Brevet de requête de Google: recherche thématique

Un brevet que Google a déposé en décembre 2024 présente une correspondance étroite avec la technique de fan-out de requête que le mode AI de Google utilise. Le brevet, appelé Thematic Search, offre une idée de la façon dont les réponses en mode AI sont générées et suggère de nouvelles façons de réfléchir à la stratégie de contenu.

Le brevet décrit un système qui organise les résultats de recherche connexes à une requête de recherche en catégories, ce qu’elle appelle les thèmes et fournit un bref résumé pour chaque thème afin que les utilisateurs puissent comprendre les réponses à leurs questions sans avoir à cliquer sur un lien vers tous les différents sites.

Le brevet décrit un système de recherche approfondie, pour des questions larges ou complexes. Ce qui est nouveau dans l’invention, c’est comment il identifie automatiquement les thèmes des résultats de recherche traditionnels et utilise une IA pour générer un résumé informatif pour chacun en utilisant à la fois le contenu et le contexte à partir de ces résultats.

Moteur de recherche thématique

Les thèmes sont un concept qui remonte aux premiers jours des moteurs de recherche, c’est pourquoi ce brevet a attiré mon attention il y a quelques mois et m’a fait signe.

Voici le TL / DR de ce qu’il fait:

• Le brevet fait référence à son utilisation dans le contexte d’un modèle de langue large et d’un générateur de résumé.
• Il fait également référence à un moteur de recherche thématique qui reçoit une requête de recherche, puis transmet cela à un moteur de recherche.
• Le moteur de recherche thématique prend les résultats du moteur de recherche et les organise en thèmes.
• Le brevet décrit un système qui interface avec un moteur de recherche traditionnel et utilise un modèle grand langage pour générer des résumés des résultats de recherche groupés thématiques.
• Le brevet décrit qu’une seule requête peut entraîner plusieurs requêtes basées sur des «sous-thèmes»

Comparaison du fan-out de requête et de la recherche thématique

Le système décrit dans le parent reflète ce que dit la documentation de Google sur la technique de fan-out de requête.

Voici ce que le brevet dit sur la génération de requêtes supplémentaires en fonction des sous-thèmes:

«Dans certains exemples, en réponse à la requête de recherche 142-2 générée, le moteur de recherche thématique 120 peut générer des données thématiques 138-2 à partir d’au moins une partie des résultats de recherche 118-2. Par exemple, le moteur de recherche thématique 120 peut obtenir les résultats de recherche 118-2 et peut générer des thèmes plus étroits 130 (EG, sous-thèmes) (CEC,« Le voisinage a »,« Neighbourhood B »,« Neighbourhhood C ») du document Responsec des résultats de recherche 118-2. Résultats de la recherche 118 et ainsi de suite. »

Voici ce que dit la documentation de Google sur la technique de fan-out de requête:

«Il utilise une technique de« fan-out-out de requête », émettant de multiples recherches connexes simultanément entre les sous-thèmes et plusieurs sources de données, puis rassemble ces résultats pour fournir une réponse facile à comprendre. Cette approche vous aide à accéder à plus d’étendue et de profondeur d’informations qu’une recherche traditionnelle sur Google.»

Le système décrit dans le brevet ressemble à ce que dit la documentation de Google sur la technique de fan-out de requête, en particulier dans la façon dont il explore les sous-thèmes en générant de nouvelles requêtes en fonction des thèmes.

Générateur de résumé

Le générateur de résumé est un composant du système de recherche thématique. Il est conçu pour générer des résumés textuels pour chaque thème généré à partir des résultats de recherche.

C’est ainsi que cela fonctionne:

• Le générateur de résumé est parfois mis en œuvre comme un modèle de langue large formé pour créer du texte original.
• Le générateur de résumé utilise un ou plusieurs passages à partir de résultats de recherche regroupés sous un thème particulier.
• Il peut également utiliser des informations contextuelles des titres, des métadonnées, des passages connexes pour améliorer la qualité du résumé.
• Le générateur de résumé peut être déclenché lorsqu’un utilisateur soumet une requête de recherche ou lorsque le moteur de recherche thématique est initialisé.

