Google è impegnata in vari fronti della ricerca e dei prodotti AI e anche il suo servizio di punta, il motore di ricerca – pilastro dell’impero pubblicitario digitale di Big G che genera ricavi pari a oltre 220 miliardi di dollari (2022) – , è sempre più potenziato da funzioni e tecnologia AI. Search Generative Experience si avvale di una varietà di LLM, compresa una versione avanzata di MUM e PaLM2. Al momento del lancio, era accessibile soltanto negli Stati Uniti e in lingua inglese, da desktop tramite Google Chrome e mobile attraverso app iOS e Android. Dopo aver incluso Giappone e India, nel mese di novembre 2023, la sperimentazione è stata allargata a 120 paesi e a sette diverse lingue (inglese, coreano, indiano, indonesiano, giapponese, portoghese e spagnolo).
Introduzione a Google SGE Search Generative Experience
Big G da tempo utilizza l’AI per far progredire e raffinare la ricerca su Internet nella più generale ottica di portare i vantaggi dell’AI in tutti i suoi prodotti.
Nel 2019, grazie all’impiego del modello transformer Bert è stato possibile migliorare la qualità dei risultati di ricerca. Essendo questa tecnologia in grado di comprendere le parole nel loro contesto e pertanto di consentire agli utenti di inserire query più lunghe per ottenere informazioni maggiormente consone alle richieste effettuate.
In seguito, Google si è avvalsa di MUM (Multitask Unified Model), un modello ancora più potente di Bert, multilingue e multi-modale favorendo una migliore comprensione della search e aiutando a organizzare le informazioni in nuovi modi.
Se si cerca con parole chiave, del resto, i sistemi AI comprendono che informazioni aggiornate e più recenti sono più utili rispetto a pagine più vecchie. I modelli linguistici servono, per di più, a capire in che modo pochi termini digitati nella casella di ricerca corrispondono ai contenuti più utili a disposizione e, correlando parole e intento dell’utente, si riescono a mostrare i contenuti più conformi, correggendo altresì eventuali errori e imprecisioni.
Quella dell’azienda fondata da Larry Page e Sergey Brin è una iniziativa che rientra nell’ambito dei test condotti da Google Labs. Nello specifico, è stato avviato un programma e creato un sito ad hoc (Search Labs) nel quale è possibile, per un numero ristretto di utenti, sperimentare e condividere feedback sulle nuove funzionalità AI di cui si dota il motore di ricerca.
La tecnologia alla base di Google Search Generative Experience (SGE)
Google SGE è basato su diversi LLM, tra i quali una versione avanzata di MUM e PaLM2. Utilizzando una molteplicità di modelli a vantaggio del set di funzionalità, si può ottimizzare e mettere in atto il fine-tuning dei modelli stessi, calibrandoli sulle esigenze specifiche degli utenti e aiutandoli durante il loro percorso di ricerca delle informazioni.
Google SGE è stato appositamente addestrato per svolgere task specifici in ambito search, come quello di individuare risultati web di alta qualità che corroborano le informazioni presentate nell’output. I modelli LLM lavorano peraltro in tandem con algoritmi e sistemi automatici di ranking del motore di ricerca. Vincolando Google SGE a determinati task, si è in grado di ridurre inaccuratezze e fenomeni di hallucination in cui incorrono i Large Language Models che producono contenuti non in linea con gli input dell’utente o di fantasia, vale a dire privi di riscontro con la realtà, cosa che ne mina l’affidabilità e potrebbe comportare rischi di non poco conto nelle applicazioni dell’AI.
Come funziona Google SGE
Tramite l’AI generativa chi usa Google SGE per navigare su Internet è in grado di :
• fare richieste più complesse e inserire testi più lunghi descrittivi
• ottenere più velocemente risultati appropriati, con link pertinenti per ulteriori approfondimenti
• avere a disposizione immediatamente risposte per veloci bozze di scrittura o immagini
• poter progredire nella ricerca più facilmente, attraverso la richiesta di follow-up conversazionali o suggerimenti per i passi successivi
Google SGE, come i sistemi di ranking, è progettato per non mostrare all’utente contenuti espliciti, offensivi, e di odio.
D’altra parte, standard di qualità ancora più elevati sono garantiti nella ricerca di argomenti cosiddetti YMYL (Your Money or Your Life), definiti nelle linee guida di Big G come contenuti di pagine web che hanno impatto su felicità e benessere di una persona.
Se opportuno, SGE mostrerà uno snapshot per dare una panoramica agli utenti dell’argomento cercato e che serve come punto di partenza per esplorare una più vasta gamma di contenuti. A corredo, ci sono link a risorse per verificare le informazioni e approfondire la ricerca su pagine di diverse testate, aziende, creatori o retailer, garantendo l’accesso a un vasto fronte di voci e fonti.
In questo senso, l’AI generativa rafforza un approccio che piace all’utenza nella prospettiva di attingere ad approfondimenti di una pluralità di punti vista, compresi forum e social media.
Google SGE permette anche con un semplice tap di rifare la ricerca in modo più approfondito senza riformulare la query. Il follow-up è utile per percorsi informativi complessi e in evoluzione. La tecnologia AI opera per comprendere quando si cerca qualcosa che è correlato a una domanda precedente e si riorganizza la ricerca per far sì che si rifletta meglio l’intento dell’utente.
