Как Google планирует заменить статические веб-сайты страницами, генерируемыми ИИ на лету из «сырого» контента

Термины и определения

Generative Navigational Corpus (Генеративный навигационный корпус)

Новая структура веба, где контент, UI и ссылки генерируются динамически по мере навигации пользователя, а не извлекаются из статического корпуса.

Large Foundational Model (LFM) (Большая Фундаментальная Модель)

Ядро системы (включает LLM, LVM и др.), которое генерирует веб-страницы целиком или их отдельные блоки (текст, медиа, ссылки, макет) на основе интента и Seed Content.

Seed Content (Исходный/«Сырой» контент)

Необработанный контент (факты, мнения, медиафайлы), предоставляемый создателями. Не имеет законченной формы (например, статьи или веб-страницы).

Seed Content Corpus (Корпус исходного контента)

База данных, хранящая и индексирующая Seed Content.

Navigational Graph Model (Модель навигационного графа)

Модель, обученная на динамике навигации пользователей (Navigational Traces). Используется для предсказания следующих шагов пользователя и генерации релевантных ссылок.

Navigational Trace (Навигационный след)

Запись сессии пользователя; направленный граф, показывающий путь пользователя между ресурсами (узлами).

On-demand web page (Веб-страница по запросу)

Страница, сгенерированная LFM в реальном времени в ответ на Navigational Request.

Intent (Интент)

Цель пользователя. Может быть явным (Provided Query) или подразумеваемым (Inferred Query), выведенным из контекста навигации или URL.

Non-existent domain (Несуществующий домен)

URL, который не может быть разрешен службой DNS. Система использует его для вывода интента и генерации страницы вместо возврата ошибки.

Content Criteria Tags (Теги критериев контента)

Теги, используемые создателями для контроля того, *где* и *когда* может использоваться их Seed Content (например, ограничения по домену, вертикали, географии).

Content Generation Tags (Теги генерации контента)

Теги, используемые создателями для контроля того, *как* будет представлен их Seed Content (например, тон, стиль, макет, предпочтительные медиа).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Примечание: US20250094521A1 — это заявка на патент (Patent Application). Claims могут измениться в процессе рассмотрения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс работы системы.

1. Система получает навигационный запрос (navigation request), связанный с интентом (intent), от клиентского устройства.
2. Определяется исходный контент (seed content), связанный с этим запросом.
3. Используется Large Foundational Model для генерации веб-страницы на основе seed content, навигационной модели (navigation model) и интента.
4. Сгенерированная веб-страница предоставляется клиентскому устройству.

Claim 3 и 4 (Зависимые): Детализируют процесс динамической навигации.

LFM генерирует не только контент страницы, но и ссылки, представленные заголовками и сниппетами (Claim 3). Когда пользователь выбирает сгенерированную ссылку, система определяет новый seed content, связанный с ней, и генерирует вторую веб-страницу, используя подразумеваемый запрос (inferred query), основанный на выбранной ссылке (Claim 4). Это создает непрерывный генеративный опыт навигации.

Claim 5 (Зависимый): Описывает механизм контроля доступа к контенту.

Seed content включает теги. Процесс определения контента включает проверку того, разрешает ли тег использование данного seed content для текущего навигационного запроса.

Claim 6 и 7 (Зависимые): Описывают персонализацию формата и структуры.

Система может генерировать разные веб-страницы (с разной структурой) из одного и того же seed content для разных пользователей, основываясь на их характеристиках (Claim 6). Генерация учитывает seed content, навигационную модель, интент и характеристики пользователя (Claim 7).

Claim 8 (Зависимый): Вводит концепцию генерации для несуществующих доменов.

Навигационный запрос может быть связан с non-existent domain (доменом, не существующим в DNS). Система все равно обработает запрос и сгенерирует страницу.

Claim 16 (Независимый пункт): Описывает процесс управления исходным контентом.

1. Получение seed content.
2. Ассоциирование с ним тегов (content generation tag или content criteria tag).
3. Индексирование seed content.
4. Использование seed content для генерации веб-страницы по запросу, основанному на навигационном запросе, связанном с non-existent domain.
5. Предоставление веб-страницы.

