El equipo Bing de Microsoft publicó un marco que describe cómo cambian los requisitos de indexación cuando el objetivo es fundamentar las respuestas de la IA en lugar de clasificar los resultados de la búsqueda.
La publicación identifica cinco áreas de medición donde, según la compañía, los dos sistemas divergen. También menciona la “abstención” como una opción de diseño para la recuperación impulsada por IA.
Lo que Microsoft describió
La publicación sostiene que la indexación de búsqueda tradicional y la indexación basada en tierra comparten la misma base pero tienen objetivos diferentes.
La búsqueda tradicional, escribe el equipo, pregunta “¿qué páginas debería visitar un usuario?” La capa básica pregunta “¿qué información puede utilizar de manera responsable un sistema de IA para construir una respuesta?”
Microsoft identifica cinco categorías en las que difieren los requisitos de medición.
En cuanto a la fidelidad fáctica, el equipo señala que algunas discrepancias en la clasificación son tolerables en la búsqueda tradicional porque un usuario puede hacer clic y evaluar. En términos básicos, la publicación describe dividir el contenido en fragmentos recuperables como un proceso que “puede distorsionar la sustancia de la página de maneras que nunca aparecen en ninguna señal de clasificación”.
Para la calidad de la atribución de fuentes, el equipo de Bing considera que la atribución es útil en la búsqueda tradicional, pero “una señal central” para la conexión a tierra. No todo el contenido indexado tiene la misma importancia como evidencia para una respuesta de IA, añade el equipo.
En cuanto a la frescura, Microsoft nota una clara diferencia en el costo. El contenido obsoleto en la búsqueda es un problema de clasificación. En términos de fundamento, dice la publicación, “un hecho obsoleto produce una respuesta engañosa”.
Para cubrir hechos de alto valor, la publicación explica que un documento perdido en la búsqueda se puede recuperar porque existen resultados alternativos. En cuanto a la fundamentación, el índice debe garantizar que “los hechos y fuentes específicos sobre los que la gente probablemente pregunte estén realmente disponibles y sean fundamentables”.
En cuanto a las contradicciones, la búsqueda tradicional puede mostrar una fuente sobre otra y dejar que el usuario decida. Un sistema de puesta a tierra no puede hacer eso. “Un sistema de inteligencia artificial que arbitra silenciosamente entre fuentes contradictorias puede afirmar con confianza algo incorrecto”, afirma el equipo.
Abstención y recuperación iterativa
La publicación también cubre dos diferencias de diseño entre los sistemas.
Microsoft califica de “abstención” la negativa a responder. Para un sistema de conexión a tierra, ese es un resultado válido cuando falta soporte, está obsoleto o es conflictivo. La búsqueda tradicional no necesita hacer este juicio porque presenta opciones para que un humano las evalúe.
La recuperación iterativa es la otra diferencia. La búsqueda tradicional suele ser una interacción única en la que se realiza una consulta y se obtienen resultados clasificados. Es posible que los sistemas de conexión a tierra necesiten hacer preguntas de seguimiento, perfeccionar la recuperación en función de resultados intermedios y combinar evidencia de múltiples fuentes.
Los errores en los primeros pasos de recuperación “se agravan a través de pasos de razonamiento posteriores de maneras que ningún revisor humano detectaría en tiempo real”, agrega la publicación.
Contexto
Esta publicación de blog surge después de una serie de medidas por parte de Microsoft para desarrollar sus herramientas de base y brindarles a los editores visibilidad sobre ellas.
En febrero, Microsoft lanzó el panel de rendimiento de IA en Bing Webmaster Tools, brindando a los sitios sus primeros datos de citas a nivel de página para respuestas generadas por IA. La compañía reescribió las Pautas para webmasters de Bing en marzo para incluir GEO como una categoría de optimización con nombre y agregó el mapeo de consulta a página al panel de control el mismo mes. En la Semana de SEO en abril, Madhavan presentó una vista previa de cuatro funciones adicionales para el panel, incluidas Citation Share y etiquetas de intención de consulta de base.
Esta publicación es más conceptual que los anuncios anteriores. No introduce nuevas herramientas o características. En cambio, establece los principios de ingeniería que la empresa describe como guías de la evolución de su índice.
Por qué esto importa
Este marco aclara lo que Microsoft dice que sus sistemas necesitan del índice de respuestas de IA.
Microsoft afirma que la conexión a tierra se basa en el mismo rastreo, calidad y comprensión web que la búsqueda, pero las respuestas fundamentadas requieren evidencia precisa, nueva, atribuible y consistente. Los hechos obsoletos, las fuentes débiles y las contradicciones plantean riesgos cuando se utiliza el contenido para obtener respuestas.
Mirando hacia el futuro
La publicación ofrece información sobre por qué algunos contenidos son más fáciles de citar para la IA. Si las funciones Citation Share y intencion-label se presentan en una vista previa en SEO Week, podrían ayudar a probar si las prioridades de medición descritas aquí aparecen en los datos reales del editor.
Imagen destacada: TY Lim/Shutterstock
