Пошук Google стає машиною відповідей: що це означає для вас та веб-зображення: xpert.digital
Основна зміна: відповіді машини замість веб -пошуку - закінчуйте посиланнями? Зеро-каньки тривоги з пошуковими системами AI
Слова Directan замість списків посилань: Ось як AI змінює вашу поведінку в пошуку (і що планує Google)
Протягом двох десятиліть класичні пошукові системи, такі як Google, домінували в тому, як ми шукаємо інформацію в Інтернеті. Але ми перебуваємо в середині фундаментальної зміни парадигми: Машини відповідей, що підтримуються AI, перебувають у процесі революції традиційного полювання на праву. Ці системи дають прямі, всебічні відповіді, а не лише посилаються на відповідні веб -сайти. Трансформація пошукових запитів для відповідей машин не тільки змінює поведінку користувачів, але й має далекосяжні наслідки для всієї веб-екосистеми.
Підходить для цього:
Розробка: зі списку посилань на пряму відповідь
Основна ідея, що стоїть за машинами відповідей, таких як здивованість AI, проста, але в той же час революційні: замість того, щоб вводити пошукові терміни та отримувати список посилань, користувачі можуть задавати питання природною мовою та отримувати прямі відповіді. Цей розвиток знаменує значний прогрес у тому, як ми взаємодіємо з Інтернетом.
Початки змін
Google роками розвивається від чистої пошукової системи до машини відповідей. З такими функціями, як панелі знань (2012), представлені фрагменти (2014) та швидкі відповіді (2014), гігант пошукової системи все частіше намагався відповісти на запитання користувачів безпосередньо на сторінці пошуку. Це було початком тенденції, яка отримала величезну тягу з просуванням вдосконалених моделей AI.
Прорив, керований AI
Справжній прорив відбувся з розробкою потужних великих мовних моделей (LLMS). У 2017 році технологічний прогрес був досягнутий за допомогою моделей трансформаторів, які змогли швидко та ефективно шукати велику кількість даних. Ця технологія зробила можливим не лише для пошуку вмісту ключових слів, але насправді для розуміння семантичного значення та генерування контекстних відповідей.
Як працюють машини AI відповіді
Пошукові системи AI в основному покладаються на дві прогресивні технології: обробка природної мови (NLP) та машинне навчання (ML), які забезпечують абсолютно новий спосіб обробки інформації.
Обробка природної мови
NLP дозволяє пошуковим системам розуміти складні пошукові запити природною мовою. Користувачам більше не доводиться зменшувати свої запитання до простих ключових слів, але можуть сформулювати безпосередньо та природно. Наприклад, пошукова система AI може збільшити складне питання про те, як "як я можу збільшити наявність мого бренду у вмісті, створеному пошуковими системами AI?" Детально відповідь, тоді як класичні системи часто дають тут недостатні результати.
Машинне навчання
Машинне навчання гарантує, що пошукові системи AI постійно навчаються на поведінці користувачів та автоматично оптимізувати їх результати. Як результат, ці системи надають контекст, пов'язані та індивідуально адаптовані відповіді в режимі реального часу, виходячи з усього різноманіття Інтернету. Результати пошуку стають все більш мультимодальними, розширюючи зоровий та слуховий вміст.
Дві основні показники пошуку AI
Розробили дві основні тарифи для пошукових систем, що підтримуються AI:
- LLM з веб -пошуком: такі системи, як здивування або чат з веб -пошуком, отримують поточну інформацію з Інтернету та переробляють вас у підсумкову відповідь.
- Пошукові системи з підсумком AI: Google Tests з короткими версіями Gemini AI, які інтегруються безпосередньо в результати пошуку. Ці так звані "огляди AI" повинні скоротити процес пошуку та зробити його більш ефективним.
Ведучі машини відповіді AI з першого погляду
Здивування ai
Задоволення поєднує пошукову систему на основі моделі Google з інтерфейсом чату à la Chatgpt. Користувач може задати питання природною мовою та отримує конкретну відповідь у текстовій формі з пов'язаними джерелами. У діалозі знання, які ви хочете, можна розробити без необхідності натискання на численні веб -сайти.
Чатгпт з веб -пошуком
OpenAI розширив чатгпт з функцією пошуку, яка дозволяє прямувати пошук в Інтернеті. Результати повністю не є і дуже зменшеними, з змістовними резюме, які генеруються за допомогою голосової моделі.
Google SGE (генеративний досвід пошуку)
Google реагує на конкуренцію з його "генеративним досвідом пошуку" (SGE), який працює в США з 2024 року як "огляди AI". Ці підсумки, створені AI, відображаються над результатами органічного пошуку та все більше інтегрують відео та зображення. SGE представляє три важливі нові елементи: знімок AI, розмовна мода та вертикальний досвід.
Microsoft Copilot та Bing
Microsoft масово змінила свою пошукову систему і дає AI-генераційні результати видатного простору. Новий "генеративний пошук Bing" показує результати, поподілені AI зліва, тоді як традиційні результати пошуку розміщуються у більш вузькому стовпці праворуч.
