J'ai créé un agent RAG qui télécharge les brevets Google. J'ai dû bricoler la génération de métadonnées pour les morceaux :

• Sammarie de chaque document.
• Samari Chanka.
• Enregistrement ID des morceaux et des parents (documents).
• Mise en évidence des termes clés.

Cela fait de mon mieux pour permettre à l'agent de trouver plus facilement des informations.

Exemple de réponse :

Q : Trouvez la preuve du fonctionnement des cocons sémantiques.

POUR LES AFFAIRES - EN MOTS SIMPLES : « Semantic Cocoon » (sujet→grappe de pages→liens internes) est cohérent avec la façon dont Google décrit le classement dans ses brevets Les documents Google confirment : le système prend en compte la structure interne du site et le re-liaison, les clusters thématiques/essentiels, les liens de phrases et thématiques entre les pages, et les « ressources cibles de navigation » Des groupes thématiques de pages bien organisés reliés par des ancres pertinentes aident le système à comprendre le sujet du site, augmentent l'importance des nœuds clés et les élèvent plus fréquemment dans les résultats de recherche.

EXPLICATION TECHNIQUE DES BREVETS :

Modification sur site du rang en fonction des signaux internes : le brevet décrit un schéma en deux étapes où le scor global (hors site) est complété par un signal « intrasite » - structure des liens internes, position de la page dans la hiérarchie du site, fraîcheur, etc. C’est une justification directe des avantages du silençage/relien thématique.

Mise en évidence d«» entités topiques « et d'un graphe d'entités pour renforcer la connectivité thématique : le système extrait plusieurs entités d'une ressource, construit un graphe pondéré avec des connexions et recommande des connexions sémantiques internes et des » Klusters « de » contenu » pour construire une autorité thématique Il s'agit essentiellement d'un mécanisme de cocon au niveau de l'entité/thème.

Indexation des phrases et regroupement des documents : le brevet pour les phrases prédictives/liées décrit le regroupement des documents par connexions de phrases, l'expansion des requêtes et l'organisation des résultats en clusters ; parmi les pratiques explicitement énoncées figurent « la structuration de l'architecture du site en clusters par phrase » et « la liaison interne basée sur des phrases ». Cela confirme l'importance du regroupement thématique des pages et des liens.

«Recherche thématique : Le système résume les passages, les combine en » thèmes « et les classe par visibilité/pertinence/qualité Les recommandations incluent la création de pages » pilier/cluster « et un lien interne cohérent avec le cœur du thème - il s'agit d'une description presque littérale d'un » cocon sémantique « qui facilite le regroupement et la soumission de thèmes.

Ressources de navigation et rôle de la liaison interne : le brevet montre que des liaisons internes améliorées peuvent améliorer les « scores de navigation », et des naursures bien identifiées sont classées dans un large éventail de requêtes synonymes/liées - l'effet attendu d'un groupe thématique bien connecté.

Macro/microWintext et cohérence thématique du site : le système divise le contenu en domaines/sous-thèmes, crée des vecteurs de contexte macro/micro et utilise l'historique des utilisateurs ; L'inférence SEO consiste à organiser le contenu en hiérarchies thématiques claires et à maintenir une connectivité thématique du site lampwide, qui repose entièrement sur l'idée de « cocons ».

Limitations/questions ouvertes : • Le terme « cocon sémantique » n'est pas utilisé dans les brevets ; c'est le mécanisme qui est confirmé : regroupement thématique, connexions essentielles/phrases et signaux internes qui affectent le classement. • Les brevets ne garantissent pas d'effet pour chaque site ; le poids final dépend de la totalité des signaux (qualité du contenu, liens externes, signaux utilisateur, etc).

Cela ressemble déjà à la réponse d'un expert qui regardait les brevets de Google Tout est très intéressant, mais rien n'est clair, mais au moins c'est gratuit -

Que peut-on faire à ce sujet maintenant :

1. Je peux faire un chat de bot qui fournira des réponses basées sur des brevets.
2. Je peux l'utiliser pour générer des articles afin de les rendre plus étouffant expert.
3. MB Je vais rendre un bot public sur gpt-5-mini.

Quelle conclusion faut-il tirer de ce billet ?
Étudiez les systèmes d'agents et ne rêvez pas d'une sorte de promesse super-duper, qui vous donnera du matériel pour 3 kopecks et immédiatement dans le TOP 1. Cela n'arrivera pas.