Google 검색은 답변기가됩니다. 이것이 당신과 웹 이미지에게 의미하는 바
기본 변경 : 웹 검색 대신 회신 기계 - 링크로 끝나나요? AI 검색 엔진으로 알림을 제로 클릭하십시오
링크 목록 대신 Directan Words : AI가 검색 동작을 변경하는 방법 (및 Google 계획)
20 년이 넘게 Google과 같은 클래식 검색 엔진은 인터넷에 대한 정보를 찾고있는 방식을 지배했습니다. 그러나 우리는 근본적인 패러다임 전환의 중간에 있습니다. 이 시스템은 관련 웹 사이트만을 언급하는 대신 직접적이고 포괄적 인 답변을 제공합니다. 답장 기계로 검색의 변환은 사용자 동작을 변화시킬뿐만 아니라 전체 웹 생태계에 광범위한 결과를 초래합니다.
적합:
개발 : 링크 목록에서 직접 답변까지
Perplexity AI와 같은 답장 기계의 기본 아이디어는 간단하지만 동시에 혁명적입니다. 검색어를 입력하고 링크 목록을받는 대신 자연어로 질문을하고 직접 답변을받을 수 있습니다. 이 개발은 우리가 인터넷과 상호 작용하는 방식의 중대한 진전을 나타냅니다.
변화의 시작
Google은 순수한 검색 엔진에서 몇 년 동안 답변 기계로 개발 해 왔습니다. Knowledge Panels (2012), Feactured Snippets (2014) 및 Quick Answers (2014)와 같은 기능을 통해 검색 엔진 대기업은 검색 결과 페이지에서 사용자 질문에 직접 답변하려고 시도했습니다. 이것은 고급 AI 모델의 발전으로 막대한 추력을 얻은 트렌드의 시작이었습니다.
AI 중심 혁신
실제 획기적인 획기적인 것은 강력한 대형 언어 모델 (LLM)의 개발과 함께 제공되었습니다. 2017 년에는 많은 양의 데이터를 시맨틱으로 빠르고 효율적으로 검색 할 수있는 변압기 모델로 기술 진보가 달성되었습니다. 이 기술을 통해 키워드의 콘텐츠를 검색 할뿐만 아니라 의미 론적 의미를 실제로 이해하고 상황에 맞는 답변을 생성 할 수있었습니다.
AI 응답 기계의 작동 방식
AI 검색 엔진은 주로 NLP (Natural Language Processing)와 기계 학습 (ML)의 두 가지 진보적 인 기술에 의존하여 완전히 새로운 정보 처리 방식을 가능하게합니다.
자연어 처리
NLP를 사용하면 검색 엔진이 자연어로 복잡한 검색 쿼리를 이해할 수 있습니다. 사용자는 더 이상 질문을 간단한 키워드로 줄일 필요가 없지만 직접적으로나 자연스럽게 공식화 할 수 있습니다. 예를 들어, AI 검색 엔진은 "AI 검색 엔진에서 생성 된 콘텐츠에서 어떻게 브랜드의 존재를 어떻게 증가시킬 수 있습니까?"에 대한 복잡한 질문을 증가시킬 수 있습니다. 고전적인 시스템은 종종 불충분 한 결과를 제공하는 반면 자세히 대답하십시오.
기계 학습
기계 학습을 통해 AI 검색 엔진은 사용자 동작에서 지속적으로 학습하고 결과를 자동으로 최적화 할 수 있습니다. 결과적으로 이러한 시스템은 인터넷의 전체 다양성을 기반으로 컨텍스트 관련 및 개별적으로 적응 된 답변을 실시간으로 제공합니다. 시각적 및 청각 컨텐츠를 확장하여 검색 결과가 점점 멀티 모달이되고 있습니다.
AI 검색의 두 가지 주요 요금
AI 지원 검색 엔진의 두 가지 주요 요금이 개발되었습니다.
- 웹 검색과 함께 LLM : Perplexity 또는 Web Search와 같은 Chatt와 같은 시스템은 인터넷에서 현재 정보를 얻고 요약 답변으로 처리합니다.
