La conferenza degli sviluppatori I/O di Google, tenutasi praticamente quest’anno, si è appena conclusa.

Il keynote è ancora disponibile su richiesta, ma nel caso in cui non possiate dedicare due ore a guardarlo, ecco i nostri punti salienti selezionati dagli annunci di prodotto.

Le conversazioni vocali aperte di LaMDA. Sundar Pichai, CEO della società madre di Google Alphabet, ha presentato in anteprima un nuovo modello di conversazione chiamato LaMDA, o “Modello linguistico per applicazioni di dialogo“, all’evento di martedì. Il nuovo modello linguistico è progettato per portare avanti una conversazione aperta con un utente umano senza ripetere le informazioni. LaMDA è ancora in fase iniziale di ricerca, senza date di lancio annunciate.

LaMDA è stata addestrata al dialogo e Google ha posto l’accento sulla sua formazione per produrre risposte sensate e specifiche, invece di risposte più generiche come “è carino” o “non lo so”, che potrebbero comunque essere appropriate anche se meno soddisfacenti per utenti. All’I / O, LaMDA è stata mostrata personificando rispettivamente il pianeta Plutone e un aeroplano di carta. Le conversazioni erano in stile Q&A tra l’utente e LaMDA, ma LaMDA è andata ben oltre fornendo risposte dirette, simili a Google Assistant; invece, ha offerto risposte sfumate che alcuni potrebbero persino considerare spiritose.

Google non ha offerto alcun dettaglio su come potrebbe includere LaMDA in nessuno dei suoi altri prodotti, ma è facile immaginare che LaMDA aiuti gli utenti a trovare i prodotti che stanno cercando o ad esaminare le recensioni di attività commerciali locali, ad esempio.

MAMMA il multitasker.

Google SVP Prabhakar Raghavan ha presentato una nuova tecnologia chiamata Multitask Unified Model (MUM). Simile a BERT, è costruito su un’architettura a trasformatore ma è molto più potente (1.000 volte più potente) ed è in grado di eseguire il multitasking per connettere le informazioni per gli utenti in modi nuovi. La società sta attualmente eseguendo programmi pilota interni con MUM, sebbene non sia stata annunciata alcuna data di lancio pubblica.

Sul palco dell’I/O, Raghavan ha fornito alcuni esempi delle attività che MUM può gestire contemporaneamente:

Acquisire una profonda conoscenza del mondo;
Comprendere e generare il linguaggio;
Allenati in 75 lingue; e
Comprendere più modalità (permettendogli di comprendere più forme di informazioni, come immagini, testo e video).

Raghavan ha usato la query “Ho scalato il Monte. Adams e ora voglio scalare il Monte. Fuji il prossimo autunno, cosa dovrei fare diversamente per prepararmi?” come un esempio che darebbe ai motori di ricerca odierni alcuni problemi a fornire risultati pertinenti per. Nella ricerca simulata sfruttando MUM, Google potrebbe evidenziare le differenze e le somiglianze tra le due montagne e gli articoli di superficie per l’attrezzatura giusta per scalare il Monte. Fuji.

Aiutare le classifiche di ricerca video con i momenti chiave. John Mueller, Google Search Advocate, ha parlato di nuovi dati strutturati per i video che puoi utilizzare per aiutare i tuoi video ad acquisire maggiore visibilità nella Ricerca Google. I nuovi dati strutturati si chiamano Clip markup e Seek markup e funzionano per aiutare Google a creare clip video dei momenti chiave nella Ricerca Google.

ShoppingGraph e una partnership con Shopify. Bill Ready, il presidente del commercio e dei pagamenti dell’azienda, ha rivelato i dettagli sul suo Shopping Graph, il set di dati in tempo reale che collega gli acquirenti con miliardi di elenchi di prodotti dei commercianti su Internet.

“Sulla base del Knowledge Graph, lo Shopping Graph riunisce informazioni da siti Web, prezzi, recensioni, video e, soprattutto, i dati sui prodotti che riceviamo direttamente da marchi e rivenditori“, ha affermato Ready. Il modello potenziato dall’intelligenza artificiale funziona in tempo reale ed è progettato per mostrare agli utenti elenchi pertinenti mentre fanno acquisti su Google.

In qualche modo simile al Knowledge Graph di Google, lo Shopping Graph collega le informazioni sulle entità e influisce su ciò che può apparire nei risultati di ricerca. La differenza è che le informazioni di Knowledge Graph provengono da varie fonti e non vengono inviate direttamente a Google. Le informazioni sui prodotti possono essere inviate a Google tramite Merchant Center o Manufacturer Center.

Google ha anche collaborato con Shopify per consentire agli 1,7 milioni di commercianti della piattaforma di mostrare i propri prodotti su Ricerca Google, Shopping, Ricerca immagini e YouTube. “Con pochi clic, questi rivenditori possono registrarsi per apparire in un miliardo di percorsi di acquisto di Google ogni giorno, da Ricerca a Maps, da Immagini a Lens e YouTube”, ha affermato Ready.

Miglioramenti all’implementazione del deep linking. Il deep linking può aiutare gli sviluppatori di app e i professionisti del marketing a far emergere le pagine più rilevanti per i propri utenti. Le esperienze con collegamenti diretti migliorano le prestazioni degli annunci, secondo i dati di Google, potenzialmente raddoppiando i tassi di conversione. Tuttavia, il feedback ha indicato che il deep linking spesso richiedeva più team interni, KPI condivisi e priorità di aggiornamento.

In risposta, questa settimana Google ha annunciato il validatore di deep link e il calcolatore di impatto al Google I/O. “I professionisti del marketing possono utilizzare questi strumenti in Google Ads per vedere quali tipi di link diretti hanno, come correggere quelli che non funzionano e stimare l’opportunità di ROI dell’implementazione di link diretti”.

Oltre a una più semplice implementazione delle iniziative di deep linking, Google ha annunciato l’attribuzione basata sui dati (DDA) per le campagne deep link per aiutare a far emergere quali interazioni e canali pubblicitari generano il maggior numero di conversioni, aiutando i marketer a migliorare ulteriormente le loro campagne.

Perché ci interessa. Questo è un mix avvincente di sofisticato design AI orientato al futuro – i piloti LaMDA e MUM potrebbero cambiare le regole del gioco un giorno – e sviluppi di utilità immediata per i professionisti del marketing. È particolarmente degno di nota il fatto che il boom dell’e-commerce durante la pandemia abbia focalizzato l’attenzione di Google su uno spazio in cui storicamente il suo utilizzo primario era stato la ricerca e non la scoperta e l’acquisto.