Análisis de patentes de Google relacionadas con LLMs: Search with stateful chat
En esta patente el sistema clasifica la intención del usuario y activa distintos modelos especializados según la tarea, ya sea resumir, traducir o extraer datos, proporcionando respuestas precisas.
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¿Qué revela la patente US20240289407A1?
1. Chat con estado para búsquedas
Google describe un sistema de "compañero generativo" que mantiene y actualiza un estado contextual durante múltiples interacciones de búsqueda, para ofrecer respuestas más coherentes y personalizadas.
2. Uso de señales contextuales
El sistema integra datos como localización, hora del día, historial de búsquedas y contexto del dispositivo, convirtiéndolos en embeddings semánticos para adaptar mejor las respuestas.
3. Generación de consultas sintéticas
A través de un LLM se generan consultas adicionales ("synthetic queries") relacionadas con la consulta original, ampliando coberturas temáticas y mejorando relevancia.
4. Clasificación de consulta y selección de modelos
La patente describe un flujo donde se:
Clasifica la intención de búsqueda.
Se eligen modelos especializados (summarization, extracción, traducción...) según dicha clasificación.
5. Selección de documentos de resultados
Se seleccionan múltiples documentos resultantes de la consulta original y las sintéticas, proporcionando una base diversa para la respuesta generada.
Implicaciones para los LLMs
A. De ranking a razonamiento
Los LLM ya no solo ordenan resultados: razonan sobre múltiples piezas de información y las sintetizan, lo que cambia cómo se construyen las respuestas.
B. Cobertura temática amplia
Se promueve que el contenido aborde clusters temáticos, en lugar de centrarse en un único keyword. Esto es esencial para “query fan‑out”.
C. Modelos especializados según intención
Google selecciona diferentes modelos (por ejemplo, para resúmenes o decisiones) basándose en el tipo de consulta, buscando respuestas más precisas.
D. Embeddings para contexto continuo
Los LLMs construyen y actualizan embebidos del estado del usuario durante toda la búsqueda, haciendo más contexto‑sensible cada nuevo turno.
E. Desafío SEO
Los sistemas prefieren contenido que pueda contribuir a sub‑preguntas generadas por los LLMs. No es suficiente rankear alto por una palabra clave: necesitas ser relevante para subtemas específicos.
Principales conclusiones sobre los LLMs
Conversacionales y contextuales: mantienen un estado enriquecido de cada usuario y adaptan las respuestas a su contexto histórico, geográfico y de interacción.
Multi‑consulta dinámica: los LLMs pueden generar internamente múltiples consultas para ampliar la base de contenido consultado.
Modelos adaptativos: se seleccionan algoritmos diferentes según el tipo de respuesta buscada (resumen, comparación, etc.).
Contenidos estructurados y enfocados: los LLMs favorecen fragmentos concisos, claros y bien estructurados, más que documentos largos o dispersos.
Visibilidad diferente: no basta estar primero en SEO; tu contenido debe destacar frente a sub‑preguntas, porque solo esos fragmentos podrán ser citados en chat-responses.
Recomendaciones para la creación de contenidos
Estructura tu contenido en bloques auto‑contenidos (listas, tablas, párrafos claros).
Cubre subtemas relevantes: anticipa posibles consultas sintéticas.
Optimiza para veracidad y claridad: los LLMs priorizan información precisa y bien expresada.
Adapta tu estrategia pensando en razonamiento, no solo en ranking: explora “query fan‑out” en tus análisis.
Este avance describe un cambio de paradigma: los LLMs no solo buscan y organizan datos, sino que razonan sobre una gama amplia de información, ajustándose al contexto del usuario. La patente US20240289407A1 lo demuestra claramente.
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