Generative KI-gestützte Suchmaschinen: Was Markenvermarkter wissen müssen

Suchmaschinen gehören zu den seltenen Online-Tools, die praktisch alle Bevölkerungsgruppen ansprechen, und sie sind fest in unserer digital vernetzten Kultur verankert. Im Laufe der letzten 25 Jahre haben wir uns von der Entfesselung ihres enormen Potenzials zu einer Zeit entwickelt, in der wir davon ausgehen, dass alle Dinge jetzt „Google-fähig“ und „Bing-fähig“ sind, was Alphabet und Microsoft direkte, unverhältnismäßige Macht und Einfluss verleiht über Online-Verhalten, Inhaltskonsum und Kultur.

Sie können also davon ausgehen, dass das Aufkommen generativer, KI-gestützter Suchmaschinen zu einem Hype beispiellosen Ausmaßes geführt hat. Einfach ausgedrückt: Mit diesen neuen KI-Modellen im Mix ist das nicht das Google Ihrer Oma und das Bing Ihres Babys . Stellen Sie sich ein „Super Google“ vor, das noch ausgefeiltere Algorithmen als ohnehin schon nutzt, zusammen mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-3 und anderen, um hochgradig personalisierte und hyperspezifische Ergebnisse zu generieren, und Sie werden sehen, warum generative KI- Leistungsstarke Suchmaschinen stehen kurz davor, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Benutzer online Informationen und Inhalte entdecken, verbreiten und darauf zugreifen.

Als SEO-Content-Stratege, Berater und Texter wollte ich herausfinden, was das für Markenvermarkter und die Content-Erstellung bedeutet. Wenn Sie dies lesen, haben Sie sich wahrscheinlich mit ChatGPT beschäftigt und wissen bereits, wozu generative KI in der Lage ist (falls nicht, informieren Sie sich zuerst über die Risiken und Vorteile generativer KI bei der Inhaltserstellung), und jetzt fragen Sie sich, was seine Präsenz bedeutet für die Zukunft der Suche.

Sie fragen sich vielleicht, wie generative KI die Art und Weise verändern wird, wie Suchmaschinen Suchanfragen verstehen und wie Inhalte in Suchergebnissen angezeigt werden. Wird jede Anfrage direkt von der KI einer Suchmaschine auf „Position Null“ beantwortet, wobei zusätzliche organische Content-Ergebnisse als unterstützende Materialien empfohlen werden? Ganz zu schweigen von bezahlten Suchanzeigen. Wird der Wettbewerb um Suchmaschinenmarketing (SEM) und Pay-per-Click (PPC)-Werbung härter werden und Werbetreibende bereit sein, hohe Prämien zu zahlen, um über oder sogar innerhalb von KI-generierten Antworten zu erscheinen? Und wird es statt dem Bieten auf Schlüsselwörter eine Verlagerung hin zum Bieten auf exakte Suchanfragen oder KI-Eingabeaufforderungen geben?

Ziel dieses Artikels ist es, die aufkeimende (und unbestreitbar starke) Beziehung zwischen dem Machtpaar generativer KI und Suchmaschinen zu untersuchen und gleichzeitig Einblicke in die Bewältigung der Rätsel zu geben, die ihre Einheit mit sich bringt, sowie in die Auswirkungen des Einflusses von KI auf Suchmaschinen-Ergebnisseiten (SERPs). ). Auf diese Weise können Markenvermarkter, SEO-Experten und Content-Ersteller bestmöglich auf die Anpassung ihrer Content-Strategien vorbereitet sein, um sicherzustellen, dass sie weiter an Boden gewinnen, wenn generative KI in die Suchmaschinenfunktionalität integriert wird.

Lassen Sie uns zunächst eine kurze Einführung in generative KI-Anwendungen geben und uns damit befassen, was die Hauptakteure vorhaben. Microsoft kündigt die baldige Einführung einer neuen KI-gestützten Chat-Funktion für Bing, Googles Sprachmodell für Dialoganwendungen (auch bekannt als LaMDA) und Bard an Schlagzeilen machen und andere KI-Modelle entstehen, die sich auf die Erstellung von Bildern und Musik konzentrieren, um Ihnen einen Einblick in diese aufstrebende digitale Landschaft zu geben und zu erklären, wie sich diese disruptive Technologie in Zukunft auf die Suchergebnisse auswirken wird.

