Гугл претрага у доба вештачке интелигенције: Економска реоријентација дигиталне информационе економије

Вештачка интелигенција као непосредна претња класичном пословном моделу претраживача – или стратешки развој већ доминираног тржишта?

У првом кварталу 2025. године, Гугл се званично и даље представља као неспорни владар глобалног пејзажа претраге. Са тржишним уделом од 91,55 процената, компанија обрађује приближно 8,9 милијарди упита за претрагу дневно, што се преводи на отприлике 103.000 упита у секунди, или укупно 2,6 трилиона годишње. На мобилним уређајима, Гугл одржава практично хегемонистичку позицију са тржишним уделом од 96,3 процената. Ове бројке преносе слику непоколебљиве доминације, али испод статистичке површине лежи далеко сложенија и нестабилнија слика економских превирања. Само тржишни удео маскира фундаменталну трансформацију у природи односа вредности између обима претраге, понашања корисника и остварених токова прихода.

У последњим месецима 2024. године, догодио се редак феномен: Гуглов глобални тржишни удео пао је испод симболично значајног прага од 90 процената први пут у последњих десет година. У октобру 2024. године, удео је износио 89,34 процента, у новембру 89,99 процената, а у децембру 89,73 процента. Ово означава први константан пад испод ове границе од 2015. године. Иако аналитичари овај пад делимично приписују регионалним променама у Азији, овај развој догађаја сигнализира конвергенцију неколико структурних сила које почињу фундаментално да дестабилизују традиционални екосистем претраживача. Мање је реч о радикалном егзодусу постојећих корисника, а више о трансформацији понашања у претраживању и повезаних економских путева ка успеху.

Гуглов пословни модел почива на елегантној, али све крхкијој архитектури. У 2024. години, компанија је остварила приближно 307 милијарди долара укупног прихода, од чега је оглашавање у претраживачима чинило око 175 милијарди долара. Ово представља не само 57 процената укупних прихода, већ чини и финансијску окосницу целе корпоративне структуре. Механизам овог модела је једноставан, али ефикасан: корисници формулишу упите за претрагу са експлицитном или имплицитном намером куповине; Гугл приказује огласе оглашивача који плаћају за кликове; корисници кликну на ове огласе или на органске резултате претраге; и ствара се тространо тржиште између корисника, издавача и оглашивача.

Ова архитектура је фундаментално изазвана интеграцијом вештачке интелигенције, посебно кроз технологију „AI Overviews“.

Прегледи вештачке интелигенције као уништитеља пословних модела: Метрике пада

Увођење AI Overviews од стране компаније Google означава прекретницу. Ова технологија корисницима представља синтетизоване резимее информација, генерисаних генеративним моделима, директно на страници резултата претраге, без потребе да кликну на спољне веб странице. Увођење је било изузетно брзо: у јануару 2025. године, AI Overviews се појавио у 6,49 процената свих упита за претрагу. До марта 2025. године, овај удео се удвостручио на приближно 13,14 процената. То значи да се данас, у више од једне од седам Google претрага на америчком тржишту, иницијатива прикупљања информација путем AI синтезе испуњава пре него што корисник активира традиционални органски резултат претраге или плаћени оглас.

Економске последице ове експанзије брзо су постале очигледне. Стопа кликова, фундаментална метрика свих дигитално-капиталистичких економских модела, драматично је реаговала. За претраге које користе AI Overviews, органска стопа кликова пала је са 1,76 процената у јуну 2024. на 0,61 проценат у септембру 2025. Ово представља пад од приближно 65 процената, или, у пословном смислу, имовина „клик на органски резултат претраге“ постала је отприлике две трећине нестабилнија под притиском вештачке интелигенције. Истовремено, плаћени огласи за претрагу доживели су још драстичнији пад: стопа кликова пала је са 19,7 процената на 6,34 процента, што је смањење од 68 процената.

Посебно је вредна пажње међусобно дејство ова два ефекта: смањење стопе кликова изазвано прегледима вештачке интелигенције није ограничено само на упите за претрагу где се прегледи вештачке интелигенције заправо приказују. Органске стопе кликова су такође пале за приближно 41 проценат у односу на претходну годину за упите за претрагу без прегледа вештачке интелигенције. Ово указује на дубљи ефекат понашања: Корисници фундаментално прилагођавају своје обрасце интеракције. Они уче да резултати претраге све више нису вредни кликања јер системи вештачке интелигенције већ пружају одговоре на страници са резултатима. Са теоријске перспективе, овај ефекат учења може се схватити као облик ирационалне аверзије према ризику или формирања рутине; међутим, у стварности, корисници рационално реагују на трансформишући информациони пејзаж.

