MUVERA (Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings) — это новый алгоритм многовекторного поиска, представленный Google Research в июне 2025 года. Он предлагает революционный подход к обработке сложных многовекторных запросов с высокой скоростью и точностью, превращая их в более простую и быструю задачу одномерного поиска с максимальным скалярным произведением (MIPS).
Зачем нужен MUVERA?
В традиционных поисковых системах используется векторизация: запросы и документы преобразуются в числовые векторы. Если вектора запроса и документа "похожи", значит, документ релевантен запросу. Ранее Google и другие компании использовали одновекторные модели — каждое предложение, страница или запрос представлялись одним вектором. Это быстро, но не всегда точно.
Позже появились многовекторные модели (например, ColBERT), которые разбивают документ на отдельные токены (слова или фразы), создавая по одному вектору на каждый. Это улучшает точность, но требует огромных вычислительных ресурсов: сравниваются уже не по одному, а по десяткам или сотням векторов на запрос и документ.
MUVERA решает эту проблему: он превращает многовекторные представления в фиксированные вектора (FDE, fixed dimensional encodings), которые можно использовать в быстрых поисковых алгоритмах. Таким образом, MUVERA объединяет точность многовекторного поиска и скорость одновекторного.
Как работает MUVERA
Работа MUVERA включает три основных этапа:
- Генерация FDE: запросы и документы превращаются из наборов векторов в фиксированные вектора. Это делается через особое отображение, сохраняющее схожесть.
- Поиск кандидатов: производится быстрый поиск наиболее похожих векторов с помощью стандартного MIPS-алгоритма.
- Переранжирование: лучшие кандидаты уточняются с использованием оригинального многовекторного сравнения (например, Chamfer similarity).
Chamfer similarity и многовекторные модели
Chamfer similarity — это мера, позволяющая оценивать, насколько каждый элемент запроса соответствует какому-то элементу документа. Вместо обычного скалярного произведения (dot product), используется сравнение каждого вектора запроса с самым похожим вектором документа и затем складываются результаты.
Проблема в том, что Chamfer требует матричных операций и сравнивает каждый вектор запроса со всеми векторами документа. Это невероятно медленно. MUVERA решает эту проблему, создавая приближенную версию этой операции с помощью FDE.
Что такое FDE?
FDE — это способ "сжать" множество векторов в один, но таким образом, чтобы скалярное произведение этих сжатых векторов приближало результат многовекторной метрики.
Как это достигается:
- Векторное пространство делится на регионы случайными гиперплоскостями.
- Каждый вектор (токен) запроса попадает в определённый регион, координаты FDE обновляются суммой или средним значением векторов в этих регионах.
- Итоговый вектор получается фиксированной длины — например, 10 240 измерений, что сравнимо с оригинальным объемом многовекторного представления, но намного легче для поиска.
Преимущества MUVERA
Исследования Google показали, что MUVERA значительно опережает предыдущие методы:
- До 10% улучшение точности по сравнению с PLAID (предыдущая state-of-the-art система).
- До 90% снижение задержки поиска на стандартных бенчмарках (BEIR).
- Сжатие памяти в 32 раза при использовании продуктовой квантизации.
MUVERA делает многовекторный поиск реальностью для больших масштабов — миллиарды документов, миллионы запросов в день.
Почему это важно для SEO
MUVERA — не просто алгоритм поиска, а отражение направления, в котором развивается Google. Он показывает, что современный поиск опирается не на ключевые слова, а на смысловое соответствие.
Рассмотрим пример: пользователь вводит запрос "corduroy jackets men’s medium". Ранжирование с MUVERA больше ориентировано на страницы, которые действительно предлагают такие товары, а не просто упоминают эти слова.
Это значит, что:
- Контент должен соответствовать намерению пользователя, а не просто включать нужные ключи.
- SEO переходит от технической оптимизации к семантической релевантности.
- Фокус смещается от частотных фраз к объемному смысловому охвату темы.
Стоит ли оптимизировать сайт "под MUVERA"?
Важно понимать: MUVERA — это исследовательский проект. Он не внедрён в продакшен и, вероятно, не будет ещё какое-то время. Однако это не отменяет его значения: MUVERA показывает, куда движется Google.
Оптимизация под MUVERA — это не отдельный набор практик, а продолжение трендов последних лет:
- Создание экспертного, полезного, связного контента.
- Фокус на пользователя, а не на поисковик.
- Расширение тематического охвата, работа с E-E-A-T факторами (опыт, экспертность, авторитет, надёжность).
Влияние MUVERA на ранжирование
Хотя MUVERA официально не внедрён в основной поисковик, он потенциально может стать следующим шагом в развитии таких технологий, как RankEmbed, используемых для создания SERP (страниц с результатами поиска). RankEmbed использует двойное кодирование запроса и документа, а MUVERA продвигает этот подход дальше за счёт многовекторных представлений и их эффективной агрегации.
Если MUVERA или подобные ему технологии попадут в основной стек Google, это может усилить влияние:
- Контекста и полноты раскрытия темы.
- Семантической близости текста к запросу.
- Качества векторных представлений страницы (что зависит от уникальности, структуры и связности контента).
MUVERA и June 2025 Core Update
Анонс MUVERA совпал по времени с июньским обновлением ядра алгоритма (June 2025 Core Update), что породило множество слухов. Однако Google прямо указал, что MUVERA — это исследовательская работа, а не внедрённый компонент поисковика.
Такое совпадение дат — не более чем совпадение. Как и с BERT, MUM, или LaMDA, между исследованием и продакшен-внедрением могут пройти месяцы или годы.
Рекомендации для SEO-специалистов
- Не реагируйте резко на слухи. Дождитесь завершения обновления и анализируйте метрики.
- Фокусируйтесь на том, что точно работает: релевантность, опыт, структура, техническое качество сайта.
- Изучайте официальные источники — Google Search Central, Google Research Blog и т.д.
Заключение
MUVERA — это мощная научная разработка, которая приближает нас к более точному и быстрому поиску. Она показывает, куда движется информационный поиск — от простых соответствий к глубокому пониманию смысла и намерения. Но на данном этапе это ещё не технология, внедрённая в поисковую систему.
Для SEO это ещё одно напоминание: делайте контент для людей, а не для роботов. Работайте над тем, чтобы ваш сайт действительно отвечал на вопросы, помогал и был полезен. И тогда любые алгоритмы, будь то BERT, RankEmbed или MUVERA, будут вам только на руку.