Was ist generative KI und welche Anwendungen gibt es?

Generative KI hat in allen Bereichen für Aufsehen in den Medien gesorgt – und jeder hat etwas zu sagen.

Von Wissenschaftlern des Harvard Business Review und des MIT Technology Review, die ihre skeptischen Bemerkungen über die kurzfristigen Auswirkungen der generativen KI auf Suchmaschinen äußern, bis hin zu Finanzleuten, die die kurzfristigen Auswirkungen der generativen KI auf die Aktienkurse vorhersagen, scheint es, als ob jeder Winkel des Internets in Flammen steht mit Ideen, Meinungen und sogar regelrechten Warnungen vor den möglichen Anwendungen und Auswirkungen von KI.

Eine zwischen dem 17. und 19. Februar 2023 durchgeführte Morning Consult-Umfrage unter mehr als 2.200 Erwachsenen in den USA zu Bedenken hinsichtlich KI-gestützter Suchmaschinen ergab, dass mehr als zwei Drittel „eher“ bis „sehr“ besorgt über KI sind, wenn es um ihre persönlichen Daten geht Datenschutz, der Einsatz ausländischer Mächte gegen nationale Interessen, die Verbreitung von Fehlinformationen, auch in KI-generierten Suchergebnissen, und die Schaffung von Deepfakes – und das ist erst der Anfang.

Die Menschen waren auch zu Recht besorgt darüber, dass diese Tools zu Voreingenommenheit und Diskriminierung in SERPs, mangelnder Transparenz bei der Schulung und Entwicklung von KI-Modellen und zum Verlust von Arbeitsplätzen in einer Reihe von Branchen führen könnten. Und das alles, bevor Wired das „schmutzige Geheimnis“ der generativen KI enthüllte, nämlich die erhöhten Kohlenstoffemissionen aufgrund der höheren Rechenleistung, die diese Suchmaschinen auf Steroiden erfordern.

Hast du das alles? Okay, also: WTF ist das?

Generative KI ist eine Art künstlicher Intelligenz, die maschinelles Lernen nutzt, um aus den ihr zugeführten Daten neue Inhalte zu erstellen und dabei ein hohes Maß an Vielfalt und Unvorhersehbarkeit mit nur wenigen Grundbausteinen zu nutzen. Diese Technologie erfreut sich bei Suchmaschinen immer größerer Beliebtheit, da sie versuchen, ihre Algorithmen zu verbessern und genauere Suchergebnisse zu liefern, insbesondere seit ChatGPT das Internet kaputt gemacht hat.

Die Technologie funktioniert, indem sie vorhandene Datenpunkte wie Texte oder Bilder nutzt und daraus völlig neue Inhalte generiert. Beispielsweise können DALL·E von OpenAI und das neue und verbesserte DALL·E 2 (das Bilder mit größerer Genauigkeit und viermal höherer Auflösung erzeugt) realistische Bilder und Grafiken basierend auf Texteingaben rendern, einschließlich völlig unabhängiger Ideen. Wenn Sie jemals eine Avocado als Sessel in Dutzenden von Iterationen sehen wollten, ist DALL·E genau das Richtige für Sie.

In ähnlicher Weise kann textbasierte generative KI Wort- oder Phrasenausschnitte aus einem Quelldokument übernehmen und sie mit minimalem menschlichen Aufwand zu völlig neuen Sätzen, Absätzen und sogar ganzen Artikeln kombinieren. Denken Sie an ChatGPT und andere KI-Tools zum Schreiben von Inhalten, die Anfragen in einem Chat-Format beantworten und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzen können, um in einem Bruchteil von Minuten kurze und lange Inhalte für Blogs, Websites, soziale Medien und andere Marketingkanäle zu erstellen die Zeit, die ein durchschnittlicher Autor ohne Hilfe braucht.

