Gemini: model AI od Google i jak zdobyć w nim cytowania

Gemini to rodzina multimodalnych dużych modeli językowych opracowanych przez Google DeepMind i silnik stojący za asystentem AI Google o tej samej nazwie. Ogłoszony w 2023 roku jako następca PaLM 2 i LaMDA, został zaprojektowany od podstaw do wspólnej obsługi tekstu, obrazów, dźwięku, wideo i kodu. Dla marketerów Gemini ma znaczenie, ponieważ napędza doświadczenia w całej rozległej ofercie produktów Google, w tym odpowiedzi AI, które coraz częściej pojawiają się nad wynikami wyszukiwania.

Gdy Google włącza Gemini do wyszukiwarki przez AI Overviews i tryb AI, pytanie przesuwa się z pozycji niebieskiego linku na to, czy jesteś źródłem, które Gemini syntetyzuje i cytuje. Zrozumienie, jak działa Gemini, to pierwszy krok do zdobycia tej widoczności, a to cel optymalizacji cytowań AI.

Czym jest Gemini?

Gemini to jednocześnie zestaw modeli i asystent dla konsumentów zbudowany na ich bazie. Google ogłosiło go podczas keynote I/O w maju 2023 roku i uruchomiło Gemini 1.0 w grudniu 2023 roku, przedstawiając jako skok względem wcześniejszych modeli językowych. Jest kręgosłupem strategii generatywnej AI Google, od samodzielnej aplikacji po funkcje osadzone w całym ekosystemie.

W swej istocie Gemini jest LLM, ale jego cechą wyróżniającą jest natywna multimodalność. Podczas gdy wiele modeli trenowano głównie na tekście, Gemini zbudowano tak, by przyjmował kilka modalności naraz, co czyni go czołowym przykładem multimodalnej AI. Rozwija go Google DeepMind, połączona jednostka badawcza Google zajmująca się AI.

Rodzina modeli Gemini

Gemini występuje w poziomach dostrojonych do różnych potrzeb. Pierwsze wydanie obejmowało Ultra do bardzo złożonych zadań, Pro do ogólnych zastosowań i Nano do zadań na urządzeniach, takich jak telefony, a późniejsze dodatki wprowadziły warianty Flash i Flash-Lite zoptymalizowane pod kątem szybkości i kosztu. Ta drabina pozwala Google obsługiwać wszystko, od funkcji smartfonów po wymagające obciążenia firmowe.

Możliwości szybko rosły. Gemini 1.0 Ultra miał być pierwszym modelem, który prześcignął ekspertów-ludzi w benchmarku MMLU, osiągając około 90%, a późniejsze wydania jeszcze podniosły jakość rozumowania, programowania i działań agentowych, z oknami kontekstu sięgającymi według raportów miliona tokenów. To modele bazowe, które stoją też za wieloma kolejnymi produktami Google.

Jak działa Gemini: multimodalność i długi kontekst

Ponieważ Gemini jest multimodalny, jedno okno kontekstu może zawierać tekst, kod, obrazy, wideo i dźwięk, a te dane wejściowe mogą być przeplatane, a nie podawane w stałej kolejności. Umożliwia to prawdziwie mieszane rozmowy, na przykład pytanie o wykres i akapit w tym samym prompcie, i pozwala Gemini przetwarzać długie dane wejściowe, takie jak wideo do około dziewięćdziesięciu minut, wraz z klatkami i dźwiękiem.

Bardzo duże okno kontekstu oznacza, że Gemini może rozumować nad całymi dokumentami, bazami kodu lub plikami multimedialnymi naraz. Ten długi kontekst i multimodalne zakotwiczenie kształtują sposób, w jaki odpowiada na pytania i jakie źródła może uwzględnić, a wiąże się to z tym, jak Gemini radzi sobie z ograniczeniami okna kontekstu w porównaniu z mniejszymi modelami.

Gemini w wyszukiwarce Google: AI Overviews i tryb AI

Najważniejszym dla marketerów miejscem, w którym pojawia się Gemini, jest wyszukiwarka. Gemini napędza AI Overviews, czyli zsyntetyzowane streszczenia nad tradycyjnymi wynikami, oraz tryb AI, bardziej konwersacyjne, dynamiczne doświadczenie wyszukiwania. Na tych powierzchniach Google układa odpowiedź i może cytować źródła, a nie tylko wypisywać linki.