Укупни ефекти ове трансформације су запањујући у својој оштриности. Удео „претрага са нула кликова“ – претрага које не резултирају кликом на екстерни резултат – скочио је са 56 процената на 69 процената. Насупрот томе, само 31 проценат упита за претрагу сада води до клика на екстерну дестинацију. За издаваче и креаторе садржаја, ово представља губитак саобраћаја катастрофалних размера. Анализа Similarweb-а открила је да је органски саобраћај ка новинским веб-сајтовима пао са преко 2,3 милијарде месечних посета на мање од 1,7 милијарди за годину дана – губитак од приближно 600 милиона посета месечно, или око 26 процената претходног обима саобраћаја. Појединачни издавачи извештавају о још драматичнијим бројкама: Један велики амерички магазин о начину живота приметио је смањење стопе кликова са 5,1 процената на 0,6 процената, што је ефикасно смањење од око 88 процената.

Ово није постепено, еволутивно прилагођавање пејзажа претраживача. Ово је револуција. Импликације за сам Гугл су двостране и парадоксалне: С једне стране, интеграција са прегледом вештачке интелигенције доводи до мањег броја кликова, док се, с друге стране, Гугл опире притиску да уведе ову функцију, тврдећи да је сваки клик који није изгубљен због ChatGPT-а вредан - и стога је чак и смањен број кликова бољи него никакав клик. Интерни Гуглов меморандум, који је објављен, сажето је артикулисао ову когнитивну тензију: Гугл би радије изгубио опадајући број претрага од Џеминија (Гугловог власничког модела вештачке интелигенције) него од ChatGPT-а, јер би то сачувало могућност задржавања корисника унутар Гугловог екосистема. Другим речима, Гугл ризикује средњорочно смањење монетизованог обима саобраћаја како би дугорочно одржао своју тржишну позицију у односу на децентрализоване конкуренте вештачке интелигенције.

Ова стратегија одражава фундаменталну дилему платформског капитализма: када се традиционална мера вредности – генерисање кликова – нађе под притиском, морају се развити алтернативни путеви стварања вредности. Гугл експериментише са овим развијањем AI Mode-а, свеобухватнијег, конверзационог искуства претраживања дизајнираног да генерише дугорочно ангажовање корисника. Пословни модел се помера са трансакционих („кликови корисника на оглас“) модела на потенцијално интегрисаније или чак моделе засноване на претплати. Пројекција прихода од маркетинга претраживања за 2025. годину од приближно 190,6 милијарди долара – што је повећање од око 7 процената у поређењу са 2024. годином – одржава номиналистички оптимизам у светлу ових трендова. Међутим, овај раст ће вероватно бити постигнут првенствено кроз повећање цена (повећање цене по клику), а не повећањем обима.

Роби Штајнова филозофија производа: Од Снепчета до вештачке интелигенције претраге

У том контексту, биографија и експлицитна стратегија производа Робија Штајна, потпредседника за производе у Google претрази, добијају на посебном значају. Штајн је постао кључна фигура у Google-овом покушају да оркестрира трансформацију претраге. Његова каријера је откривајућа за разумевање стратешке логике која лежи у основи планова за вештачку интелигенцију.

Штајн је познат по развоју Инстаграм прича. Ова одлука о производу пружа увид у студију случаја развоја производа у условима екстремне неизвесности и како успостављене платформе могу неутралисати конкуренте кроз „довољно добре“ копије. Године 2013, Снепчет је представио „Приче“, иновативну функцију ефемерног, аутоматски нестајућег садржаја на друштвеним мрежама. Иновација је била технички елегантна и револуционарна у смислу понашања корисника, успостављајући нову категорију интеракције на друштвеним мрежама. Снепчет је достигао приближно 150 милиона дневно активних корисника у 2016. години. Инстаграм, који је већ део Фејсбук екосистема и може се похвалити са преко 500 милиона дневно активних корисника, копирао је ову функцију 2. августа 2016. године.

