LLM скоріш за все скоро замінять людей у маркуванні релевантних сторінок для гугла, вважає Dawn…

LLM скоріш за все скоро замінять людей у маркуванні релевантних сторінок для гугла, вважає Dawn Anderson.

Асесори результатів пошуку гугла — маленька частина пайплайну для оцінки релевантності пошуку. Google використовує неявні маркери з даних користувачів, просить їх фідбек напряму та використовує інші алгоритми і навіть експертів в тематиці.

Асесори просто ставлять мітки релевантності, щоб гугл міг порівняти результати поміж собою, перш ніж вводити глобальні зміни в алгоритми.

Але для масштабів пошуку асесорів замало, гуглу потрібно більше маркувань, ніж зараз є людей, які можуть їх робити. Також люди роблять дуже багато помилок, на них впливають психологічні фактори, їм важко переключатись поміж завданнями, при порівняннях у них є ухил обирати те, що зліва як більш релевантне, прив'язка до першого результату, загальна втома, навіть день тижня і час дня впливають на результати маркувань. Вони не точні.

І також загально відомо, що здебільшого це бідні люди з країн третього світу.

Bing вже використовує GPT-4 для оцінки релевантності результатів. Google цього року опублікував дослідження про синтетичні дані для прогнозування релевантності.

Тому дуже можливо, що Google адоптує таку модель теж.

Що це значить для нас?

Постійні, інтегровані в систему Core Updates — основні оновлення алгоритму. З меншим впливом, більш гнучким зворотнім зв'язком для їх оцінки, постійне тонке налаштування релевантності і якості. Цикли зменшуються і частішають.