发表于：2025年2月21日 /更新，发表于：2025年2月21日 - 作者： Konrad Wolfenstein
Google搜索和高级计划中的AI模式在Google广告中：人工智能作为2025年图像的游戏变化：XPERT.Digital
专注于转型：Google对数字景观的愿景
Google搜索和Google广告中的转换
2025年的特征是数字景观的深刻变化，尤其是我们寻找信息以及公司如何在线达到目标群体的方式。 Google是搜索引擎和在线广告领域的无可争议的市场领导者，正在通过两项开创性的创新来推动这一转变：Google搜索中的AI模式和Google广告中的高级计划。这些发展不仅有望改善用户体验，而且还将从根本上重新定义搜索引擎优化（SEO）和数字营销的游戏规则。
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Google搜索中AI模式的兴起：信息采购的范式变化
数十年来一直占主导地位的Google搜索方法的常规方法基于关键字的输入以及随后的介绍包含这些关键字的网站列表。这种方法是革命性的，从根本上改变了信息的采购，但由于更复杂和探索性的问题，已达到了限制。寻求更深入见解，想要进行比较分析或希望熟悉新主题领域的用户通常必须制定一些搜索查询，浏览许多网站并努力地将信息汇总在一起。
这是AI模式进来的地方。 Google已经在内部深入测试这种新的搜索模式，预计该模式将在2025年初向公众开放。 AI模式通过使用户能够以自然语言提出开放，探索性和复杂的问题来代表搜索交互的根本变化。用户可以以完整的句子和详细查询的形式来制定自己的信息需求，而不是将自己限制为精确的关键字，类似于与专家的对话。
AI模式的心脏形成Gemini 2.0，Google最进步和最强大的AI模型。双子座2.0能够理解人类语言的细微差别，记录问题的背景并认识复杂的关系。与基于关键字的单纯协议的传统算法相反，Gemini 2.0分析了问题背后的用户生成，并提供了完全根据用户需求量身定制的答案。
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AI模式的应用领域：建议，比较和上下文互动
AI模式发挥了其全部潜力，尤其是在用户寻求建议和方向的领域，希望进行复杂的比较或需要有关主题的深入信息。 AI模式理想的问题类型的一些示例是：
计算和计划
AI模式无需努力研究单个成分和份量，而是可以接管复杂的计算和计划。一个问题：“我需要几块砖，长5米，高1.80米？”可以精确和立即回答AI模式。他还可以为旅行计划提供帮助：“计划在10月，为期三天的城市前往罗马，预算为1500欧元，包括该中心的航班和住宿。”
比较和分析
AI模式可以对不同产品，服务或选项的详细比较和分析。例如，用户可以询问：“就环境友好，成本和覆盖范围而言，将电动汽车和混合汽车的优势和缺点进行比较。”或者：“哪个是对于经常出国旅行的学生的最佳信用卡？” AI模式分析相关数据，考虑了各种标准，并提供了全面的比较分析。
进入新的爱好和活动
如果您想开始新的爱好或尝试新活动，则经常面临大量信息和需求方向。 AI模式可以在这里担任私人助理。诸如“我需要开始风筝冲浪的问题？”或“建议使用哪种设备开始远足？”通过AI模式全面回答，包括有关设备，课程和资源的建议。
旅行计划和当地建议
旅行计划可能是时间 - 耗时且复杂。 AI模式通过为旅行目的地，住宿，餐馆和活动提供个性化建议，从而大大简化了这一过程。例如，用户可以询问：“在柏林 - 克雷兹伯格（Berlin-Kreuzberg）找到带有户外区域和预订选项的最佳素食餐厅。”或者：“对于那些对艺术感兴趣的人，佛罗伦萨的哪些景象特别推荐？我如何避免长队？” AI模式考虑了用户偏好，本地信息和当前评论，以创建量身定制的旅行建议。
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通过后续问题上下文互动：与搜索引擎的对话
AI模式的出色功能是通过后续问题进行上下文互动的能力。用户可以完善，指定或扩展其原始请求，而无需制定全新的搜索查询。 AI模式保留了先前问题的上下文，并解释了与以前的对话有关的后续问题。
让我们假设一个用户首先询问
“黑森林中最好的远足径是什么？” AI模式提供了一系列远足径。然后，用户可以提出一个后续问题，例如：“其中哪个适合有孩子的家庭？”。 AI模式了解以下请求是指以前的请求，并过滤黑森林中的远足径，以使家族友善。这种对话互动可以实现更自然，有效的信息采购，因为用户可以逐步完善其搜索查询并接收更深层的信息而不会失去上下文。
后续功能的技术基础：上下文理解和变压器模型
AI模式进行上下文互动的能力基于高级技术，用于对后续问题的上下文提出。该系统分析了任何以下问题，识别其是否指的是以前的上下文，并在内部解释该问题以明确地合并丢失的信息。然后将这个重新计算的问题作为一个独立的请求回答，从而考虑了先前的互动的上下文。
