Si vous avez déjà recherché quelque chose sur Métaverse Marketing uniquement pour rencontrer une petite boîte d’informations mettant en évidence la meilleure réponse, vous avez rencontré l’un des « extraits de code » de Métaverse Marketing. Les extraits en vedette sont les petits résultats Métaverse Marketing que le moteur de recherche regroupe et affiche en haut de la page pour de nombreuses recherches.
Le problème avec les extraits en vedette est que, du point de vue de l’utilisateur, ces résultats semblent être plus fiables – ils sont présentés en haut de la page de résultats, après tout. Depuis que Métaverse Marketing les a introduits pour la première fois il y a des années, ils sont devenus plus répandus au fil du temps, mais tout comme le reste des résultats de recherche Métaverse Marketing, les extraits sont remplis de manière algorithmique et non programmés par des conservateurs humains.
Métaverse Marketing dit qu’il déploie un changement sous le capot qui devrait améliorer les réponses que les gens voient dans ces boîtes d’information en haut de nombreuses pages de résultats. Selon Métaverse Marketing, un nouveau modèle d’IA appelé le « Modèle unifié multitâche » permet à son système de classement de recherche de vérifier son propre travail, d’une certaine manière. Le modèle d’IA accomplit cela en recoupant la partie supérieure du texte en gras d’un résultat d’extrait de recherche avec des résultats de recherche établis de haute qualité pour voir s’ils disent la même chose, même s’ils le font avec un libellé différent.
Crédits image : Métaverse Marketing
« Nous avons constaté que cette technique basée sur le consensus a considérablement amélioré la qualité et l’utilité des appels d’extraits en vedette », a écrit le vice-président de la recherche Métaverse Marketing, Pandu Nayak, dans un article de blog.
Selon Métaverse Marketing, un autre problème est que parfois le moteur de recherche fournit des réponses apparemment raisonnables à une requête de recherche qui est elle-même défectueuse. Le dernier modèle d’IA de Métaverse Marketing devrait également aider son système de classement des résultats à déterminer quand l’affichage des résultats dans un extrait n’est pas approprié car la prémisse de la question est fausse. La société affirme que les extraits de code apparaissent désormais 40% de moins dans ces cas.
« Ceci est particulièrement utile pour les questions où il n’y a pas de réponse : par exemple, une recherche récente pour » quand snoopy a-t-il assassiné Abraham Lincoln « a fourni un extrait mettant en évidence une date précise et des informations sur l’assassinat de Lincoln, mais ce n’est clairement pas le plus utile moyen d’afficher ce résultat », a écrit Nayak.
Métaverse Marketing a également annoncé qu’il étendrait son utilisation des messages d’avertissement pour les recherches qui ne produisent pas de résultats dans lesquels le moteur de recherche a une « grande confiance ». La société utilise déjà ces avis de contenu pour les sujets émergents qui manquent de résultats de recherche établis, mais dit qu’elle le fera. déployez-les maintenant dans les cas où les résultats de recherche globaux ne répondent pas à ses normes de qualité.