A pesquisa do Google se torna a máquina de resposta: o que isso significa para você e a imagem da web: xpert.digital
A mudança fundamental: máquinas de resposta em vez de pesquisa na web - terminar com links? Alarme com clique zero com mecanismos de pesquisa de IA
Palavras diretas em vez de listas de link: é assim que a IA altera o comportamento da sua pesquisa (e o que o Google planeja)
Por mais de duas décadas, mecanismos de pesquisa clássicos como o Google dominaram a maneira como estamos procurando informações na Internet. Mas estamos no meio de uma mudança fundamental de paradigma: as máquinas de resposta apoiadas pela IA estão em processo de revolução da caçada tradicional à direita. Esses sistemas fornecem respostas diretas e abrangentes, em vez de se referir apenas a sites relevantes. A transformação das pesquisas para responder máquinas não apenas muda o comportamento do usuário, mas também tem consequências de longo alcance para todo o ecossistema da Web.
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Desenvolvimento: Da lista de links à resposta direta
A idéia básica por trás de máquinas de resposta, como a perplexidade, a IA é simples, mas ao mesmo tempo revolucionária: em vez de inserir os termos de pesquisa e receber uma lista de links, os usuários podem fazer perguntas em linguagem natural e receber respostas diretas. Esse desenvolvimento marca um progresso significativo na maneira como interagimos com a Internet.
O começo da mudança
O Google vem se desenvolvendo de um mecanismo de pesquisa puro para uma máquina de resposta há anos. Com recursos como painéis de conhecimento (2012), snippets em destaque (2014) e respostas rápidas (2014), a gigante do mecanismo de pesquisa tentou cada vez mais responder às perguntas do usuário diretamente na página de resultado da pesquisa. Este foi o começo de uma tendência que recebeu um enorme impulso com o avanço dos modelos avançados de IA.
O avanço acionado por IA
O avanço real veio com o desenvolvimento de poderosos modelos de grandes idiomas (LLMS). Em 2017, o progresso tecnológico foi alcançado com modelos de transformadores que foram capazes de pesquisar grandes quantidades de dados de maneira semântica de maneira rápida e eficiente. Essa tecnologia possibilitou não apenas pesquisar no conteúdo das palavras -chave, mas para realmente entender o significado semântico e gerar respostas contextuais.
Como funcionam as máquinas de resposta da IA
Os mecanismos de pesquisa de IA confiam principalmente em duas tecnologias progressivas: processamento de linguagem natural (PNL) e aprendizado de máquina (ML), que permitem uma maneira completamente nova de processamento de informações.
Processamento de linguagem natural
A PNL permite que os mecanismos de pesquisa entendam consultas de pesquisa complexas na linguagem natural. Os usuários não precisam mais reduzir suas perguntas a palavras -chave simples, mas podem formular direta e naturalmente. Por exemplo, um mecanismo de pesquisa de IA pode aumentar uma questão complexa de como "como posso aumentar a presença da minha marca no conteúdo gerado pelos mecanismos de pesquisa da IA?" Responda em detalhes, enquanto os sistemas clássicos geralmente fornecem resultados insuficientes aqui.
Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina garante que os mecanismos de pesquisa de IA aprendam continuamente com o comportamento do usuário e otimizem automaticamente seus resultados. Como resultado, esses sistemas fornecem respostas relacionadas ao contexto e adaptadas individualmente em tempo real, com base em toda a diversidade da Internet. Os resultados da pesquisa estão se tornando cada vez mais multimodais, expandindo o conteúdo visual e auditivo.
Duas taxas principais da pesquisa de IA
Duas taxas principais para mecanismos de pesquisa apoiados pela IA se desenvolveram:
- LLM com pesquisa na web: sistemas como perplexidade ou chatt com a pesquisa na web obtêm informações atuais da Internet e processassem você em uma resposta resumida.
- Motores de pesquisa com resumo da IA: Testes do Google com versões curtas geradas por Gemini AI que são integradas diretamente aos resultados da pesquisa. Essas “Visão geral da IA” assim chamadas devem reduzir o processo de pesquisa e torná -lo mais eficiente.
Liderando máquinas de resposta de IA rapidamente
Perplexidade ai
A Perplexity combina um mecanismo de pesquisa com base no modelo do Google com uma interface de bate -papo à la chatgpt. O usuário pode fazer uma pergunta no idioma natural e recebe uma resposta específica na forma de texto com fontes vinculadas. No diálogo, o conhecimento que você deseja pode ser desenvolvido sem ter que clicar em vários sites.
Chatgpt com pesquisa na web
O OpenAI expandiu o ChatGPT com uma função de pesquisa que permite pesquisas diretas na Internet. Os resultados são completamente livres e muito reduzidos, com resumos significativos que são gerados através do modelo de voz.
Google SGE (Pesquise experiência generativa)
O Google reage à concorrência com sua "Experiência Generativa de Pesquisa" (SGE), que atua nos EUA desde 2024 como "Visão geral da AI". Esses resumos gerados pela IA aparecem acima dos resultados da pesquisa orgânica e estão cada vez mais integrando vídeos e imagens. A SGE apresenta três novos elementos importantes: instantâneo da AI, moda de conversação e experiência vertical.
