Как искусственный интеллект повлиял на поисковые системы

Искусственный интеллект активно используется в поисковых системах, что позволяет усложнять их и выдавать более точные результаты по запросу пользователей.

Сам ИИ – это способность компьютера обучаться, принимать решения и выполнять различные действия. Впервые термин «искусственный интеллект» появился в 1956 году, его ввел Джон Маккартни. Он утверждал, что он является расплывчатым, потому что сложно сказать, какие именно вычислительные процедуры можно назвать интеллектом. Одной из задач ИИ было создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определенного класса сложности и решать их.

Основное отличие искусственного интеллекта от алгоритмов, которые влияют на поисковую выдачу, заключается в том, что алгоритмы постоянно меняются. Их прописывают программисты с использованием языков программирования. То есть, робот может действовать только в определенных рамках, которые были определены специалистами. Искусственный интеллект может работать за рамками алгоритма и самостоятельно «додумывать» сценарии.
Ученые выделяют 4 вида ИИ:
1. Реактивный. Он заточен для выполнения определенных задач. Воспоминания не формируются, полученный ранее опыт не применяется.
2. Ограниченная память, которая основывается на имеющемся опыте, но он не компилируется в библиотеке информации.
3. Теория разума. Здесь используется социальный интеллект, позволяющий понимать человеческие эмоции и намерения.
4. Самосознание. Машина формирует мнение о себе и может практически полностью имитировать интеллект человека.
Сегодня, в основном, применяется ограниченный искусственный интеллект, необходимый для решения конкретных задач. В поисковых системах лидерами в области применения ИИ являются компании Google и Yandex.

На текущий момент можно выделить 4 основных этапа развития поисковых систем, если фокусироваться на способе поисковой выдачи.

- Наивный поиск

Поиск осуществляется на основании поисковых запросов, учитывая только слова в поисковой строке.

- Ссылочное ранжирование

При увеличении страниц в интернете стало учитываться количество ссылок на определенную страницу при поисковой выдаче.

- Машинное обучение

Система появилась в начале 2000 годов. Используется технология градиентного бустинга, что позволяет работать сразу в нескольких направлениях и предсказывать определенные события, а также выявлять спам.

- Применение искусственного интеллекта

Google запустил систему Rank Brain (часть алгоритма «Колибри») в 2015 году. У Яндекса система Палех была запущена в 2016 году. Их суть – осуществлять поиск не только по ключевым запросам, но и по смыслу интернет-страницы.

Благодаря использованию искусственного интеллекта значительно повысилась точность поисковых запросов, а в выдаче стали появляться более качественные ресурсы. Как результат, необходимость в SEO-текстах отпала, сейчас важно создавать качественный и полезный контент.

Машинное обучение – это особый способ обучать компьютер решать определенные задачи без применения программирования. На международной конференции по искусственному интеллекту и анализу данных Artificial Intelligence Journey (AI Journey) президент по глобальным продажам, маркетингу и операциям Microsoft Жан-Филипп Куртуа сообщил , что пандемия COVID-19 форсировала интерес к использованию машинного обучения: 80% компаний уже внедряют его в свою деятельность, а 56% планируют увеличить объем инвестиций в эту сферу.

Современное машинное обучение состоит из трех частей:
1. Алгоритмы, которые подсказывают компьютеру, какие источники требуется использовать для решения задачи.
2. Наборы данных или датасеты. Это память машины, в которой находится информация о предыдущем опыте решения задачи.
3. Признаки – индивидуальные параметры.

Искусственный интеллект в поисковой выдаче должен решать проблемы классификации, кластеризации и идентификации запрашиваемой информации. Google и Yandex также стараются заниматься прогнозированием в данной сфере. То есть, робот изучает, какие были сделаны запросы за определенное время и при получении смежного запроса выдает странички, которые предлагают смежную тематику. Есть высокая вероятность, что именно они заинтересуют пользователя. Клики на определенные ресурсы дают машине знание о том, какие у человека предпочтения, чтобы предоставлять ему нужные ответы на запросы, а также предлагать услуги, которые его могут заинтересовать.

