Il brevetto US11769017B1 di Google, intitolato “Generative Summaries for Search Results“, rappresenta un importante passo avanti nell’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nella generazione dei riepiloghi per i risultati di ricerca (SERP). Introdotto  il 26 settembre 2023, questo brevetto descrive l’utilizzo selettivo di un grande modello linguistico (LLM) per generare un riepilogo in linguaggio naturale in risposta a una query di ricerca​​​​.

Cosa sono i Large Language Model ?

I Large Language Model (LLM) rappresentano un’avanguardia nel mondo dell’intelligenza artificiale (AI), segnando un salto qualitativo nell’elaborazione del linguaggio naturale. Questi modelli, grazie alla loro avanzata tecnologia, aprono nuove strade per miglioramenti e automatizzazioni in svariati ambiti. La loro formazione avviene attraverso l’analisi di vasti volumi di testi, raccolti da una molteplicità di fonti, permettendo loro di apprendere e interpretare il linguaggio umano in modo sempre più preciso ed efficace.

Cosa svela il brevetto?

Il brevetto sottolinea l’importanza di processare contenuti aggiuntivi, oltre al contenuto della query stessa, utilizzando il LLM. Questo approccio mira a ridurre le inesattezze e a garantire che i riepiloghi siano né troppo specifici né troppo generici​​. Il brevetto è stato analizzato in dettaglio da Juan González Villa, il quale ha evidenziato che la tecnologia descritta nel brevetto corrisponde a ciò che si osserva e conosce oggi sulla Search Generative Experience (SGE) di Google​​.

🔴 BREAKING: Here’s Google’s patent behind Google’s SGE, their experimental search engine with AI generated results.

This patent was filed on March 20th, a few weeks before the first announcement and beta release of SGE.

Here’s how SGE works, according to the patent… 🧵⤵ pic.twitter.com/VqmX9Ef7Fs

— Juan González Villa (@seostratega) November 29, 2023

La tecnologia si basa su diversi passaggi fondamentali:

1. Ricezione di una query associata a un dispositivo client, che può essere inserita esplicitamente dall’utente o generata automaticamente in base al contesto.
2. Selezione di un insieme di documenti per i risultati di ricerca (SRD) in risposta alla query.
3. Elaborazione dei frammenti di contenuto degli SRD utilizzando un LLM per generare un output LLM.
4. Generazione di un riepilogo in NL utilizzando l’output LLM, sfruttando la robustezza dell’LLM pur limitandolo al contenuto degli SRD​​.

Tutto molto chiaro vero? Cerchiamo di capirci meglio…

Il sistema prevede anche un meccanismo di selezione dinamica tra diversi modelli generativi per ottimizzare precisione ed efficienza nella risposta alle query. Questo processo implica l’analisi della query per prevedere il modello più adatto e l’aggiunto di una considerazione del tipo e del contenuto prodotto dai risultati di ricerca per determinare il modello più appropriato da applicare​​​​.

Un elemento innovativo del brevetto è la possibilità di selezionare parti del riepilogo visivamente reso in NL, che sono supportate da un primo SRD. La selezione di questa parte può portare a un link corrispondente all’SRD, migliorando così la verifica e la tracciabilità delle informazioni​​. In pratica il sistema cerca di eliminare ambiguità e migliorare il processo di interpretazione delle Query di ricerca e non solo.

“NL” sta per “Natural Language”, ovvero linguaggio naturale. Questo termine si riferisce alla capacità del sistema di generare riepiloghi e risposte in un formato che imita il linguaggio umano, rendendolo facilmente comprensibile agli utenti.”

SRD Search Result Documents”. Questa sigla si riferisce ai documenti o alle pagine web che vengono selezionati come risposta a una query di ricerca. In pratica, gli SRD sono i risultati che il motore di ricerca identifica e propone come pertinenti alla domanda posta dall’utente. Nel sistema descritto dal brevetto, questi documenti sono analizzati e processati per generare riepiloghi in linguaggio naturale, migliorando la presentazione e la comprensibilità dei risultati di ricerca.

Inoltre, il brevetto introduce misure di fiducia per le varie parti del riepilogo prodotto. In tal modo è possibile identificare diversi “colori ” che riflettono il grado di fiducia in quella sezione​​.

Il brevetto di Google introduce un approccio innovativo e sofisticato per la generazione dei riepiloghi nei risultati di ricerca. Attraverso l’uso di LLMs, la tecnologia descritta nel brevetto US11769017B1 consente di creare riepiloghi in linguaggio naturale che sono sia precisi che contestualmente ricchi, offrendo una nuova esperienza di ricerca agli utenti e aprendo nuove frontiere per i professionisti SEO.

Sarà davvero cosi? Sarà l’unico brevetto associabile a SGE? Lo vedremo nelle prossime puntate 🙂