在人工智能模式下，搜索引擎的工作方式正在发生变革。近日，谷歌搜索产品副总裁罗比·斯坦在一次访谈中，分享了关于人工智能模式下查询展开技术（Query Fan-Out）的更多细节。

虽然查询展开的概念此前已在谷歌的博客文章中有所提及，但斯坦的评论进一步阐述了其运作机制，并提供了实际案例，使人们能够更清楚地理解其工作原理。

查询展开技术背景

当用户在谷歌的人工智能模式下输入问题时，系统会利用大型语言模型来理解查询，然后“展开”成多个相关的搜索。

这些搜索会被发送到谷歌的基础设施，其中可能包括用户从未明确提及的主题。

斯坦在访谈中提到：“如果你问诸如‘在纳什维尔与一群人可以做些什么’这样的问题，系统可能会想到一堆问题，比如‘很棒的餐厅’、‘很棒的酒吧’、‘如果有孩子可以做些什么’，然后它基本上就开始用谷歌搜索这些问题。”

他将该系统描述为使用谷歌搜索作为后端工具，执行多个查询，并将结果合并成一个包含链接的单一回复。

这项功能在人工智能模式、深度搜索和部分人工智能概览体验中处于活跃状态。

规模与范围

斯坦表示，包括查询展开在内的人工智能驱动的搜索体验，现在每月服务大约15亿用户。这包括基于文本和多模态的输入。

底层数据来源包括传统的网络搜索结果，以及像谷歌的购物图谱这样的实时系统，后者每小时更新20亿次。

他称谷歌搜索为“世界上最大的AI产品”。新媒网跨境了解到，谷歌正在积极推动人工智能技术在搜索领域的应用，旨在为用户提供更智能、更高效的搜索体验。

深度搜索行为

如果谷歌的系统确定某个查询需要更深入的推理，就会触发一项名为“深度搜索”的功能。

深度搜索可以发出几十甚至几百个后台查询，可能需要几分钟才能完成。

斯坦举例说，他曾用它来研究家用保险箱，那次购买涉及到一些他不熟悉的因素，比如防火等级和保险影响。

他解释说：“它花了，我也不知道，大概几分钟查找信息，然后给了我一个令人难以置信的回复。这里有等级的工作原理，这里有你可以考虑的特定保险箱，这里有链接和评论可以点击以进行更深入的挖掘。”

人工智能模式对内部工具的使用

斯坦提到，人工智能模式可以访问谷歌内部的工具，比如谷歌财经和其他结构化数据系统。

例如，股票比较查询可能涉及识别相关的公司，提取当前的市场数据，以及生成图表。

类似的过程也适用于购物、餐厅推荐以及其他依赖实时信息的查询类型。

斯坦表示：“我们已经集成了谷歌内部的大部分实时信息系统……因此，它可以进行谷歌财经调用，例如，航班数据……电影信息……购物目录中有500亿件商品……我认为每小时更新大约20亿次。因此，所有这些信息现在都可以被这些模型使用。”

与谷歌专利的技术相似性

斯坦描述的过程与谷歌在12月获得的一项关于“主题搜索”的专利相似。

该专利概述了一个系统，该系统基于推断的主题创建子查询，按主题对结果进行分组，并使用语言模型生成摘要。

每个主题都可以链接到源页面，但是摘要是从多个文档汇编而成的。

这种方法通过围绕推断的主题组织内容，而不是特定的关键词，从而不同于传统的搜索排名。

虽然该专利并未证实具体实施情况，但它与斯坦对人工智能模式如何运作的描述非常吻合。新媒网认为，这项专利技术体现了谷歌在搜索技术方面的持续创新。

展望未来

随着谷歌解释人工智能模式如何生成自己的搜索，什么算作“查询”的界限开始变得模糊。这不仅给优化带来了挑战，也给归因和衡量带来了挑战。

随着搜索行为变得更加分散和人工智能驱动，营销人员可能需要减少对单个词条排名的关注，而更多地关注于被纳入人工智能提取的更广泛的背景中。

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