Arama dizini, sayfaların sıralanmasından yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtların desteklenmesine doğru evriliyor. Bugün yayınlanan bir blog yazısında Microsoft Bing, yapay zeka aramasının neden geleneksel web aramasından farklı bir indeksleme sistemine ihtiyaç duyduğunu açıkladı.
Geleneksel arama ve topraklama sistemleri.Microsoft, geleneksel aramanın kullanıcıların kendi kendini düzeltmesine güvenebileceğini, yapay zeka sistemlerinin ise kararlı yanıtlar ürettikleri için daha güçlü kanıtlara ihtiyaç duyduğunu söyledi.
- Geleneksel arama belgeler etrafında inşa edilmiştir. Kullanıcılar sıralanmış bağlantılar alır, sonuçları tarar ve neye güveneceklerine karar verir.
- Topraklama sistemleri, net kaynak kullanımıyla desteklenebilir gerçekler etrafında inşa edilmiştir. Yapay zeka bu bilgiyi, hataların kaynaklar ve muhakeme adımları arasında birleşebileceği birleşik bir yanıt oluşturmak için kullanır.
Bu tabloyu paylaştılar:
Ne farklı?Geleneksel sıralama alaka düzeyi için optimize edilmiştir. Temelleme aynı zamanda bilginin doğru, güncel, açık kaynaklı ve bir cevabı desteklemek için yeterli olup olmadığını da değerlendirmelidir. Bu, AI indekslerinin aşağıdakileri hesaba katması gerektiği anlamına gelir:
- Bir sayfanın anlamı parçalanma ve dönüşümden sağ kurtulur.
- Kaynak açıkça belirtilmiştir.
- Bilgiler kullanılabilecek kadar taze.
- Önemli gerçekler aslında geri alınabilir ve temellendirilebilir.
- Topraklama sistemlerinin bir cevap üretmeden önce kaynaklar arasındaki anlaşmazlıkları tespit etmesi gerekir.
Eski içerik.Microsoft, eski içeriğin AI yanıtlarında farklı bir risk oluşturduğunu söyledi. Geleneksel aramada sıralama kalitesine zarar verebilir. Topraklama sistemlerinde doğrudan yanlış cevap üretebilmektedir.
Çelişkiler.Bir arama motoru, bir kaynağı diğerinin üstüne sıralayabilir ve kullanıcıların karar vermesine izin verebilir. Microsoft'a göre topraklama sistemleri, çelişkili kanıtları tek bir cevaba dönüştürmeden önce tanımalıdır.
Geri alma daha karmaşıktır.Arama genellikle tek bir etkileşimden oluşur: sorgu girişi, sıralanan sonuçlar çıkışı. Microsoft, temelli AI sistemlerinin bilgileri tekrar tekrar alabileceğini, daha önceki sonuçlara göre hassaslaştırabileceğini, kanıtları birleştirebileceğini ve yanıt vermeden önce güveni yeniden değerlendirebileceğini söyledi.
İndeksleme kalitesi nasıl ölçülür?Arama kalitesi geleneksel olarak sıralama performansına ve kullanıcı davranışına odaklanmıştır. Topraklama sistemlerinin ayrıca gerçeklere uygunluğu, kaynak kalitesini, tazeliği, kanıt gücünü ve çatışma tespitini de ölçmesi gerekir. Microsoft, sektörün hala topraklama kalitesinin nasıl titizlikle ölçüleceğini öğrendiğini söyledi.
Topraklama aramanın yerini almaz.Microsoft, temellendirmenin mevcut arama altyapısı üzerine inşa edildiğini ve kanıt kalitesine, ilişkilendirmeye ve bir yapay zeka sisteminin ne zaman yanıt vermekten kaçınması gerektiğine karar vermeye odaklanan sistemler eklediğini söyledi.
Neden önemsiyoruz?Onlarca yıldır arama dizinleri, kullanıcıların hangi sayfaları ziyaret etmesi gerektiğini belirlemeye yardımcı oldu. Günümüzde yapay zeka temellendirme, yapay zeka tarafından oluşturulan bir yanıtı hangi bilgilerin desteklediğini belirliyor. Microsoft, temellendirmeyi, kullandıkları bilgiye daha fazla güvenmeye ihtiyaç duyan yapay zeka sistemleri için oluşturulmuş, geleneksel aramanın üstüne yeni bir katman olarak tanımladı. Bu değişim, markaları ve yayıncıları yapay zeka sistemlerinin güvenle kullanabileceği bilgiler oluşturmaya daha fazla odaklanmaya itebilir.
Blog yazısı. Dizinin gelişen rolü: Sayfaları sıralamaktan destekleyici yanıtlara
