提出後續問題

已發表: 2023-07-15

Google SGE 中的“詢問後續”問題是什麼？

在谷歌新的人工智能驅動的搜索生成體驗（SGE）中，新的問答SERP正在出現；例如“詢問後續情況”。

只需單擊“詢問跟進”按鈕或快照下建議的後續步驟之一即可。此功能使您能夠提出有關您的主題的任何下一個問題。 SGE 已經有了您初始查詢的背景參考，因此它將根據上下文進行回答。（除非您點擊“重置”來啟動新的查詢線程。）

在 Google 上搜索的人並不總能在第一個顯示頁面上找到他們想要的內容。 SGE 的對話模式旨在回答與初始查詢相關的後續問題。它的“記憶”保留了原始問題的上下文，因為它可以讓您通過附加查詢來優化搜索。

Google SGE 中的“詢問後續”問題是什麼？
Google 的 SGE 是一種對話式搜索模式
多模式問答功能
Google 的 SGE 交互式問答序列方法
- 後續問題的含義和使用示例
- 問答系統的語義匹配應用
- 谷歌的 SGE 尋求提供高度相關的人工智能答案
問答 SERP 的重要性與日俱增
谷歌的詢問後續功能背後可能有專利
巴德和 SGE 讓您“構建”後續問題
內容營銷人員關於“詢問後續”包容性的提示
摘要：利用“詢問後續行動”（問題）

Google 的 SGE 是一種對話式搜索模式

我將在這裡展示我的邏輯，解釋為什麼新的“詢問後續行動”具有如此豐富的潛在客戶開發機會。

搜索引擎優化是一個複雜的領域，工程、解決技術問題的能力、創造力、內容創建、業務策略和科學需要協同工作。谷歌長期以來一直是一個“搜索答案引擎”。是的，我故意把“經營策略”放在這裡。事實上，SEO 是業務開發人員。事實上，SEO 是讓您的業務出現在新買家面前的最佳投資。由於大多數人的購買都是從某種形式的 QA 研究開始的，因此在早期階段贏得 SERP 的存在至關重要。

Google 搜索並不總是在第一個查詢後結束。 SGE 的對話模式旨在回答後續問題，能夠更好地弄清楚您的搜索意圖。您可以通過點擊“詢問後續行動”或快照下建議的後續步驟之一來進入 SGE 的對話模式。

以下是谷歌對其“詢問後續”功能的解釋：

“人們可以點擊‘要求跟進’或點擊快照下建議的後續步驟之一。這將啟動新的對話模式，他們可以自然地向 Google 詢問更多有關他們正在探索的主題的信息。
例如，SGE 並不是以第一人稱方式做出回應，我們對模型進行了微調，以提供客觀、中立的回應，並與網絡結果相證實。” – SGE、Google 概述^[1]

我覺得有趣的是，該文件預計其人工智能答案將“提供客觀、中立的回應”。意思是，一種對話語氣，也是“與網絡結果證實的”。也許，稍後，這意味著它的人工智能算法將旋轉自己的混合搜索響應。也許覺得沒有必要鏈接到答案的原始來源。我們拭目以待。

需要直觀地了解此按鈕的用途嗎？想想你如何“堆疊”一些東西，比如在亞麻壁櫥裡的毛巾。此按鈕可讓您“堆疊”更多搜索查詢並獲得更多經過高度過濾的信息。它會觸發 Google 的人工智能功能，智能地結合您的問題，根據上下文給出未來的答案。其目的是節省搜索者的時間。

多模式問答功能

谷歌在人工智能文本生成方面的進步對問題答案對有了更好的概念化。

到目前為止，在 Google 搜索實驗室中，我們看到了它無縫結合文本和視覺效果以回答涉及多種數據類型的問題的能力。接下來可能會推出的 Gemini 項目可以輕鬆總結 QA 信息。它能夠結合多種類型的數據來產生它認為是最好的答案。這也可以為其提供複雜或模糊查詢的後續問題選項。