Die potenziellen Anwendungen dieser Technologie sind vielfältig – von der Bereitstellung relevanterer Suchergebnisse auf großen Plattformen wie Google und Bing bis hin zur Erstellung personalisierter Nachrichtenartikel basierend auf Benutzerinteressen oder -präferenzen. Generative KI könnte sogar in Marketingkampagnen eingesetzt werden, um benutzerdefinierte Anzeigen zu erstellen, die speziell auf die Bedürfnisse und Wünsche jedes Benutzers zugeschnitten sind, ohne dass die Vermarkter selbst manuelle Eingaben vornehmen müssen. Die Möglichkeiten sind endlos (und aufregend), wenn es darum geht, was generative KI für Suchmaschinen leisten könnte, wenn sie richtig in ihre Algorithmen implementiert wird.

Das Schaffen von Musik ist eine weitere generative KI-Anwendung, die Wellen schlagen soll (zumindest Schallwellen). Indem sie KI-Modelle auf musikalische Muster und Klänge trainieren, sind sie in der Lage, ihre eigenen neuartigen Kompositionen zu generieren. In ähnlicher Weise wurden generative KI-Modelle für andere kreative Künste wie Poesie und Geschichten entwickelt, die in der Lage sind, mit minimalem menschlichen Input ganze Werke selbst zu produzieren. Die Ergebnisse zeigen, dass wir noch eine Weile kreative Menschen brauchen werden.

Wie nutzen Suchmaschinen generative KI?

Microsoft Bing

Microsoft hat stark in OpenAI investiert, das Unternehmen, das ChatGPT- und DALL-E-Technologien entwickelt, um bewährte generative KI-Technologie in Bing integrieren zu können. Tatsächlich hat das Unternehmen bereits angekündigt, dass Bing eine hochmoderne KI-Suchmaschine einführen wird, die über ein „neues OpenAI-Großsprachenmodell (LLM) der nächsten Generation verfügt, das leistungsfähiger als ChatGPT und speziell auf die Suche zugeschnitten ist“. Nach Angaben des Unternehmens ist es „noch schneller, genauer und leistungsfähiger“ als ChatGPT und GPT 3.5, mit dem großen Unterschied, dass es im Gegensatz zu OpenAI nahezu in Echtzeit auf das Internet zugreift und so aktuelle Informationen liefert kostenlose ChatGPT-Version.

Während dieses große Update noch nicht für die Öffentlichkeit freigegeben wurde, können Sie sich auf die Warteliste für das neue Bing setzen, damit Sie als Erster auf die leistungsstarken neuen Suchfunktionen zugreifen können, die es ausprobieren. Diejenigen, die das neue Bing in der Beta getestet haben, zeigen, dass KI-generierte Ergebnisse neben den sogenannten „Featured Snippets“ und „Knowledge Panel“-Ergebnissen bei Google erscheinen und die SERP in zwei Spalten aufteilen, wobei die linke Seite traditionelle Ergebnisse und die rechte Seite zeigt. Es kann auch in eine eigenständige Chat-Seite ähnlich wie ChatGPT aufgeteilt werden, die für Antworten mit Datenfeeds nahezu in Echtzeit auf das Web zugreift.

Microsoft hofft, durch den Einstieg in die generative KI-Suche zunächst einen Teil von Googles fast 93 % Marktanteil im Suchmaschinenbereich weltweit im Vergleich zu Bings knappen 3 % zu stehlen, und wir müssen abwarten, wie groß der Sprung ist. Werde es bekommen können.

Google-Suche

Google-Ingenieure und -Führungskräfte beschäftigen sich nicht nur mit ChatGPT, während sich dieser aufstrebende Bereich weiterentwickelt, sondern haben auch stark in die Entwicklung generativer KI-Modelle investiert, darunter LaMDA, das 2021 als Antwort auf OpenAIs GPT-3 veröffentlicht wurde. LaMDA basiert auf Transformer, dem gleichen neuronalen Netzwerk, das GPT-3 für die Sprachmodellierung verwendet, und bringt Konversations-Chat in den Mix für seine eigenen KI-Initiativen ein.

Laut Google wurde LaMDA im Dialog geschult und soll in naher Zukunft mit OpenAIs ChatGPT konkurrieren können. Dennoch zögert Google, generative KI-Tools der Öffentlichkeit zugänglich zu machen, bis sie Sicherheit und Risikominderung gemäß ihren KI-Prinzipien gewährleisten können. Daher können Sie sich vorerst nur über LaMDA informieren.