Благодаря искусственному интеллекту в поисковых системах реклама стала более таргетированная, что позволяет снизить финансовые затраты представителей бизнеса и точечно воздействовать на целевую аудиторию. Стоит более подробно рассмотреть, как работает машинное обучение.

Принято разделять все типы машинного обучения на три категории:
• с учителем (supervised learning);
• без учителя (unsupervised learning);
• с подкреплением (reinforcement learning).

Для обучения используют различные программные инструменты. Наиболее продвинутыми считаются:

• TensorFlow;

• Shogun;

• io;

• Rapid Miner;

• Google Cloud ML Engine;

• Amazon Machine Learning (AML);

• NET;

• Apache Mahout;

• Microsoft Azure ML;

• SberCloud ML Space.

Все они имеют свои особенности. Основные отличия в применяемых языках программирования и совместимости с определенными операционными системами. Каждый инструмент заточен для решения узконаправленных задач. Стоит более подробно рассмотреть каждую модель обучения поискового робота.

Основные недоработки искусственного интеллекта в поисковых системах

Существует несколько проблем, на решении которых сейчас сфокусированы специалисты:
• отсутствие прозрачной системы ранжирования не позволяет пользователям уточнить область поиска, так как система все равно будет показывать то, что считает необходимым;
• размытость результатов в случае полисемичности поискового запроса, так как робот не может точно знать, что именно требуется человеку, выдавая сразу несколько вариантов;
• наличие нетематических ресурсов в выдаче с контентом низкого качества.
Решение данных проблем – вопрос времени, поэтому Google и Yandex будут продолжать работать в данном направлении.

Специалистам удалось значительно продвинуться за последние несколько лет в разработке искусственного интеллекта, обучив компьютер самосознанию. Это позволяет применять ИИ во многих сферах, не только в IT. Вот несколько его преимуществ:
1. Отсутствие человеческого фактора. Роботы просчитывают результаты заранее, используя алгоритмы и предыдущий опыт, что позволяет получить оптимальный результат и минимизировать вероятность возникновения ошибки.
2. Круглосуточная доступность. ИИ не требуется перерыв на обед или на сон, он работает стабильно в режиме 24/7. Так, у Google есть решение в виде контакт-центра с применением искусственного интеллекта. У компании Amazon робот может помогать клиентам в режиме чата.
3. Быстрое принятие решения. Робот оперативно вычисляет оптимальный результат из тысяч комбинаций, выдавая решение. Это значительно увеличивает скорость работы, что также важно в рамках поисковых систем.

Однако есть несколько недостатков использования искусственного интеллекта. Так, стоимость данной технологии очень высокая. У роботов отсутствует мораль, поэтому они могут помочь в выполнении определенных задач, но не будут учитывать этические нормы.

Искусственный интеллект будет и дальше развиваться, в том числе в поисковых системах. Скорее всего, другие поисковые системы тоже начнут разрабатывать собственный искусственный интеллект, который будет использоваться для их проекта. Благодаря ИИ удастся повысить качество контента, так как вебмастера будут ориентироваться на людей, а не на роботов в написании статей. Это значит, что SEO-оптимизированные порталы в ближайшее время могут сильно потерять свои позиции. Подобное произошло в 2021 году, когда многие сайты потеряли свои позиции в интернете, зато статейники, которые ориентировались на хорошие статьи с достоверным материалом, появились в ТОПе. То есть, не нужно больше тратить много денег на SEO, важно продолжать заказывать ссылки, публиковать отличный контент и следить за новой информацией об обновлениях ИИ ведущими поисковыми системами.

Автор: Alexander Safonov

Master of Science in Information Technology

IWEBI.GROUP