Где и как применяется

Этот патент описывает не модификацию существующей архитектуры поиска Google, а предлагает новую, самодостаточную архитектуру для генеративного браузинга. Она заменяет или дополняет традиционные этапы поиска.

CRAWLING и INDEXING (Новая интерпретация)
Традиционное сканирование и индексирование готовых страниц заменяется приемом, обработкой и индексированием Seed Content. Создатели загружают сырой контент и теги в Seed Content Corpus. Индексирование, вероятно, включает создание векторных представлений (embeddings) для обеспечения быстрого поиска в латентном пространстве.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Критически важный этап. Система должна точно определять Intent пользователя на основе разнообразных сигналов: явных запросов, контекста текущей навигации (Navigational Trace) или даже попыток перехода на Non-existent domains.

RANKING (Retrieval/Извлечение)
Вместо ранжирования документов система выполняет этап «ранжирования и извлечения» (rank-and-retrieve) для идентификации наиболее релевантного Seed Content. Патент предполагает использование механизма релевантности, который отображает подразумеваемый запрос и seeds в общее латентное пространство и вычисляет расстояние (например, метод ближайших соседей — Neural Matching).

GENERATION (Новый этап, заменяющий традиционный Rendering/SERP formation)
Это основной этап работы системы. LFM принимает извлеченные seeds, интент и предсказания от Navigational Graph Model. Затем модель генерирует весь презентационный слой: макет страницы, текст, медиа и ссылки для дальнейшей навигации.

Входные данные:

• Навигационный запрос (URL или запрос).
• Интент (выведенный или явный).
• Контекст устройства (тип, размер экрана).
• Данные пользователя (предпочтения, характеристики – с разрешения).
• Seed Content Corpus и Navigational Graph Model.

Выходные данные:

• Полностью сгенерированная веб-страница (On-demand web page), включающая контент, UI и ссылки.

На что влияет

Патент описывает универсальную инфраструктуру, которая потенциально влияет на все типы контента, запросов и ниш. Это не специфический алгоритм ранжирования, а новый способ организации и доставки информации в вебе.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется всякий раз, когда пользователь взаимодействует с этой Generative Navigation System.
• Триггеры активации:
  • Явный запрос пользователя в этой системе.
  • Навигация на реальный домен, который поддерживается этой системой (URL маппится на Seed Content, а не на статический файл).
  • Навигация на Non-existent domain (система перехватывает запрос вместо ошибки DNS).
  • Выбор сгенерированной ссылки в рамках текущей генеративной сессии.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка навигационного запроса

1. Получение запроса и интента: Система получает навигационный запрос. Определяется связанный с ним интент и, опционально, домен (реальный или несуществующий).
2. Определение исходного контента: Система ищет релевантный Seed Content в корпусе. Поиск учитывает интент, домен и проверяет Content Criteria Tags на допустимость использования контента. Также учитываются характеристики пользователя (с разрешения).
3. Генерация веб-страницы (LFM): LFM генерирует веб-страницу. Входные данные для LFM включают:
   • Извлеченный Seed Content.
   • Интент и контекст навигации.
   • Content Generation Tags (инструкции по стилю/формату).
   • Характеристики пользователя и устройства.
4. Определение следующих интентов и генерация ссылок: В рамках генерации страницы система использует Navigational Graph Model для предсказания следующих возможных интентов пользователя. LFM генерирует ссылки (включая заголовки и сниппеты) для этих интентов и встраивает их в веб-страницу.
5. Предоставление страницы и ожидание взаимодействия: Сгенерированная страница отправляется пользователю.
6. Обработка выбора ссылки: Если пользователь выбирает ссылку, система определяет, является ли она существующим статическим URL.
   • Если ДА (и система настроена на выход из генеративного режима): Происходит навигация на статический URL.
   • Если НЕТ (или ссылка является генеративной): Ссылка интерпретируется как новый интент, и процесс возвращается к Шагу 1, сохраняя контекст навигационного следа.

