La recherche Google devient la machine à répondre: ce que cela signifie pour vous et l'image Web: xpert.digital
Le changement fondamental: les machines de réponse au lieu de la recherche Web - se terminent avec des liens? Alarme zéro cliquez sur les moteurs de recherche AI
Mots directs au lieu des listes de liens: c'est ainsi que l'IA modifie votre comportement de recherche (et ce que Google prévoit)
Pendant plus de deux décennies, des moteurs de recherche classiques tels que Google ont dominé la façon dont nous recherchons des informations sur Internet. Mais nous sommes au milieu d'un changement de paradigme fondamental: les machines de réponse soutenues par l'IA sont en train de révolutionner la chasse traditionnelle à droite. Ces systèmes fournissent des réponses directes et complètes au lieu de se référer uniquement aux sites Web pertinents. La transformation des recherches pour répondre aux machines modifie non seulement le comportement des utilisateurs, mais a également des conséquences de grande envergure pour l'ensemble de l'écosystème Web.
Convient à:
Développement: de la liste des liens à la réponse directe
L'idée de base derrière les machines de réponse telles que Perplexity AI est simple, mais en même temps révolutionnaire: au lieu de saisir des termes de recherche et de recevoir une liste de liens, les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel et recevoir des réponses directes. Ce développement marque un progrès significatif dans la façon dont nous interagissons avec Internet.
Les débuts du changement
Google se développe d'un moteur de recherche pur à une machine à répondre depuis des années. Avec des fonctionnalités telles que les panneaux de connaissances (2012), les extraits de vedette (2014) et Quick Answers (2014), le géant du moteur de recherche a de plus en plus essayé de répondre aux questions des utilisateurs directement sur la page de résultat de la recherche. Ce fut le début d'une tendance qui a reçu une énorme poussée avec l'avancement des modèles AI avancés.
La percée dirigée par l'IA
La percée réelle est venue avec le développement de modèles puissants puissants de grande langue (LLMS). En 2017, des progrès technologiques ont été réalisés avec des modèles de transformateurs qui ont pu rechercher de grandes quantités de données sur une base sémantique rapidement et efficacement. Cette technologie a permis non seulement de rechercher le contenu des mots clés, mais aussi de comprendre le sens sémantique et de générer des réponses contextuelles.
Comment fonctionnent les machines de réponse IA
Les moteurs de recherche AI reposent principalement sur deux technologies progressives: le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique (ML), qui permettent une toute nouvelle façon de traitement de l'information.
Traitement du langage naturel
La PNL permet aux moteurs de recherche de comprendre les requêtes de recherche complexes en langage naturel. Les utilisateurs n'ont plus à réduire leurs questions à des mots clés simples, mais peuvent formuler directement et naturellement. Par exemple, un moteur de recherche d'IA peut augmenter une question complexe sur la façon de "comment puis-je augmenter la présence de ma marque dans le contenu généré par les moteurs de recherche d'IA?" Réponse en détail, tandis que les systèmes classiques fournissent souvent des résultats insuffisants ici.
Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique garantit que les moteurs de recherche d'IA apprennent en continu du comportement des utilisateurs et optimisent automatiquement leurs résultats. En conséquence, ces systèmes fournissent des réponses liées au contexte et adaptées individuellement en temps réel, en fonction de toute la diversité d'Internet. Les résultats de la recherche deviennent de plus en plus multimodaux en élargissant le contenu visuel et auditif.
Deux taux principaux de la recherche d'IA
Deux tarifs principaux pour les moteurs de recherche soutenus par l'IA se sont développés:
- LLM avec Recherche Web: des systèmes tels que Perplexity ou Chatt avec la recherche sur le Web obtiennent les informations actuelles d'Internet et vous transmettent dans une réponse sommaire.
- Moteurs de recherche avec Résumé de l'IA: Tests Google avec des versions courtes générées par Gemini AI qui sont intégrées directement dans les résultats de recherche. Ces «aperçus d'IA» ainsi appelés devraient raccourcir le processus de recherche et le rendre plus efficace.
Diriger des machines de réponse en IA en un coup d'œil
Perplexité AI
Perplexity combine un moteur de recherche basé sur le modèle de Google avec une interface de chat à la chatppt. L'utilisateur peut poser une question en langage naturel et reçoit une réponse spécifique sous forme de texte avec des sources liées. En dialogue, les connaissances que vous souhaitez peuvent être développées sans avoir à cliquer sur de nombreux sites Web.
Chatgpt avec la recherche Web
OpenAI a élargi Chatgpt avec une fonction de recherche qui permet des recherches directes sur Internet. Les résultats sont entièrement sans AD et très réduits, avec des résumés significatifs qui sont générés via le modèle vocal.
Google SGE (Recherche d'expérience générative)
Google réagit à la concurrence avec son «SEARCH Generative Experience» (SGE), qui est actif aux États-Unis depuis 2024 en tant que «aperçu de l'IA». Ces résumés générés par l'IA apparaissent au-dessus des résultats de recherche organiques et intégrent de plus en plus des vidéos et des images. SGE présente trois nouveaux éléments importants: instantané IA, mode conversationnel et expérience verticale.
Microsoft Copilot et Bing
Microsoft a massivement changé son moteur de recherche Bing et donne des résultats générés par AI-Resseaux. La nouvelle «recherche générative de Bing» affiche des résultats générés par l'IA à gauche, tandis que les résultats de recherche traditionnels sont placés dans une colonne plus étroite à droite.
