Impacto de Google SGE sobre la búsqueda: ¿el fin de Google como canal de tráfico orgánico?

Nada volverá a ser lo mismo después de ChatGPT y la búsqueda de información tampoco. Google se prepara para incorporar la inteligencia artificial al buscador en lo que ha llamado Google SGE (Search Generative Experience). Esto afectará a la forma en que los usuarios buscan información en Internet. Con Google recopilando y presentando directamente la información solicitada, su papel como tradicional generador de tráfico orgánico de calidad queda en entredicho. En la presentación, veremos cómo Google está probando la integración de Google SGE en su buscador y cómo ello podría afectar a los distintos sectores e intenciones de búsqueda.

Transcript

1. Impacto de Google SGE
2. Índice 01 02 03 04 05 06 04 07 Qué es Google SGE Qué son y cómo aprenden los LLMs como chatGPT Anatomía de resultados SGE Cómo podría impactar Cómo podemos prepararnos Qué es un Knowledge graph y en qué se diferencia de los LLMs Qué hace diferente a Google SGE de chatGPT En qué cambia SGE los resultados de Google
3. Qué es Google SGE
4. ¿Qué es Google Search Generative Experience ( SGE ) ? Es una nueva forma de dar respuesta a las búsquedas de los usuarios combinando la potencia de los grandes modelos de lenguaje ( LLM ) como chatGPT con la capacidad de rastreo en tiempo real de un buscador como Google, para así mejorar la fiabilidad de las respuestas y citar los documentos que la avalan. Google Keynote ( Google I/O ‘23 )
5. ¿Qué es Google Search Generative Experience ( SGE ) ? Actualmente solo está disponible desde Estados Unidos, India y Japón. Es necesario contar con un perfil de Google autenticado desde un teléfono local. Para acceder desde fuera, debemos contar con un VPN que nos permita cambiar la IP.
6. Google SGE involucra dos conceptos clave LLMs + RAG SGE Grandes modelos de lenguaje ( Large Language Models) Generación aumentada por recuperación ( Retrieval-Augmented Generation) Experiencia de búsqueda generativa ( Search Generative Experience)
7. Qué son y cómo aprenden los LLMs como chatGPT
8. ¿Qué son los LLMs? Un LLM ( Large Language Model - gran modelo de lenguaje) es un tipo de modelo de inteligencia artificial diseñado para entender y generar lenguaje humano de forma automática. Básicamente, funciona como un cerebro artificial que procesa grandes cantidades de texto para aprender patrones y estructuras del lenguaje, y luego puede usar ese conocimiento para predecir y generar texto nuevo. Generative AI exists because of the transformer
9. ¿Qué tienen que ver los LLMs con chatGPT? ChatGPT es un tipo específico de LLM ( Large Language Model) llamado GPT ( Generative Pre- trained Transformer) que fue desarrollado por OpenAI. GPT es un modelo de lenguaje basado en la arquitectura Transformer, creada originalmente por Google, que utiliza redes neuronales para procesar grandes cantidades de texto y aprender a generar texto nuevo. ChatGPT aprende a partir del análisis e identificación de patrones en grandes conjuntos de datos (dataset) facilitados por terceras partes o disponibles públicamente online. Generative AI exists because of the transformer
10. ¿Cómo aprenden y se entrenan los LLM como chatGPT? Los conjuntos de datos utilizados para entrenar GPT 3.5 son: ‣ Common Crawl ‣ WebText2 ‣ Books1 ‣ Books2 ‣ Wikipedia De ellos, solo Common Crawl y Wikipedia tienen su origen directo en el rastreo de datos online. GPTBot es el User-agent de ChatGPT y se puede bloquear desde robots.txt.
11. Así aprenden Los LLMs fragmentan el texto en unidades básicas de información o tokens, que puede ser codificada. A continuación observan cuándo esas unidades se encuentran más o menos cerca de otras analizando grandes volúmenes de texto. El proceso genera un vector que almacena las probabilidades de encontrar esa palabra más o menos cerca de otras. Por último, los Transformers procesan no palabras aisladas, sino frases, párrafos o artículos enteros analizando las relaciones entre todas sus partes, por lo que al tener en cuenta el contexto, pueden comprender mejor el significado de cada palabra. Generative AI exists because of the transformer
12. ¿De dónde extraen la información? : WebText 2 WebText2 es un conjunto de datos propiedad de OpenAI obtenidos a partir del rastreo de sitios Web con más de 3 votos en Reddit, en el supuesto que el contenido de estos sitios es confiable y de calidad. La versión original de WebText contenía alrededor de 15 billones de tokens (unidad mínima de información) mientras que WebText2 es una versión extendida con 19 billones de tokens y es la que OpenAI ha utilizado para entrenar GPT 3 y GPT 3.5. El conjunto de datos WebText2 es privado y no está públicamente accesible. No obstante, existe una versión OpenWebText2 públicamente accesible donde se pueden consultar las URLs de origen de los datos. No se conoce qué user-agent utilliza WebText, de forma que no se puede bloquear su acceso via robots.txt o a nivel de servidor.
