İnsanlar da Arar mı, Yoksa Her Zaman mı Yaparlar? Google, PASF, PAA ve daha fazlası gibi Arama Özellikleri İçin Sorgu Varyantları Oluşturmak üzere Eğitimli Bir Üretken Modeli Nasıl Kullanabilir [Patent]

Geçen gün Google'dan bazı patentleri incelerken, 30 Mayıs 2023'te verilen ve yayınlanan ilginç bir patenti gün yüzüne çıkardım. "Eğitilmiş Üretken Bir Model Kullanarak Sorgu Varyantları Oluşturma" başlığını taşıyordu ve kesinlikle merakımı uyandırdı. İlk olarak 2018'de dosyalanmıştı, ancak Mayıs sonunda verildi. Ayrıca Kişiler Ayrıca Sorar (PAA) ve Kişiler Ayrıca Arar (PASF) gibi önemli SERP özellikleriyle de her zaman ilgilendiğim için, derinlemesine araştırmam gerekti.

Ayrıca bu, geçmişte parlak Bill Slawski'ye ping atacağım bir şeydi. Maalesef Bill artık bizimle değil. Patenti incelemek, Bill'in patentlerle ilgili gönderilerini ne kadar özlediğimi fark etmemi sağladı ve ona analizleri hakkında sorular sorabilmeyi. Bill'i kaybetmek sektörümüz için kesinlikle büyük bir kayıptı. Her neyse, Bill her zaman yaptığı gibi kazmadan, kendim kazmaya karar verdim. Ve yaptığım için mutluyum. Çok ilginçti.

SERP Özellikleri İçin Sinir Ağlarını Kullanan Üretken Modellerden Yararlanma
Aşağıda, patentin "Ayrıca Arayanlar", "İnsanlar Ayrıca Soranlar" ve belki daha fazlası gibi SERP özellikleri için sorgu varyantları oluşturmak üzere eğitilmiş bir üretken model kullanmayı nasıl açıkladığını ele alacağım. Patentte "İnsanlar da Arar" ifadesinden bahsediliyor, ancak sürecin PAA için de kullanılabileceğine inanmak zor değil. Bunu aşağıdaki analizimde ele alıyorum.

Google'ın bu cephede ne yaptığı hakkında daha fazla bilgi edinmek büyüleyiciydi (en azından patente dayalı olarak). Herhangi bir patentte olduğu gibi, Google'ın bunu henüz uygulayıp uygulamadığını veya uygulayacağını bilmiyoruz, ancak okuduklarıma göre kesinlikle mantıklıydı.

Ek olarak ve bunu büyüleyici buldum, patent Google'ın yeni sorgular (yepyeni) ve henüz çok fazla verinin bulunmadığı uzun kuyruklu sorgular için nasıl sorgu değişkenleri oluşturabileceğini açıkladı. Ve tüm sorguların %15'i Google tarafından daha önce hiç görülmemiş olduğundan, sorgu varyantları oluşturmaya benzer bir yaklaşım kullanmak mantıklı olacaktır. Yakında bununla ilgili daha fazla bilgi vereceğim.

Patentten önemli noktalar:
Bence patenti ele almanın en iyi yolu bazı önemli noktaları listelemek. Aşağıda, sizin de ilginç bulacağınızı umduğum, patentten birkaç önemli noktayı ele alacağım.

Eğitilmiş Üretken Bir Model Kullanarak Sorgu Varyantları Oluşturma
ABD 11663201 B2
Verilme Tarihi: 30 Mayıs 2023
Başvuru Tarihi: 27 Nisan 2018
Vekil Adı: Google LLC

1. Sorgu değişkenleri, orijinal sorgulardan alınan belirteçlere ve ek girdi özelliklerine dayalı olarak eğitilmiş bir üretken model kullanılarak çalışma zamanında üretilebilir. Yakında ek giriş özellikleri hakkında daha fazla bilgi vereceğim.

2. Sistem, model bu sorgu üzerinde eğitilmediğinde bile sorgu değişkenleri oluşturabilir. Böylece, yeni sorgular (yepyeni) veya henüz çok fazla verinin olmadığı Google'ın "kuyruk" sorguları dediği sorgular için varyantlar oluşturabilir. Özellikle Google, sorguların %15'inin daha önce hiç görülmediğini söylediği için bunu çok ilginç buldum. Dolayısıyla üretken model, bir sinir ağı (bellek katmanlarıyla) kullanarak düşük eşikli sorgular için bile hangi sorgu değişkenlerinin üretileceğini tahmin edebilir.