Последице су биле разорне за Снепчет. Инстаграм приче су достигле преко 150 милиона дневних корисника у року од шест месеци. Прегледи Снепчет прича су пали за 15 до 40 процената. У року од годину дана, Снепчет је функционално неутралисан у овом сегменту. Оно што је разликовало Инстаграм приче од Снепчет прича није била техничка супериорност, већ оперативна супериорност: Инстаграм је интегрисао функцију у већ доминантан екосистем, понудио бољу аналитику за креаторе, омогућио означавање брендова и корисника (што Снепчет није нудио) и радио је на постојећој техничкој инфраструктури. Ово је био уџбенички пример економије платформе: обим, могућности интеграције и оперативна изврсност побеђују иновације на фрагментираним тржиштима.

У скорашњим интервјуима, Штајн описује своју филозофију развоја производа као вођену трима основним елементима: Прво, „неуморно побољшање“ – опсесивни фокус на итеративну оптимизацију. Друго, дубоко разумевање понашања корисника у контексту сложених технолошких система. Треће, спремност да се доносе контраинтуитивне одлуке када подаци то захтевају.

Ова филозофија се манифестује у Гугловој стратегији вештачке интелигенције. Штајн је јавно изјавио да је Гугл идентификовао три компоненте „следеће генерације претраге“ сличне пилулама: вештачка интелигенција (брзи, вештачки генерисани синопсиси), мултимодална претрага (слике, видео, објектив) и вештачка интелигенција (конверзационо, искуство претраге засновано на праћењу редова које раније није било познато Гуглу). Ова три елемента имају за циљ да се „споје“ како би створили беспрекорно, свеобухватније искуство претраге.

Брзина имплементације је запањујућа. AI Mode је прошао пут од концепта до лансирања за око годину дана, што је изузетно брзо за компанију ове величине. Ово одражава како новији лидери производа у Google-у – експлицитно вођени Штајновим принципима – пробијају стару организациону спорост.

Међутим, Штајнова филозофија такође садржи структурну слабост: она подразумева разумевање „неумољивог побољшања“ као процеса усмереног на сам производ, а не на његове екосистемске и дистрибутивне ефекте. Из чисто кориснички усмерене перспективе, агресивни прегледи вештачке интелигенције могу представљати „побољшани“ приступ информацијама. Али из перспективе издавача и ширег веб екосистема, који се ослања на генерисање кликова, они представљају деструктивну интервенцију. Ово ствара дилему: менаџер производа који тежи максималном ентузијазму корисника може истовремено поткопати пословни модел компаније јер корисничко искуство и комерцијална реализација нису подударни.

Академска дисперзија: Три стуба фрагментиране трансформације

У скорашњим интервјуима, Штајн је понудио концептуални оквир за трансформације у претраживачком пејзажу: три нееквивалентна стуба. Ова категоризација је значајнија него што се на први поглед чини јер открива како Гугл интерно разуме фрагментацију своје стратегије претраживања.

Први стуб су AI Overviews (Овергледи вештачке интелигенције). То су AI-генерисани резимеи информација приказаних на страници резултата претраге. Они функционишу тако што специјализовани Gemini модел (Google-ов власнички модел великих језика) интерпретира упит за претрагу, извршава стратегију претраге (названу „раздвајање упита“) у којој модел аутоматски формулише и извршава неколико десетина помоћних упита како би прикупио контекст, а затим генерисао структурирани одговор. AI Overviews су усмерени на информативне упите – „температура кључале воде“, „најбољи ресторани у Берлину“, „како функционише Bitcoin“. Нису баш погодни за навигационе упите (где корисник тражи одређену дестинацију). Такође нису идеални за комерцијалне упите највишег приоритета (намера куповине), јер традиционални формати огласа и листе производа и даље показују супериорне резултате у овим областима.

Други стуб је мултимодална претрага, првенствено посредована помоћу Google Lens-а. Ово омогућава корисницима да претражују помоћу визуелног уноса – фотографишу предмет, а затим питају Google шта је тај предмет, како га поправити и где га купити. Стопе раста Google Lens-а су импресивне: раст од 15 процената у односу на претходну годину, достижући приближно 20 милијарди месечних упита. Ово је значајан стуб јер показује да Google претрага није искључиво заснована на тексту – медијум интеракције се диверзификује.