13. ¿De dónde extraen la información? : Common Crawl Common Crawl es un cojunto de datos creado por una entidad sin ánimo de lucro homónima. Common Crawl emplea un bot cuyo user-agent es CCbot/2.0 para rastrear contenido públicamente accesible online. CCbot respeta las directrices establecidas en el archivo robots.txt, así como en la meta CCbot, ofreciendo una vía para bloquear el rastreo o que pueda seguir los enlaces de una página. No obstante, bloquear CCbot ahora no significa que los contenidos rastreados anteriormente y que ya forman parte de su conjunto de datos vayan a ser eliminados. Solo estaríamos impidiendo el rastreo de nuevo contenido. Es importante notar que conjuntos de datos como Common Crawl son empleados por empresas publicitarias para categorizar contenidos y segmentar la publicidad que aparece en ellos. Bloquear el acceso de CCBot podría tener un impacto sobre algunas redes publicitarias.
14. ChatGPT y el rastreo en tiempo real Actualmente, ChatGPT no puede rastrear los contenidos online. Sus respuestas se basan en el entrenamiento a partir de conjuntos de datos recopilados hasta 2022. Sin embargo, ya existen plug-in para navegadores que permiten a sus modelos leer información directamente de sitios online, así como otras aplicaciones lanzadas recientemente. El modelo de ChatGPT implementado por Bing utiliza la información obtenida a partir de una búsqueda “tradicional” para resumir, sintetizar y extraer la información más valiosa a partir del contenido encontrado en esos resultados.
15. Qué es un Knowledge Graph y en qué se diferencia de los LLMs
16. ¿Que es un knowledge graph? Los grafos de conocimiento son un tipo de grafo. Los grafos son estructuras simples que utilizan nodos (o vértices) conectados por relaciones (o aristas) para crear modelos de alta fidelidad de un dominio. Building Knowledge Graphs
17. Knowledge graph: información en triples Torre Eiffel París Emmanuelle Macron France European Union es miembro de vive en capital de está en es un político de
18. Ventajas e incovenientes de los LLMs vs. los Knowledge Graphs Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap
19. Ventajas e incovenientes de los LLMs vs. los Knowledge graphs
20. Ventajas e incovenientes de los LLMs vs. los Knowledge graphs Qué es el IPC - Resultados de Google SGE Qué es el IPC - Resultado destacado ( Featured Snippet)
21. Qué hace diferente a Google SGE de chatGPT : RAG
22. ¿Qué es el Retrieval-Augmented Generation? La generación aumentada por recuperación ( RAG ) es un paradigma en el que se recopilan documentos y/o datos relevantes procedentes de un grafo del conocimiento a partir de la consulta de un usuario. Estos datos se añaden como pistas o datos fiables para crear automáticamente un prompt más preciso. De esa forma, mejora la fiabilidad de la respuesta del modelo de lenguaje ( LLM ) . Google ha aplicado a SGE este paradigma probablemente combinando distintos modelos propios: REALM, RETRO, RARR, y, más recientemente, FreshLLMs.
23. ¿Qué es el Retrieval Augmented Generation? Leveraging LLMs on your domain-specific knowledge base
24. ¿Qué es el Retrieval Augmented Generation? Using a Knowledge Graph to implement a DevOps RAG application
25. RAG : ventajas Mejora la precisión de la respuesta y evita en gran medida las “alucinaciones”.
26. RAG : ventajas Permite la atribución de la información a sus fuentes originales, así como enlazarlas para permitir al usuario indagar en mayor profundidad.
