Content
Co to jest query augmentation
Query augmentation (inaczej poszerzenie zapytania, augmentacja zapytania, transformacja zapytania) to proces wzbogacania lub modyfikowania zapytania (np. w wyszukiwarce lub czacie opartym na LLM), aby poprawić jego trafność lub zwiększyć szansę uzyskania adekwatnej odpowiedzi. Jest to jedna z form groundingu ograniczająca halucynację modelu językowego. Wykorzystywana jest na przykład w AI Overviews, AI Mode oraz w niektórych czatbotach AI.
Może obejmować różne formy:
Typowe techniki rozszerzenia zapytań
- dodanie synonimów lub powiązanych pojęć,
- przekształcenie zapytania na formę bardziej „zrozumiałą” dla systemu,
- wykorzystanie wcześniejszych interakcji (w systemach konwersacyjnych),
- analizę kontekstu semantycznego (np. intencji użytkownika).
W SEO query augmentation jest przydatne np. przy analizie intencji, doprecyzowaniu zapytania (np. gdy Google pyta czy chodziło Ci o inne zapytanie i popełniłeś „literówkę”), lub zebraniu szerszego kontekstu dla zapytania i otaczających je intencji, aby dać jak najlepszy i pełny rezultat.
Jest to szczególnie istotne w AI Overviews i AI Mode, bo systemy te dążą nie tylko do odpowiedzi na domniemaną intencję, ale także do predykcji kolejnych kroków i zaspokojenia kolejnych intencji w ramach customer journey użytkownika.
Query augmentation w systemach AI Overviews i AI Mode
W kontekście AI Mode, query augmentation polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do przekształcenia zapytania użytkownika na bardziej „algorytmicznie skuteczną” formę. Przykładowo:
- LLM może rozwinąć skrótowe zapytanie użytkownika („ulga podatkowa 2026”) do bardziej kompletnego zapytania („Jakie ulgi podatkowe będą obowiązywać w Polsce w 2026 roku?”),
- system może dodać parametry filtrujące lub doprecyzowujące (np. lokalizacja, typ treści),
- wykorzystywane są tzw. „embeddingi semantyczne” i „reformulacja zapytań”.
Zastosowanie w wyszukiwaniu semantycznym i systemach RAG
Augmentacja to kluczowy komponent w nowoczesnych wyszukiwarkach semantycznych (np. z wektorowym wyszukiwaniem) oraz w narzędziach typu RAG (retrieval-augmented generation), gdzie system szuka odpowiedniego kontekstu do zapytania w celu lepszego zrozumienia potrzeb użytkownika i zaserwowania lepszych odpowiedzi.
Przykłady transformacji zapytań
Przykłady transformacji mogą obejmować:
- Rozwinięcie krótkiego zapytania („RODO sklep internetowy”) do zapytania z jasnym kontekstem („Jakie obowiązki wynikają z RODO dla właściciela sklepu internetowego?”).
- Doprecyzowanie błędnie sformułowanego zapytania poprzez detekcję literówek lub niejasności.
- Reformulację niegramatycznych zapytań w formę zrozumiałą dla LLM.
Wpływ na SEO i analizę intencji użytkownika
W kontekście SEO, query augmentation umożliwia:
- doprecyzowanie dominującej intencji wyszukiwania,
- poprawę zgodności treści z zapytaniami użytkowników,
- rozszerzenie spektrum zapytań semantycznie powiązanych,
- identyfikację i wypełnienie luk w pokryciu zapytań (semantic gap).