Google переходить від запитів до намірів: як змінюється логіка пошуку
Google опублікувала дослідження, яке показує зміну базової логіки пошуку — від аналізу текстових запитів до розуміння наміру користувача на основі його поведінки. У роботі, представленій на EMNLP 2025, компанія пояснює, як пошукові системи можуть визначати мету користувача ще до того, як він введе запит, аналізуючи взаємодію з екранами, сайтами та застосунками.
Це дослідження важливе для всіх, хто працює з SEO та контентом: воно пояснює, чому ключові слова поступово втрачають роль стартової точки пошуку, а логіка шляху користувача стає новим сигналом якості.
Ми адаптували основні тези дослідження, щоб пояснити, як цей підхід змінює пошук Google.
Від запиту до наміру — як Google переосмислює роботу системи
Довгий час SEO працювало з ключовими словами як основою відповіді на запит користувача. Google переосмислює цей підхід і розглядає майбутнє пошуку як визначення наміру користувача.
Великі ШІ-моделі вже вміють розпізнавати намір з поведінки, але зазвичай працюють у хмарі. Це створює додаткові проблеми: повільну роботу, високу вартість і ризики для приватності.
У дослідженні Google Small Models, Big Results: Achieving Superior Intent Extraction through Decomposition компанія пропонує інший підхід — розбити визначення наміру на два етапи, з якими можуть працювати невеликі мовні моделі безпосередньо на пристрої користувача.
На першому етапі система аналізує кожну взаємодію з екраном окремо. Вона фіксує, що саме є на екрані, яку дію виконав користувач і в якому контексті це відбулося. На цьому рівні не формується загальний висновок — система лише збирає факти про послідовність дій.
На другому етапі інша модель узагальнює всі зафіксовані дії й формує одне коротке формулювання мети сесії — наміру користувача. Важливо, що для цього використовуються лише підтверджені факти, без припущень і домислів. Це дозволяє зменшити помилки та уникнути хибних інтерпретацій.
Такий поділ робить визначення наміру стабільнішим і масштабованим. Невеликі моделі не перевантажуються довгою історією дій, працюють швидше, коштують дешевше й не потребують передавання поведінкових даних у хмару. Ця логіка створює технічну основу для переходу Google від пошуку, побудованого навколо запитів, до пошуку, побудованого навколо наміру користувача.
Намір користувача як вимірювана одиниця
Також Google змінює сам принцип оцінки наміру. Метод Bi-Fact ґрунтується на ідеї, що намір — це не формулювання (запит), а зміст. І людський опис наміру, і відповідь моделі розкладаються на окремі змістові факти: що саме хотів зробити користувач і в якому контексті він діяв.
Далі система перевіряє, чи ці факти збігаються. Якщо модель пропустила важливу частину мети або додала те, чого не було в поведінці, це фіксується як помилка.
Такий підхід дозволяє відрізняти різні типи проблем. Видно, коли система втрачає частину сенсу, а коли починає домислювати намір. Це важливо, тому що для пошуку, який працює без запиту, помилкове додавання сенсу небезпечніше, ніж неточне формулювання.
Bi-Fact також знімає залежність від мови. Два різні формулювання з однаковим змістом отримують однакову оцінку, якщо факти збігаються. Це означає, що намір стає вимірюваним незалежно від того, як його сформували.
Як це може змінити пошук Google
За цим дослідженням, якщо Google навчиться стабільно визначати намір користувача з поведінки, пошук перестане починатися з моменту введення запиту. Запит стає одним із сигналів, який доповнює вже сформований контекст — а не початковою точкою для пошуку.
У такій логіці змінюється й саме поняття релевантності, адже сторінки оцінюються не ізольовано, а в контексті всієї сесії. Важливим стає не те, наскільки сторінка відповідає ключовому слову або запиту, а те, наскільки вона вписується в шлях користувача.
Тому важливо, щоб кожна сторінка чітко пояснювала свою роль: що це за етап, що користувач може зробити далі і який логічний наступний крок. Такий контент легше інтерпретується як підтвердження наміру.
Також якщо Google використовує послідовність дій для визначення наміру, то глибина перегляду, повторні переходи, повернення до сторінки, затримка перед наступною дією стають частиною SEO-сигналу. Вони допомагають системі зрозуміти, чи користувач наближається до своєї мети.
SEO починає працювати ближче до продуктового мислення — оптимізується не окрема сторінка під ключові слова, а вибудовується логіка user journey.
Це також змінює роботу AI-функцій у пошуку. Асистенти, AI Overviews і рекомендації можуть спиратися на намір, який уже проявився в поведінці. У результаті пошук реагуватиме точніше й швидше, зменшуючи потребу в уточненнях.
Дослідження показує технічну можливість переходу від пошуку, побудованого навколо запитів, до пошуку, побудованого навколо намірів. Google фактично демонструє, як поведінка користувача може стати сигналом для пошуку, рекомендацій і AI-підказок ще до того, як людина щось введе в рядок пошуку.
Це не кінець пошукових запитів, а зміна їхньої ролі. Запит перестає бути відправною точкою і стає одним із сигналів у ширшому контексті поведінки.