27. RAG : ventajas Evita la limitación de los LLMs a la fecha última de actualización de sus datos de entrenamiento.
28. RAG en Google Bard
29. Anatomía de resultados SGE
30. Anatomía de los resultados SGE
31. Anatomía de los resultados SGE Instantánea potenciada por IA ( AI-powered snapshot)
32. Anatomía de los resultados SGE Enlaces a resultados de referencia
33. Anatomía de los resultados SGE Carrusel de resultados
34. Anatomía de los resultados SGE Resultado creado a partir del contenido enlazado
35. Anatomía de los resultados SGE Preguntas de seguimiento (follow-up questions)
36. Anatomía de los resultados SGE Sobre este resultado
37. Anatomía de los resultados SGE
38. En qué cambia SGE los resultados de Google
39. ¿Cómo afecta? : SGE no disponible En algunos casos, no cambia nada en absoluto. Ni siquiera clicando en la opción Converse logramos un resultado SGE.
40. ¿Cómo afecta? : Mismos resultados En otros casos, al clicar en la opción Converse, nos presenta una página de resultados muy similar, aunque el orden de clasificación puede ser ligeramente distinto.
41. ¿Cómo afecta? : SGE no disponible A pesar de presentar la sugerencia de obtener resultados AI, la página resultante es la misma y el cuadro SGE no se muestra.
42. ¿Cómo afecta? : SGE generado Aunque inicialmente no se muestra el cuadro SGE en los resultados, podemos forzar su generación con el botón Generate. Los resultados orgánicos por debajo de SGE se mantienen idénticos respecto a la presentación inicial.
43. ¿Cómo afecta? : SGE parcialmente desplegado El panel SGE de presenta parcialmente desplegado. El usuario debe hacer click para terminar de desplegarlo. Los resultados orgánicos por debajo de SGE se mantienen idénticos respecto a la presentación inicial.
44. ¿Cómo afecta? : SGE desplegado de inicio En las últimas semanas no hemos podido identificar ninguna búsqueda donde los resultados de SGE se hayan mostrado desplegados de inicio en la página. Otros cambios apreciables en los últimos días es que la coloración de fondo de los resultados SGE se muestra mucho más suave y con un degradado que la hace casi imperceptible.
45. ¿Cómo afecta? : SGE puede hacer “pupa” a Google En las últimas semanas también se constata que Google no muestra el cuadro SGE en búsquedas de alta monetización, como “calcular coste del seguro del coche”. Esto a pesar de que Google ya ha anunciado que mostrará anuncios intercalados con los resultados orgánicos tras implementar el scroll infinito.
46. ¿A cuántas búsquedas afectará Google SGE? En un muestreo sobre 91.000 keywords con mezcla de búsquedas informacionales, transaccionales y locales, Michael King registró que Google presentaba el panel SGE en casi el 40% de las búsquedas. How Search Generative Experience works and why retrieval-augmented generation is our future
47. Qué tipo de consultas no resuelve Google SGE
48. Google SGE y temas YMYL Google SGE no muestra resultados para búsquedas relacionadas con “tu dinero o tu salud” ( Your Money, Your Life), ya que en este caso los resultados podrían tener un impacto sobre la salud física o financiera de los usuarios. Dado que el contenido generado por Google SGE no es una copia literal de ningún resultado externo, Google mismo sería el responsable legal de la exactitud o fiabilidad de la información mostrada, lo que en estos temas implica un gran riesgo. Las temáticas directamente afectadas son: Salud o seguridad física del usuario Seguridad financiera Sociedad en su conjunto: es decir, temas conflictivos o polémicos que pueden afectar a la estabilidad de la sociedad, la confianza en las instituciones públicas, etc.
49. YMYL Si la búsqueda implica un consejo financiero directo, Google SGE no muestra ningún resultado. Incluso cuando la búsqueda es más genérica, Google muestra un mensaje de exención de responsabilidad.
50. YMYL Para búsquedas financieras genéricas, Google SGE sí muestra resultados, aunque incluye el mensaje de exención de responsabilidad. Cuando la búsqueda se hace más concreta, Google SGE ya no muestra resultados.
51. YMYL En temas relacionados con criptomonedas, Google SGE no muestra resultados ni siquiera para búsquedas muy genéricas.
52. YMYL Ante búsquedas de consejo médico directo sobre tratamiento de adicciones, Google SGE tampoco muestra resultados, ni siquiera forzando con el botón Converse.
53. YMYL Ante búsquedas de consejo médico para adelgazamiento, Google SGE tampoco muestra resultados, ni siquiera forzando con el botón Converse. En este caso, la atribución del resultado entraña responsabilidades legales que Google prefiere evitar.
54. YMYL Google SGE tampoco muestra resultados cuando se pide consejo para decisiones políticas o al elegir un seguro médico para autónomos, por ejemplo.