Трећи стуб је AI режим. Ово је најновији и концептуално најамбициознији експеримент. Док су AI прегледи усмерени ка одговорима од тачке до тачке (питање → одговор → крај), AI режим функционише кроз дугорочну, конверзациону интеракцију. Корисник може постављати сложена, вишестепена питања („Тражим ресторан у Берлину, мој пријатељ је алергичан на кикирики, желео бих место за седење напољу, буџет око 60 евра по особи“), а AI режим би пружао корак-по-корак препоруке, разјашњавао их и прецизирао, и представљао алтернативе. То је мање претраживач, а више интерактивни информативни агент.

Ова диференцијација стратегије претраживања на три не сасвим еквивалентна начина одражава мета-стратегију флексибилности и опционалности. Гугл се уздржава од дефинисања монолитне „нове претраге“ и уместо тога представља портфолио начина претраживања који се баве различитим типовима упита и корисничким преференцијама. Ово је стратешки интелигентно јер истовремено поставља вишеструке опкладе без обавезивања на једну иновацију која можда неће бити универзално успешна.

Међутим, ова стратегија портфолија такође открива дубоку неизвесност. Монетизација фрагментираног искуства претраживања је тежа од монетизације обједињене архитектуре. Када корисници бирају између различитих начина претраживања, стварају нестабилност очекивања, што доводи до одлива корисника. А ако Google интерно нуди различите начине претраживања, један начин претраживања може да „каннибализује“ други.

B2B подршка и SaaS за SEO и GEO (AI претрага) комбиновано: Свеобухватно решење за B2B компаније - Слика: Xpert.Digital

АИ претрага мења све: Како ће ово SaaS решење заувек револуционисати ваш B2B пласман.

Дигитални пејзаж за B2B компаније се брзо мења. Вођена вештачком интелигенцијом, правила онлајн видљивости се преписују. За компаније је увек био изазов не само да буду видљиве у дигиталној маси, већ и да буду релевантне за праве доносиоце одлука. Традиционалне SEO стратегије и управљање локалним присуством (геомаркетинг) су сложени, дуготрајни и често представљају борбу против стално променљивих алгоритама и интензивне конкуренције.

Али шта ако постоји решење које не само да поједностави овај процес, већ га учини и паметнијим, предвидљивијим и далеко ефикаснијим? Ту до изражаја долази комбинација специјализоване B2B подршке са моћном SaaS (софтвер као услуга) платформом, посебно дизајнираном за захтеве SEO и GEO у доба вештачке интелигенције претраге.

Ова нова генерација алата више се не ослања искључиво на ручну анализу кључних речи и стратегије повратних линкова. Уместо тога, користи вештачку интелигенцију како би прецизније разумела намеру претраге, аутоматски оптимизовала локалне факторе рангирања и спровела конкурентску анализу у реалном времену. Резултат је проактивна стратегија заснована на подацима која даје B2B компанијама одлучујућу предност: оне се не само проналазе, већ се и доживљавају као водећи ауторитет у својој ниши и локацији.

Ево симбиозе B2B подршке и SaaS технологије засноване на вештачкој интелигенцији која трансформише SEO и GEO маркетинг, и како ваша компанија може имати користи од тога да би одрживо расла у дигиталном простору.

Више информација овде:

​

• B2B подршка и блог за SEO, GEO и AIS – Претрага вештачке интелигенције
• Заборавите скупе SEO алате – ова алтернатива доминира са ненадмашним B2B карактеристикама

Ехо комора модела Близанци: Техничка архитектура и њене пословне импликације

Основна техничка архитектура Џеминија, вештачке интелигенције модел који покреће вештачку интелигенцију режима, вештачке интелигенције прегледе и мултимодалну претрагу, релевантна је за разумевање зашто Гугл покреће ову трансформацију. За разлику од многих језичких модела, Џемини је дизајниран да буде мултимодалан од темеља. То значи да модел интегрише текст, слике, звук и видео у једну неуронску мрежу, уместо да касније додаје ове модалитете. Ово даје Џеминију структурну елеганцију са теоријске перспективе.

Технички гледано, Џемини користи такозвану трансформаторско-декодерску архитектуру, оптимизовану за ефикасност. Модел ради на тензорским процесорским јединицама (TPU) компаније Google Cloud, што даје Google-у власничку предност у брзини закључивања — Google може да покреће вештачку интелигенцију моделе брже и јефтиније од конкуренције засноване на општим облачним инфраструктурама. Џемини може да изводи резоновање по принципу ланца мисли — може да разложи сложене проблеме на неколико концептуалних корака пре него што формулише одговор. Ово омогућава дубље логичке структуре од површног генерисања токена код ранијих LLM-ова.

