#12-Правка текста поста

'#8. Посты : posts';

'Blog_PostController_actionUpdateHtml';

'#layouts_templates_updateHtml';

Правка кода HTML в тексте

<p>В этом посте:</p>
<ul>
<li>Что раскрывают около 1200 экспериментов о внутренней работе Google.</li>
<li>Сущности повсюду.</li>
<li>Граф знаний: центральная нервная система Google.</li>
<li>Внутри режима искусственного интеллекта Google: 90 проектов и целая плеяда агентов.</li>
<li>Механизм профилирования: Улыбнитесь, вас внедряют!</li>
<li>Понимание запросов: раскрыты возможности расширения запросов и оценки в реальном времени.</li>
<li>Глубокое погружение в невидимые системы, лежащие в основе поиска Google, &ndash; раскрытие живых экспериментов, инфраструктуры на основе сущностей, агентов ИИ и многого другого.</li>
</ul>
<p>Было проведено масштабное расследование внутренней работы Google. Это привело к крупным открытиям, некоторые из которых мы здесь раскрываем.&nbsp;</p>
<p>Хотя мы не можем раскрыть все, представленная ниже информация дает более четкое представление о том, как Google генерирует и ранжирует свои результаты.</p>
<h2>Что раскрывают около 1200 экспериментов о внутренней работе Google</h2>
<p>Мы получили список из почти 1200 экспериментов Google, более 800 из которых были активны по состоянию на июнь 2025 года.&nbsp;</p>
<p>Этот набор данных подтверждает, что многие компоненты, раскрытые в утечках 2024 года &ndash; Mustang, Twiddlers, QRewrite, Tangram, QUS и другие &ndash; по-прежнему играют центральную роль в системе.&nbsp;</p>
<p>В то же время появляется волна новых и интригующих кодовых имен: от &laquo;Harmony&raquo; и &laquo;Thor&raquo; до более вызывающих названий, таких как &laquo;Whisper&raquo;, &laquo;Moonstone&raquo; и &laquo;Solar&raquo;.&nbsp;</p>
<p>Среди наиболее примечательных &ndash; DeepNow, преемник Google Now с его аналогом NowBoost, и SuperGlue, который может заменить Glue &ndash; эквивалент NavBoost для универсального поиска.</p>
<p>В отличие от большинства веб-сайтов, которые подвергаются серьезным обновлениям каждые три-пять лет, Google постоянно развивается.&nbsp;</p>
<p>Не существует никакой &laquo;новой версии&raquo; с большим размахом &ndash; только постоянный поток микроизменений, которые движутся от эксперимента к запуску и полной интеграции.&nbsp;</p>
<p>Это объясняет многоуровневую природу списка экспериментов: тесты многомесячной давности появляются рядом с совершенно новыми испытаниями, некоторые из которых уже находятся на 15-й итерации (например, MagiCotRev15Launch).&nbsp;</p>
<p>Такой поэтапный подход снижает риск (неудачные эксперименты затрагивают лишь небольшое количество пользователей), одновременно обеспечивая темп инноваций, недостижимый при традиционных редизайнах.</p>
<p>Диапазон охватываемых сущностей поражает:&nbsp;</p>
<ul>
<li>ИИ (включая несколько вариантов Magi и AIM &ndash; или AI Mode).</li>
<li>Покупки (более 50 специальных экспериментов).</li>
<li>Такие вертикали, как спорт, финансы, погода, путешествия и многое другое.&nbsp;</li>
</ul>
<p>Прослеживается четкая закономерность: каждой вертикали назначается собственная сущность или &laquo;домен&raquo;, например ShoppingOverlappingDomain, TravelOverlappingDomain или SportsOverlappingDomain.&nbsp;</p>
<p>Эти пересекающиеся области указывают на сложную архитектуру, в которой каждая команда по продукту работает в своем собственном экспериментальном пространстве, что позволяет проводить параллельное тестирование без конфликтов.</p>
<h2>Сущности повсюду</h2>
<p>Сущности играют ключевую роль во всей экосистеме Google. Этот вопрос подробно рассматривался в ходе выступления под названием &laquo;Сущности повсюду&raquo;, прочитанного в начале этого года в Марселе Дэмиеном Анделлом и Сильвеном Дёре из 1492.vision.&nbsp;</p>