Aufbauend auf LaMDA kündigte Google dieses Jahr einen neuen LaMDA-basierten Konversations-Chat-Dienst namens Bard als Antwort auf ChatGPT von OpenAI an. Laut Sundar Pichai, CEO von Google und Alphabet, „strebt Bard danach, die Breite des weltweiten Wissens mit der Leistungsfähigkeit, Intelligenz und Kreativität unserer großen Sprachmodelle zu kombinieren. Es greift auf Informationen aus dem Internet zurück, um frische, qualitativ hochwertige Antworten zu liefern.“ [und] kann ein Ventil für Kreativität und ein Ausgangspunkt für Neugier sein.“

Leider scheint das Unternehmen in seiner ersten Werbung für Bard die Faktenprüfung versäumt zu haben, was dazu führte, dass seine Muttergesellschaft Alphabet an einem einzigen Handelstag 100 Millionen US-Dollar an Marktkapitalisierung verlor, weil der Aktienkurs um 8 % fiel. Dennoch glauben einige Leute, dass sich das Bard-Fiasko letztendlich positiv auswirken könnte, da es Google dazu veranlassen wird, seine Technologie zu verdoppeln, um ähnliche Fehler in Zukunft zu vermeiden, wenn Bard der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird.

Unterdessen entwickelt Google zusätzliche generative KI-Modelle in der Sprache und in anderen Bereichen, darunter PaLM, Imagen und MusicLM, um seine eigenen Fähigkeiten und Angebote zu verbessern und generative KI stärker zum Mainstream zu machen. Hier finden Sie weitere Details zu diesen bahnbrechenden Initiativen.

Weitere generative KI-Modelle von Google

Palme

PaLM (Pathways Language Model) ist ein weiteres von Google entwickeltes KI-Sprachmodell, das auf dem Pathways-Modell des Unternehmens aufbaut und 540 Milliarden Parameter verwendet, um NLP-Aufgaben (Natural Language Processing) auszuführen, um den Kontext von Wörtern in Sätzen oder Phrasen zu verstehen. PaLM kann für Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen, Zusammenfassungen, Übersetzungen usw. verwendet werden und wurde in Logik, Mathematik, Mustererkennung und anderen komplexen Aufgaben geschult.

Laut Google kann PaLM nicht nur starken Code generieren, da nur 5 % seines vorab trainierten Datensatzes Code enthalten, sondern es kann auch „Ursache und Wirkung unterscheiden, konzeptionelle Kombinationen in geeigneten Kontexten verstehen und sogar den Film anhand eines Emojis erraten“.

Bild

Imagen ist ein von Google Research entwickelter KI-Text-zu-Bild-Generator, der nicht lange nach der Veröffentlichung von DALL·E 2 durch OpenAI im Jahr 2022 als Forschungsarbeit veröffentlicht wurde. Während es sich sowohl bei Imagen als auch bei DALL·E 2 um generative KI-Modelle handelt, die Bilder aus Text erstellen Laut Eingabeaufforderungen bestehen die Hauptunterschiede darin, dass DALL·E und DALL·E 2 derzeit zur Verwendung verfügbar sind, während Imagen derzeit nicht zur Verwendung verfügbar ist, da laut Google „das Risiko besteht, dass Imagen schädliche Stereotypen und Darstellungen codiert hat, die…“ leitet unsere Entscheidung, Imagen ohne weitere Sicherheitsvorkehrungen nicht zur öffentlichen Nutzung freizugeben.“

Der andere wichtige Faktor, den es zu beachten gilt, ist, dass Imagen bei menschlichen Evaluierungen andere, ähnliche Methoden, einschließlich DALL·E 2, in Bezug auf Ausrichtung und Wiedergabetreue übertraf. Obwohl niemand es tatsächlich verwenden kann, können Sie also davon ausgehen, dass es wahrscheinlich besser als DALL sein wird ·E 2 (vorbehaltlich etwaiger Weiterentwicklungen durch OpenAI), wenn es schließlich veröffentlicht wird.

