En guide till Web Guide:
Vår framtid med hybridsök
Om man läser branschnyheterna kan man tro att Googles sökfunktion rusar mot en framtid bestående helt av AI. Verkligheten är dock att de flesta sökningar (även i AI Mode) är en hybrid av AI/stora språkmodeller (LLM) – specifikt Gemini – och de organiska sökalgoritmer som Google har förfinat i över två decennier.
Google Web Guide (för närvarande i beta) ger oss en inblick i hur denna hybridframtid kan se ut. På ytan liknar det traditionellt sök, men det drivs av flera AI-lager, inklusive komplexa metoder för att dela upp sökningar (s.k. query fan-out).
Vad är Google Web Guide?
Google Web Guide är ett hybridsökresultat som introducerades i Google Labs i slutet av juli 2025. Det kombinerar organiska sökresultat med AI-funktioner från Gemini. Systemet använder ”query fan-out” för att lyfta fram underteman och ytterligare resultat
Här är de grundläggande delarna i Web Guide:
- Organiska resultat (FastSearch): Längst upp visas ofta två resultat som ser organiska ut eftersom de i princip är det. Dessa kommer från Googles FastSearch-teknik, som bygger på RankEmbed. Denna teknik är snabbare och effektivare än vanligt sök och används även för att ge Gemini faktabaserad grundning.
- AI-sammanfattning: Under de första organiska resultaten finns en ”Web Guide”-rubrik med en AI-genererad sammanfattning. Denna sammanfattning försöker täcka alla resultat men fokuserar ofta på specifika produkter eller detaljer.
- Uppdelning i underteman (Subtopic fan-outs): Det är här det verkligt intressanta händer. Systemet bryter ner en sökning i underteman och följdfrågor för att få en bredare bild av vad användaren letar efter. Web Guide visar dessa block med organiska resultat öppet, där varje block har en egen rubrik och beskrivning.
- AI-omskrivningar: AI arbetar även med att skriva om sökresultatens beskrivningar (snippets). Istället för att bara visa sidans metadata, skapar Gemini en sammanfattning baserad på användarens sökintention för att förklara varför just den sidan är relevant.
Vad är ”Query Fan-out”?
Tekniken innebär att din fråga bryts ner i flera underteman och att flera sökningar körs samtidigt för din räkning. Detta gör att sökfunktionen kan gå djupare än vid en traditionell sökning. I Web Guide används detta för att identifiera de mest relevanta resultaten genom att köra omkring ett halvdussin relaterade sökningar parallellt.
Vi har identifierat en taxonomi med 10 typer av sådana uppdelningar (fan-outs):
Semantisk: Samma betydelse med andra ord.
- Entitet: Fokus på specifika varumärken eller personer.
- Följdfråga: Vad användaren troligen frågar härnäst.
- Attribut: Fokus på specifika egenskaper (t.ex. batteritid).
- Förutseende (Anticipate): Frågor två steg framåt, ofta efter ett köp.
- Faktatung: Data och specifika detaljer.
- Instruktion (Tutorial): Guider och ”hur man gör”-innehåll.
- Perspektiv: Mänskliga åsikter och forumdiskussioner.
- Jämförelse: Ställer två eller fler alternativ mot varandra.
- Transaktion: Köpintention och kommersiella frågor.
Hur påverkar detta SEO?
Hybridsök är goda nyheter för SEO-branschen eftersom de fortfarande vilar på organiska resultat och kärnalgoritmer. Men det finns utmaningar:
- Sökning är en konversation: Vi går alltmer mot naturligt språk.
- Minskad kontroll: Google kommer att sammanfatta och tolka ditt innehåll mer, vilket innebär att man måste släppa kontrollen över exakt hur snippets ser ut.
- Rörig ranking: Ett resultat som ligger på plats 7 i en vanlig sökning kan vara det första resultatet i ett specifikt ”fan-out”-block om det passar användarens intention bättre.
Varför tar inte AI över helt?
Det är osannolikt att vi får en framtid med enbart AI av två huvudskäl:
- LLM-brister: De kan hallucinera och är dåliga på navigationssökningar och lokala sökningar.
- Kostnad och intäkter: AI-sökningar är betydligt dyrare att driva (upp till 10 gånger dyrare) och svårare att tjäna pengar på via annonser.
Sammanfattningsvis: Framtiden handlar om att förstå hela sökresan och att finnas tillgänglig vid flera olika kontaktpunkter längs vägen.
Författare
Jag förenar 22 års erfarenhet av marknadsföring och produktutveckling med en unik teknisk spets. Som både SEO-expert, programmerare och grafisk designer översätter jag komplex data till vinnande strategier. Genom att implementera AI-drivna arbetsflöden och funktionella personas hjälper jag marknadsteam att fatta snabbare, datadrivna beslut och verkligen förstå sina kunder på djupet.