這符合 Google 為搜索者的問題提供最佳答案的承諾。對於許多利基市場，存在大量“People Also Ask QA”選項。保險領域的 PAA SERP 非常豐富。通過 QA SERP 中的大量用戶交互，這使得搜索技術減少對關鍵字的依賴，並更好地理解查詢的語義。

搜索引擎提供答案。他們如何使用人工智能正在迅速改變他們理解和分類查詢的能力，以便動態生成準確的答案結果。要超越競爭性搜索引擎，需要更先進的技術，以提供最佳的問答搜索體驗。

什麼是 Google 答案快照？

SGE利用人工智能對用戶的多角度查詢生成獨特的響應。它同時從多個來源獲取信息。谷歌稱其為快照。

您可以控制有機會包含在 Google SGE 快照中的網絡內容。

“在適當的時候，SGE 將展示人工智能驅動的快照，幫助人們快速了解概況，其中包括需要考慮的因素以及相關見解和信息的有用綜合。這些快照是人們可以探索網絡上各種內容和觀點的起點。” –生成式 AI 搜索的新方法：SGE 概述

“我們相信每個人都會從充滿活力的內容生態系統中受益。關鍵是網絡出版商可以選擇和控制其內容，並有機會從參與網絡生態系統中獲取價值。然而，我們認識到現有的網絡發布者控件是在新的人工智能和研究用例之前開發的。” –網絡內容不斷發展的選擇和控制的原則性方法，Google，2023 年 6 月^[2]

Google 的 SGE 交互式問答序列方法

長期以來，人們向搜索引擎提出問題已經很自然了。語音搜索已經形成了對話式查詢的新方法，而谷歌搜索正在以類似的方式做出回應。 SGE 的“詢問後續”功能讓我們可以一睹未來對話式答案。

在預算有限的情況下進行內容營銷的最佳方法是有效投資於常青內容。每月發布一篇出色的內容可能比讀者瀏覽 10 篇內容更有效，而且重複閱讀不會帶來任何附加價值。如果您有效地回答了受眾的問題，Google 可能會將您的內容（帶有源鏈接）提取到其 SERP 中。這可能是 Google 的知識圖問答功能、答題卡或為搜索者提供的幾種答案 SERP 格式之一。

交互式問答 (IQA) 需要智能代理在動態的對話環境中做出響應，以收集回答問題所需的信息。我們從自然語言處理的 BERT 模型中了解到 Google 搜索的發展方向。

計算語言學協會於 2022 年 7 月發布了一份摘要，我閱讀了該摘要，並幫助形成了我對 QA 內容策略的看法。

“BERT 模型在評估過程中獲得了比足夠信息得分更高的 QA 準確度，這表明跨越多個狀態的上下文窗口有利於 QA 準確度。在訓練過程中，BERT 模型在離線軌跡集上的問答方面取得了近乎完美的分數。” – 基於文本的遊戲中問答的序列建模方法

Google 需要大量內容來訓練其大型語言模型 (LLM)。它們建立在 Bert 算法之上。它依靠網絡上的特殊內容來“餵養”這些語言模型。這意味著不僅為搜索引擎創建有價值且引人入勝的內容，而且最重要的是為使用搜索提出問題的人類讀者創建內容。

後續問題的含義和使用示例

我喜歡劍橋英語語料庫中的這些示例，它們說明了後續問題如何有用以及為什麼您的內容應針對這些問題進行優化。這說明了為什麼谷歌可能會在其高級搜索技術中引入此功能。

– 此外，包括後續問題可以提高結果的準確性。
– 因此，通過添加後續問題可以提高效率。
– 此外，包含後續問題可以提高結果的準確性。
– 在每個刺激句子呈現之後，受試者被問到一個後續問題，該問題根據所提供的訓練條件而有所不同。
– 我們從一個基本示例和一個後續問題開始，這些問題有助於激發大部分材料的後續內容。 （來源：劍橋英語語料庫的 Follow Up Question 文章^[3] ）