Nella modalità conversazionale, gli utenti vedranno i link sotto SGE cambiare nel corso della conversazione con il sistema in modo da poter esplorare facilmente i contenuti più rilevanti su Internet.
Shopping Graph
L’AI generativa migliora anche le ricerca locale e quella collegata allo shopping. In quest’ultimo ambito, segnatamente, saranno evidenziati aspetti chiave e informazioni sui prodotti, così da permettere di prendere decisioni di acquisto più velocemente e più facilmente. Inoltre, grazie all’AI generativa saranno forniti snapshot per avere a disposizione un’ampia gamma di opzioni dei prodotti ricercati ma anche descrizioni aggiornate, recensioni, valutazioni, prezzi e immagini.
Informazioni così estese sono possibili in quanto SGE attinge a Shopping Graph, il data set di Google basato su tecnologia ML che contiene oltre 35 miliardi di schede di prodotto a livello globale, aggiornato in tempo reale, sorta di Knowledge Graph per gli acquisti online.
Immancabili anche gli annunci pubblicitari che rappresentano una fonte di introiti enorme per l’azienda di Mountain View, soprattutto via motore di ricerca.
In Google SGE la pubblicità continuerà a essere fondamentale e visualizzata in spazi dedicati che potranno essere distinguibili dai risultati di ricerca evidenziati dall’etichetta in grassetto nero “sponsorizzato”.
Esempi di utilizzo di Google Search Generative Experience (SGE)
Google fornisce esempi della SERP che compare agli internauti quando utilizzano il motore di ricerca potenziato dall’AI generativa.
Digitando una domanda come “cosa è meglio per una famiglia con bambini di meno 3 anni il Bryce Canyon o l’Arches National Park?” (“what’s better for a family with kids under 3 and a dog, bryce canyon or arches”) il motore di ricerca è in grado di rispondere con snapshot che offrono una panoramica di informazioni chiave e link di approfondimento.
Solitamente, si sarebbe costretti a suddividere la domanda per ottenere risultati consoni e soddisfacenti, cercando informazioni da mettere insieme come pezzi di un puzzle. Ma l’AI generativa può effettuare questo lavoro simultaneamente, aggregando le varie parti per produrre una risposta unica e pertinente.
In basso, compariranno, allo stesso tempo, suggerimenti per ulteriori passaggi e la possibilità di follow-up con domande già predisposte. Cliccandovi sopra, l’utente sarà indirizzato a una nuova modalità di conversazione con il sistema AI, di domanda in domanda, per nuovi approfondimenti.
Quanto allo shopping, cercando per esempio una bici adatta a un tragitto collinare, con l’AI generativa si ottiene uno snapshot che mette in rilievo i fattori principali del prodotto da considerare per l’acquisto. Contemporaneamente, verranno fornite immagini di varie tipologie corredate da immagini, descrizioni, prezzi, recensioni e valutazioni di molteplici fonti.
Circle to Search
Google ha introdotto inoltre nuove funzionalità di ricerca come Circle to Search e la possibilità con Google Lens di una nuova modalità di ricerca multipla (testo e immagini contemporaneamente) che aumenta l’interattività per l’utente via smartphone.
Nel primo caso, si potrà effettuare una ricerca semplicemente cerchiando, scarabocchiando o evidenziando una foto, un video o un testo per avere più informazioni senza cambiare app.
Quanto al secondo aspetto, nel momento in cui si punta qualcosa con la fotocamera e si carica una foto o uno screenshot verranno mostrati risultati con più approfondimenti grazie all’AI generativa. Facciamo un esempio : siete in un mercatino per acquistare cose usate e siete interessati da un gioco da tavolo mai visto. Ma il venditore non ha scatole o istruzioni che possono darvi ulteriori spiegazioni sul funzionamento. Ecco che allora può esservi d’aiuto la nuova tecnologia di Google. Basta scattare una foto del gioco e aggiungere o porre a voce la domanda “come si gioca” e si otterrà una ricerca approfondita veicolata dall’intelligenza artificiale generativa con tutti i dettagli e link sull’argomento.
Le funzioni sono state presentate per la prima volta durante l’evento Unpacked di Samsung all’inizio del mese di gennaio e arriveranno sullo smartphone Galaxy S 24 alla fine del mese e su dispositivi Android di fascia alta, tra cui Pixel 8 e Pixel 8 Pro.
Conclusioni
Big G ha avviato l’esperimento di Google SGE per rinnovare tramite l’AI generativa il suo motore di ricerca, leader incontrastato del settore su scala globale. L’iniziativa rientra in un più generale processo di trasformazione innovativa dei prodotti e dei servizi dell’azienda diretta da Sundar Pichai per mezzo dell’impiego della tecnologia AI.
Google ha da anni incorporato l’intelligenza artificiale nel motore di ricerca e l’utilizzo dell’AI generativa rappresenta un nuovo passo in avanti, mettendone alla prova però la validità dei progressi.
L’approccio della società di Mountain View, sotto questo aspetto, resta improntato alla cautela dovendo mantenere un equilibrio tra innovazione e affidabilità, dovuta alla qualità dei risultati che ha costituito un punto di forza finora difficilmente scalfibile dalla concorrenza.