Microsoft Copilot e Bing
A Microsoft mudou maciçamente seu mecanismo de busca Bing e fornece resultados proeminentes gerados por IA. A nova “pesquisa generativa do Bing” mostra resultados gerados pela IA à esquerda, enquanto os resultados tradicionais de pesquisa são colocados em uma coluna mais estreita à direita.
Pesquisas com clique zero: o comportamento do usuário alterado
Um dos efeitos mais importantes das máquinas de resposta é o aumento das chamadas consultas de pesquisa de "pesquisas com clique zero" nas quais os usuários não visitam mais sites externos.
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Estatísticas alarmantes
Os estudos atuais mostram que apenas cada terceira pesquisa leva a cliques nos sites. Nos EUA, quase 60% das pesquisas móveis e de desktop terminam sem clicar em um resultado de pesquisa. Ainda mais preocupante: quase 30% de todos os cliques acessam plataformas que o próprio Google, como o YouTube ou o Google Maps.
O reforço da IA da tendência
A introdução de máquinas de resposta de IA aumenta significativamente essa tendência. Um estudo UX para o uso das "Visão geral da IA" do Google mostra que elas reduzem drasticamente o número de cliques de saída na área de trabalho, a taxa de cliques cai em sites externos por dois terços, em dispositivos móveis quase da metade.
Confiança do usuário e diferenças demográficas
Os jovens usuários em particular e aqueles com alta afinidade digital têm maior probabilidade de confiar na IA. Os usuários entre 25 e 34 anos aceitam respostas de IA em metade de todas as consultas de pesquisa como informações finais. Os usuários móveis rolam mais profundamente (54 %) do que os usuários da área de trabalho (29 %), enquanto os usuários mais velhos continuam preferindo links azuis clássicos.
Conseqüências para operadores de sites e editores
As máquinas de mudança para resposta têm consequências de longo alcance para todo o ecossistema da web, especialmente para operadores de sites e editores.
Perda de tráfego e dependência
Através da pesquisa com clique zero, os sites perdem tráfego enorme. O cenário de pesquisa alterado leva a uma concentração de poder ainda mais forte entre operadores de plataforma, como Google e Meta e Apple, em perspectiva. Os editores são particularmente afetados, cujo modelo de negócios depende de pessoas que chamam seu site diretamente.
Novas métricas para o sucesso
No contexto desse desenvolvimento, novos indicadores de sucesso devem ser desenvolvidos. O estudo sobre a visão geral da IA do Google recomenda medir a visibilidade em vez de cliques. Torna-se crucial com que frequência e quão proeminentemente uma marca aparece em respostas geradas pela IA. Métricas como citação ou "compartilhamento de voz" se tornam mais importantes que as posições clássicas no ranking.
Efeitos diferenciados, dependendo da indústria
Os efeitos das máquinas de resposta de IA variam dependendo da indústria e do tópico. No caso de pesquisas com riscos pessoais, pois os usuários de saúde ou finanças mostram significativamente mais ceticismo em comparação com as respostas geradas pela IA e rolam mais profundamente ou estão procurando fontes adicionais. No caso de perguntas ou definições simples, no entanto, as respostas da IA são mais frequentemente aceitas sem mais pesquisas.
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As perspectivas futuras: estratégias em um novo mundo de pesquisa
Apesar de todos os desafios, a mudança das máquinas de pesquisa para resposta também oferece oportunidades. No entanto, operadores de sites e fabricantes de conteúdo precisam adaptar suas estratégias.
De SEO a Geo (otimização generativa do motor)
A otimização para máquinas de resposta de IA pode se transformar em uma nova disciplina que vai além do SEO clássico. Não se trata mais de desistir bem nos resultados da pesquisa, mas de ser citado em respostas geradas pela IA como uma fonte confiável.
Concentre -se na qualidade e confiabilidade
O estudo UX no Google AI Visão geral mostra que os usuários verificam primeiro ao selecionar a fonte se uma fonte é confiável apenas depois se as informações se encaixam na intenção de pesquisa. Em 58 % dos casos com marcas conhecidas ou domínios .gov/.edu, eles foram clicados pela primeira vez. O estabelecimento como uma marca confiável é, portanto, ainda mais importante.
Ganho de conteúdo multimodal em importância
Quando se trata de perguntas de bricolage, muitos usuários ignoram deliberadamente as respostas geradas pela IA para ver vídeos com demonstrações práticas. O tempo médio de permanência nos vídeos (37 s) excede isso para a IA Answers (31 s). Isso destaca a crescente importância do conteúdo multimídia.
Uma nova era de aquisição de informações
A mudança das pesquisas para as máquinas de resposta marca uma revolta fundamental na maneira como procuramos informações na Internet e a consumimos. Embora esse desenvolvimento promete respostas mais rápidas e diretas aos usuários, ele apresenta operadores de sites e fabricantes de conteúdo com novos desafios.
O futuro da pesquisa na web será moldado por um equilíbrio entre a eficiência das respostas geradas pela IA e a necessidade de informações confiáveis e mais profundas. A competição entre grandes atores como Google, Microsoft e OpenAai continuará promovendo esse desenvolvimento.
Para operadores de sites e fabricantes de conteúdo, isso significa um repensar em suas estratégias: longe de pura otimização para rankings de mecanismos de pesquisa para estabelecer como uma fonte confiável para os sistemas de IA. Qualidade, confiabilidade e conteúdo multimodal serão fatores decisivos nesta nova era de aquisição de informações digitais.
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Konrad Wolfenstein
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