55. YMYL Google SGE tampoco muestra resultados cuando se pide consejo para decisiones políticas o al elegir un seguro médico para autónomos, por ejemplo.
56. YMYL Ejemplos de búsquedas que mostraron o no el panel de Google SGE recopiladas por Rebeca Krause ( Seer Interactive) Google's Search Generative Experience ( SGE ) : A Marketer's Guide
57. Problemas
58. Problemas: Incluso con RAG, Google SGE algunas veces malinterpreta las intenciones de búsqueda ;)
59. Cómo podría impactar
60. Impacto de los resultados SGE - teorías No todas las búsquedas generan resultados SGE : para las búsquedas donde no se generan resultados SGE o donde el usuario debe “forzar” la aparición del panel, el impacto sobre el tráfico orgánico será cercano a 0. En búsquedas informacionales de respuesta directa: podemos esperar una caída en el CTR similar a la que obtenemos cuando Google presenta un Resultado destacado (featured snippet). En búsquedas transaccionales: el viaje del cliente ser verá acortado. Podemos esperar menos clics en páginas de categoría de producto (esa parte del proceso de decisión se traslada a las páginas del buscador) y más clics en las páginas de detalle de producto y con un ratio de conversión superior, ya que el usuario habrá tenido la oportunidad de comparar y contrastar ventajas e inconvenientes antes. En cualquier caso, el CTR (incluso para la posición 1 ) disminuirá, ya que los resultados orgánicos son “empujados” más abajo por anuncios y el panel SGE.
61. Impacto: redistribución de las búsquedas Conformen los usuarios se acostumbren a la interfaz conversacional de Google SGE, sus búsquedas podrían ser cada vez más largas y específicas, favoreciendo el posicionamiento del contenido “long-tail”. How Search Generative Experience works and why retrieval-augmented generation is our future
62. Impacto: menor CTR Incluso cuando aparece plegado, el panel de Google SGE “empuja” los resultados orgánicos hacia abajo, por lo que es de esperar que el CTR disminuya incluso para las primeras posiciones. How Search Generative Experience works and why retrieval-augmented generation is our future
63. Impacto: menor CTR Gilad David Maayan maneja dos escenarios respecto a cómo podría impactar el panel SGE sobre el CTR de los resultados orgánicos tradicionales, a partir de los datos promedio registrados por Advanced Web Ranking. How Google SGE will impact your traffic – and 3 SGE recovery case studies
64. Uso de los resultados orgánicos en el panel SGE Frecuencia de uso de los diez primeros resultados orgánicos tradicionales en los carruseles desplegables de Google SGE. Las posiciones 1, 2 y 9 fueron las más frecuentes en el estudio de Michael King. How Search Generative Experience works and why retrieval-augmented generation is our future
65. Total de resultados orgánicos usados en SGE En el estudio de Michael King, se comprobó cómo Google utiliza hasta 6 resultados de entre los diez primeros orgánicos para completar sus carruseles SGE. En algunos casos, pueden aparecer resultados SGE que no se incluyen en la primera página (primer scroll). How Search Generative Experience works and why retrieval-augmented generation is our future
66. Más tráfico directo a las páginas de detalle de producto ( PDP ) Google se apropia de más parte del customer journey. El panel SGE permite responder a muchas de las dudas del usuario y afinar su elección. El panel lateral ofrece la posibilidad de comparar precio para el mismo producto en distintas tiendas online.
67. Las herramientas SEO tendrán que adaptarse El ranking de las diez posiciones orgánicas deja de tener sentido. Es una incógnita cómo impactará Google SGE sobre el CTR previsto para cada posición y, por tanto, la estimación de clics para cada palabra clave.
68. Cómo podemos prepararnos
69. Cómo podemos prepararnos: EEAT Experiencia directa Expertise Autoridad Confianza
70. Cómo podemos prepararnos: featured snippets En cierta forma, el panel de SGE se nutre de resultados bajo criterios similares a los resultados destacados. Identifica las búsquedas informacionales y crea el mejor contenido posible.
71. Genera contenido de calidad con tu usuario en el foco Analiza las búsquedas a lo largo de todas las fases del customer journey y crea contenido de calidad para responderlas. Así podrás optar a ser una de las opciones incluidas en Google SGE, además de posicionar en los resultados orgánicos. How Search Generative Experience works and why retrieval-augmented generation is our future
72. Controla el CTR en tus resultados Comprueba discrepancias entre la posición promedio y el CTR logrado en Google Search Console. Una buena posición con un CTR inusualmente bajo podría indicar un alto impacto de un resultado destacado o bien de un panel de Google SGE.