Процесс Б: Предоставление и индексация контента

1. Предоставление интерфейса: Система предоставляет интерфейс для создателей контента.
2. Получение контента: Создатель загружает Seed Content (сырой текст, медиа).
3. Ассоциация тегов: Создатель добавляет Content Criteria Tags (где использовать) и Content Generation Tags (как использовать). Система также может добавлять теги автоматически (например, на основе профиля создателя или домена).
4. Индексация: Система индексирует Seed Content на основе его содержимого и тегов, вероятно, создавая векторные представления для поиска в латентном пространстве.
5. Отслеживание использования: Система отслеживает, как часто и в каком контексте Seed Content используется для генерации страниц, для атрибуции и вознаграждения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует несколько ключевых типов данных:

• Контентные факторы (Seed Content): Сырые данные. Текст (без форматирования, параграфов или заголовков), медиа (изображения, аудио, видео), факты, мнения, описания продуктов/услуг.
• Структурные факторы (Tags):
  • Content Criteria Tags: Ограничения и разрешения на использование (домены, вертикали, география, чувствительность).
  • Content Generation Tags: Предпочтения по стилю, тону, макету, формату (статья vs комикс), инструкции по группировке с другим контентом.
• Пользовательские факторы (с разрешения): Характеристики пользователя (например, обобщенный уровень образования, интересы), предпочтения по типу контента (длинный, короткий, визуальный), тип устройства, географическое положение.
• Поведенческие факторы (Navigational Traces): Исторические данные о том, как пользователи перемещаются между контентом. Используются для обучения Navigational Graph Model.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не приводит конкретных формул, но описывает ключевые механизмы оценки:

• Relevancy Mechanism (Механизм релевантности): Используется для извлечения Seed Content. Описан как процесс отображения запроса (интента) и seeds в латентное пространство и вычисления функции расстояния (distance function) с использованием системы ближайших соседей (nearest-neighbor system). Это стандартный подход Neural Matching.
• Grounding (Проверка достоверности): Система использует наиболее релевантный Seed Content для проверки сгенерированной страницы на наличие галлюцинаций или контента, противоречащего исходным данным.
• Navigational Prediction (Навигационное предсказание): Выходные данные Navigational Graph Model, предсказывающие вероятность перехода к следующему узлу (интенту) на основе текущего узла, пользователя и запроса.
• Influence Weights (Веса влияния): Упоминаются в контексте вознаграждения создателей. Система, вероятно, рассчитывает веса, показывающие, насколько каждый использованный seed повлиял на финальный сгенерированный контент.

1. Видение полностью динамического веба, генерируемого ИИ: Патент предлагает радикальный отход от статического веба. В этой модели не существует заранее созданных веб-страниц; весь опыт (контент, дизайн, навигация) генерируется LFM в реальном времени.
2. Сдвиг от оптимизации страниц к оптимизации «сырой» информации: Ключевой единицей контента становится Seed Content (сырые факты, данные, мнения), а не готовая страница. Успех зависит от качества этой информации и её релевантности интенту пользователя.
3. Автоматизация и персонализация презентационного слоя: LFM берет на себя роль дизайнера, UX-специалиста и редактора, автоматически выбирая наилучший формат (статья, видео, комикс) и структуру в зависимости от контекста пользователя, устройства и интента.
4. Критическая роль понимания интента и навигационного моделирования: Система сильно зависит от способности точно интерпретировать Intent и предсказывать поведение пользователя с помощью Navigational Graph Model для генерации релевантных следующих шагов.
5. Встроенные механизмы контроля и монетизации для создателей: Патент предусматривает инструменты для создателей контента: Tags для контроля над распространением и стилем, а также систему вознаграждения, основанную на использовании Seed Content (Influence Weights).
6. «Несуществующие домены» как точки входа: Интересная концепция использования ошибок DNS (Non-existent domains) как сигналов интента для генерации контента, превращая тупики в новые возможности для навигации.

Стратегическое значение

Этот патент представляет собой потенциальный финальный этап перехода к генеративному поиску. Он подтверждает, что Google видит будущее, в котором ИИ не просто отвечает на вопросы (как SGE), но и активно строит всю среду потребления контента. Для SEO-специалистов это означает необходимость эволюции от оптимизаторов веб-сайтов к стратегам по управлению информацией и знаниями (Generative Engine Optimization). Экспертиза, уникальные данные и способность предоставлять их в формате, удобном для использования ИИ-системами, станут главными факторами успеха.

