Gemini: a Google AI-modellje és hogyan kerülhetsz be a válaszaiba hivatkozásként

A Gemini a Google DeepMind által fejlesztett multimodális nagy nyelvi modellek családja, és a mögötte álló, azonos nevű AI-asszisztens motorja. 2023-ban mutatták be a PaLM 2 és a LaMDA utódjaként, és a kezdetektől fogva arra tervezték, hogy egyszerre kezelje a szöveget, a képeket, a hangot, a videót és a kódot. Marketingesek számára azért fontos, mert a Google hatalmas termékkínálatának élményeit működteti, beleértve az AI-válaszokat, amelyek egyre inkább a keresőoldal tetején jelennek meg.

Ahogy a Google az AI Overviews és az AI Mode révén a Geminit a keresésbe építi, a kérdés már nem az, hogy hol rangsorolsz egy kék linket, hanem az, hogy te vagy-e az a forrás, amelyet a Gemini összefoglal és idéz. A Gemini működésének megértése az első lépés ahhoz, hogy ezt a láthatóságot elérd, ez a célja az AI-hivatkozás optimalizálásának.

Mi a Gemini?

A Gemini egyszerre modellek egy csoportja és a rájuk épülő fogyasztói asszisztens. A Google 2023 májusi I/O főelőadásán jelentette be, a Gemini 1.0 pedig 2023 decemberében jelent meg, és a korábbi nyelvi modellekhez képest ugrásszerű előrelépésként pozicionálták. A Google generatív AI-stratégiájának gerince: az önálló alkalmazástól kezdve a termékökoszisztémájába ágyazott funkciókig.

Alapjaiban a Gemini egy LLM, de meghatározó tulajdonsága a natív multimodalitás. Sok modellt főként szövegen tanítottak, a Geminit viszont úgy építették, hogy egyszerre több modalitást is befogadjon, ezért a multimodális AI egyik vezető példája. A fejlesztője a Google DeepMind, a Google egyesített AI-kutatási egysége.

A Gemini modellcsaládja

A Gemini különböző igényekre szabott szintekben érhető el. A kezdeti kiadás tartalmazta az Ultrát a nagyon összetett feladatokhoz, a Pro-t az általános használathoz és a Nanót az eszközön futó feladatokhoz telefonokon, a későbbi kiegészítések pedig a sebességre és költségre optimalizált Flash és Flash-Lite változatokat hozták. Ez a lépcsőzetes kínálat lehetővé teszi, hogy a Google az okostelefon-funkcióktól a nagy igényű vállalati terhelésig mindent kiszolgáljon.

A képességek gyorsan nőttek. A Gemini 1.0 Ultra volt az első modell, amelyről azt jelentették, hogy túlszárnyalja a szakértő embereket az MMLU benchmarkon, körülbelül 90 százalékos eredménnyel, a későbbi kiadások pedig tovább javították az érvelést, a kódolást és az önálló munkavégzést, a jelentett kontextusablakok pedig akár egymillió tokenig terjednek. Ezek olyan alapmodellek, amelyek számos további Google-termék alapját is adják.

Hogyan működik a Gemini: multimodalitás és hosszú kontextus

Mivel a Gemini multimodális, egyetlen kontextusablak tartalmazhat szöveget, kódot, képeket, videót és hangot, és ezek a bemenetek vegyesen, rögzített sorrend nélkül is szerepelhetnek. Ez valóban vegyes beszélgetéseket tesz lehetővé, például egy diagramról és egy bekezdésről egyszerre kérdezhetsz ugyanabban a promptban, és lehetővé teszi, hogy a Gemini hosszú bemeneteket dolgozzon fel, például akár kilencven percig tartó videókat, képkockákkal és hanggal együtt.

Nagyon nagy kontextusablaka révén a Gemini egész dokumentumokon, kódbázisokon vagy médiafájlokon is egyszerre tud érvelni. Ez a hosszú kontextus és a multimodális megalapozás alakítja, hogyan válaszol a kérdésekre és mely forrásokat tudja beépíteni, és kapcsolódik ahhoz, hogyan kezeli a Gemini a kontextusablak korlátait a kisebb modellekhez képest.

A Gemini a Google Keresőben: AI Overviews és AI Mode

A marketingesek számára a legfontosabb hely, ahol a Gemini megjelenik, a keresés. A Gemini működteti az AI Overviews-t, a hagyományos találatok fölé kerülő összefoglalókat, és az AI Mode-ot, amely egy beszélgetősebb, dinamikusabb keresési élmény. Ezeken a felületeken a Google maga állítja össze a választ, és forrásokat idézhet, nem csupán linkeket listáz.