閱讀或下載 Google 的使用生成式 AI 進行搜索的新方法 PDF 以了解更多信息。谷歌 Bard AI 似乎正在與其新興的 SGE 同步發展。每天都會有新的公告出現。這使它成為一次快速而令人興奮的學習冒險。

谷歌的 SGE 尋求提供高度相關的人工智能答案

谷歌正在測試其 SGE 答案，看看用戶是否點擊訪問網站以獲取更多信息。目前，獨特的關鍵字在其提供的人工智能答案中顯示不同的格式和詳細程度。在 SGE 全面推出之前，哪些利基市場將受到 SGE 打擊最嚴重的問題仍然存在。在不利用人工智能的情況下，谷歌面臨著如何高效地回答長尾查詢的挑戰。

法學碩士和生成人工智能已經解決了這個問題的大部分。他們通過可信的傳統網絡搜索結果獲取 SGE 結果，以提高人工智能答案的相關性、準確性和事實核查。我們發現這種情況尤其發生在信息查詢中。有效的內容提供了他們想要的以客戶為中心的答案。換句話說，頁面搜索引擎優化很大程度上影響搜索者在 SERP 中點擊的內容。

除了為您的問題獲得量身定制的答案之外，SGE 搜索還將顯示它認為與您的查詢相關的圖像、鏈接和產品。您可以簡化或細化您的查詢，而無需自行考慮如何進行其他搜索。

問答系統的語義匹配應用

語義匹配是計算機科學中識別語義相關信息的技術。目前，深度學習領域最常見的語義匹配應用是問答系統（QA）、語義相關性和自然語言推理（NLI）。

他們每個人都可能在“詢問後續”問題功能背後的技術中發揮作用。我們知道，SGE 是一個實驗性的 Google 搜索引擎測試版項目，它使用人工智能來生成複雜問題的上下文答案。那麼，谷歌告訴我們什麼可以讓我們一睹其運作原理呢？以下是 Google Cloud 首席執行官 Thomas Kurian 的一句話，我覺得很有幫助。

“文本嵌入 API 是一個新的 API 端點，可讓開發人員基於文本或圖像的語義理解構建推薦引擎、分類器、問答系統、相似性匹配和其他復雜的應用程序”——在 Google I/O 上，生成式 AI 能夠工作，2023 年 5 月 10 日

問答 SERP 的重要性與日俱增

追踪谷歌申請並獲得的用於處理可能影響其不斷發展的問答功能的查詢變體的專利是一件很有趣的事情。由於 SGE 在運行時動態加載內容，因此它依賴於基於原始查詢和附加輸入實體的標記的經過訓練的生成模型。

2023 年 5 月 30 日授予的一項 Google 專利告訴我們一些我認為可能與此相關的事情。 “不是提供答案響應，而是生成多個‘後續’變體變體，以驗證對原始查詢的響應的準確性。”

其係統能夠為新穎、新、首次或尾部查詢生成查詢變體。 SGE的ask a follow up目前缺乏足夠的數據來進行此類查詢。但是，您/任何人發布的所有內容都可能在將來使用。谷歌希望將之前從未提出過的查詢減少 15%。其新的生成模型旨在通過利用神經網絡來預測生成哪些查詢變體，即使是不常見的查詢。

這是谷歌的另一篇文章，我也從中學到了很多東西——一種使用生成人工智能進行搜索的新方法——在搜索中獲取人工智能驅動的概述並詢問後續信息。

谷歌的詢問後續功能背後可能有專利

專利為谷歌SGE問答系統提供線索

由於 SGE 如此之新，我們可以從專利中找到其 QA 功能如何發揮作用的線索。

SGE 是一個問答系統，它從大量替代答案中選擇一個或多個結果以最好地匹配給定的查詢。畢竟，QA 搜索響應是信息檢索領域的關鍵技術之一。 Bard AI 和 SGE 嘗試改進考慮上下文語義信息的方法。