- AI 요약이 포함 된 검색 엔진 : 검색 결과에 직접 통합되는 Gemini AI 생성 된 짧은 버전을 사용한 Google 테스트. 이렇게 정리 된 "AI 개요"는 검색 프로세스를 단축하고보다 효율적으로 만들어야합니다.
AI 응답 기계를 한눈에 선도합니다
당황한 ai
Perplexity는 Google 모델을 기반으로 한 검색 엔진을 채팅 인터페이스와 chatgpt와 결합합니다. 사용자는 자연어로 질문을 할 수 있으며 연결된 소스와 함께 텍스트 형식으로 특정 답변을받습니다. 대화에서, 원하는 지식은 수많은 웹 사이트를 클릭하지 않고도 개발할 수 있습니다.
웹 검색과 함께 chatgpt
OpenAi는 인터넷에서 직접 검색을 가능하게하는 검색 기능으로 ChatGpt를 확장했습니다. 결과는 음성 모델을 통해 생성되는 의미있는 요약으로 완전히 AD가없고 매우 감소합니다.
Google SGE (검색 생성 경험)
Google은 2024 년 이후 미국에서 "AI 개요"로 활성화 된 "검색 생성 경험"(SGE)과의 경쟁에 반응합니다. 이 AI 생성 요약은 유기적 인 검색 결과 위에 나타나고 비디오와 사진을 점점 더 통합하고 있습니다. SGE는 AI 스냅 샷, 대화 패션 및 수직 경험의 세 가지 중요한 요소를 소개합니다.
Microsoft Copilot 및 Bing
Microsoft는 검색 엔진 Bing을 크게 변경했으며 AI 생성 결과가 두드러진 공간을 제공합니다. 새로운 "생성 빙 검색"은 왼쪽에서 AI 생성 결과를 보여주고 기존 검색 결과는 오른쪽의 좁은 열에 배치됩니다.
클릭이없는 검색 : 변경된 사용자 동작
응답기의 가장 중요한 효과 중 하나는 사용자가 더 이상 외부 웹 사이트를 방문하지 않는 소위 "제로 클릭 검색"검색 쿼리의 증가입니다.
적합:
경보 통계
현재 연구에 따르면 세 번째 검색만으로 웹 사이트를 클릭 할 수 있습니다. 미국에서는 검색 결과를 클릭하지 않고 모바일 및 데스크탑 검색의 거의 60%가 끝납니다. 더욱 걱정 : 모든 클릭의 거의 30%가 YouTube 또는 Google지도와 같은 Google 자체의 플랫폼을 사용합니다.
트렌드의 AI 강화
AI 응답 기계의 도입은 이러한 추세를 크게 증가시킵니다. Google의 "AI 개요"를 사용하기위한 UX 연구에 따르면 바탕 화면에서 나가는 클릭의 수를 크게 줄이고 클릭률이 외부 웹 사이트로 2/3로 떨어지고 모바일 장치에서 거의 절반 만 감소합니다.
사용자 신뢰 및 인구 통계 학적 차이
특히 젊은 사용자와 디지털 친화력이 높은 사용자는 AI를 신뢰할 가능성이 높습니다. 25 세에서 34 세 사이의 사용자는 모든 검색 쿼리의 절반에서 최종 정보로 AI 답변을 허용합니다. 모바일 사용자는 데스크탑 사용자 (29 %)보다 더 깊이 (54 %) 스크롤하는 반면, 고령 사용자는 클래식 블루 링크를 계속 선호합니다.
웹 사이트 운영자 및 게시자의 결과
회신 기계로의 변경은 전체 웹 생태계, 특히 웹 사이트 운영자 및 게시자에게 광범위한 결과를 초래합니다.
