Pomysł na stworzenie i rozwijanie wyszukiwarki wydaje się prosty – użytkowniczki i użytkownicy wpisują pytania, a Google znajduje odpowiednie wyniki. Jednak jego zrealizowanie wymagało pokonania wielu technicznych przeciwności, a rozwój technologii stojącej za rozwojem wyszukiwarki to ciągły proces, zwłaszcza w obliczu ciągle ewoluującej rzeczywistości. Przyjrzyjmy się więc przełomowym zmianom technologicznym wprowadzanym w ramach tworzenia i ulepszania wyszukiwarki Google. 

Informacje muszą być nie tylko uporządkowane na podstawie trafności względem zapytania, ale także ich potencjalnej przydatności i wiarygodności. To podejście od samego początku było cechą wyróżniającą Google. Nasz algorytm PageRank brał pod uwagę nie tylko zgodność słów na stronie, ale także linki do poszczególnych witryn, aby określać, które strony były ważne lub wiarygodne.

Wraz z ewolucją internetu i rozwojem technologii optymalizujemy również naszą technologię. Na przykład ze względu na coraz częstsze pojawianie się w internecie informacji wprowadzających w błąd, opracowaliśmy sposoby zapobiegania rozprzestrzenianiu się takich treści. Analizujemy obszary tematyczne, które mogą być szczególnie narażone na nierzetelne informacje, takie jak teorie spiskowe czy nieprawdziwe informacje medyczne. Dostosowujemy działania naszego algorytmu, tak aby w takich sytuacjach brał pod uwagę wiarygodność informacji. 

Aby mieć pewność, że nasze rozwiązania odpowiadają na zmieniające się potrzeby i oczekiwania użytkowników, każdego roku przeprowadzamy setki tysięcy testów jakości. Z myślą o utrzymywaniu przydatności wyników regularnie wprowadzamy duże zmiany w naszych systemach nazywane aktualizacjami podstawowymi, a także bardziej specjalistyczne ulepszenia, takie jak aktualizacje dotyczące przydatnych treści. 

Niektóre aspekty związane z jakością informacji stale się zmieniają i wymagają nowatorskiego podejścia. Na przykład jednym ze znanych problemów są luki informacyjne („data voids”), czyli obszary, w których brakuje informacji wysokiej jakości. Opracowaliśmy sposoby wyświetlania powiadomień o tematach, które szybko się zmieniają lub w przypadku których nie mamy wystarczającej pewności co do jakości wyników. W ten sposób ostrzegamy użytkowników, że powinni dokładniej sprawdzać wyniki wyszukiwania. Zainwestowaliśmy także w inne narzędzia zwiększające kompetencje informacyjne, które ułatwiają sprawdzanie źródeł i uzyskiwanie odpowiedniego kontekstu w celu weryfikacji wyników. 

Analiza informacji, a zwłaszcza interpretowanie znaczenia zapytań użytkowników od wielu lat jest osią naszej pracy. Na początku działanie naszych systemów było oparte głównie na prostym dopasowywaniu słów. Jednak w przypadku tego rozwiązania bardzo ważna była kwestia pisowni. Kiedyś wpisanie wyszukiwanego hasła z literówką powodowało znalezienie tylko stron, na których był taki sam błąd pisowni. Aby rozwiązać ten problem, dodaliśmy do wyszukiwarki nasz pierwszy system uczący się. 

Z czasem nasze systemy stały się znacznie bardziej zaawansowane i zaczęły lepiej interpretować synonimy oraz kontekst słów. Przełomowe rozwiązania, takie jak Graf wiedzy, pozwoliły nam zrozumieć relacje między ludźmi, miejscami i przedmiotami. Na przykład wyszukiwanie nowego popularnego filmu spowoduje wyświetlenie dodatkowych informacji o jego długości i obsadzie, a także repertuar kin znajdujących się w najbliższej okolicy oraz linki do stron, na których można kupić bilety. 

Duże modele językowe, takie jak BERT, opracowywane przez zespół ds. badań w Google, pozwoliły nam dokonać znaczących postępów w zakresie interpretowania zapytań w języku naturalnym. Dzięki temu możemy dostarczać trafniejsze wyniki wyszukiwania w różnych językach używanych na całym świecie. Modele tego typu mogą wykorzystywać informacje związane z jednym z języków i stosować je w przypadku innych języków – w ten sposób możemy oferować lepsze wyniki w wielu językach obsługiwanych przez wyszukiwarkę. Opracowaliśmy też narzędzia takie jak Tłumacz Google, aby ułatwić przełamywanie barier językowych między ludźmi i pomóc użytkownikom zrozumieć więcej informacji z całego świata. 

Najnowsza technologia generatywnej sztucznej inteligencji i duże modele językowe pomagają nam w ulepszaniu wyszukiwarki dzięki obsłudze nowych rodzajów pytań i zmianie podejścia do porządkowania informacji. Obecnie eksperymentujemy z używaniem generatywnej AI w wyszukiwarce w ramach Search Labs. W miarę wyników tego eksperymentu, szybko aktualizujemy sposoby wyszukiwania i zwiększamy wygodę korzystania z wyszukiwarki.