谷歌為 BERT 問答系統利用掩蔽技術所使用的預訓練語言模型申請了專利。 BigBird 建模的擴展上下文有利於各種 NLP 任務，如問答、摘要、長文檔分類等。 ^[5]

同樣有趣的是，Google 的Google 專利 US20110125734A1：問答生成在 2011 年 5 月發布後就被放棄了。然而， Google 專利 US9213748B1 為搜索查詢生成相關問題在 2015 年 12 月獲得授權後仍然有效。 ^[6]以下是我們的內容從中學習。

描述的用於識別搜索查詢的相關問題的方法：

從用戶設備接收搜索查詢。
獲取搜索引擎提供的搜索查詢的多個搜索結果，其中每個搜索結果標識相應的搜索結果資源。
確定每個搜索結果資源的一個或多個相應主題集合，其中搜索結果資源的主題集合是從導致用戶選擇識別搜索結果資源的搜索結果的先前提交的搜索查詢中選擇的。
使用主題集從問題數據庫中選擇相關問題。
將識別相關問題的數據傳輸到用戶設備，作為對搜索查詢的響應的一部分。

以下是 2023 年 5 月 30 日授予的最新專利申請的引述。

“生成模型是高效的，因為它可以用於基於將查詢標記應用於生成模型，並且可選地基於將附加輸入特徵應用於生成模型來主動生成查詢的變體。以這種方式，即使生成模型不是基於查詢來訓練的，也可以利用生成模型來生成任何查詢的變體。因此，生成模型可用於生成新穎查詢和所謂的“尾部”查詢（即，提交頻率和/或提交數量低於閾值的查詢）的變體。因此，可以更有效地處理查詢，因為更豐富的查詢輸入可以更有效地識別相關結果。” – Google 專利 US11663201B2：使用經過訓練的生成模型生成查詢變體

上述專利表明 Google 打算擴展其問答 SERP 和實體知識圖譜。

巴德和 SGE 讓您“構建”後續問題

Google 關於 Bard 對話進步的最新文章奠定了背景，“這就是我們創建 Bard 的原因：幫助您探索好奇心，增強您的想像力，並最終實現您的想法 -不僅僅是通過回答您的問題，而是通過幫助您以它們為基礎。”

我感興趣的是，這如何準確地描述了新的“詢問後續”問答功能。您可以在第一個問題的基礎上通過第二個問題進行完善，依此類推。

“固定和重命名對話：我們聽說您希望能夠重新訪問提示（查詢/問題），因此我們添加了新的方法來固定和重命名您與 Bard 的對話。現在，當您開始對話時，您將在側邊欄中看到用於固定、重命名和選取最近對話的選項。例如，如果您要求巴德幫助您比較夏季的戶外運動，您可以稍後重新查看這些提示。該功能現已支持 40 多種語言。” – Bard 的最新更新：更多功能、語言和國家/地區

全面推出後，SGE 可能會為此功能使用另一個按鈕名稱。看到這將會很令人興奮。但我們從其專利和聲明中得知，它正在打造更好的問答能力。最近，2023 年 7 月 7 日，它發布了一篇通過代碼生成進行模塊化視覺問答的文章。 ^[7]這與 SGE 的查詢答案已有的圖像豐富程度相符。

為什麼這對您很重要： SGE 是一種完全不同的搜索體驗。這種變化的 SERP 可能會影響您的付費結果和有機結果。這可能會導致您的排名、網絡流量、內容生成和廣告成本的波動。

最後，我將分享我使用 SGE 和 Bard AI 的一些個人想法。

內容營銷人員關於“詢問後續”包容性的提示

1. 建立您的 EEAT 並增加價值。 內容作者和搜索引擎優化主要依賴關鍵字加載的內容來定位算法而不是搜索者的需求，他們應該重寫這些頁面。作者應該依靠他們的個人經驗和專業知識。這是向受眾提供新見解並提供回答搜索者問題的全面內容的最佳方式。