교통 손실 및 종속성
클릭이없는 검색을 통해 웹 사이트는 막대한 트래픽을 잃습니다. 변화된 검색 환경은 Google 및 Meta 및 Apple과 같은 플랫폼 운영자 사이에서 더 강력한 전력으로 이어집니다. 게시자는 특히 영향을받으며 비즈니스 모델은 웹 사이트를 직접 전화하는 사람들에 따라 다릅니다.
성공을위한 새로운 메트릭
이 개발의 맥락에서 새로운 성공 지표가 개발되어야합니다. Google의 AI 개요에 대한 연구는 클릭 대신 가시성을 측정하는 것이 좋습니다. AI 생성 답변으로 브랜드가 얼마나 자주 그리고 얼마나 두드러지게 나타나는지는 중요해집니다. 인용 또는 "음성의 공유"와 같은 메트릭은 순위의 고전적인 위치보다 더 중요해집니다.
업계에 따라 차별화 된 효과
AI 응답 기계의 효과는 업계와 주제에 따라 다릅니다. 건강 또는 금융 사용자가 AI에서 생성 된 답변에 비해 훨씬 더 회의론을 보이거나 더 깊이 스크롤하거나 추가 소스를 찾고 있기 때문에 개인적 위험이있는 검색의 경우에는 훨씬 더 회의론이 나타납니다. 그러나 간단한 질문이나 정의의 경우 AI 답변은 추가 연구없이 더 자주 받아 들여집니다.
적합:
미래의 전망 : 새로운 검색 세계의 전략
모든 과제에도 불구하고 검색에서 응답 기계로의 변경은 기회를 제공합니다. 그러나 웹 사이트 운영자 및 컨텐츠 제조업체는 전략을 조정해야합니다.
SEO에서 GEO까지 (생성 엔진 최적화)
AI 응답 기계에 대한 최적화는 클래식 SEO를 넘어선 새로운 분야로 발전 할 수 있습니다. 이것은 더 이상 검색 결과에서 잘 포기하는 것이 아니라 AI 생성 답변으로 신뢰할 수있는 출처로 인용되는 것입니다.
품질과 신뢰성에 중점을 둡니다
Google AI 개요에 대한 UX 연구에 따르면 사용자는 소스가 소스를 선택할 때 소스를 선택할 때 먼저 정보가 검색 의도에 적합한 지 여부를 확인합니다. 잘 알려진 브랜드 또는 .gov/.edu 도메인을 가진 사례의 58 %에서 먼저 클릭했습니다. 따라서 신뢰할 수있는 브랜드로서의 설립은 훨씬 더 중요합니다.
멀티 모달 함량은 중요합니다
DIY 질문과 관련하여 많은 사용자가 의도적으로 AI 생성 답변을 건너 뛰기 위해 실용적인 데모가있는 비디오를 볼 수 있습니다. 비디오의 평균 체류 기간 (37 초)은 AI 답변 (31 초)의 평균 길이를 초과합니다. 이것은 멀티미디어 컨텐츠의 중요성이 증가한다는 것을 강조합니다.
정보 획득의 새로운 시대
검색에서 응답 기계로의 변경은 인터넷에 대한 정보를 검색하고 소비하는 방식에서 근본적인 격변을 나타냅니다. 이 개발은 사용자에게 더 빠르고 직접적인 답변을 약속하지만 웹 사이트 운영자 및 콘텐츠 제조업체에게 새로운 과제를 제공합니다.
웹 검색의 미래는 AI 생성 답변의 효율성과 신뢰할 수 있고 더 깊은 정보의 필요성 사이의 균형에 의해 형성 될 것입니다. Google, Microsoft 및 Openaai와 같은 대형 배우 간의 경쟁은이 개발을 계속 홍보 할 것입니다.
웹 사이트 운영자 및 컨텐츠 제조업체의 경우 이는 전략에 대한 재고를 의미합니다. 검색 엔진 순위에 대한 순수한 최적화에서 AI 시스템의 신뢰할 수있는 소스로 설정하는 것입니다. 이 새로운 디지털 정보 획득 시대에서 품질, 신뢰성 및 멀티 모달 컨텐츠는 결정적인 요소가 될 것입니다.
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