这种形式的技术基础是变压器模型，这是一种神经元网络的特殊架构，被证明在处理自然语言方面特别有效。驱动AI模式的Gemini 2.0将这种变压器架构与语言规则，历史数据和机器学习模型结合使用。该系统为每个请求及其上下文生成了几个公式的候选人，并根据各种信号评估这些候选人，以提供最相关和最精确的答案。
Google广告中的高级计划：基于AI的预算优化，以实现最大的广告效果
与Google搜索中的转型同时，Google还引入了在线广告领域的创新创新。借助高级计划，Google广告中的“触及计划者”工具扩展到包括基于AI的功能，该功能旨在帮助广告商更有效地分配广告预算并实现最大的广告效果。
传统上，在Google广告中规划在线广告活动需要高度的专业知识和手动工作。广告客户必须将各种显示类型（例如搜索广告，显示广告，视频显示），目标选项，投标策略和预算结合在一起，以实现其营销目标。这个过程可能是耗时的，复杂的，容易出现错误，尤其是对于资源有限或没有专业营销团队的公司而言。
针对最佳预算分配和显示组合的AI支持的建议
高级计划旨在通过提供AI支持的建议来简化和优化此计划过程，以最佳的广告和预算分配。基于广告商定义的转换目标（例如网站访问，潜在客户，销售），高级计划分析了历史数据，竞争信息和当前市场趋势，以产生个性化的建议。
该工具考虑了各种因素，例如：
- 目标组：人口特征，兴趣，目标群体的行为。
- 竞争环境：竞争对手的活动，投标景观，市场份额。
- 预算：可用的广告预算和通过不同渠道分配所需的预算分配。
- 转换目标：定义的营销目标和运动的期望结果。
- 显示类型：相对于目标组和转换目标的各种显示类型的潜在和覆盖范围。
在此分析的基础上，高级计划提出了广告和预算合并的最佳组合，旨在通过可用的预算实现定义的转换目标。因此，广告商为他们的竞选计划获得了良好的基础，并可以更有效地将其预算分配给不同的渠道。
高级计划的优点：提高效率和提高竞选性能
高级计划的引入为广告商提供了许多优势：
提高效率
计划过程大大加速和简化，因为基于AI的建议减少了手动研究和分析。营销团队可以专注于战略任务和广告系列的创造性设计。
改进了广告系列的表现
得益于最佳的预算分配和广告类型组合，广告商可以提高其竞选性能并实现更高的转化率。 AI支持的建议基于数据驱动的知识，并最大程度地降低了错误决策的风险。
获得高级专业知识
没有专业营销团队或预算有限的公司也可以从高级计划中受益，因为他们可以在竞选计划领域获得高级专业知识。 AI支持的建议使得可以制定和实施复杂的竞选策略，而无需建立全面的专业知识。
灵活性和适应性
高级计划是灵活的，并且可以适应不断变化的市场状况和公司目标。广告商可以随时调整其转换目标和预算要求，并收到最新的建议。
对SEO的影响：用户设计，质量内容和重点的EEAT
在Google搜索中引入AI模式以及通过高级计划对Google广告的进一步开发对搜索引擎优化（SEO）具有深远的影响。 SEO策略必须适应这些变化，以便将来取得成功。一些最重要的影响是：
专注于用户站
通过AI模式，用户生成更加移动到SEO工作的中心。纯关键字优化失去了重要性，同时优化用户的需求和问题变得越来越重要。 SEO专家必须深入处理搜索查询背后的用户生成，并创建内容，以广泛而精确地回答此意图。这需要对目标组，您的问题，问题和信息需求进行更深入的分析。
质量内容是排名第一
Google的算法越来越优先考虑高质量，相关和全面的内容，这些内容为用户提供了真正的附加值。肤浅的，关键字固定或无关紧要的内容将在AI模式下获得良好排名的机会。 SEO策略必须集中精力创建专家内容，这些专家内容提供详细的信息，有充分的分析，实践提示和原始观点。内容的质量成为搜索结果中最高位置的竞争中的决定性分化功能。
EEAT原则正在重要
EEAT原则（经验，专业知识，权威性，经验丰富，专业知识，权威，信任度）对于在AI模式中排名更为重要。 Google非常重视向用户提供可信赖和可靠的信息，尤其是具有复杂和敏感的主题。 SEO策略必须通过强调作者和公司的专业知识，引用可靠的来源，提供透明信息并确保积极的用户体验来加强网站的EEAT信号。建立权威和信任成为成功的SEO的长期和持续过程。
技术优化仍然相关
网站的技术优化也仍然是AI模式下的重要排名因素。核心网络至关重要，特别是衡量网站对用户交互的响应能力的下一个油漆（INP）Metrik的互动仍然对积极的用户体验和良好的排名至关重要。 SEO专家必须确保网站迅速向移动设备充电，提供直观的导航并具有最佳的技术性能。可靠的技术基础是在基于AI的搜索环境中成功的先决条件。
适应和创新数字营销的未来
Google搜索中的AI模式和Google广告中的高级计划标志着数字营销的转折点。因此，Google强调了通过AI集成不断改善搜索体验的努力，同时为广告商提供了更高级的工具。对于SEO专家，市场营销专家和公司，适应这些变化，相应地优化其策略并利用这些创新的机会至关重要。数字营销的未来将取决于理解，整合和使用AI技术的能力。那些面临这些挑战并开发创新方法的人也将在基于AI的数字景观中取得成功。
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