Кључно је да је Gemini интегрисан са Google-овим власничким складиштима података. Google-ов Shopping Graph садржи приближно 50 милијарди производа, ажурираних 2 милијарде пута на сат путем трговачких фидова. Google има приступ 250 милиона локација и информацијама са мапа. Google има приступ финансијским подацима, информацијама о берзи у реалном времену и целом вебу као извору контекста. Ова складишта података нису јавно доступна – то су власнички ресурси доступни само Google-у. Ово даје Gemini-ју (а самим тим и AI Mode-у, AI Overviews-у итд.) фундаменталну предност коју конкуренти попут ChatGPT-а или Perplexity-ја немају. OpenAI мора да се ослања на јавно доступне податке и податке преузете путем API-ја. Perplexity мора да користи веб скрејпинг. Google већ има податке интерно.

Ова архитектура илуструје зашто би интеграцију вештачке интелигенције компаније Гугл требало посматрати као стратешки неопходну, а не само као опционалну. Инфраструктура је већ на месту. Подаци су већ ту. Рачунарски капацитети су већ доступни. Економски рационалан ток деловања је коришћење ових ресурса. Једино питање је колико агресивно треба спроводити монетизацију, с обзиром на нуспојаве на традиционални пословни модел.

Проблем збуњености: конкуренција у буци

Често занемарен аспект дискусије о претраживању заснованом на вештачкој интелигенцији је улога компаније Perplexity AI. Основана 2022. године од стране Аравинда Сриниваса, бившег приправника у Гуглу, компанија Perplexity се експлицитно позиционира као интерфејс за претрагу заснован на вештачкој интелигенцији. Од августа 2024. године, Perplexity је имао приближно 15 милиона активних корисника месечно. Компанија је пријавила пројекције прихода од око 40 милиона долара за 2024. годину. OpenAI је пријавио пројектоване приходе од приближно 11,6 милијарди долара за 2025. годину кроз своје API понуде и комерцијалну употребу ChatGPT претраге.

Међутим, агрегирани бројеви корисника откривају изненађујућу слику: Perplexity и ChatGPT претрага тренутно заједно обрађују приближно 37,5 милиона упита дневно за ChatGPT, плус вишеструки број за Perplexity (конзервативно процењен на око 10-20 милиона), што резултира укупно око 47,5-57,5 милиона упита за претрагу помоћу вештачке интелигенције дневно. У међувремену, Google обрађује приближно 14 милијарди упита за претрагу дневно. То значи да Google обрађује отприлике 250-370 пута више упита за претрагу него Perplexity и ChatGPT заједно. Агрегирани саобраћај претраге помоћу вештачке интелигенције чини отприлике 0,1 до 0,25 процената укупног глобалног веб саобраћаја. Ово је шум, а не сигнал промене парадигме.

Ово је значајно јер показује да упркос масовном финансирању ризичног капитала стартапова за претрагу заснованих на вештачкој интелигенцији, упркос медијској хајпи око „револуције претраге“ и упркос истинским техничким побољшањима у Perplexity и ChatGPT претрази, класична Google претрага остаје доминантан извор информација. То не значи да Perplexity и ChatGPT претрага нису важни – они сигнализирају промену у очекивањима корисника. Али то не значи да је Google-ова тржишна позиција под егзистенцијалном претњом.

Међутим, ове бројке могу бити обмањујуће. Иако Перплексити представља само 0,01 проценат дневног обима претраге компаније Гугл на глобалном нивоу, његова пенетрација међу одређеним корисничким кохортама (млади, технолошки потковани, радници који интензивно користе информације) је знатно већа. Аналитичар ризичног капитала би могао да тврди да Перплексити не конкурише Гуглу, већ ствара тип корисника који ће за десет година формирати доминантну кохорту корисника. Ово је класичан аргумент о поремећају. Међутим, ово је спекулација; тренутни подаци указују на коегзистенцију модела претраге, а не на процес супституције.

Колапс издавача: Економско уништење или реструктурирање пословног модела?

