Google DeepMind wil het rankingmodel fundamenteel omgooien
Google DeepMind heeft een research paper gepubliceerd over een nieuw AI-systeem voor zoekranking. De kern: de onderzoekers willen het klassieke twee-staps rankingsysteem vervangen door één LLM, het zogenoemde Autoregressive Ranking (ARR). Dat is behoorlijk radicaal, en het is de moeite waard om te begrijpen waarom.
Hoe het nu werkt en wat er zou veranderen
Het huidige systeem werkt in twee stappen. Stap één is de Dual Encoder (DE): die zet zoekopdrachten en documenten om in vectoren en haalt snel een grote bak kandidaat-documenten op. Snel en goedkoop qua rekenkracht, maar niet heel precies in zijn ranking. Stap twee is de Cross Encoder (CE): die neemt die kandidaten en rangschikt ze nauwkeuriger. Nadeel is dat de CE computationeel veel zwaarder is, dus je zet hem pas in het tweede stadium in.
ARR wil die twee stappen samenvoegen in één LLM dat direct de gerankte lijst uitspuugt. Om dat model goed te trainen ontwikkelden de onderzoekers een methode genaamd SToICaL, die het model leert welke documenten hoger en lager moeten staan door ze meer of minder gewicht mee te geven tijdens de training.
De testresultaten zijn veelbelovend maar niet foutloos. ARR presteerde vergelijkbaar met de Cross Encoder, beduidend beter dan de Dual Encoder, en bleek theoretisch in staat om een willekeurig groot aantal documenten te ranken zonder dat de vector-dimensie mee hoeft te groeien. Dat laatste is een fundamentele beperking van het huidige DE-systeem. Wel liep het in de shopping-zoektest op één punt tegen problemen aan: de meest relevante resultaten kwamen minder goed op de eerste plek, ook al verbeterde de algehele ranking.
Wat dit betekent voor jouw SEO-praktijk
Eerlijk gezegd: nú nog niets. Dit is academisch onderzoek, geen aankondiging van een uitrol. Maar ik vind het wel een signaal dat serieus aandacht verdient, om twee redenen.
Ten eerste bevestigt dit paper dat Dual Encoders en Cross Encoders vandaag nog gewoon de ruggengraat zijn van hoe Google rankt. Wie beweert dat “alles al veranderd is door AI” heeft het mis. De SERP verandert zichtbaar, maar de backend ranking draait nog op dezelfde architectuur als jaren geleden.
Ten tweede laat dit zien in welke richting Google beweegt. Als ARR ooit productieklaar is, verandert de logica van relevantie op een dieper niveau dan welke core update dan ook. Hoe een LLM “begrijpt” welke documenten relevant zijn, verschilt fundamenteel van hoe vectoren en cross-encoders dat doen. Wat dat precies betekent voor on-page optimalisatie en E-E-A-T weten we nog niet, maar het loont om dit te volgen.
Voorlopig: gewoon doorgaan met solide technische SEO, sterke content en relevantie voor de gebruiker. Dat is de beste hedge, ongeacht welke rankingarchitectuur Google over drie jaar draait.
Bron: Search Engine Journal