Пошукова система Google з моменту свого створення в 1998 році кардинально змінилася, пройшовши шлях від простого пошуку за ключовими словами до складних алгоритмів, що використовують штучний інтелект (ШІ). Ця еволюція відображає прогрес у технологіях обробки даних, машинному навчанні та розумінні людських запитів. Сьогодні Google не просто шукає, а передбачає, аналізує та пропонує персоналізовані результати.
Еволюція пошуку в Google: від ключових слів до штучного інтелекту
Google, створений Ларрі Пейджем і Сергієм Бріном, з’явився як пошукова система, що використовувала алгоритм PageRank. Цей алгоритм оцінював вебсторінки за кількістю та якістю зворотних посилань, вважаючи їх показником релевантності. Користувачі вводили ключові слова, а Google видавав список сторінок, ранжованих за PageRank. На цьому етапі пошук був простий: точність залежала від відповідності слів у запиті до тексту на сторінках, без розуміння контексту чи семантики.
2000-2003: Перші кроки до розширення функціоналу
На початку 2000-х Google почав додавати нові функції, такі як пошук зображень (2001) і Google News (2002). У 2003 році з’явилася система Google AdWords, яка використовувала ключові слова для таргетованої реклами. Алгоритми все ще базувалися на текстовій відповідності, але Google почав індексувати більший обсяг даних, включаючи PDF-файли та мультимедіа. Пошук залишався прив’язаним до точного збігу слів, але з’явилися перші спроби аналізувати популярність запитів.
2010: Пошук стає персоналізованим
У 2010 році Google запровадив персоналізацію результатів, враховуючи історію пошуку користувача та геолокацію. Алгоритм почав використовувати більше даних про поведінку, наприклад, які сайти користувач відвідував раніше. Це був перший крок до розуміння намірів, хоча ключові слова все ще домінували. У цей період з’явилися функції автодоповнення (Google Suggest), які передбачали запити на основі популярних пошукових фраз.
2012: Knowledge Graph і семантичний пошук
У 2012 році Google представив Knowledge Graph – базу знань, яка дозволяла пошуковику розуміти зв’язки між об’єктами, а не лише шукати за словами. Наприклад, запит “Леонардо да Вінчі” видавав не лише посилання, а й коротку біографію, пов’язані факти та зображення. Це ознаменувало перехід до семантичного пошуку, де Google намагався зрозуміти контекст і значення запиту, а не просто збіг слів.
2015: RankBrain і перші кроки ШІ
У 2015 році Google запустив RankBrain – алгоритм на основі машинного навчання, який став частиною основного алгоритму Hummingbird. RankBrain аналізував запити, щоб краще розуміти їхній намір, особливо для неоднозначних чи нових запитів (близько 15% щоденних пошукових запитів). Наприклад, запит “фільми про космос” RankBrain міг інтерпретувати як потребу в рекомендаціях, а не просто списку сторінок із цими словами. Це був перший значний крок до інтеграції ШІ в пошук.
2019: BERT – розуміння природної мови
У 2019 році Google представив BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), модель ШІ для обробки природної мови. BERT дозволяв пошуковику розуміти контекст слів у запиті, аналізуючи їх у зв’язці, а не окремо. Наприклад, запит “як дістатися до Києва без машини” враховував слово “без”, щоб виключити результати про поїздки на авто. BERT вплинув на 10% усіх пошукових запитів, значно покращивши точність для складних і розмовних запитів.
2022: MUM і багатозадачний пошук
У 2022 році Google анонсував MUM (Multitask Unified Model), ще потужнішу модель ШІ, яка могла обробляти текст, зображення та відео одночасно. MUM дозволяв відповідати на складні запити, наприклад, “порівняй Карпати та Альпи для походу” з урахуванням візуальних і текстових даних. Це дало змогу Google видавати не лише текстові результати, а й мультимедійні рекомендації, інтегруючи пошук із Google Lens і іншими інструментами.
2023-2024: Search Generative Experience (SGE) і
ШІ-відповіді У 2023 році Google запустив Search Generative Experience (SGE), інтегруючи генеративний ШІ у пошук. Замість списку посилань користувачі отримували прямі відповіді, згенеровані ШІ, із короткими поясненнями та посиланнями на джерела. Наприклад, запит “як приготувати борщ” міг видавати покроковий рецепт прямо в результатах пошуку. У 2024 році SGE розширився, додаючи інтерактивні елементи, як-от чат-боти для уточнення запитів, і став доступним у 120 країнах, включаючи Україну.
2025: ШІ як основа пошуку
На липень 2025 року Google активно використовує ШІ для створення персоналізованих і контекстно-залежних результатів. Генеративний ШІ, інтегрований у пошук, тепер може відповідати на складні питання, аналізуючи наміри користувача, його мову та навіть культурний контекст. Наприклад, запит “традиції Різдва в Україні” видає не лише статті, а й інтерактивні гайди, відео та історичні факти, адаптовані до регіону користувача. Алгоритми ШІ також борються з дезінформацією, перевіряючи джерела на достовірність.
- Сайт Google - https://www.google.com/
- ШІ Гугла - https://gemini.google.com/