MusicLM

MusicLM ist ein von Google Research entwickeltes generatives KI-Sprachmodell, das in der Lage ist, Musikkompositionen zu generieren. Es verwendet eine Technik namens „bedingte Generierung“, die es ermöglicht, Musik basierend auf bestimmten Parametern wie Genre, Stil und Stimmung zu generieren. Laut Google kann „MusicLM sowohl auf Text als auch auf eine Melodie konditioniert werden, indem es gepfiffene und gesummte Melodien entsprechend dem in einer Textbeschriftung beschriebenen Stil umwandeln kann.“

Auf der oben verlinkten Zusammenfassungsseite können Sie MusicLM in Aktion hören, während es aus verschiedenen Aufforderungstypen Clips zwischen zehn Sekunden und fünf Minuten generiert, darunter eine 30-sekündige Audiodatei, die aus „Eine Fusion aus Reggaeton und elektronischer Tanzmusik mit einem spacigen Ton“ generiert wurde , jenseitiger Klang. Erweckt das Gefühl, im Weltraum verloren zu sein, und die Musik soll ein Gefühl von Staunen und Ehrfurcht hervorrufen und gleichzeitig tanzbar sein“, Beispiele berühmter Gemäldetitel, Autoren und Beschreibungen (einschließlich Van Goghs Sternennacht). und Klimts Der Kuss) und zehn Sekunden lange Schnipsel zufälliger Akkordeonklänge, die passend zu verschiedenen Genres wie Rap, EDM und Death Metal generiert wurden. Auch wenn die Qualität in einigen Fällen körnig sein kann, ist die Ausgabe immer noch etwas zum Staunen, und ich empfehle dringend, einige der Beispieltitel von MusicLM anzuhören.

Die wahrscheinlichen Auswirkungen der generativen KI auf Suchergebnisse

Genauere und relevantere SERPs

Man kann mit Sicherheit davon ausgehen, dass die generative KI in Zukunft einen großen Einfluss darauf haben wird, wie Menschen diese Suchmaschinen nutzen. Diese Technologie kann dazu beitragen, schneller als je zuvor genauere Ergebnisse zu liefern und gleichzeitig die Relevanz und Genauigkeit über mehrere Sprachen und Kontexte hinweg zu erhöhen.

Google und Bing nutzen jeweils generative KI über den Chat hinaus, um ihre Suchergebnisse zu optimieren und so mit minimalen Tokens für ihre Algorithmen eine höhere Verwirrung und mehr Zufälligkeit einzuführen. Was genau bedeutet das also für Suchergebnisse? Kurz gesagt: höhere Genauigkeit und Relevanz in den SERPs.

Im Zusammenhang mit KI und der Verarbeitung natürlicher Sprache ist Perplexität ein Maß dafür, wie gut ein Sprachmodell eine Wortfolge vorhersagen oder verstehen kann. Konkret handelt es sich um eine Metrik zur Messung der Unsicherheit oder Unvorhersehbarkeit des Modells bei der Vorhersage des nächsten Wortes in einer Sequenz. Ein niedrigerer Ratlosigkeitswert weist darauf hin, dass das Modell das nächste Wort besser vorhersagen kann, während ein höherer Ratlosigkeitswert darauf hindeutet, dass das Modell unsicherer oder unvorhersehbarer ist. Es mag kontraintuitiv erscheinen, aber höhere Perplexitätswerte können wünschenswert sein, da sie darauf hinweisen, dass ein Modell vielfältigere und einzigartigere Ergebnisse liefert. Dies kann in SERPs nützlich sein, wo Suchmaschinen den Benutzern eine Vielzahl relevanter Ergebnisse liefern möchten.

Token sind im Kontext von KI und NLP die Grundbausteine ​​der Sprache. In der Regel handelt es sich um einzelne Wörter, Token können aber auch andere sprachliche Einheiten wie Teilwörter oder Zeichen sein. Die generativen KI-Modelle, die Token verwenden, können diese auf unterschiedliche Weise kombinieren, um neuartige Ergebnisse zu erzeugen, die den Daten, auf denen das Modell trainiert wurde, ähneln, sich jedoch von ihnen unterscheiden.