3. Üretken model, kullanıcılar tarafından önceki sorgu gönderimlerine dayalı olarak eğitilebilir. Ancak patent ayrıca, sorgu varyantı eğitim verilerinin aynı belgeler üzerinde tıklamaları olan sorgu çiftlerine dayalı olabileceğini de açıklıyor. Bu mantıklıdır ve kullanıcı katılımının model tarafından üretilen şeyde nasıl bir faktör oynayabileceğini gösterir.

4. Patent ayrıca, modelin birden çok sorgu varyantı türünün oluşturulmasını sağlamak için çoklu görev modeli olarak eğitilebileceğini de açıklar. Bu nedenle, takip sorguları, genelleştirme sorguları, standartlaştırma sorguları, dil çeviri sorguları, gereklilik sorguları ve daha fazlası dahil olmak üzere farklı türde sorgu değişkenleri oluşturabilen gelişmiş bir sistemdir.

5. Sorgu değişkenleri oluşturulduktan sonra model tarafından puanlanır. Sistem, her değişken için yanıt puanları sağlar. Ve sistem, bu sorgu değişkenlerine verilen yanıtları kontrol ederek bu değişkenleri derecelendirebilir. Bu, sistemin "potansiyel olarak sahte" sorgu değişkenlerini algılamasına yardımcı olabilir. Çok ilginç…

6. Patent, sistemin sadece sorgu varyantlarına ek olarak cevaplar da getirebileceğini açıklamaya devam ediyor. Örneğin, sistem bir arama sonucu (herhangi bir PAA?), bir bilgi grafiği varlığı, boş bir yanıt (cevap yok) veya hatta açıklama için bir istem (açıklayıcı kullanıcı arayüzü girişi ile) döndürebilir. Bu, Google, kullanıcının ne aradığını anlamaya çalışırken kullanıcılardan yardım ararken gördüğümüz anlam ayrımı çipleri şeklinde olabilir. Yine ilginç.

7. Patent, modelin "ek giriş özellikleri" de dahil olmak üzere sorgudan yalnızca belirteçlerden daha fazlasını alabileceğini açıklamaya devam ediyor. Bu girdi özellikleri, konumu, kullanıcının ilgilendiği veya gerçekleştirdiği bir görevi (yemek pişirmek, araba tamir etmek, seyahat planlamak vb.) içerebilir. Ayrıca hava durumunu ve daha fazlasını hesaba katabilir. Ve görev, kullanıcı için saklanan takvim girişlerine, sohbet mesajlarına veya diğer iletişimlere, kullanıcı tarafından gönderilen geçmiş sorgulara vb.

8. Model ayrıca bir sorgunun varyantlarını ve reklamları veya diğer içeriği oluşturabilir. Dolayısıyla, model yalnızca sorgu değişkenleri oluşturmakla kalmaz, aynı zamanda SERP'lerde görüntülenebilen reklamlar veya diğer içerikleri de oluşturabilir (veya alabilir). Sanırım o bölüme tekrar geri dönmem gerekiyor, ama bu ilginçti… :)

9. Patent ayrıca, farklı niteliklere veya görevlere dayalı bir dizi üretici model olabileceğini de açıklıyor. Yani alışveriş, bir yere seyahat vb. gibi çeşitli görevler için özel modeller olabilir.

Özet: PASF ve PAA için değişkenler oluşturmak, bazılarının düşündüğünden daha karmaşık ve incelikli olabilir.
Umarım bu patenti açıklamak, Google'ın çeşitli SERP özelliklerinde görüntülenebilen sorgu değişkenleri veya diğer içerikleri oluşturmak için eğitimli bir üretici modeli nasıl kullanabileceğini anlamanıza yardımcı olmuştur. Ve bu, yeni sorgular (yeni) ve henüz fazla verinin olmadığı uzun kuyruklu sorgular için olabilir. Ek olarak, belirli bir disipline odaklanan birden fazla model kullanılıyor olabilir. Sonuçlar da kişiselleştirilebilir (ek giriş özelliklerine göre).

Bu nedenle, SERP'lerde "Kişiler Şunları da Arar" veya "Kişiler Şunu da Sorar" ifadesini bir sonraki görüntülediğinizde, bu sorgu varyantlarını sağlamak için üretken bir model kullanılmış olabileceğini bilin. Kişiselleştirilmişse, o zaman bu sorgular sizin durumunuza özel olabilir. Yine, Google'ın sistemleri bazılarının düşündüğünden çok daha karmaşıktır.

İyi oyun