Când discutăm despre felul în care Google ne oferă răspunsuri, ajungem rapid la termeni cunoscuți: indexare, relevanță, surse. Robby Stein, vicepreședintele de produs de la Google, a detaliat recent într-un podcast modul în care AEO/GEO se raportează la SEO-ul clasic, arătând că motorul de căutare automatizat al companiei îmbină memoria modelului cu căutări live pentru a genera răspunsuri, iar acest proces are loc în spatele scenei, prin sute de solicitări rulate în paralel.
Stein a început prin a oferi o privire „sub capotă” și a descris conceptul de query fan-out: când modelul AI construiește un răspuns, nu se bazează exclusiv pe ceea ce a învățat în timpul antrenării, ci inițiază zeci de interogări către infrastructura Google pentru a aduna informații actualizate. Dacă cineva întreabă despre un anumit model de pantofi, de pildă, sistemul extinde și diversifică interogările conexe, caută în surse și, dacă e nevoie de date în timp real, le preia din backend. Ideea e simplă: nu o persoană, ci un mecanism caută informațiile, însă regulile rămân aceleași.
Un punct cheie al discuției este că ceea ce uneori se numește answer engine optimization sau generative search nu schimbă principiile fundamentale ale SEO. Algoritmul AI folosește aceleași semnale de calitate ca și căutarea tradițională: satisfacerea intenției utilizatorului, originalitatea conținutului, citarea surselor și evitarea materialului spam. Stein a accentuat că Google a analizat în profunzime ce înseamnă informație de calitate și că acele criterii se aplică aici la fel. Practic, dacă vrei să apari ca o sursă autorizată, trebuie să produci conținut care răspunde complet la întrebare și aduce valoare, nu e vorba de magie, ci de muncă bine făcută.
Discuția a continuat și a pus în lumină diferența dintre parametric memory și datele live. Parametric memory reprezintă ceea ce modelul „știe” din antrenare, adică cunoștințele interne stocate, în vreme ce căutarea live furnizează informații actualizate și verificabile. Google a proiectat sistemul astfel încât modelul să folosească ambele surse: memoria parametrizată pentru raționament și coerență și căutările Google pentru verificare, sursă și actualizare. Acest lucru ajută la reducerea erorilor și permite modelului să menționeze sursele consultate, exact ce ar aștepta cineva care vrea date de încredere.
Pentru creatori, sfatul lui Stein nu e vreo rețetă secretă, ci o reinterpretare practică a regulilor vechi: gândește-te la întrebările reale pe care oamenii le pun acum, adesea mai lungi și mai conversaționale. În loc să optimizezi doar pentru cuvinte-cheie izolate, creează conținut care anticipează parcursul informațional al utilizatorului, articole explicative pas cu pas, ghiduri how-to și materiale care acoperă nevoi complexe. Dacă pagina ta satisface complet o intenție complexă, probabilitatea ca aceasta să fie preluată în răspunsurile generate crește.
Pe scurt, ideile practice de reținut: AI Search construiește răspunsuri combinând căutările live cu cunoștințele încorporate ale modelului; semnalele tradiționale de calitate, originalitate, citare, satisfacerea intenției, rămân esențiale; iar creatorii trebuie să se adapteze la interogări mai conversaționale, concentrându-se pe conținut util, bine documentat și orientat spre nevoi complexe. Nu e vorba de a „păcăli” un algoritm nou, ci de a crea conținut demn de citat.
Robby Stein menționează parametric memory și query fan-out ca elemente centrale ale arhitecturii. Astfel, dacă ai o pagină bine documentată, originală și clar structurată pentru întrebări how-to sau consultative, e mult mai probabil ca AI-ul Google să o considere o sursă utilă și demnă de citat. Datele exacte sau minutele nu schimbă esența: sistemul rulează multiple căutări în fundal și evaluează conținutul după aceleași standarde pe care Google le folosește de ani de zile.
Google îmbină mecanismele tradiționale de clasificare cu capacitățile de raționament ale modelului. Pentru publicul larg, asta înseamnă răspunsuri mai concise, dar încă bazate pe surse și semnale de încredere. Pentru creatori, înseamnă două lucruri practice: să scrii original și să citezi sursele, și să concepi conținut care satisface întrebări complexe, nu doar expresii scurte de căutare.
Robby Stein a explicat ce implică AEO/GEO și cum funcționează AI Search la nivel tehnic, menționând query fan-out, parametric memory și relevanța semnalelor tradiționale de calitate. Următorul pas pentru creatori e să transforme aceste concepte în pagini bine documentate, orientate către intenția de căutare conversațională. Te întrebi cum ar arăta un articol al tău optimizat pentru astfel de cereri, ai un subiect concret pe care ai vrea să-l adaptezi pentru AI Search?
Fii primul care comentează