Gemini: ШІ-модель від Google і як потрапити в її цитування

Gemini є родиною мультимодальних великих мовних моделей, розроблених Google DeepMind, і рушієм ШІ-асистента Google з такою самою назвою. Анонсована у 2023 році як наступниця PaLM 2 і LaMDA, вона з самого початку була розроблена для спільної роботи з текстом, зображеннями, аудіо, відео та кодом. Для маркетологів Gemini важлива тим, що забезпечує досвід у величезній екосистемі продуктів Google, зокрема ШІ-відповіді, які дедалі частіше з'являються над результатами Пошуку.

Оскільки Google вбудовує Gemini в Пошук через AI Overviews і AI Mode, питання зміщується з ранжування синього посилання на те, щоб стати джерелом, яке Gemini синтезує й цитує. Розуміння того, як працює Gemini, є першим кроком до здобуття цієї видимості, а це мета оптимізації цитувань у ШІ.

Що таке Gemini?

Gemini є одночасно набором моделей і споживчим асистентом, побудованим на них. Google анонсував її під час головної доповіді I/O у травні 2023 року й запустив Gemini 1.0 у грудні 2023 року, позиціонуючи як стрибок порівняно з попередніми мовними моделями. Вона є основою генеративної ШІ-стратегії Google: від окремого застосунку до функцій, вбудованих по всій екосистемі.

В основі Gemini лежить LLM, але її визначальна риса: нативна мультимодальність. Тоді як багато моделей навчали переважно на тексті, Gemini створили так, щоб вона сприймала кілька модальностей одночасно, і це робить її провідним прикладом мультимодального ШІ. Її розробляє Google DeepMind, об'єднаний підрозділ Google з досліджень ШІ.

Родина моделей Gemini

Gemini випускається рівнями, налаштованими під різні потреби. Перший випуск включав Ultra для дуже складних завдань, Pro для загального використання та Nano для завдань на пристрої на телефонах, а пізніші доповнення принесли варіанти Flash і Flash-Lite, оптимізовані за швидкістю та вартістю. Така драбина дає змогу Google обслуговувати все: від функцій смартфона до вимогливих корпоративних навантажень.

Можливості швидко зросли. Gemini 1.0 Ultra, за повідомленнями, стала першою моделлю, що перевершила експертів-людей у бенчмарку MMLU з результатом близько 90%, а пізніші випуски ще більше підвищили міркування, програмування та агентну продуктивність із вікнами контексту, які, за повідомленнями, сягають мільйона токенів. Це фундаментальні моделі, що також лежать в основі багатьох подальших продуктів Google.

Як працює Gemini: мультимодальність і довгий контекст

Оскільки Gemini мультимодальна, одне вікно контексту може містити текст, код, зображення, відео й аудіо, і ці вхідні дані можна чергувати, а не подавати у фіксованому порядку. Це дає змогу вести справді змішані розмови, наприклад питати про діаграму й абзац в одному запиті, і дозволяє Gemini обробляти довгі вхідні дані, як-от відео тривалістю до близько дев'яноста хвилин, враховуючи і кадри, і звук.

Її дуже велике вікно контексту означає, що Gemini може міркувати над цілими документами, кодовими базами чи медіафайлами одразу. Цей довгий контекст і мультимодальне обґрунтування формують спосіб, у який вона відповідає на запитання, і джерела, які вона може врахувати, а також пов'язані з тим, як Gemini справляється з обмеженнями вікна контексту порівняно з меншими моделями.

Gemini у Пошуку Google: AI Overviews і AI Mode

Найважливіше для маркетологів місце, де з'являється Gemini: Пошук. Gemini забезпечує AI Overviews, синтезовані підсумки над традиційними результатами, і AI Mode, більш розмовний і динамічний пошук. У цих площинах Google складає відповідь і може цитувати джерела, а не лише перелічувати посилання.

Саме тому Gemini стоїть у центрі ШІ-пошуку. Оскільки вона спирається на пошуковий індекс Google і Knowledge Graph, контент, що ранжується й перевірений в екосистемі Google, має перевагу в тому, щоб його показали, і це робить зв'язок із розміщенням в AI Overview прямим і важливим.

Як Gemini обирає й цитує контент

Gemini значною мірою спирається на власні дані Google: пошуковий індекс для свіжого вебконтенту та Knowledge Graph для перевірених сутностей. Це означає, що добре усталені, чітко структуровані сторінки з узгодженою інформацією про сутності з більшою ймовірністю потраплять у її відповіді. Коли вона цитує, то вказує на джерела, які вважає релевантними й надійними.

Механічно обґрунтування відповіді отриманим вебконтентом є різновидом генерації з доповненням пошуком. Щоб на ваш контент посилалися, він має бути доступним для пошуку й придатним для розбору, тому чиста структура та точні факти забезпечують цитування LLM у Gemini так само, як в інших системах.

Чому Gemini важлива для SEO та GEO

Охоплення Gemini через Пошук робить її, мабуть, ШІ-площиною з найвищими ставками для органічної видимості. Коли AI Overview відповідає на запитання напряму, менше користувачів переходить за посиланнями, тож бути цитованим джерелом означає залишатися видимим. Це переносить мету з самого ранжування на повторне використання у згенерованих відповідях Google.

Обнадійлива частина: перетин із класичним SEO. Оскільки Gemini спирається на індекс Google і Knowledge Graph, значна частина роботи, що приносить позиції, також допомагає з'являтися в AI Overviews, тож сильна контент-стратегія для ШІ накопичується в обох напрямах. Сильні дані про сутності та авторитет окупаються двічі.

Як оптимізувати контент для Gemini

Підтримуйте сильне традиційне SEO, бо Gemini спирається на індекс Google, і зміцнюйте свої сутності, щоб Knowledge Graph послідовно впізнавав ваш бренд, людей і продукти. Починайте кожну сторінку з прямої самодостатньої відповіді, використовуйте структуровані дані та підтримуйте факти точними й актуальними, щоб Gemini могла витягувати їх і довіряти їм.

Оскільки Gemini мультимодальна, добре підписані зображення, відео й аудіо також можуть вносити внесок, тому додавайте описові альтернативні тексти, транскрипції та підписи там, де це доречно. Поєднайте це із системним підбором ключових слів і плануванням контенту, щоб націлитися на запитання користувачів, і відстежуйте свою присутність у часі через аналітику ШІ-пошуку.

Висновок

Gemini є родиною мультимодальних моделей від Google DeepMind з рівнями від Nano на пристрої до потужних моделей класу Pro та Ultra, з дуже великими вікнами контексту й глибокою інтеграцією в продукти Google. Для маркетологів вона найважливіша як рушій AI Overviews і AI Mode у Пошуку, де бути цитованим джерелом означає зберігати видимість, поки кліків стає менше. Оскільки вона спирається на індекс Google і Knowledge Graph, сильне SEO та дані про сутності допомагають вам з'являтися.

Щоб піти далі, поєднайте це з оптимізацією під AI Overview і оптимізацією цитувань у ШІ, а інструменти досліджень і планування контенту від Sorank допоможуть націлитися на запитання, на які відповідає Gemini. Джерела: Wikipedia, Google та Google AI for Developers.