За потпуну економску анализу, мора се испитати деструктивни процес који је интеграција вештачке интелигенције са Гуглом изазвао за издаваче. Ово је стварна и непосредна појава, а не само пројекција. Издавачи пријављују губитке саобраћаја од 70 до 80 процената. Један велики амерички новински магазин изгубио је 27 до 38 процената саобраћаја између 2024. и 2025. године. Специјализовани нишни блог о реновирању кућа изгубио је приближно 86 процената својих прихода, са око 7.000–10.000 долара месечно на око 1.500 долара месечно.

Економске последице су драматичне. Индустрија вести у САД изгубила је приближно 600 милиона месечних посета за мање од годину дана – што је смањење од око 26 процената. За индустрију засновану на приходима од оглашавања, ово се директно преводи у мањи број приказа, мањи број кликова на огласе, ниже стопе CPM-а (због конкуренције за оскуднији инвентар приказа) и смањење укупних прихода.

Ово је класичан случај економске екстернализације негативних ефеката. Гугл интернализује профит од побољшаног корисничког искуства (корисници не морају да кликну, већ добијају тренутне одговоре), али екстернализује трошкове на издаваче који више не генеришу саобраћај. Ова асиметрична расподела трошкова је структурна карактеристика платформских економија, где оператери платформи имају преговарачку моћ да померају центре трошкова.

Неки издавачи почињу да експериментишу са моделима који прихватају ову нову реалност: уместо оптимизације за обим саобраћаја, они оптимизују за видљива/помињања бренда у резултатима вештачке интелигенције. Ако Google генерише одговор за „најбољи ресторани Берлин“, помињање одређеног ресторана може бити вредније за тај ресторан од клика, јер помињање јача препознатљивост бренда и ствара „прву“ тачку уласка. Корисници који читају одговоре вештачке интелигенције који помињу одређени ресторан могу бити склонији да посете тај ресторан касније, чак и ако не кликну одмах.

Ово није утеха за издаваче који се ослањају на тренутну монетизацију саобраћаја. Али указује на могуће реструктурирање пословних модела издавача: од „обима саобраћаја × цена за хиљаду приказа огласа“ ка „ауторитету бренда × претплати на премијум садржај“ или „ауторитету бренда × односима са високовредним партнерима“.

Нерешено питање наплате: Ко плаћа податке о обуци?

Суптилно важно, али систематски занемарено питање је питање атрибуције података за обуку. Модели вештачке интелигенције који покрећу вештачке интелигенције (AI Overviews), вештачке интелигенције (AI Mode) и претрагу ChatGPT обучени су на веб подацима које су 99% креирали ентитети који нису вештачка интелигенција. Издавачи плаћају новинарима да пишу чланке. Новинске агенције плаћају дописницима да прикупљају чињенице. Научници улажу време у истраживања како би објавили те налазе. Сви ови ентитети финансирају своје пословање кроз пословне моделе који се обично заснивају на генерисању саобраћаја или директним претплатама. Али креирање веб садржаја се сматра „јавним добром“ ако се не компензује директном монетизацијом.

Процес обуке вештачке интелигенције никада није надокнадио ове креаторе садржаја. OpenAI је обучио GPT-4 милијардама чланака без надокнаде издавачима. Google је обучио Gemini веб садржајем без надокнаде. Perplexity обучава своје моделе на сличан начин. Ово је технички и правно могуће јер укључује „фер употребу“ (према америчком закону о ауторским правима), али је етички и економски асиметрично: Креатори садржаја финансирају обуку вештачке интелигенције, али не добијају директну надокнаду. Уместо тога, штети им смањење генерисаног саобраћаја.

Ово би се могло показати као дугорочни ризик за индустрију вештачке интелигенције. Ако издавачи не буду компензовани за своје податке за обуку, имају мање подстицаја да креирају висококвалитетни садржај. Квалитет веба ће опадати. Ово ће касније створити проблем за моделе вештачке интелигенције обучене на веб подацима – они ће се обучавати на садржају нижег квалитета. Ово је класичан проблем „трагедије заједничког добра“. Неки играчи (посебно OpenAI са својим комерцијалним ресурсима и Google са својом интринзичном веб интеграцијом) већ су почели да експериментишу са лиценцираним изворима података (нпр. OpenAI сарађује са издавачима вести за фидове садржаја). Ово би могло довести до појаве норме где је обука за вештачку интелигенцију делимично лиценцирана. Али за сада, ово је и даље изузетак, а не правило.