73. Analiza para qué búsquedas relevantes aparece SGE Monitoriza las páginas de resultados para cada una de tus keywords y revisa cuándo aparece el panel de Google SGE y cuándo no. El mayor impacto vendrá de búsquedas donde sí aparece Google SGE.
74. Estudia quién aparece en el panel de SGE y por qué
75. ¿Debemos bloquear las AIs?
76. ¿Debemos bloquear los LLMs? Estamos en los primeros compases en el uso de estos modelos de AI, y no se ha definido todavía (y mucho menos regulado) cuál debería ser un uso adecuado y justo en relación a la propiedad intelectual de los datos de entrenamiento. En función de cómo se regule esto, ChatGPT y similares podrían incluir mecanismos de atribución y ofrecer enlaces a la fuente original de los contenidos, actuando como fuente adicional de tráfico web. Aún es pronto para predecir para qué categorías de búsquedas los LLMs se pueden convertir en una primera opción para los usuarios. Hasta ahora, la falta de actualización de los conjuntos de datos y la “imaginación” de muchas de sus respuestas están despertando el escepticismo y haciéndolos aparecer como una fuente de información poco confiable. Posibles problemas legales derivados de la exactitud y fiabilidad de la información dada podría convertir la atribución a terceros en la mejor opción para esquivar posibles querellas.
77. Quién está bloqueando ya
78. ¿Quién está bloqueando ya los LLMs? ( 2022 ) Solo el New York Times incluye una directiva específica en su robots.txt donde está bloqueando el user-agent de CCBot. Con esta directiva, se impide que el bot de Common Crawl utilice información del NY Times para seguir enriqueciendo su conjunto de datos. Tabla 1 CCBot Disallow ChatGPT Disallow CCBot Nofollow elpais.com NO NO NO elmundo.es NO NO NO abc.es NO NO NO bbc.com NO NO NO theguardian.com NO NO NO dailymail.co.uk NO NO NO lemonde.fr NO NO NO lexpress.fr NO NO NO le fi garo.fr NO NO NO repubblica.it NO NO NO corriere.it NO NO NO lastampa.it NO NO NO bild.de NO NO NO spiegel.de NO NO NO welt.de NO NO NO cnn.com NO NO NO nytimes.com SI NO NO foxnews.com NO NO NO washingtonpost.com NO NO NO
79. ¿Quién está bloqueando ya los LLMs? ( 2023 ) Según Originality.ai, 20% de los 1.000 sitios web más importantes del mundo ya están bloqueando GPTbot a septiembre de 2023. Entre ellos, muchos sitios de medios online y algunos de los portales de comercio electrónico más importantes.
80. ¿Quién está bloqueando ya los LLMs? Entre ellos, muchos sitios de medios online y algunos de los portales de comercio electrónico más importantes, como NYTimes.com (izquierda) o amazon.com (derecha).
81. User-agents y directivas de bloqueo
82. User-agent de ChatGPT User agent token: ChatGPT - User Full user-agent string: Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 ( KHTML, like Gecko); compatible; ChatGPT - User/1.0; +https://openai.com/bot IP de origen: 23.98.142.176/28 Para bloquear el acceso a ChatGPT se debe incluir en robots.txt: User-agent: ChatGPT - User Disallow: / https://platform.openai.com/docs/plugins/bot
83. User-agent de GPT Bot User agent token: GPTBot Full user-agent string: Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 ( KHTML, like Gecko; compatible; GPTBot/1.0; +https://openai.com/gptbot) IP de origen: IP address block documented on the OpenAI website. Para bloquear el acceso a ChatGPT se debe incluir en robots.txt: User-agent: GPTBot Disallow: / https://platform.openai.com/docs/gptbot
84. User-agent de Common Crawl User agent token: CCBot Full user-agent string: CCBot/2.0 IP de origen: Amazon AWS Para bloquear el acceso a CCBot se debe incluir en robots.txt: User-agent: CCBot Disallow: / https://commoncrawl.org/big-picture/frequently-asked-questions/
85. User-agent de Google Extended OJO : no impide que el sitio aparezca en Google SGE, pero sí que use para entrenar a Bard. User agent token: Google-Extended Full user-agent string: Mozilla/5.0 ( Linux; Android 6.0.1; Nexus 5X Build/MMB29P ) AppleWebKit/ 537.36 ( KHTML, like Gecko) Chrome/W.X.Y.Z Mobile Safari/537.36 (compatible; Googlebot/2.1; +http://www.google.com/bot.html) IP de origen: https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/verifying-googlebot? hl=es Para bloquear el acceso a Google Extended se debe incluir en robots.txt: User-agent: google-extended Disallow: / https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/overview-google-crawlers