Ezért áll a Gemini az AI-keresés középpontjában. Mivel a Google keresési indexéből és Tudásgráfjából merít, a Google ökoszisztémájában rangsorolt és ellenőrzött tartalmak előnyben vannak a megjelenésben, így az AI Overview-beli megjelenés közvetlen és fontos kapcsolat.

Hogyan szerzi be és hivatkozza a Gemini a tartalmakat?

A Gemini nagymértékben a Google saját adataira támaszkodik: a friss webes tartalmakhoz a keresési indexre, az ellenőrzött entitásokhoz pedig a Tudásgráfra. Ez azt jelenti, hogy a jól bevezetett, világosan strukturált oldalak, következetes entitásadatokkal, nagyobb eséllyel kerülnek be a válaszaiba. Ha hivatkozik, olyan forrásokra mutat, amelyeket relevánsnak és megbízhatónak tart.

Mechanikusan a válasz megalapozása lekért webes tartalmon visszakereséssel kiegészített generálás. Ahhoz, hogy a tartalmadra hivatkozzanak, lekérhetőnek és feldolgozhatónak kell lennie, ezért a tiszta szerkezet és a pontos tények a Geminiben is ugyanúgy hajtják a LLM-hivatkozásokat, mint a többi motorban.

Miért fontos a Gemini a SEO és a GEO szempontjából?

A Gemini keresésen keresztüli elérése miatt vitathatatlanul a legnagyobb tétű AI-felület a szerves láthatóság szempontjából. Amikor egy AI Overview közvetlenül megválaszolja a kérdést, kevesebben kattintanak tovább, ezért az a forrás lenni, amelyet idéznek, az, ami láthatóan tart. Ez a cél áthelyezi a hangsúlyt a puszta rangsorolásról arra, hogy újra felhasználják a Google által generált válaszokban.

A bíztató rész a klasszikus SEO-val való átfedés. Mivel a Gemini a Google indexére és Tudásgráfjára támaszkodik, a rangsorolást segítő munka nagy része abban is segít, hogy megjelenj az AI Overviews-ban, így egy erős AI-tartalomstratégia mindkét területen összeadódik. Az erős entitásadatok és a tekintély kétszeresen térül meg.

Hogyan optimalizáld a tartalmadat a Geminihez?

Tartsd erősen a hagyományos SEO-t, mert a Gemini a Google indexére támaszkodik, és erősítsd az entitásaidat, hogy a Tudásgráf következetesen felismerje a márkádat, a munkatársaidat és a termékeidet. Minden oldalt közvetlen, önmagában is álló válasszal kezdj, használj strukturált adatokat, és tartsd pontosnak és naprakésznek a tényeket, hogy a Gemini ki tudja emelni és megbízhasson bennük.

Mivel a Gemini multimodális, a jól címkézett képek, videók és hangtartalmak is hozzájárulhatnak, ezért adj hozzá leíró alt szöveget, átiratokat és feliratokat, ahol ez releváns. Ezt párosítsd a fegyelmezett kulcsszókutatással és tartalomtervezéssel, hogy a felhasználók kérdéseire céloz, és kövesd nyomon a jelenlétedet idővel az AI-keresési elemzéssel.

Következtetés

A Gemini a Google DeepMind multimodális modellcsaládja, az on-device Nanótól a nagy képességű Pro- és Ultra-osztályú modellekig, nagyon nagy kontextusablakokkal és mély integrációval a Google termékeibe. A marketingesek számára a legfontosabb az AI Overviews és az AI Mode mögötti motorként betöltött szerepe a keresésben, ahol az a forrás lenni, amelyet idéznek, megőrzi a láthatóságot a kattintások csökkenése mellett. Mivel a Google indexére és Tudásgráfjára támaszkodik, az erős SEO és az entitásadatok segítenek megjelenni.

A továbbiakhoz kösd ezt össze az AI Overview optimalizálással és az AI-hivatkozás optimalizálásával, a Sorank kutatási és tartalomtervezési eszközeivel pedig célzottan készülhetsz fel azokra a kérdésekre, amelyekre a Gemini válaszol. Forrásmegjelölések: Wikipedia, Google és Google AI for Developers.