Google megerősítette: MUVERA-szerű technológiát alkalmaz

Google nemrégiben megerősítette, hogy egy olyan technológiát alkalmaz, amely hasonlít a MUVERA (Multi-Vector Retrieval via Fixed-Dimensional Encodings) eljárásra. Gary Illyes, a Google szakembere, egy ázsiai eseményen válaszolt a MUVERA és a Graph Foundation Model (GFM) használatával kapcsolatos kérdésekre. A MUVERA egy új kutatási módszer, amely célja a keresési eredmények hatékonyságának javítása azáltal, hogy a komplex többvektoros keresést egy gyorsabb, egydimenziós keresési eljárássá alakítja.

Milyen előnyökkel jár a MUVERA?

A MUVERA lehetővé teszi, hogy a Google a tokenekből álló halmazokat fix dimenziós vektorokká alakítson, amelyek szoros közelítésben állnak az eredeti hasonlósággal. Ez a megközelítés gyorsabb keresést tesz lehetővé, így a Google gyorsan megtalálhatja a legjobban illeszkedő találatokat, majd ezeket újra rangsorolja a pontosabb, többvektoros hasonlóság alapján. Az új rendszer az előző PLAID módszernél gyorsabb és kevesebb jelöltet talál, miközben javítja a relevancia visszakeresését.

A MUVERA legfontosabb jellemzői közé tartozik, hogy a többvektoros halmazokat fix vektorokká alakítja, amelyek pontosan tükrözik az eredeti hasonlóságot. A keresési folyamat során a Maximum Inner Product Search (MIPS) eljárást használja, amely lehetővé teszi a skálázható alkalmazást. Miután a gyors keresés szűkítette a potenciális találatok körét, a MUVERA újra rangsorolja ezeket a Chamfer hasonlóság alapján, így biztosítva a nagyobb pontosságot.

Graph Foundation Model: Miért fontos ez a Google számára?

A Graph Foundation Model (GFM) egy másik új fejlesztés, amely a relációs adatbázisok gráfokká alakításával működik. Ez azt jelenti, hogy a táblázatok soraiból csomópontok, míg a táblák közötti kapcsolatokból élek jönnek létre. A GFM képes kezelni az új adatbázisokat anélkül, hogy újra kellene tanítani a modellt, ami jelentős előny a hagyományos gépi tanulási modellekhez képest.

A Google GFM-je lehetővé teszi, hogy a rendszer a relációs adatbázisokban rejlő összefüggéseket jobban kihasználja, így javítva a spam- észlelés hatékonyságát és a predikciók pontosságát. Az új rendszer teljesítménye háromszoros vagy akár negyvenszeres javulást is elérhet az átlagos precizitásban, ami jelentős előrelépés a Google keresési teljesítményében.

Milyen hatással lesz ez a SEO-ra?

A MUVERA és a GFM bevezetése új dimenziókat nyit meg a keresőoptimalizálás (SEO) világában. A hagyományos SEO taktikák mellett a tartalomkészítőknek és a marketingszakembereknek figyelembe kell venniük az új technológiák miatt bekövetkező változásokat is. Mivel a Google képes lesz gyorsabban és pontosabban kezelni a kereséseket, a tartalom relevanciájának és minőségének még inkább középpontba kell kerülnie.

A keresőoptimalizálási stratégiák átgondolása elengedhetetlen ahhoz, hogy a weboldalak versenyképesek maradhassanak. Az új technológiák alkalmazása mellett a SEO szakembereknek hangsúlyozniuk kell a felhasználói élményt, valamint a tartalom értékét, mivel ezek a tényezők alapvetően befolyásolják a keresőoptimalizálás hatékonyságát.

Mit mond a szakértő a hírről?

Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy mit gondol a MUVERA és a Graph Foundation Model bevezetéséről. A válasza a következőképpen hangzott:

„A Google által bejelentett új technológiák, mint a MUVERA és a Graph Foundation Model, jelentős hatással lesznek a keresőoptimalizálásra. Ezek a fejlesztések lehetővé teszik a gyorsabb és pontosabb keresési eredményeket, így a tartalomkészítőknek még inkább a minőségi tartalom előállítására kell összpontosítaniuk. A SEO szakmai közösségnek fel kell készülnie a változásokra, és alkalmazkodnia kell az új trendekhez. A relevancia és a felhasználói élmény kulcsfontosságú tényezők maradnak, és a szakembereknek ezeket kell szem előtt tartaniuk az optimalizálás során. Fontos, hogy a meglévő stratégiáinkat újraértékeljük és frissítsük az aktuális piaci igényeknek megfelelően.”

További információkért látogasson el Császár Viktor weboldalára: Császár Viktor SEO szakértő.

Forrás: SearchEngineJournal.com