86. Bibliografía
87. Bibliografía • (1) New Messages! • [2210.08726] RARR: Researching and Revising What Language Models Say, Using Language Models • A Marketer's Guide to Google's SGE | Seer Interactive • A tale of two snippets: What link attribution in SGE tells us about search • An SEO's guide to understanding large language models (LLMs) • Breaking Down Google’s Search Generative Experience : SOCi • ChatGPT rolls out voice and image prompts • FreshLLMs: Refreshing Large Language Models with Search Engine Augmentation – arXiv Vanity • Generative AI exists because of the transformer • Glenn Gabe en X: "Just checking for the latest SGE update, and saw this new treatment for the fi rst time. There are underlined parts of the answer that reveal an SGE card that links to the source, but also lets you enter conversational mode. Interesting test. :) https://t.co/4pVtTxSE6J" / X • Google allowed teens access to generative AI in search | Fortune • Google Calendar - Semana del 13 de noviembre de 2023 • Google CEO on SGE and Search evolution: 'We'll get it right' • Google DeepMind • Google Invites More Users To Try Search Generative Experience • Google SGE snapshot carousel: 4 winning SEO strategies in B2C, B2B • Google SGE: Early Local Search Data - Moz • How Google is improving Search with Generative AI • How Google SGE will impact your traf fi c – and 3 SGE recovery case studies • How Search Generative Experience works and why retrieval- augmented generation is our future • How to Future-Proof Your Marketing for an AI-Centric Search World? | 5-Minute Whiteboard - SparkToro • How to prepare for Google SGE: Actionable tips for SEO success • https://arxiv.org/pdf/2112.04426.pdf • https://arxiv.org/pdf/2306.08302.pdf • https://static.googleusercontent.com/media/www.google.com/ es//search/howsearchworks/google-about-SGE.pdf • Large Language Models and Knowledge Graphs: Merging Flexibility and Structure - YouTube • Marie Haynes (@Marie_Haynes) / X • Mic King (@iPullRank) / X • number of people using google sge - Google Search • Raggle: A Retrieval Augmented Generation Fueled Search Engine • REALM: Integrating Retrieval into Language Representation Models – Google Research Blog • Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks - Meta Research • Search Generative Experience while browsing - Android - Google Search Help • Search Generative Experience while browsing - Computer - Google Search Help • Snow fl ake acquires Neeva to accelerate search in the Data Cloud through generative AI - Blog • The new Google search generative experience: Here's what it looks like • Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding – Google Research Blog • Transformers: the Google scientists who pioneered an AI revolution • Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap – arXiv Vanity • We're Using The Google Search Generative Experience Less • What is generative AI and how does it work? • Using a Knowledge Graph to implement a DevOps RAG application | by Tomaz Bratanic | Oct, 2023 | Medium • https://scontent-ord5-2.xx.fbcdn.net/v/ t39.8562-6/240719311_875939356369019_7102201991376999 051_n.pdf? _nc_cat=104&ccb=1-7&_nc_sid=e280be&_nc_ohc=lLRMxnhYJ GUAX-7g9Ve&_nc_ht=scontent- ord5-2.xx&oh=00_AfDq7fLX2XHBYOu3jnGhBrOsGrimXzdRC_k 01brjnH2dcw&oe=654E90C3 • https://arxiv.org/pdf/2210.08726.pdf • SGE’s Potential SEO Impact | 7 Hypotheses Seer Interactive is Testing • Few-Shot Prompting | Prompt Engineering Guide • An update on web publisher controls • Google introduces Google-Extended to let you block Bard, Vertex AI via robots.txt • Google-Extended does not stop Google Search Generative Experience from using your site's content • Robots.txt is not the answer: Proposing a new meta tag for LLM/ AI • GPTBot - OpenAI API • https://www.ml6.eu/blogpost/leveraging-llms-on-your-domain- speci fi c-knowledge-base • Google Organic CTR History - Advanced Web Ranking • Google expands access to generative AI in Search • Google AI search could hurt web traf fi c, publishers worry • Google is ready to fi ll its AI searches with ads - The Verge
88. Gracias ;)