Le brevet ne définit pas ce que signifie «l’initialisation» du moteur de recherche thématique, peut-être parce qu’il est tenu pour acquis que cela signifie que le moteur de recherche thématique démarre en prévision de la gestion d’une requête.

Les résultats de la requête sont regroupés par thème au lieu du classement traditionnel

Les résultats de recherche traditionnels, dans certains exemples partagés dans le brevet, sont remplacés par des thèmes groupés et des résumés générés. La recherche thématique modifie ce que le contenu est affiché et lié aux utilisateurs. Par exemple, une requête typique qu’un éditeur ou un référencement optimise peut désormais être le point de départ du parcours de l’information d’un utilisateur. Les résultats de recherche thématiques conduisent un utilisateur sur un chemin de découverte de sous-thèmes de la requête d’origine et le site qui gagne finalement le clic pourrait ne pas être celui qui se classe numéro un pour la requête de recherche initiale, mais il peut être plutôt une autre page Web qui est pertinente pour une requête adjacente.

Le brevet décrit plusieurs façons dont le moteur de recherche thématique peut fonctionner (j’ai ajouté des puces pour le rendre plus facile à comprendre):

• «Les thèmes sont affichés sur une page de résultats de recherche et, dans certains exemples, les résultats de recherche (ou une partie de celui-ci) sont organisés (par exemple, organisés, triés) en fonction de la pluralité des thèmes. L’affichage d’un thème peut inclure l’affichage de la phrase du thème.
• Dans certains exemples, le moteur de recherche thématique peut classer les thèmes en fonction de l’importance et / ou de la pertinence pour la requête de recherche.
• La page des résultats de la recherche peut organiser les résultats de recherche (ou une partie de ceux-ci) en fonction des thèmes (par exemple, sous le thème du «coût de la vie», identifiant les résultats de recherche liés au thème de «coût de la vie»).
• Les thèmes et / ou les résultats de recherche organisés par le thème par le moteur de recherche thématique peuvent être rendus dans la page des résultats de recherche en fonction de différentes manières, par exemple, listes, cartes ou objets d’interface utilisateur (UI), carrousel horizontal, carrousel vertical, etc.
• Les résultats de recherche organisés par thème peuvent être appelés résultats de recherche thématiques. Dans certains exemples, les thèmes et / ou les résultats de recherche organisés par thème sont affichés dans la page des résultats de recherche ainsi que les résultats de recherche (par exemple, les résultats de recherche normaux) à partir du moteur de recherche.
• Dans certains exemples, les thèmes et / ou les résultats de recherche organisés par le thème sont affichés dans une partie de la page de résultats de recherche qui est distinct des résultats de recherche obtenus par le moteur de recherche. »

Le contenu de plusieurs sources est combiné

Les résumés générés par l’AI sont créés à partir de plusieurs sites Web et regroupés sous un thème. Cela rend l’attribution, la visibilité et le trafic des liens difficiles à prévoir.

Dans la citation suivante du brevet, la référence aux «données non structurées» signifie un contenu qui se trouve sur une page Web.

Selon le brevet:

«Par exemple, le moteur de recherche thématique peut générer des thèmes à partir de données non structurées en analysant le contenu des documents réactifs eux-mêmes et peut organiser thématiquement les résultats de recherche en fonction des thèmes.

…

Le moteur de recherche thématique peut sélectionner un ensemble de documents réactifs (par exemple, le nombre supérieur x de résultats de recherche) dans les résultats de recherche obtenus par le moteur de recherche, et générer une pluralité de thèmes (par exemple, «quartiers», «coût de la vie», «choses à faire», «avantages et inconvénients», etc.) à partir du contenu des documents sensibles.

Un thème peut inclure une phrase, générée par un modèle de langue, qui décrit un thème inclus dans les documents réactifs. Dans certains exemples, le moteur de recherche thématique peut cartographier les mots clés sémantiques de chaque document réactif (par exemple, à partir des résultats de recherche) et connecter les mots clés sémantiques à des mots clés sémantiques similaires à partir d’autres documents réactifs pour générer des thèmes. »

Le contenu des pages source est lié

La documentation indique que le moteur de recherche thématique est lié aux URL des pages source. Il indique également que le résultat de la recherche thématique pourrait inclure le titre de la page Web ou d’autres métadonnées. Mais la partie qui est importante pour les SEO et les éditeurs est la partie sur l’attribution, les liens.