<p>В презентации было рассмотрено, как <strong>Knowledge Graph</strong> лежит в основе таких сервисов, как Search, Discover, YouTube, Maps и других.</p>
<h2>Граф знаний: центральная нервная система Google</h2>
<p>Исследования показывают, что Knowledge Graph &ndash; это гораздо больше, чем помощник на боковой панели, который видят большинство пользователей.&nbsp;</p>
<p>Он функционирует как центральная нервная система экосистемы Google, обеспечивая работу Поиска, Discover, YouTube, Карт, Помощника, Gemini и AI Overviews.</p>
<p>Google считает надежность данных своим главным приоритетом.&nbsp;</p>
<p>В основе Knowledge Graph лежит <strong>Livegraph</strong>, который присваивает весовой коэффициент уверенности каждой встреченной тройке, прежде чем решить, следует ли ее допустить.&nbsp;</p>
<p>Эта навязчивая ориентация на проверку отражена в многоуровневой иерархии пространств имен:</p>
<ul>
<li><strong>kc</strong>: Данные из тщательно проверенных корпусов (например, официальные данные о возрасте, правительственные записи).</li>
<li><strong>ss</strong>: &laquo;веб-факты&raquo;, извлеченные из Интернета, а также несколько ok: кратких фактов (менее надежных, но более содержательных).</li>
<li><strong>hw</strong>: Информация, вручную отобранная людьми.</li>
</ul>
<p>Эта классификация далека от косметического эффекта &ndash; она напрямую влияет на уровень доверия к каждому факту и определяет, как этот факт используется в сервисах Google.</p>
<h3>Призрачные сущности и адаптация в реальном времени</h3>
<p>Среди наиболее интересных открытий &ndash; так называемые сущности-призраки &ndash; незакрепленные объекты, которые плавают в буферной зоне Графа знаний.&nbsp;</p>
<p>В отличие от полностью проверенных объектов со стабильными MID, эти временные структуры позволяют Google реагировать на возникающие события практически в режиме реального времени.&nbsp;</p>
<p>В то время как обычные LLM остаются привязанными к своим учебным снимкам, Google может:</p>
<ul>
<li>Динамически генерировать новые сущности.<br>Проверять их постепенно.<br>При необходимости отображать в результатах.</li>
</ul>
<p>Эту систему поддерживают SAFT и WebRef, которые, как выяснилось в результате утечек 2024 года, непрерывно извлекают, классифицируют и связывают сущности, помогая Google создавать комплексное семантическое представление сети.</p>
<h3>SEO-последствия: станьте проверенным субъектом</h3>
<p>Для специалистов по поисковой оптимизации вывод очевиден: ваш бренд должен существовать как проверенная сущность в постоянно расширяющемся Сети знаний Google.&nbsp;</p>
<p>Утечка 2024 года показала, что Google анализирует целые сайты, вычисляя сигналы тематической согласованности, такие как siteFocusScore и NSR, которые штрафуют разрозненный или несфокусированный контент.</p>
<p>Данные Chrome постоянно поступают в Knowledge Graph, идентифицируя посещенные объекты, обновляя сигналы доверия и отслеживая возникающие тенденции.&nbsp;</p>
<p>В этой новой реальности видимость зависит не столько от объема контента, сколько от того, представляет ли ваш сайт единое целое, триангулированное по нескольким источникам и глубоко встроенное в связный тематический график.</p>
<h2>Внутри режима искусственного интеллекта Google: 90 проектов и целая плеяда агентов</h2>
<p>Недавнее открытие предоставило доступ к тому, что, по-видимому, является внутренним меню отладки Google &ndash; видимым только внутри корпорации или через VPN.&nbsp;</p>
<p>Хотя Том Кричлоу представил более раннюю версию еще в марте, эта новая версия, датированная 28 мая 2025 года, показывает около 90 проектов в разработке &ndash; это на 40 больше, чем в предыдущем списке.</p>
<h3>Созвездие ультраспециализированных агентов</h3>
<p>Сразу бросается в глаза многоагентная стратегия Google. Вместо создания единого универсального помощника компания разрабатывает целую плеяду узкоспециализированных агентов:</p>
