา โมเดลในโดเมนภาษาได้เติบโตขึ้นจากพารามิเตอร์นับพันล้านที่ฝึกบนโทเค็นข้อมูลนับหมื่นล้าน (เช่น พารามิเตอร์ 11B รุ่น T5) เป็นพารามิเตอร์หลายแสนล้านหรือล้านล้านที่ฝึก ข้อมูลหลายล้านล้านโทเค็น” เขาเขียนเมื่อเร็วๆ นี้

แอปพลิเคชั่นเหล่านี้จำนวนมากมุ่งเน้นไปที่การเสริมสร้างความเข้าใจในภาษาเขียนของเครื่อง เขาอธิบาย โมเดลล่าสุดได้รับ "ผลลัพธ์ที่ล้ำสมัยในการทำความเข้าใจเกณฑ์มาตรฐานด้านภาษาและความสามารถในการสนทนาแบบปลายเปิด แม้กระทั่งในหลายงานในโดเมน" เขากล่าว และแชร์ตัวอย่างนี้โดยใช้โมเดล LaMDA ของ Google สำหรับการสนทนาปลายเปิด ระหว่างผู้ค้นหาและ Google Search:

บทสนทนากับ LaMDA ที่เลียนแบบตราประทับ Weddell พร้อมข้อความแจ้งการต่อสายดินที่กำหนดไว้ล่วงหน้า “สวัสดี ฉันเป็นแมวน้ำ weddell คุณมีคำถามอะไรกับฉันไหม” โมเดลส่วนใหญ่จะเก็บไดอะล็อกไว้เป็นตัวอักษร (รูปภาพ Weddell Seal ที่ครอบตัดจากรูปภาพที่ได้รับอนุญาตของ Wikimedia CC)

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Google AI

มีอะไรน่าตื่นเต้นเกี่ยวกับ Google MUM

Google MUM เป็นหลายรูปแบบ ซึ่งหมายความว่าสามารถวิเคราะห์ประเภทและรูปแบบของเนื้อหาได้มากขึ้น Dean ได้แชร์ตัวอย่างความหมายบางส่วนในบล็อกโพสต์ล่าสุดของเขาที่ชื่อว่า Google Research: Themes from 2021 และ Beyond

“สิ่งเหล่านี้เป็นโมเดลที่ทันสมัยที่สุดบางส่วนในปัจจุบัน เนื่องจากพวกมันสามารถยอมรับรูปแบบการป้อนข้อมูลที่หลากหลาย (เช่น ภาษา รูปภาพ คำพูด วิดีโอ) และในบางกรณีก็ให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันออกไป เช่น การสร้างภาพจากประโยคบรรยายหรือ ย่อหน้าหรือบรรยายเนื้อหาภาพด้วยภาษามนุษย์

มีตัวอย่างการใช้งาน AI ใน Search ใดบ้าง

Prabhakar Raghavan รองประธานอาวุโสฝ่ายการค้นหาและผู้ช่วยของ Google ได้แบ่งปันอีกสองสามวิธีที่ Google ใช้ AI ในโพสต์บล็อกในเดือนตุลาคม 2020:

• เพื่อปรับปรุงความสามารถของ Google Search ในการทำความเข้าใจคำที่สะกดผิด เนื่องจากคำค้นหา 1 ใน 10 คำสะกดผิด
• เพื่อให้เข้าใจความเกี่ยวข้องของข้อความบางตอนได้ดีขึ้น ซึ่งคาดว่าจะปรับปรุง 7% ของข้อความค้นหาในทุกภาษา
• เพื่อใช้โครงข่ายประสาทที่พัฒนาความเข้าใจของ Google ในหัวข้อย่อยเกี่ยวกับความสนใจ
• เพื่อให้ผู้ค้นหาเข้าถึงข้อมูลที่มีคุณภาพสูงขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้นเกี่ยวกับโลกรอบตัวพวกเขา
• เพื่อให้เข้าใจเนื้อหาวิดีโอได้ดีขึ้นและระบุช่วงเวลาสำคัญที่จะเน้นในผลการค้นหา

ฉันจะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ Google ใช้ AI ได้ที่ไหน

แหล่งข้อมูลอื่นๆ เหล่านี้อาจช่วยให้คุณเข้าใจการใช้ AI ของ Google อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น:

• Google AI บล็อกอย่างเป็นทางการ
• วิธีที่ Google ใช้ปัญญาประดิษฐ์ใน Google Search, Search Engine Land
• AI ขับเคลื่อน Google ที่เป็นประโยชน์มากขึ้นได้อย่างไร Prabhakar Raghavan
• ปัญญาประดิษฐ์ขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์ Google สู่วิทยาศาสตร์ข้อมูล
• ผลิตภัณฑ์ AI และแมชชีนเลิร์นนิง – Google Cloud