Google FastSearch — это технология, которая уже влияет на SEO, хотя о ней слышали немногие. В недавних материалах антимонопольного дела Google всплыли детали, которые помогают понять, как формируются AI Overviews и почему одни страницы попадают туда, а другие нет. В этой статье я разберу, что именно известно о FastSearch и как эта система меняет требования к контенту.
Что такое Google FastSearch?
FastSearch — это внутренняя технология Google, которая используется для «приземления» моделей Gemini и генерации AI Overviews.
Если классический поиск Google анализирует огромные массивы данных с сотнями сигналов, то FastSearch работает иначе: он обрабатывает меньше документов и опирается на упрощённые сигналы.
В материалах дела Google описывает FastSearch так: это система, основанная на RankEmbed — наборе семантических сигналов, которые создают сокращённый, ранжированный список веб-страниц. Он используется моделью для формирования ответа. Работает FastSearch быстрее, но качество ниже, чем у полноценных результатов поиска.
О существовании FastSearch стало известно благодаря обзору судебного решения, который подготовила Марие Хайнс. Упоминание спрятано на 35-й странице, среди технических деталей инфраструктуры Google.
Компромисс скорости и качества
Чтобы работать быстрее традиционного поиска, FastSearch делает три ключевых упрощения.
1. Меньший набор документов
FastSearch не ищет по всей базе Google. Вместо этого он обращается к ограниченному подмножеству страниц, что позволяет значительно ускорить выдачу данных для AI-ответов.
2. Упрощённые сигналы ранжирования
Вместо сотен факторов FastSearch использует RankEmbed — сигналы, основанные на семантической близости запроса и контента. Важнее смысл, а не авторитет домена или количество ссылок.
3. Допустимый порог точности
Google прямо признаёт: качество результатов FastSearch ниже, чем у обычного поиска. Но этого достаточно, чтобы модель могла сформировать «достаточно точный» ответ. Именно поэтому AI Overviews иногда подсовывают спорный контент — система выбирает скорость, а не глубину анализа.
RankEmbed: ключевой семантический сигнал
RankEmbed — один из «верхнеуровневых» глубоких сигналов Google. Он выявляет паттерны в больших данных и оценивает, насколько содержание страницы совпадает с истинным намерением пользователя.
Это означает, что страница без мощного ссылочного профиля, но с чётким и точно раскрытым смыслом, может обойти авторитетный сайт, где тема освещена расплывчато.
Для SEO это важный сигнал: сила домена больше не гарантирует попадание в AI Overviews.
Ограниченный доступ через Vertex AI
FastSearch недоступен как отдельный API. Вместо этого он встроен в Google Cloud Vertex AI и используется для «приземления» корпоративных моделей.
Однако Vertex не выдаёт сами ранжированные результаты FastSearch — только данные, извлечённые из них. Google намеренно скрывает механику, чтобы защитить собственные технологии.
Поэтому протестировать FastSearch напрямую невозможно. Виден только итог — то, что попадает в AI Overviews.
Что это означает для контент-стратегии
FastSearch показывает, на что Google делает ставку в контенте, который должен работать в эпоху AI-выдачи.
1. Чёткость и точность
Если RankEmbed оценивает смысловое соответствие, то первое, что видит читатель (и AI) — главное. Нельзя прятать суть в глубине текста.
2. Глубина темы
Бэклинки важны, но теперь ключевым становится охват тематики. Чем сильнее ваш сайт прорабатывает связанную тему, тем выше шанс попасть в AI-видимость.
3. Структура для извлечения
AI считывает текст, когда структура логична: чёткие заголовки, иерархия, семантические блоки, schema markup. Чем проще системе вытащить смысл, тем выше шансы.
4. Баланс между AI и классическим поиском
Хотя FastSearch работает по упрощённым сигналам, пересечения с традиционным SEO всё же есть. По-настоящему сильные сайты выигрывают в обоих сценариях.
Не отказывайтесь от базовых принципов SEO
Как подчёркивает Дэнни Салливан, хорошее SEO — это хорошая основа и для генеративных систем.
Основа остаётся прежней:
- понимать поисковое намерение,
- создавать полезный контент,
- структурировать информацию так, чтобы она была доступна системам поиска.
Исследования показывают: сайты, которые обладают реальной экспертизой, хорошо ранжируются и в классическом поиске, и в AI Overviews.
План действий
1. Проведите семантический аудит
Проверьте, насколько ваш контент соответствует намерению пользователя. Уберите двусмысленность и усиливайте связь между темами.
2. Отдельно отслеживайте AI Overviews
Сравнивайте, какие страницы попадают туда у вас и у конкурентов. Ищите общие паттерны.
3. Тестируйте структуру
Пробуйте разные структуры текста, варианты заголовков, схемы разметки. Оценивайте влияние на видимость в AI-выдаче.
4. Не забывайте про традиционное SEO
FastSearch — это всего лишь одна часть большой системы. Основной трафик по-прежнему идёт через стандартный поиск.
Что FastSearch говорит о будущем Google
Документы суда дали редкую возможность заглянуть в то, как устроены внутренние механизмы поиска Google.
Хотя технологии усложняются, принцип остаётся прежним: соединять людей с полезной информацией.
По мере расширения AI Overviews FastSearch будет играть всё большую роль, но задача для нас остаётся той же — создавать чёткий, полезный и экспертный контент. Авторитетные сайты выигрывают вне зависимости от того, какой механизм стоит за выдачей — FastSearch или классический поиск.
Комментарии
Пока нет комментариев
Будьте первым, кто оставит комментарий!