<ul>
<li>MedExplainer для здоровья.</li>
<li>Турагентства и специальные предложения по перелетам для путешествий.</li>
<li>Neural Chef, анализатор продуктов питания и умный рецепт для приготовления пищи.&nbsp;</li>
<li>Новостной дайджест и ежедневный обзор новостей.</li>
<li>Shopping AI Studio для коммерции.</li>
<li>И так далее.</li>
</ul>
<h3>Project Magi: основа режима искусственного интеллекта</h3>
<p>Многие из этих экспериментов относятся к проекту Magi (внутреннее название AI Mode в Google), в рамках которого проводится более 50 активных тестов. Развёртывание выглядит чётко структурированным:</p>
<ul>
<li><strong>MagiModelLayerDomain</strong>: Основная инфраструктура.</li>
<li><strong>MagitV2p5Launch</strong>: совпадает с Gemini 2.5.</li>
<li><strong>SuperglueMagiAlignment</strong>: зеркально отражает систему Glue, отслеживающую взаимодействие пользователя.</li>
</ul>
<p>Пожалуй, самым впечатляющим является MagitCotRev15Launch, находящийся уже на 15-й стадии разработки.&nbsp;</p>
<p>В нем реализована технология цепочки мыслей, в рамках которой ИИ проходит пять этапов рассуждений:</p>
<p>Размышление &rarr; Исследование &rarr; Читать &rarr; Синтезировать &rarr; Оттачивать.</p>
<h3>AIM (режим ИИ) и новый пользовательский интерфейс</h3>
<p>Проект AIM фокусируется на пользовательских интерфейсах с несколькими точками входа:</p>
<ul>
<li>AimLhsOverlay: боковая панель ИИ.</li>
<li>SbnAimEntrypoints: повторное использование кнопки &laquo;Мне повезет&raquo; в качестве шлюза ИИ.</li>
<li>Даже сам логотип Google становится интерактивным.</li>
</ul>
<p>Тем временем Stateful Journey и Context Bridge подтверждают революцию LLM &ndash; Google переходит от изолированных запросов к полноценным сеансам общения.</p>
<h3>SEO-выводы</h3>
<ul>
<li>Гиперспециализация имеет решающее значение &ndash; контент должен соответствовать уровню экспертов.</li>
<li>Мультимодальность больше не является факультативной: текст, изображения, видео и структурированные данные &ndash; все это поступает этим агентам.</li>
<li>Персонализация достигает беспрецедентной глубины и осуществляется на основе контекста сеанса, а не отдельных запросов.</li>
<li>Механизм профилирования: Улыбнитесь, вас внедряют!</li>
</ul>
<p>Расследование раскрывает скрытый уровень инфраструктуры Google, который преобразует каждое цифровое взаимодействие в математическое вложение: вектор, кодирующий суть вашей онлайн-идентичности.</p>
<p>В основе этой системы профилирования лежит Nephesh &ndash; универсальная платформа Google для интеграции пользователей.&nbsp;</p>
<p>Nephesh генерирует векторные представления ваших предпочтений и поведения во всех продуктах Google.</p>
<p>Как показали утечки 2024 года, эти внедрения:</p>
<ul>
<li>Производят сигналы, которые оценивают, соответствуете ли вы &laquo;типичному&raquo; или &laquo;нетипичному&raquo; профилю.</li>
<li>Оценивают вероятность того, что вы будете взаимодействовать с определенным контентом, основываясь на соответствии ваших интересов и векторных характеристик этого контента.</li>
</ul>
<h3>Пикассо и ВанГог: двойные вложения для Google Discover</h3>
<p>Для Discover Google использует двухкомпонентную систему встраивания, названную Picasso и VanGogh:</p>
<ul>
<li><strong>Picasso</strong>: ваша долговременная память, терпеливо анализирующая месяцы взаимодействия, чтобы создать устойчивый профиль. Она использует два временных окна: STAT (недавние интересы) и LTAT (давние увлечения).</li>
<li><strong>VanGogh</strong>: работает на устройстве, фиксируя в реальном времени сигналы &ndash; состояние устройства, последние запросы и даже расстояние прокрутки.</li>
</ul>
<p>Эти две системы координируют работу, чтобы сбалансировать ваши непосредственные потребности с вашими более глубокими интересами.</p>
<h3>Созвездие специализированных вложений</h3>