Best practices (это мы делаем)

Хотя эта система является концептуальной, SEO-специалисты должны подготовиться к подобному сдвигу парадигмы:

• Фокус на создании уникальных данных и экспертизе (E-E-A-T на уровне данных): Необходимо сосредоточиться на создании высококачественного, уникального и экспертного Seed Content. Поскольку LFM отвечает за презентацию, конкурентное преимущество будет у владельцев самой ценной исходной информации.
• Обеспечение фактической точности (Grounding): Seed Content используется системой для проверки достоверности (grounding). Предоставление точных, проверяемых фактов критически важно для того, чтобы контент был использован и не классифицирован как галлюцинация.
• Структурирование информации и Knowledge Graph: Представляйте информацию в чистом, структурированном виде. Активно работайте над представлением вашего бренда и контента как сущностей в Knowledge Graph. Сущности и их атрибуты являются идеальным Seed Content.
• Стратегическое использование тегов: Если система будет реализована, понимание и использование Content Criteria Tags (для контроля дистрибуции) и Content Generation Tags (для влияния на стиль и формат) станет ключевым навыком, заменяющим традиционную оптимизацию мета-тегов.
• Понимание векторного поиска (Neural Matching): Поскольку извлечение Seed Content основано на поиске в латентном пространстве, необходимо понимать, как создавать контент, который семантически близок к интенту пользователя, а не просто содержит ключевые слова.

Worst practices (это делать не надо)

• Применение традиционных SEO-тактик к Seed Content: Перенасыщение ключевыми словами, создание контента низкого качества или дублирование информации будет неэффективным, так как система оценивает семантическую ценность и достоверность сырых данных.
• Фокус на дизайне и техническом SEO сайта: В этой парадигме провайдеры контента не создают сайты. Тратить ресурсы на оптимизацию скорости загрузки, UX или crawl budget бессмысленно, так как LFM генерирует все это на лету.
• Создание поверхностного контента и рерайтинг: Контент, не содержащий уникальной ценности или фактов, не будет иметь ценности как Seed Content.
• Игнорирование контроля через теги: Неиспользование Tags приведет к тому, что LFM будет иметь полный контроль над тем, где и как используется контент, что может не соответствовать целям бренда.

Практические примеры

Сценарий 1: Эксперт по путешествиям предоставляет Seed Content

1. Действие: Эксперт по походам загружает Seed Content: набор сырых данных о конкретном маршруте (координаты, сложность, ключевые точки, опасности, личные наблюдения, фотографии).
2. Теги: Он использует Content Criteria Tags для вертикали "Путешествия" и географии "Скалистые горы". Использует Content Generation Tags, указывая предпочтение формальному тону и формату статьи.
3. Запрос пользователя: Пользователь переходит на besthikesinrockies.com (Non-existent domain). Система перехватывает запрос и выводит интент.
4. Генерация: LFM извлекает Seed Content эксперта. Для пользователя А (опытный походник) она генерирует детальную статью с картами и техническими данными. Для пользователя Б (семья с детьми) она генерирует визуальный гид с акцентом на безопасность и легкие участки, используя тот же Seed Content.

Сценарий 2: Новостное агентство и динамическая главная страница

1. Действие: Журналисты новостного агентства (например, "The Herald") постоянно загружают Seed Content о текущих событиях (факты, цитаты, видеофрагменты), ассоциируя их с доменом theherald.com.
2. Запрос пользователя: Пользователь заходит на theherald.com.
3. Генерация: Вместо статической главной страницы LFM генерирует персонализированный набор заголовков и сниппетов на основе доступного Seed Content и интересов пользователя.
4. Навигация: Пользователь кликает на сгенерированный заголовок. LFM генерирует полную статью на лету. По мере прокрутки LFM продолжает генерировать текст и предлагает ссылки на связанные темы, используя Navigational Graph Model.