La Google se lucrează în spate la un instrument numit FastSearch, folosit pentru a „ancora” modelele Gemini și pentru a genera acele AI Overviews pe care mulți le văd la căutările online. De la primele motoare de căutare până la soluțiile actuale, dilema între viteză și profunzime a fost constantă; FastSearch este varianta Google care favorizează viteza, iar descoperirea sa într-un dosar dintr-un proces antitrust a stârnit interesul specialiștilor SEO.
Documentele judiciare explică că FastSearch nu parcurge întregul index Google, ci folosește un subset de pagini și un set de semnale denumit RankEmbed pentru a produce rezultate scurte, ordonate, pe care modelele le pot folosi rapid. În practică, în loc să ia în calcul sute de factori tradiționali de clasare, precum backlinkuri sau autoritatea domeniului, FastSearch mizează pe potrivirea semantică între întrebarea utilizatorului și conținut. Rezultatul: răspunsuri mai rapide, dar cu o calitate recunoscută de Google ca inferioară față de rezultatele „fully ranked” ale căutării clasice. Mențiunea despre FastSearch apare discret pe pagina 35 a dosarului, dar a declanșat discuții în industrie.
Ce înseamnă asta concret? FastSearch face trei compromisuri clare pentru a câștiga timp. În primul rând, extrage dintr-un set mai restrâns de documente, reducând mult timpul de procesare atunci când Gemini are nevoie de ancorare în timp real. În al doilea rând, folosește semnale simplificate, RankEmbed, care reflectă relații semantice, nu neapărat metrici de autoritate. În al treilea rând, acceptă un nivel de acuratețe considerat suficient pentru susținerea răspunsurilor AI, dar diferit de calitatea oferită de motorul de căutare complet. Astfel se explică apariția, ocazional, a unor informații discutabile în AI Overviews: sistemul preferă potrivirea semantică rapidă în locul verificării exhaustive.
RankEmbed, menționat și pe pagina 138 a dosarului ca semnal deep-learning de top, urmărește esențialul: cât de bine se potrivește conținutul cu intenția utilizatorului. Aici, o pagină cu puține backlinkuri, dar clară și bine focalizată pe subiect, poate depăși un site „autoritar” care deviază prin informație. Schimbarea are consecințe strategice: puterea SEO tradițională nu se traduce automat în vizibilitate în AI Overviews.
FastSearch nu este oferit ca un API independent; funcționează în interiorul Vertex AI din Google Cloud, iar clienții Vertex nu primesc direct rezultatele FastSearch, ci doar informațiile extrase din ele. Google motivează această limitare prin protejarea proprietății intelectuale, iar efectul practic este că FastSearch rămâne un fel de cutie neagră, poți vedea ceea ce apare în AI Overviews, dar nu poți testa intern exact cum s-a generat acel rezultat.
Pentru practicieni și creatori de conținut, arhitectura FastSearch subliniază câteva priorități. Claritatea este esențială: dacă semnalele semantice contează, răspunsul la intenția utilizatorului trebuie să apară rapid, nu după trei paragrafe de introducere. Profunzimea tematică rămâne relevantă: acoperirea largă și coerentă a unui subiect evidențiază conexiuni pe care RankEmbed le poate valoriza. Structura contează la rândul ei: marcaje schema, titluri clare și o ierarhie logică a informației ajută sistemele AI să extragă rapid ce au nevoie. Totuși, nu e cazul să renunți la SEO-ul clasic: există suprapunere între semnalele pe care FastSearch le folosește și cele tradiționale, iar autoritatea reală continuă să aducă rezultate.
Danny Sullivan, purtătorul de cuvânt Google pentru search, reamintește că bunele practici SEO sunt și bune practici pentru GEO, optimizarea pentru generative engines. Principiile fundamentale rămân: înțelege cum caută oamenii, produce conținut util și fă informația accesibilă sistemelor de căutare. În esență, prezentarea se ajustează, nu triada valorilor de bază.
Ca plan de acțiune, FastSearch nu impune reforme totale ale strategiei. Un audit semantic te ajută să identifici dacă fiecare pagină răspunde clar și devreme la intenție. E util să monitorizezi separat performanța în AI Overviews, să observi ce tipuri de pagini sunt citate și să compari caracteristicile semantice cu cele ale competitorilor. Experimentele de structură, titluri, schema, organizarea conținutului, merită testate pentru a vedea impactul asupra vizibilității în AI, pe lângă metricile obișnuite.
Documentele din dosarul antitrust au oferit o scurtă privire în arhitectura internă Google și ne reamintesc că experiența utilizatorului este rezultatul a milioane de calcule și compromisuri tehnice. Pe măsură ce AI Overviews se extind la mai multe interogări, limbi și piețe, a înțelege instrumente precum FastSearch devine util. Dar esența rămâne aceeași: conținutul clar, bine organizat și informativ va funcționa bine, fie că răspunsul e livrat de Search sau de Gemini.
Pagina 35 a dosarului conține mențiunea despre FastSearch, iar această precizare indică direcția Google: prioritizare semantică rapidă pentru susținerea răspunsurilor generate. Observația practică este că paginile clare, bine structurate și concentrate pe intenție au șanse mai mari să fie citate în AI Overviews decât cele care mizează exclusiv pe linkuri. Crezi că strategia ta de conținut este pregătită pentru această combinație de viteză și semnificație?
Fii primul care comentează