Recherches de clics zéro: le comportement modifié de l'utilisateur
L'un des effets les plus importants des machines de réponse est l'augmentation des requêtes de recherche «zéro-clic» dans lesquelles les utilisateurs ne visitent plus les sites Web externes.
Convient à:
Statistiques alarmantes
Les études actuelles montrent que seulement chaque troisième recherche mène à des clics sur les sites Web. Aux États-Unis, près de 60% des recherches mobiles et de bureau se terminent sans cliquer sur un résultat de recherche. Encore plus inquiétant: près de 30% de tous les clics se déroulent sur des plates-formes que Google elle-même, comme YouTube ou Google Maps.
Le renforcement de l'IA de la tendance
L'introduction des machines de réponse AI augmente considérablement cette tendance. Une étude UX pour l'utilisation des «aperçus d'IA» de Google montre qu'ils réduisent considérablement le nombre de clics sortants sur le bureau, le taux de clics tombe sur les sites Web externes par deux tiers, sur les appareils mobiles de près de moitié.
Confiance des utilisateurs et différences démographiques
Les jeunes utilisateurs en particulier et ceux qui ont une forte affinité numérique sont plus susceptibles de faire confiance à l'IA. Les utilisateurs âgés de 25 à 34 ans acceptent les réponses de l'IA dans la moitié de toutes les requêtes de recherche comme informations finales. Les utilisateurs mobiles défilent plus profondément (54%) que les utilisateurs de bureau (29%), tandis que les utilisateurs plus âgés continuent de préférer les liens bleus classiques.
Conséquences pour les opérateurs de sites Web et les éditeurs
Le changement pour répondre aux machines a des conséquences de grande envergure pour l'ensemble de l'écosystème Web, en particulier pour les opérateurs de sites Web et les éditeurs.
Perte de trafic et dépendance
Grâce à une recherche sur un clic zéro, les sites Web perdent un trafic massif. Le paysage de recherche modifié conduit à une concentration encore plus forte de pouvoir parmi les opérateurs de plate-forme tels que Google et Meta, et Apple, en perspective. Les éditeurs sont particulièrement touchés, dont le modèle commercial dépend directement des personnes qui appellent leur site Web.
Nouvelles métriques pour réussir
Dans le contexte de cette évolution, de nouveaux indicateurs de réussite doivent être développés. L'étude sur les aperçus de l'IA de Google recommande de mesurer la visibilité au lieu de clics. Il devient crucial à quelle fréquence et à quel point une marque apparaît en évidence dans les réponses générées par l'IA. Des mesures telles que la citation ou la «part de la voix» deviennent plus importantes que les positions classiques dans le classement.
Effets différenciés en fonction de l'industrie
Les effets des machines de réponse IA varient en fonction de l'industrie et du sujet. Dans le cas des recherches à risque personnel, comme la santé ou les utilisateurs de finances montrent beaucoup plus de scepticisme par rapport aux réponses générées par l'IA et font défiler plus profondément ou recherchent des sources supplémentaires. Cependant, dans le cas de questions simples ou de définitions, les réponses de l'IA sont plus souvent acceptées sans autre recherche.
Convient à:
Les perspectives futures: stratégies dans un nouveau monde de recherche
Malgré tous les défis, le passage des machines de recherche aux réponses offre également des opportunités. Cependant, les opérateurs de sites Web et les fabricants de contenu doivent adapter leurs stratégies.
Du SEO à GEO (Optimisation générative du moteur)
L'optimisation des machines de réponse IA pourrait se transformer en une nouvelle discipline qui va au-delà du référencement classique. Il ne s'agit plus seulement d'abandonner bien dans les résultats de la recherche, mais d'être cité dans des réponses générées par AI-comme une source fiable.
Concentrez-vous sur la qualité et la fiabilité
L'étude UX sur les aperçus de Google AI montre que les utilisateurs vérifient d'abord lors de la sélection de la source si une source est digne de confiance uniquement par la suite si les informations correspondent à l'intention de recherche. Dans 58% des cas avec des marques bien connues ou des domaines .gov / .edu, ceux-ci ont d'abord été cliqués. L'établissement en tant que marque digne de confiance est donc encore plus important.
Gain de contenu multimodal en importance
En ce qui concerne les questions de bricolage, de nombreux utilisateurs ignorent délibérément les réponses générées par l'IA pour voir des vidéos avec des démonstrations pratiques à la place. La durée moyenne du séjour dans les vidéos (37 s) dépasse cela pour les réponses à l'IA (31 s). Cela souligne l'importance croissante du contenu multimédia.
Une nouvelle ère d'acquisition d'informations
Le changement des recherches pour répondre aux machines marque un bouleversement fondamental dans la façon dont nous recherchons des informations sur Internet et les consommerons. Bien que ce développement promet des réponses plus rapides et plus directes aux utilisateurs, il présente des opérateurs de sites Web et des fabricants de contenu avec de nouveaux défis.
L'avenir de la recherche sur le Web sera façonné par un équilibre entre l'efficacité des réponses générées par l'IA et la nécessité d'informations fiables et plus profondes. La concurrence entre les grands acteurs tels que Google, Microsoft et OpenAai continuera de promouvoir cette évolution.
Pour les opérateurs de sites Web et les fabricants de contenu, cela signifie une repenser dans leurs stratégies: loin de l'optimisation pure pour les classements des moteurs de recherche vers l'établissement de source de confiance pour les systèmes d'IA. La qualité, la fiabilité et le contenu multimodal seront des facteurs décisifs dans cette nouvelle ère d'acquisition d'informations numériques.
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