Gemini: il modello di AI di Google e come farsi citare al suo interno

Gemini è la famiglia di grandi modelli linguistici multimodali sviluppata da Google DeepMind e il motore dietro l'assistente di AI di Google con lo stesso nome. Annunciato nel 2023 come successore di PaLM 2 e LaMDA, è stato progettato da zero per gestire insieme testo, immagini, audio, video e codice. Per i professionisti del marketing, Gemini è importante perché alimenta esperienze su tutta la vasta superficie di prodotti di Google, comprese le risposte dell'AI che sempre più si collocano in cima a Search.

Man mano che Google integra Gemini in Search attraverso le AI Overview e l'AI Mode, la domanda si sposta dal posizionare un link blu all'essere la fonte che Gemini sintetizza e cita. Comprendere come funziona Gemini è il primo passo per ottenere quella visibilità, che è l'obiettivo dell'ottimizzazione delle citazioni nell'AI.

Cos'è Gemini?

Gemini è sia un insieme di modelli sia l'assistente per i consumatori costruito su di essi. Google lo ha annunciato durante il suo keynote I/O di maggio 2023 e ha lanciato Gemini 1.0 nel dicembre 2023, posizionandolo come un balzo oltre i suoi precedenti modelli linguistici. È la spina dorsale della strategia di AI generativa di Google, dall'app autonoma alle funzioni incorporate in tutto il suo ecosistema.

Nella sua essenza Gemini è un LLM, ma il suo tratto distintivo è la multimodalità nativa. Laddove molti modelli erano addestrati principalmente sul testo, Gemini è stato costruito per assumere diverse modalità contemporaneamente, il che ne fa un esempio di primo piano di AI multimodale. È sviluppato da Google DeepMind, l'unità di ricerca sull'AI combinata di Google.

La famiglia di modelli Gemini

Gemini viene rilasciato in livelli regolati per esigenze diverse. Il rilascio iniziale includeva Ultra per i compiti molto complessi, Pro per l'uso generale e Nano per i compiti sul dispositivo sui telefoni, e le aggiunte successive hanno introdotto le varianti Flash e Flash-Lite ottimizzate per velocità e costo. Questa scala consente a Google di servire di tutto, dalle funzioni degli smartphone ai carichi di lavoro aziendali più impegnativi.

La capacità è salita rapidamente. Gemini 1.0 Ultra è stato riferito come il primo modello a superare gli esperti umani sul benchmark MMLU, ottenendo circa il 90 percento, e i rilasci successivi hanno spinto oltre le prestazioni di ragionamento, programmazione e agentiche con finestre di contesto riferite fino a un milione di token. Questi sono foundation model che sono anche alla base di molti prodotti Google a valle.

Come funziona Gemini: multimodalità e contesto lungo

Poiché Gemini è multimodale, una singola finestra di contesto può contenere testo, codice, immagini, video e audio, e quegli input possono essere intervallati invece di presentati in un ordine fisso. Questo abilita conversazioni davvero miste, come chiedere di un grafico e di un paragrafo nello stesso prompt, e consente a Gemini di elaborare input lunghi come video fino a circa novanta minuti, comprendendo sia i fotogrammi sia l'audio.

La sua finestra di contesto molto ampia significa che Gemini può ragionare su interi documenti, basi di codice o file multimediali in una volta sola. Questo contesto lungo e il radicamento multimodale plasmano il modo in cui risponde alle domande e quali fonti può incorporare, e si collega al modo in cui Gemini gestisce i limiti della finestra di contesto rispetto ai modelli più piccoli.

Gemini in Google Search: AI Overview e AI Mode

Il luogo più rilevante in cui Gemini compare per i professionisti del marketing è Search. Gemini alimenta le AI Overview, i riassunti sintetizzati che si collocano sopra i risultati tradizionali, e l'AI Mode, un'esperienza di ricerca più conversazionale e dinamica. In queste superfici, Google compone una risposta e può citare fonti invece di limitarsi a elencare link.

È per questo che Gemini si colloca al centro della ricerca con AI. Poiché attinge all'indice di Search e al Knowledge Graph di Google, i contenuti che si posizionano e sono verificati nell'ecosistema di Google hanno un vantaggio nell'essere fatti emergere, il che rende il rapporto con il posizionamento nelle AI Overview diretto e importante.

Come Gemini reperisce e cita i contenuti

Gemini si appoggia fortemente ai dati di Google: l'indice di Search per i contenuti web freschi e il Knowledge Graph per le entità verificate. Questo significa che le pagine ben consolidate, chiaramente strutturate e con informazioni coerenti sulle entità hanno maggiori probabilità di essere attinte nelle sue risposte. Quando cita, punta a fonti che considera pertinenti e affidabili.

Dal punto di vista meccanico, fondare una risposta su contenuti web recuperati è una forma di retrieval augmented generation. Affinché i tuoi contenuti siano citati, devono essere recuperabili e analizzabili, ed è per questo che una struttura pulita e fatti accurati guidano le citazioni degli LLM in Gemini come negli altri motori.

Perché Gemini è importante per la SEO e la GEO

La portata di Gemini attraverso Search ne fa probabilmente la superficie di AI con la posta in gioco più alta per la visibilità organica. Quando un'AI Overview risponde a una domanda direttamente, meno utenti cliccano, quindi essere la fonte citata è il modo per restare visibile. Questo ridefinisce l'obiettivo dal solo posizionarsi all'essere riutilizzato all'interno delle risposte generate da Google.

La parte incoraggiante è la sovrapposizione con la SEO classica. Poiché Gemini attinge all'indice e al Knowledge Graph di Google, gran parte del lavoro che guadagna posizionamenti ti aiuta anche a comparire nelle AI Overview, quindi una solida strategia di contenuti per l'AI si somma su entrambi i fronti. Solidi dati di entità e autorità ripagano due volte.

Come ottimizzare i tuoi contenuti per Gemini

Mantieni solida la tua SEO tradizionale, dato che Gemini si affida all'indice di Google, e rafforza le tue entità così che il Knowledge Graph riconosca in modo coerente il tuo marchio, le tue persone e i tuoi prodotti. Apri ogni pagina con una risposta diretta e autonoma, usa i dati strutturati e mantieni i fatti accurati e attuali così che Gemini possa estrarli e ritenerli affidabili.

Poiché Gemini è multimodale, anche immagini, video e audio ben etichettati possono contribuire, quindi aggiungi testo alternativo descrittivo, trascrizioni e didascalie dove pertinente. Abbina tutto ciò a una disciplinata ricerca di parole chiave e pianificazione dei contenuti per mirare alle domande che gli utenti pongono, e traccia la tua presenza nel tempo attraverso l'analitica della ricerca con AI.

Conclusione

Gemini è la famiglia di modelli multimodali di Google DeepMind, che spazia tra livelli dal Nano sul dispositivo ai modelli di classe Pro e Ultra ad alta capacità, con finestre di contesto molto ampie e una profonda integrazione nei prodotti di Google. Per i professionisti del marketing è più importante come motore dietro le AI Overview e l'AI Mode in Search, dove essere la fonte citata preserva la visibilità man mano che i clic calano. Poiché si appoggia all'indice e al Knowledge Graph di Google, una solida SEO e solidi dati di entità ti aiutano a comparire.

Per approfondire, collega questo concetto con l'ottimizzazione delle AI Overview e l'ottimizzazione delle citazioni nell'AI, e usa gli strumenti di ricerca e pianificazione dei contenuti di Sorank per mirare alle domande a cui Gemini risponde. Fonti di riferimento: Wikipedia, Google e Google AI for Developers.