Put od pretrage do informacije: Kako Google interpretira upite korisnika?
Online poslovanje
Kada korisnici nešto ukucaju u Google, očekuju brz, precizan i relevantan odgovor. Međutim, put od te pretrage do informacije nije ni jednostavan ni slučajan.
Google koristi kompleksne algoritme i modele mašinskog učenja da bi razumeo šta korisnik zapravo želi da sazna, čak i kada pretraga nije savršeno formulisana.
U ovom tekstu otkrivamo kako funkcioniše taj proces – i kako možete iskoristiti to znanje u digitalnom prostoru.
Kako Google razume značenje upita, čak i kada nije precizan
Ono što ovaj sistem čini efikasnim jeste tehnologija koja se naziva Natural Language Processing (NLP) – obrada prirodnog jezika. NLP omogućava Google-u da tumači sinonime, gramatičke varijacije, regionalne izraze i skraćenice.
Uzmimo jedan zanimljiv primer – frazu grčki kino. Iako ona zvuči kao da se odnosi na bioskop u Grčkoj, Google zna da veliki broj korisnika u regionu zapravo traži informacije o igri na sreću sa brojevima, jer je grčki kino poznat naziv za takvu vrstu igre.
Ovo je odlična ilustracija kako Google ne gleda samo reči koje ste uneli, već i konkretni kontekst, lokaciju korisnika, prethodne pretrage i nameru iza izraza.
Primera radi, korisnik može da ukuca „kino brojevi danas“, a da zapravo želi rezultate za „grčki kino izvučeni brojevi“. Google to prepoznaje, jer uči na osnovu ogromnog broja sličnih pretraga i korisničkog ponašanja nakon klika.
Za vas kao korisnika, to znači da ne morate biti savršeno precizni. Dovoljno je da napišete ono što vam padne na pamet, a Google će pokušati da to interpretira što tačnije.
Međutim, važno je da znate kako da formulišete upit kada tražite specifične informacije – jer iako algoritam napreduje, i dalje postoje situacije u kojima pogrešna formulacija može dovesti do potpuno nerelevantnih rezultata.
Šta se dešava nakon što ukucate pojam u pretragu?
Kada ukucate neku frazu u Google, ne dešava se samo prikaz rezultata. U tom trenutku aktivira se čitav niz algoritama koji analiziraju vaš upit, upoređuju ga sa postojećim sadržajem na internetu i društvenim mrežama i određuju šta bi za vas bilo najrelevantnije. Taj proces traje svega nekoliko milisekundi, ali u pozadini se odvijaju složene operacije.
Prvo, Google identifikuje ključne reči iz vašeg upita, ali ne zaustavlja se tu. Sistem prepoznaje intenciju – da li vi želite da nešto naučite, da kupite, da uporedite cene, da proverite rezultate, itd.
Ova namera se zatim koristi da bi se izabrala najprikladnija vrsta rezultata: da li će to biti klasičan tekstualni rezultat, video snimak, vremenska prognoza, Google mapa ili direktan odgovor u featured snippet formatu.
Takođe, Google uzima u obzir i vašu lokaciju, uređaj koji koristite, jezik podešavanja, pa čak i prethodne pretrage. Na primer, ako ste juče tražili „kako se igra grčki kino“, a danas ukucate „rezultati“, Google će vam vrlo verovatno prikazati aktuelne brojeve iz te igre – jer povezuje prethodni interes sa trenutnim upitom.
Za sajtove i autore sadržaja, ovo znači da je važno ne samo optimizovati stranicu za ključne reči, već i za intenciju korisnika. Ako neko traži „kako funkcioniše AI“, verovatno ne želi da pročita stručni naučni rad, već pojednostavljeno objašnjenje koje mu odmah daje osnovne informacije. Isto važi za sve teme – pa i one koje se čine banalne, ali zapravo imaju vrlo specifičnu ciljnu publiku.
Kako Google koristi semantičko pretraživanje da bi pronašao prave odgovore
Tradicionalno pretraživanje baziralo se na tačnoj podudarnosti ključnih reči. Međutim, današnje Google pretrage mnogo više zavise od semantike – značenja reči, konteksta i odnosa između pojmova. To se naziva semantičko pretraživanje, i ono je ključ za razumevanje zašto ponekad dobijamo odlične rezultate i kada ukucamo netačne ili neformalne fraze.
Google koristi tzv. entitete – pojmove koji predstavljaju konkretne stvari, kao što su osobe, mesta, organizacije ili pojmovi poput „grčki kino“. Kroz povezivanje ovih entiteta, Google može da razume da se „kino“ u određenom kontekstu ne odnosi na bioskop, već na igru na sreću, iako ta reč sama po sebi ima višestruko značenje.
Osim entiteta, koristi se i tzv. Knowledge Graph – ogromna baza podataka koja povezuje informacije i gradi relacije među njima. Na taj način, kada ukucate nešto poput „kako se koristi Midjourney za kreiranje AI slike“, Google ne traži samo stranice koje sadrže te tačne reči, već i one koje objašnjavaju šta je Midjourney, kako funkcioniše AI generisanje slika, i koja pitanja su korisnici postavljali u vezi sa tim.
Za korisnike, to znači da više ne morate znati „pravu frazu“. Možete postaviti pitanje kao što biste ga postavili prijatelju – i Google će pokušati da pronađe najbliži mogući odgovor.
Ipak, važno je znati kako koristiti operatore pretrage (npr. navodnici, minus za isključivanje pojmova, „site:“ za pretragu unutar jednog sajta), jer oni vam mogu dati dodatnu kontrolu u pretrazi.
Kako da postavljate pametnije upite i dobijate tačnije informacije
Iako je Google postao sve bolji u razumevanju jezika, kvalitet rezultata i dalje u velikoj meri zavisi od načina na koji formulišete pretragu. Ako želite da ubrzate dolazak do tačnih informacija, vredi uložiti malo truda u strukturiranje upita.
Prvo, pokušajte da budete konkretni i informativni. Umesto da napišete „računar ne radi“, napišite „crni ekran pri paljenju desktop računara bez BIOS zvuka“. Što ste precizniji, to će Google bolje razumeti o čemu se radi i prikazati vam sadržaj koji odgovara vašem problemu.
Drugo, koristite ključne reči koje se zaista pojavljuju u kvalitetnim tekstovima. Ako tražite softversko rešenje za „automatizaciju e-mail i digitalne marketinške kampanje“, pretraga kao što je „best email automation tools 2024“ često daje konkretnije rezultate nego neodređeno „email program za firmu“.
Treće, ne zaboravite da upit možete proširiti ako vam prvi rezultati nisu korisni. Dodajte lokaciju, vremenski okvir („najbolje AI aplikacije za obradu teksta 2023“) ili vrstu formata koji vas zanima („video tutorijal“, „PDF vodič“, „uporedna analiza“). Google daje prednost sadržajima koji su relevantni, ali i specifično oblikovani prema traženoj formi.
Na kraju, koristite funkcije kao što su People also ask (Ljudi takođe pitaju), jer one mogu da vas navedu na bolje formulisana pitanja ili da vam otkriju kontekst koji niste uzeli u obzir. Na taj način postajete aktivni korisnik pretrage, a ne neko ko se samo oslanja na prvi rezultat.
Iza svake Google pretrage stoji složen sistem koji pokušava da razume šta zaista tražite.
Kada naučite kako da komunicirate sa tim sistemom kroz jasne, konkretne i informativne upite, dolazak do pravih informacija postaje znatno brži i tačniji.
