Google презентує попередній перегляд відеопошуку з AI на YouTube
Огляд AI для пошуку відео
Протягом минулого року Google суттєво змінив свій веб-пошук, впровадивши вдосконалені підсумки на основі штучного інтелекту, прагнучи до створення досвіду без кліків. Тепер цей підхід з акцентом на AI з’являється і на YouTube. Преміум-підписники можуть взяти участь у тестуванні, яке передбачає появу каруселі з AI-генерованими результатами на початку пошукових запитів, що пропонує кілька відео з короткими підсумками, витягнутими з їхніх транскрипцій.
Як працює пошук AI на YouTube
Ця функція використовує Google Gemini 1.5 Pro — мовну модель на основі трансформерів, налаштовану на транскрипції відео та метадані. Запити перетворюються на вектори вбудовування, які співвідносяться з реальним індексом, збереженим у Bigtable. Відповідні сегменти отримуються через pipeline, що доповнює генерацію, синтезуючи найбільш актуальну інформацію у підсумок обсягом до 250 символів. Обробка виконується на Cloud TPU v4, з кешуванням на краю для зменшення затримки до 200 мілісекунд.
- Архітектура моделі: трансформер з 1,5 мільярда параметрів з мультимодальними розширеннями
- Дані: автоматизоване витягування та індексація субтитрів
- Інфраструктура: Google Cloud TPU v4, кешування на краю з низькою затримкою
Актуальність та план впровадження
На етапі запуску карусель AI-результатів є тестом за бажанням, доступним лише для членів YouTube Premium на мобільному додатку та для відео англійською мовою. Початкові запити зосереджені на покупках, подорожах та технічних рекомендаціях, таких як пошук навушників з шумозаглушенням або найкращих пляжів на Гаваях. Google планує розширити охоплення на інші мови та настільні клієнти в наступному кварталі.
Вплив на творців контенту та взаємодію з глядачами
Експерти галузі попереджають, що поверхневі підсумки AI можуть знизити час перегляду та кількість рекламних показів. За даними недавнього дослідження VidIQ, канали можуть зазнати до 15% зниження показників клікабельності, коли підсумки AI задовольняють запити користувачів. Генеральний директор VidIQ Майкл Хол зазначає, що для творців важливо оптимізувати метадані та надавати чіткі тайм-коди, щоб зберегти видимість.
Прев’ю на основі AI можуть спростити виявлення контенту, але ризикують перетворити його на товар, — говорить аналітик Forrester Джессіка Лю. Творці контенту повинні адаптувати свої стратегії або безпосередньо співпрацювати з платформами для створення індивідуальних AI-досвідів.
Технічні та етичні аспекти
Забезпечення точності залишається викликом. Хоча підсумкове формулювання на основі транскрипцій зменшує ризик “галюцинацій”, особливі випадки з шумним аудіо або поганими субтитрами можуть призводити до оманливих підсумків. Принципи AI Google вимагають прозорості, тому кожен підсумок супроводжується застереженням і посиланням на оригінальну сторінку відео для сприяння верифікації контенту.
Конкуренція та майбутні плани
Конкурентні сервіси, такі як Sora від OpenAI та Bing Chat від Microsoft, також інтегрують підсумування відео. Нещодавнє оновлення AI від Meta для Instagram Reels пропонує рекомендації щодо глав, що базуються на Llama 3. Наступні кроки Google включають генеративні відео-резюме, персоналізоване главування та глибшу інтеграцію з Ads Creative Studio для допомоги рекламодавцям у створенні AI-орієнтованих відео-трейлерів.
Розширений відеочат-бот для всіх користувачів
Разом з каруселлю пошуку Google розширив доступ до свого розмовного AI-чат-бота для всіх користувачів YouTube. Він може відповідати на запитання про контент відео, рекомендувати схожі кліпи та пояснювати складні концепції в реальному часі, що ще більше покращує інтерактивний досвід.
Погляд у майбутнє
Поки Google вдосконалює свої AI-пошукові функції, творці контенту та глядачі повинні знайти баланс між зручністю та залученням. Перетин хмарної інфраструктури, моделей трансформерів і величезних архівів відео створює умови для інноваційних інструментів виявлення, але також піднімає питання про еволюцію економіки творців. Слідкуйте за новинами, адже Google планує впроваджувати нові AI-інновації, спрямовані на переосмислення способів дослідження відеоконтенту в Інтернеті.