«… Un résultat de recherche thématique 119 peut inclure un titre 146 du document réactif 126, un passage 145 du document réactif 126, et une source 144 du document réactif. La source 144 peut être un localisateur de ressources (par exemple, localisation de ressources uniformes (URL)) du document réactif 126.

Le passage 145 peut être une description (par exemple, un extrait obtenu à partir des métadonnées ou du contenu du document réactif 126). Dans certains exemples, le passage 145 comprend une partie du document réactif 126 qui mentionne le thème respectif 130. Dans certains exemples, le passage 145 inclus dans le résultat de la recherche thématique 119 est associé à une description sommaire 166 générée par le modèle de langue 128 et incluse dans un groupe de cluster 172. ».

L’interaction utilisateur influence la présentation

Comme mentionné précédemment, le moteur de recherche thématique n’est pas une liste classée de documents pour une requête de recherche. Il s’agit d’une collection d’informations sur des thèmes liés à la requête de recherche initiale. L’interaction utilisateur avec ces résumés générés par l’IA influence les sites qui vont recevoir du trafic.

Les sous-thèmes générés automatiquement peuvent présenter des chemins alternatifs sur le parcours de l’information de l’utilisateur qui commence par la requête de recherche initiale.

Le résumé utilise les métadonnées des éditeurs

Le générateur de résumé utilise des titres de documents, des métadonnées et du contenu textuel environnant. Cela peut signifier que le contenu bien structuré peut influencer la façon dont les résumés sont construits.

Ce qui suit est ce que dit le brevet, j’ai ajouté des puces pour le rendre plus facile à comprendre:

• «Le générateur de résumé 164 peut recevoir un passage 145 comme entrée et sort une description de résumé 166 pour le passage saisi 145.
• Dans certains exemples, le générateur de résumé 164 reçoit un passage 145 et des informations contextuelles en entrées et sort une description sommaire 166 pour le passage 145.
• Dans certains exemples, les informations contextuelles peuvent inclure le titre du document réactif 126 et / ou des métadonnées associées au document réactif 126.
• Dans certains exemples, les informations contextuelles peuvent inclure un ou plusieurs passages voisins 145 (par exemple, des passages adjacents).
• Dans certains exemples, les informations contextuelles peuvent inclure une description de résumé 166 pour un ou plusieurs passages voisins 145 (par exemple, passages adjacents).
• Dans certains exemples, les informations contextuelles peuvent inclure tous les autres passages 145 sur le même document réactif 126. Par exemple, le générateur de résumé peut recevoir un passage 145 et les autres passages 145 (par exemple, tous les autres passages 145) sur le même document réactif 126 (et, dans certains exemples, autres informations contextuelles) comme entrées et peuvent produire une description sommaire 166 pour le passage 145. ».

Recherche thématique: implications pour le contenu et le référencement

Il y a deux façons dont le mode AI se termine pour un éditeur:

1. Étant donné que les utilisateurs peuvent obtenir leurs réponses à partir de résumés de thème ou de listes déroulantes, le comportement zéro cliquez sur le fait d’augmenter, réduisant le trafic à partir de liens traditionnels.
2. Ou, il se pourrait que la page Web qui fournit la fin du parcours d’information de l’utilisateur pour une requête donnée soit celle qui reçoit le clic.

Je pense que cela signifie que nous devons vraiment repenser le paradigme du classement des mots clés et peut-être considérer la question qui est répondue par une page Web, puis identifier les questions de suivi qui peuvent être liées à cette question initiale et inclure cela dans la page Web ou créer une autre page Web qui répond à ce qui pourrait être la fin du voyage d’information pour une requête de recherche donnée.

Vous pouvez lire le brevet ici:

Recherche thématique (PDF)

Lire la documentation de Google sur le mode IA (PDF)