2. 使用常見問題解答架構標記來豐富您的問答內容。如果您不熟悉創建自定義架構代碼，請嘗試使用 JSON-LD FAQ 代碼生成器。例如，您可以使用 AIPRM，這是一個用於 ChatGPT、Midjourney 等的 AI 提示市場。 ^[4]

3. 提前計劃內容創建並解決問答內容差距。雖然目前谷歌的搜索生成體驗或人工智能答案並不適用於跨行業的所有搜索，但未來將是廣闊的。目前提供人工智能生成答案的成本高於顯示傳統藍色鏈接的成本。正如穀歌已經縮短了顯示加載時間一樣，它可能會不斷發展以優化成本。它可能會選擇緩存人工智能答案來實現這一目標。

4. 定制 QA 對話以符合用戶需求。 使用子圖對特定受眾的問題提供具體的回答。通過這種方式，您可以根據用戶的相關需求定制傳統對話和人工智能生成的對話。

5. 進行持續的市場研究，以評估各種 SERP 功能的顯示方式。為“人們也搜索”(PASF) 和 PAA 生成的 AI 查詢變體當前顯示在 Google 的 SGE 實驗室中，但是，“詢問後續”功能位於這兩個功能之上。今天為明天準備 SEO 技術非常重要。我發現它很有趣並且充滿機會。

6. 成為人工智能的早期採用者。 谷歌推出 NotebookLM；它總結文件並回答問題。它以前被稱為 Project Tailwind，並於 5 月份的 I/O 上宣布。 Google 實驗室產品經理 Raiza Martin 和 Google 實驗室編輯總監 Steven Johnson 表示，其目的是讓您更深入地研究並“利用語言模型的力量和承諾與現有內容相結合，更快地獲得關鍵見解。”

它可以幫助您獲取文檔摘要、提出有關您上傳的文檔的問題、生成問答內容靈感的想法等等。 2023 年 7 月 12 日發布的 Google 博文只是眾多激勵和幫助那些渴望前進並最大限度發揮 SGE 潛力的人們的博文之一。 ^[8]

你我能等得起嗎？

我將引用今天收到的一封來自搜索引擎雜誌付費媒體編輯 Nicola Agius 的電子郵件中的簡潔聲明。 “對你工作的最大威脅不是人工智能，而是其他營銷人員已經找到瞭如何利用人工智能來發揮自己的優勢。”

下面是谷歌的另一句話。

“我們正處於第三次範式轉變之中。第一個轉變是互聯網的到來，帶來了信息和服務的革命。第二個是智能手機的普及推動了移動計算的爆炸式增長。如今，人工智能 (AI) 的進步有望為消費者和企業帶來更加深遠的變革。 –為什麼營銷人員必須對人工智能大膽、富有創造力和好奇，Kristen O'Hara，2023 年 6 月^[9]

摘要：利用“詢問後續行動”（問題）

您可以採取重要措施，使您的網站和數字品牌更加智能、更易於訪問。我們幫助客戶將他們的知識圖譜轉化為交互式對話，從而增強用戶體驗。今天，您可以為更有效的 SEO 實施鋪平道路，並利用“詢問後續”機會。

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資源：

[1] static.googleusercontent.com/media/www.google.com/en//search/howsearchworks/google-about-SGE.pdf

[2] blog.google/technology/ai/ai-web-publisher-controls-sign-up/

[3]dictionary.cambridge.org/example/english/follow-up-question

[4]forum.aiprm.com/t/seo-faqpage-schema-markup-json-ld-generator-through-live-crawling/38610

[5]analyticsvidhya.com/blog/2022/11/an-introduction-to-bigbird/和ai.googleblog.com/2021/03/constructing-transformers-for-longer.html

[6] Patents.google.com/patent/US20110125734A1/和patents.google.com/patent/US9213748B1/

[7] ai.googleblog.com/2023/07/modular-visual-question-answering-via.html

[8] blog.google/technology/ai/notebooklm-google-ai/

[9] thinkwithgoogle.com/marketing-strategies/automation/ai-in-marketing/