Пошуки з нульовою канькою: змінена поведінка користувача
Одним з найважливіших ефектів відповідей є збільшення так званих запитів пошукових запитів «пошук з нульовими хлипами», в яких користувачі більше не відвідують зовнішні веб-сайти.
Підходить для цього:
Тривожна статистика
Поточні дослідження показують, що лише кожен третій пошук призводить до клацання на веб -сайтах. У США майже 60% мобільних та настільних пошуків закінчуються без натискання на результат пошуку. Ще більше тривожно: майже 30% усіх кліків надходять на платформи, які сам Google, такі як YouTube або Google Maps.
AI підкріплення тенденції
Впровадження машин реагування AI значно збільшує цю тенденцію. Дослідження UX для використання Google "Огляд AI" показує, що вони різко зменшують кількість вихідних кліків на робочому столі, швидкість кліків падає на зовнішні веб-сайти на дві третини, на мобільних пристроях майже на половину.
Довіра користувачів та демографічні відмінності
Зокрема, молоді користувачі та ті, хто має високу цифрову спорідненість, швидше довіряють ШІ. Користувачі віком від 25 до 34 років приймають відповіді AI навпіл усіх пошукових запитів як остаточну інформацію. Користувачі мобільних пристроїв прокручують глибше (54 відсотки), ніж користувачі настільних ПК (29 відсотків), тоді як старші користувачі продовжують віддавати перевагу класичним синім посиланням.
Наслідки для операторів та видавців веб -сайтів
Зміна машин для відповіді має далекосяжні наслідки для всієї веб-екосистеми, особливо для операторів та видавців веб-сайтів.
Втрата трафіку та залежність
Завдяки пошуку нульової каньки веб-сайти втрачають масовий трафік. Змінений пошуковий ландшафт призводить до ще більш сильної концентрації потужності серед операторів платформ, таких як Google та Meta та Apple, в перспективі. Особливо постраждали видавці, бізнес -модель якої залежить від людей, які безпосередньо викликають свій веб -сайт.
Нові показники для успіху
У контексті цього розвитку необхідно розробити нові показники успіху. Дослідження оглядів AI Google рекомендує вимірювати видимість замість кліків. Це стає вирішальним, як часто і як помітно з’являється бренд у відповідях, що генеруються AI. Показники, такі як цитування або «частка голосу», стають важливішими, ніж класичні позиції в рейтингу.
Диференційовані ефекти залежно від галузі
Вплив машин реагування на АІ залежить від галузі та теми. У випадку обшуків з особистим ризиком, таким чином, як для здоров'я або фінансові користувачі, виявляють значно більше скептицизму порівняно з відповідними AI-відповідями та прокручуванням глибше або шукають додаткові джерела. Однак у випадку простих питань чи визначення відповіді AI частіше приймаються без подальших досліджень.
Підходить для цього:
Майбутні перспективи: стратегії в новому світі пошуку
Незважаючи на всі виклики, зміна від пошуку до машин для відповідей також пропонує можливості. Однак оператори веб -сайтів та виробники контенту повинні адаптувати свої стратегії.
Від SEO до GEO (генеративна оптимізація двигуна)
Оптимізація машин для відповідей AI може перетворитися на нову дисципліну, яка виходить за рамки класичного SEO. Йдеться не лише про те, щоб добре відмовився від результатів пошуку, а цитується у відповідях AI як надійне джерело.
Зосередьтеся на якості та надійності
Дослідження UX в оглядах Google AI показує, що користувачі спочатку перевіряють при виборі джерела, чи джерело є лише надійним, чи відповідає інформація про намір пошуку. У 58 відсотках випадків із відомими брендами або .gov/.edu доменами вони вперше натиснули. Тому встановлення як надійного бренду є ще важливішим.
Мультимодальний приріст вмісту у важливості
Що стосується питань "Зроби сам", багато користувачів навмисно пропускають відповіді AI, щоб переглянути відео з практичними демонстраціями. Середня тривалість перебування у відео (37 с) перевищує це для відповідей AI (31 с). Це підкреслює все більшу важливість мультимедійного вмісту.
Нова ера збору інформації
Зміна від пошуку до відповіді машини позначає фундаментальний потрясіння в тому, як ми шукаємо інформацію в Інтернеті та споживаємо її. Хоча ця розробка обіцяє швидше та більш прямі відповіді для користувачів, він представляє операторів веб -сайтів та виробникам вмісту з новими проблемами.
Майбутнє пошуку в Інтернеті буде формуватися на баланс між ефективністю відповідей, що генеруються AI, та необхідністю надійної, глибшої інформації. Конкуренція між великими акторами, такими як Google, Microsoft та OpenAai, продовжить сприяти цій розробці.
Для операторів веб -сайтів та виробників контенту це означає переосмислення їхніх стратегій: подалі від чистої оптимізації для рейтингу пошукових систем у напрямку створення як надійного джерела для систем AI. Якість, надійність та мультимодальний контент будуть вирішальними факторами в цю нову епоху збору цифрової інформації.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