Dlatego Gemini stoi w centrum wyszukiwania AI. Ponieważ czerpie z indeksu wyszukiwarki Google i Knowledge Graph, treści, które zajmują pozycje i są zweryfikowane w ekosystemie Google, mają przewagę w byciu wyświetlanymi, co czyni związek z miejscem w AI Overview bezpośrednim i ważnym.

Jak Gemini wybiera i cytuje treści

Gemini mocno opiera się na własnych danych Google: indeksie wyszukiwarki dla świeżych treści z sieci i Knowledge Graph dla zweryfikowanych encji. Oznacza to, że dobrze ugruntowane, jasno ustrukturyzowane strony ze spójnymi informacjami o encjach chętniej trafiają do jego odpowiedzi. Gdy cytuje, wskazuje źródła, które uważa za trafne i wiarygodne.

Mechanicznie oparcie odpowiedzi na pobranych treściach z sieci to forma generowania wzbogaconego o wyszukiwanie. Aby Twoje treści zostały przywołane, muszą dać się pobrać i odczytać, dlatego czysta struktura i dokładne fakty napędzają cytowania LLM w Gemini tak samo jak w innych silnikach.

Dlaczego Gemini ma znaczenie dla SEO i GEO

Zasięg Gemini przez wyszukiwarkę czyni go prawdopodobnie najważniejszą powierzchnią AI dla widoczności organicznej. Gdy AI Overview odpowiada na pytanie bezpośrednio, mniej osób klika dalej, więc bycie cytowanym źródłem pozwala pozostać widocznym. Zmienia to cel z samego pozycjonowania na bycie wykorzystanym w generowanych odpowiedziach Google.

Zachęcające jest to, że wiele się pokrywa z klasycznym SEO. Ponieważ Gemini czerpie z indeksu Google i Knowledge Graph, znaczna część pracy, która daje pozycje, pomaga też pojawiać się w AI Overviews, więc solidna strategia treści AI sumuje się w obu obszarach. Mocne dane o encjach i autorytet opłacają się podwójnie.

Jak zoptymalizować treści pod Gemini

Dbaj o mocne tradycyjne SEO, bo Gemini opiera się na indeksie Google, i wzmacniaj swoje encje, aby Knowledge Graph spójnie rozpoznawał Twoją markę, osoby i produkty. Zaczynaj każdą stronę od bezpośredniej, samodzielnej odpowiedzi, stosuj dane ustrukturyzowane i dbaj o dokładność oraz aktualność faktów, aby Gemini mógł je wyodrębnić i im zaufać.

Ponieważ Gemini jest multimodalny, dobrze opisane obrazy, wideo i dźwięk też mogą się liczyć, więc dodawaj opisowe teksty alternatywne, transkrypcje i napisy tam, gdzie to zasadne. Połącz to z konsekwentnym badaniem słów kluczowych i planowaniem treści, by trafić w pytania zadawane przez użytkowników, i śledź swoją obecność w czasie za pomocą analityki wyszukiwania AI.

Podsumowanie

Gemini to multimodalna rodzina modeli Google DeepMind, obejmująca poziomy od Nano działającego na urządzeniu po zaawansowane modele klasy Pro i Ultra, z bardzo dużymi oknami kontekstu i głęboką integracją z produktami Google. Dla marketerów jest najważniejszy jako silnik AI Overviews i trybu AI w wyszukiwarce, gdzie bycie cytowanym źródłem zachowuje widoczność, gdy liczba kliknięć spada. Ponieważ opiera się na indeksie Google i Knowledge Graph, mocne SEO i dane o encjach pomagają się pojawiać.

Aby pójść dalej, połącz ten temat z optymalizacją pod AI Overview i optymalizacją cytowań AI, a z narzędzi Sorank do badań i planowania treści skorzystaj, by trafić w pytania, na które odpowiada Gemini. Źródła: Wikipedia, Google i Google AI for Developers.