Дестабилизација ланца вредности: Од реклама до… чега?

Фундаментални економски проблем који је створила Гуглова интеграција вештачке интелигенције је питање алтернативних путева монетизације када традиционално оглашавање постане мање ефикасно. Класични Гуглов ланац вредности је био: корисник формулише упит → Гугл приказује органске резултате + огласе → корисник кликне → издавач или оглашивач добија вредност саобраћаја или конверзију. Овај ланац вредности је чинио основу дигиталне економије 25 година.

Прегледи вештачке интелигенције дестабилизују овај ланац вредности елиминишући корак „клика“. Гугл треба да успостави нове ланце вредности. Тестира се неколико приступа:

Прво: Интегрисање огласа директно у AI Overviews и AI Mode. Ово је тешко јер корисници експлицитно разумеју ове одговоре генерисане AI као „не-огласе“. Интегрисање огласа у AI одговоре ризикује нарушавање поверења корисника. Google је овде опрезан.

Друго: Монетизација путем претплате. Гугл експериментише са премијум верзијама AI режима, које би на крају могле бити плаћене. То би значило да би конверзациона AI претрага била премијум функција, док би стандардна претрага остала бесплатна. Ово је фримијум модел, сличан Спотифају или Адобеу. Изазов је одржати довољно високу стопу пенетрације за плаћене верзије како би се надокнадио губитак прихода од огласа.

Треће: Монетизација путем пословних модела који нису засновани на монетизацији појединачних корисника. На пример, Google би могао да понуди „API за претрагу помоћу вештачке интелигенције у предузећима“ где пословни корисници изнајмљују специфичне Gemini моделе за своје интерне потребе претраге. Ово би пословни модел пребацило на B2B модел, сличан Google Cloud-у.

Четврто: Монетизација путем монетизације података. Када Google спроводи милионе конверзационих интеракција вештачке интелигенције са корисницима, генерише огромне количине података о намери корисника. Ови подаци су невероватно вредни за циљање оглашавања. Google би могао да користи ове податке за побољшање циљања оглашивача, чак и ако се стопе кликова смање. Ово је облик индиректне монетизације.

Ниједна од ових алтернатива очигледно није толико профитабилна као класична формула „клик × CPM“. Али заједно, оне би потенцијално могле да створе нови екосистем стварања вредности.

Стратешка дилема неуморног усавршавања

Штајнова филозофија „неумољивог побољшања“ сусреће се са фундаменталном структуром сукоба: процес побољшања производа из перспективе корисника директно је у сукобу са стабилношћу пословног модела. Бољи производ (прегледи вештачке интелигенције који пружају тренутне одговоре) штети пословном моделу (кликови на огласе опадају). Ово није постепена, умерена дилема – то је структурно радикална дилема.

Проблем је још сложенији јер је у питању временски проблем. Гугл би теоретски могао да успори или заустави увођење прегледа вештачке интелигенције (AI Overviews). Ово би заштитило приход од огласа на краћи рок. Али то би такође значило да би Perplexity и ChatGPT Search постали технички супериорнији, а корисници би мигрирали на ове платформе. Другим речима, ако не делује, Гугл ризикује да изгуби тржишни удео у корист конкуренције која даје приоритет корисничком искуству. Ово ствара дилему затвореника: сви играчи су приморани да максимизирају корисничко искуство, чак и ако то колективно доводи до кризе монетизације.

Други начин да се ово разуме: интеграција вештачке интелигенције није само одлука о функцијама; то је егзистенцијална стратегија против децентрализоване конкуренције. Гугл мора да угради могућности вештачке интелигенције, или ће претрага мигрирати на ChatGPT. Али ова интеграција ствара непосредне проблеме пословног модела. Гугл прихвата ову краткорочну жртву као неопходну за своју дугорочну тржишну позицију.

Парадокс раста са опадајућим мултипликаторима прихода

Још једна важна ствар: обим претраге на Гуглу наставља да расте. Годишња стопа раста упита за претрагу била је око 4,7 процената у 2025. години, у поређењу са 4,1 проценат у 2024. години. То значи да се апсолутни обим претраге шири. Међутим, ово ширење се догодило упоредо са смањењем мултипликатора монетизације. Упит за претрагу на Гуглу вреди мање него пре годину дана јер је вероватноћа клика мања.