<p>Помимо Picasso и VanGogh, Google поддерживает целый ряд специализированных вложений:</p>
<ul>
<li>Вертикальные вложения (например, подкасты, видео, покупки, путешествия).</li>
<li>Временные внедрения (реального времени, краткосрочные, постоянные).</li>
<li>Контекстные вставки, адаптирующиеся к ситуативным сигналам.</li>
</ul>
<p>Система HULK от Google выводит поведенческий анализ на новый уровень.&nbsp;</p>
<p>Он определяет, находитесь ли вы в транспортном средстве, на велосипеде, на лестнице, в лифте или даже спите, &ndash; используя эти сигналы для интерпретации и прогнозирования контекста пользователя в режиме реального времени.</p>
<p>Он также определяет часто посещаемые места, такие как SEMANTIC_HOME и SEMANTIC_WORK, и использует эти данные для прогнозирования будущих пунктов назначения и соответствующей персонализации результатов.</p>
<h2>Понимание запросов: раскрыты возможности расширения запросов и оценки в реальном времени</h2>
<p>Еще один заметный прорыв касается механизма расширения запросов Google и загадочного уровня оценки в реальном времени.&nbsp;</p>
<p>Используя метод, который мы сохраним в тайне, мы зафиксировали, как преобразуются ваши запросы:</p>
<ul>
<li>Например, в &laquo;велосипедном туре по Франции&raquo; &laquo;велосипедный тур&raquo; мгновенно превращается в объединенную биграмму &laquo;cyclingtour&raquo; и разветвляется на &laquo;велосипед&raquo;, &laquo;велосипед&raquo; и &laquo;поездки&raquo;.</li>
<li>Появляются специальные маркеры, такие как iv;pи iv;d.<br>iv;pдля дословных точных совпадений.<br>iv;dдля лингвистических производных.</li>
</ul>
<h3>Географическая разведка</h3>
<p>Для запроса типа &laquo;маникюрный салон Форт-Лодердейл 17-я улица&raquo; система:</p>
<ul>
<li>Картографирует категории ( geo:ypcat:manicuring) и коды зон ( geo;88d850000000000).</li>
<li>Расширяет варианты адресов.</li>
<li>Переводит определенные термины &laquo;на лету&raquo;, когда ваше местоположение предполагает наличие местных намерений, даже если это не ваш язык по умолчанию.</li>
</ul>
<p>Эти результаты подтверждают, что архитектура 2024 года подверглась утечке.</p>
<ul>
<li>GWS &rarr; Superroot &rarr; Служба понимания запросов (QUS) &rarr; QBST все еще работает.</li>
<li>Продолжающиеся эксперименты, такие как GwsLensMultimodalUnderstandingInQusUpstream и QusPreFollowM1InQResS, выполняются.</li>
</ul>
<h3>Оценка терминов в реальном времени</h3>
<p>Та же утечка раскрывает оценочную сетку, в которой каждый термин получает от 0 до 10 баллов за URL:</p>
<ul>
<li>Стоп-слова игнорируются.</li>
<li>Термины заголовка приносят бонусы.</li>
<li>Названные сущности стабильно набирают максимальные баллы.</li>
</ul>
<p>Это соответствует документированному процессу Google Salient Terms &ndash; такие контекстно-взвешенные показатели, как virtualTf, idf и значимость, уточняют лексикон.&nbsp;</p>
<p>Эти лексические оценки не определяют окончательный рейтинг.&nbsp;</p>
<p>NavBoost, актуальность и другие факторы играют решающую роль, но они показывают, как запросы интерпретируются и оцениваются в режиме реального времени.</p>
<p>Представленная информация получена исключительно из общедоступных источников без обхода контроля доступа или взлома. Она публикуется исключительно в ознакомительных целях.</p>

Краткое название: Секреты поисковой системы Google: 1200 экспериментов, ИИ-агенты

Полное название Секреты поисковой системы Google: 1200 экспериментов, ИИ-агенты и сущности

Активен Редактировать название и описание

Название

Стандартный редактор Смотреть

Полное название и описание

Полное название (Заголовок)

Описание

Как правило описание должно иметь около 150 знаков. Оно используется для заполнения мета-тега Description веб-страницы.
Сейчас используется - 0 символов

Описание скопировано!

Описание вставлено!