As pessoas também procuram, ou sempre? Como o Google pode usar um modelo generativo treinado para gerar variantes de consulta para recursos de pesquisa como PASF, PAA e mais [Patente]

Eu estava verificando algumas patentes do Google outro dia e descobri uma interessante que foi concedida e publicada em 30 de maio de 2023. Intitulada “Gerando variantes de consulta usando um modelo generativo treinado” e definitivamente despertou minha curiosidade. Ele foi originalmente arquivado em 2018, mas foi concedido no final de maio. E como estou sempre interessado em recursos SERP importantes, como People Also Ask (PAA) e People Also Search For (PASF), tive que me aprofundar.

Além disso, isso é algo sobre o qual eu teria falado para o brilhante Bill Slawski no passado. Infelizmente, Bill não está mais conosco. Examinar a patente me fez perceber o quanto sinto falta das postagens de Bill sobre patentes e de poder enviar-lhe perguntas por DM sobre sua análise. Perder Bill foi definitivamente uma perda enorme para nossa indústria. De qualquer forma, sem Bill para cavar da maneira que sempre faria, decidi começar a cavar sozinho. E estou feliz por ter feito isso. Foi superinteressante.

Aproveitando modelos generativos usando redes neurais para recursos de SERP
A seguir, abordarei como a patente descreve o uso de um modelo generativo treinado para gerar variantes de consulta para recursos SERP como “As pessoas também pesquisam”, “As pessoas também perguntam” e talvez mais. A patente menciona “As pessoas também procuram”, mas não é exagero acreditar que o processo também possa ser usado para o PAA. Eu abordo isso na minha análise abaixo.

Foi fascinante saber mais sobre o que o Google está fazendo nessa frente (pelo menos com base na patente). Como acontece com qualquer patente, não sabemos se o Google já implementou isso ou se o fará, mas com certeza fazia sentido com base no que eu estava lendo.

Além disso, e achei isso fascinante, a patente explicava como o Google poderia até mesmo gerar variantes de consulta para novas consultas (novíssimas) e consultas de cauda longa em que ainda não há muitos dados disponíveis. E com 15% de todas as consultas nunca vistas pelo Google antes, faria sentido usar uma abordagem como a geração de variantes de consulta. Vou cobrir mais sobre isso em breve.

Pontos-chave da patente:
Acho que a melhor maneira de cobrir a patente é destacar alguns dos destaques. Abaixo, abordarei vários pontos-chave da patente, que espero que você também ache interessante.

Gerando variantes de consulta usando um modelo generativo treinado
US 11663201 B2
Data de concessão: 30 de maio de 2023
Data do depósito: 27 de abril de 2018
Nome do cessionário: Google LLC

1. As variantes de consulta podem ser geradas em tempo de execução utilizando um modelo generativo treinado com base em tokens das consultas originais e recursos de entrada adicionais. Falarei mais sobre os recursos adicionais de entrada em breve.

2. O sistema pode gerar variantes de consulta mesmo quando o modelo não é treinado nessa consulta. Assim, ele pode gerar variantes para novas consultas (novíssimas) ou o que o Google chama de consultas “caudais” onde ainda não há muitos dados. Achei muito interessante, especialmente porque o Google diz que 15% das consultas nunca foram vistas antes. Portanto, o modelo generativo pode prever quais variantes de consulta gerar, mesmo para consultas de baixo limite, usando uma rede neural (com camadas de memória).

3. O modelo generativo pode ser treinado com base em envios de consultas anteriores pelos usuários. Mas a patente também explica que os dados de treinamento da variante de consulta também podem ser baseados em pares de consultas que têm cliques nos mesmos documentos. Isso faz sentido e mostra como o envolvimento do usuário pode influenciar o que é gerado pelo modelo.

4. A patente também explica que o modelo pode ser treinado como um modelo multitarefa para permitir a geração de vários tipos de variantes de consulta. Portanto, é um sistema sofisticado que pode gerar diferentes tipos de variantes de consulta, incluindo consultas de acompanhamento, consultas de generalização, consultas de canonização, consultas de tradução de idiomas, consultas de vinculação e muito mais.

5. Depois que as variantes de consulta são geradas, elas são pontuadas pelo modelo. O sistema fornece pontuações de resposta para cada variante. E o sistema pode classificar essas variantes verificando as respostas para essas variantes de consulta. Isso pode ajudar o sistema a detectar variantes de consulta “potencialmente falsas”. Muito interessante…

6. A patente continua explicando que o sistema pode retornar respostas além de apenas variantes de consulta. Por exemplo, o sistema pode retornar um resultado de pesquisa (alguém PAA?), uma entidade do gráfico de conhecimento, uma resposta nula (sem resposta) ou até mesmo um prompt de esclarecimento (com entrada esclarecedora da interface do usuário). Isso pode estar na forma de chips de desambiguação que vemos quando o Google está procurando ajuda dos usuários ao tentar entender o que o usuário está procurando. Mais uma vez, interessante.

7. A patente continua explicando que o modelo pode receber mais do que apenas tokens da consulta, incluindo “recursos de entrada adicionais”. Esses recursos de entrada podem incluir localização, uma tarefa na qual o usuário está interessado ou realizando (como cozinhar, consertar um carro, planejar uma viagem, etc.). Ele também pode levar em conta o clima e muito mais. E a tarefa pode ser baseada em entradas de calendário armazenadas para o usuário, mensagens de bate-papo ou outras comunicações, consultas anteriores enviadas pelo usuário, etc. Portanto, as variantes de consulta podem ser baseadas em personalização ou contexto atual.

8. O modelo também pode gerar variantes de uma consulta e anúncios ou outro conteúdo . Portanto, o modelo pode não apenas gerar variantes de consulta, mas também gerar (ou talvez recuperar) anúncios ou outro conteúdo que pode ser exibido nas SERPs. Acho que tenho que voltar a essa seção novamente, mas isso foi interessante… :)

9. A patente também explica que pode haver vários modelos generativos baseados em diferentes atributos ou tarefas. Portanto, pode haver modelos específicos para várias tarefas, como fazer compras, viajar para um local, etc.

Resumo: A geração de variantes para PASF e PAA pode ser mais complicada e sutil do que alguns pensam.
Espero que detalhar um pouco essa patente tenha ajudado você a entender como o Google poderia usar um modelo generativo treinado para gerar variantes de consulta ou outro conteúdo que pode ser exibido em vários recursos SERP. E isso pode acontecer para novas consultas (novas) e consultas de cauda longa em que ainda não há muitos dados. Além disso, pode haver vários modelos sendo usados ​​com foco em uma disciplina específica. E os resultados também podem ser personalizados (com base em recursos de entrada adicionais).

Portanto, da próxima vez que você visualizar “Pessoas também procuram” ou “Pessoas também perguntam” nas SERPs, saiba que um modelo generativo pode ter sido usado para fornecer essas variantes de consulta. E se personalizado, talvez essas consultas sejam específicas para o seu caso. Mais uma vez, os sistemas do Google são muito mais sofisticados do que algumas pessoas pensam.

GG