Ако се овај тренд настави — раст обима × пад стопе монетизације — то ће довести до економије „гозбе на рушевинама“, где Гугл генерише више саобраћаја, али из њега извлачи мање прихода. Иако је ово боље за корисника (више претрага, бољи квалитет), лоше је за Гугл (мањи приход по претрази, потенцијално смањење укупног прихода).

Пројекција прихода од маркетинга претраживача од 190,6 милијарди долара за 2025. годину (у поређењу са 178,2 милијарде долара у 2024. години) сугерише да Гугл надокнађује губитке обима кроз агресивно повећање цене за хиљаду приказа (приморавајући оглашиваче да плаћају више цене). Ово је краткорочна игра – оглашивачи ће на крају прећи на алтернативне канале (нпр. директно код трговаца, Амазон огласе, ТикТок огласе) ако Гуглова ефикасност настави да опада. Тренутна „пројекција“ може бити пројекција на песку, а не на стабилном тлу.

Иновације под притиском и сценарио околности

Гуглова трансформација од класичног претраживача до интерфејса за претрагу заснованог на вештачкој интелигенцији није добровољна промена стратегије; то је присилна адаптација против вишеструких истовремених поремећаја: ChatGPT/OpenAI као нова конкуренција, Perplexity AI као нови канал за претрагу, интерни технолошки притисак (Gemini и други модели вештачке интелигенције су већ изграђени; ирационално је не користити их) и промена у очекивањима корисника (корисници очекују могућности вештачке интелигенције у свим дигиталним производима).

Роби Штајнова филозофија развоја производа – неуморно побољшање, опсесивна оптимизација корисничког искуства и спремност за конверзију – функционише када су побољшање корисника и стабилност пословног модела усклађени. Међутим, у контексту поремећаја вештачке интелигенције, ови циљеви су у супротности. Штајнов приступ омогућава Гуглу да агресивно тежи иновацијама вештачке интелигенције, али не успева да пружи тренутна решења за проблеме пословног модела које ова иновација ствара.

Дугорочни сценарио је нејасан. Постоји неколико могућности: (1) Гугл се стабилизује на новој економској основи где се вештачка интелигенција претрага, премијум претплате, B2B услуге и побољшано циљање оглашивача комбинују како би створили нови портфолио прихода. (2) Гугл постепено губи тржишни удео у корист Perplexity-ја, ChatGPT претраге и других децентрализованих модела јер ови конкуренти нуде боља корисничка искуства и нису ограничени пословним моделима који дају приоритет монетизацији. (3) Регулаторна криза спречава Гугл да искористи своју предност у погледу података, а конкурентско окружење остаје фрагментирано.

Тренутно је сценарио 1 највероватнији јер су структурне предности компаније Google (база података, корисничка база, инфраструктура) и даље значајне. Али неизвесност је стварна, а трансформација је трајна и структурна, а не само постепена. У сваком случају, једно је јасно: ера монетизације претраге засноване на кликовима се завршава. Нешто ново се појављује, али његов облик се још није стабилизовао.

☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки

☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!

Konrad Wolfenstein

Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде или једноставно позовите на +49 89 89 674 804 ( Минхен) . Моја имејл адреса је: [email protected]

Радујем се нашем заједничком пројекту.

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања / Маркетинг / Односи с јавношћу / Сајмови

Наша глобална стручност у индустрији и економији у развоју пословања, продаји и маркетингу - Слика: Xpert.Digital

Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија

Више информација овде:

• Експертски пословни центар

Тематски центар који нуди увиде и стручност:

• Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
• Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
• Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
• Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији

Искористите предности Xpert.Digital-овог опсежног, петоструког стручног знања у свеобухватном пакету услуга | Истраживање и развој, XR, односи с јавношћу и оптимизација дигиталне видљивости - Слика: Xpert.Digital

Xpert.Digital поседује дубинско знање у различитим индустријама. То нам омогућава да развијемо прилагођене стратегије прецизно усклађене са захтевима и изазовима вашег специфичног тржишног сегмента. Континуираном анализом тржишних трендова и праћењем развоја у индустрији, можемо деловати проактивно и понудити иновативна решења. Комбинација искуства и стручности ствара додатну вредност и пружа нашим клијентима одлучујућу конкурентску предност.

Више информација овде:

• Искористите предности 5 области стручности компаније Xpert.Digital у једном пакету – већ од 500 евра месечно