Durch die Nutzung generativer KI mit minimalen Tokens können Suchmaschinen wie Google und Bing eine höhere Verwirrung erzeugen, um eine größere Vielfalt potenzieller Übereinstimmungen einzubeziehen, einschließlich mehr Nischeninhalten und hochspezifischer Inhalte. Darüber hinaus kann generative KI die Zufälligkeit erhöhen, was dazu beiträgt, das Problem zu vermeiden, Benutzern bei ähnlichen Abfragen die gleichen Ergebnisse zu präsentieren. Dies bedeutet, dass die Ergebnisse einer Suchmaschine einen höheren Grad an Diversität aufweisen und eher den unterschiedlichen Bedürfnissen und Interessen ihrer Nutzer gerecht werden.

Personalisierte Ergebnisse + KI-generierte Antworten, um schneller zu finden, was Sie brauchen

Generative KI könnte sich auch auf Suchmaschinen auswirken, indem sie direkte Antworten auf Benutzeranfragen bereitstellt, ohne dass diese sich durch mehrere Ergebnisseiten klicken müssen. Wir wissen bereits, dass das neue Bing auf seinen SERPs einen geteilten Bildschirm mit traditionellen bezahlten und organischen Ergebnissen sowie einer eigenen Version von Featured Snippets auf der linken Seite und einem KI-generierten Antwortfeld auf der rechten Seite haben wird, komplett mit anklickbaren Eingabeaufforderungen, um verwandte Fragen zu beantworten und einen neuen KI-Chat zu starten. (Wir müssen abwarten und sehen, wie sich Google weiterentwickelt.) Wenn es so etwas wie zwei „Positionsnullen“ mit sofort angezeigten relevanteren Informationen gibt, werden die Leute wahrscheinlich schneller als je zuvor Informationen finden und verhindern, dass die Leute zu tief in den SERPs scrollen .

Generative KI wird wahrscheinlich auch zu einem personalisierteren Sucherlebnis führen, wobei Benutzerpräferenzen und frühere Verhaltensmuster bei der Generierung relevanter Inhaltsempfehlungen berücksichtigt werden, die sich direkt auf einzelne Suchanfragen beziehen. Das bedeutet, dass Personen, die bestimmte Begriffe wiederholt verwenden oder bestimmte Websites regelmäßig besuchen, bei jeder Suche mit ähnlicher Sprache oder ähnlichen Themen maßgeschneiderte Vorschläge sehen sollten, was sie schneller zu genaueren Ergebnissen führt und gleichzeitig die Gefahr von Zeitverschwendung durch zu weit gefasste Keyword-Targeting-Strategien verringert beschäftigt, bevor diese Fortschritte Einzug hielten.

Bezahlte Suchmaschinenwerbung wird auf KI-generierte Inhalte ausgeweitet

Eine weitere Möglichkeit, wie generative KI die Suchmaschinennutzung verändern könnte, besteht darin, bezahlte Werbemodelle innerhalb der SERPs (Suchmaschinen-Ergebnisseiten) zu ändern. Derzeit zahlen Werbetreibende für Schlüsselwörter, damit ihre Anzeigen erscheinen, wenn diese Wörter in Suchanfragen verwendet werden. Bei fortgeschritteneren Formen der generativen KI kann sich dieses Modell jedoch verändern oder obsolet werden, da exakte Abfrageübereinstimmungen immer wichtiger werden.

Werbetreibende sind möglicherweise geneigt (oder dazu verpflichtet), auf bestimmte Phrasen oder KI-Eingabeaufforderungen statt nur auf generische Schlüsselwörter zu bieten, wodurch der Wettbewerb deutlich härter wird als zuvor. Oder vielleicht erhalten Werbetreibende die Möglichkeit, Anzeigen direkt in den vom Algorithmus selbst generierten Antworten zu platzieren.

Insgesamt ist klar, dass generative KI erhebliche Auswirkungen sowohl auf Verbraucher als auch auf Unternehmen hat, wenn es darum geht, wie wir Suchmaschinen jetzt und in Zukunft nutzen. Es bietet uns mehr Komfort, höhere Genauigkeit und verbesserte Personalisierungsmöglichkeiten auf allen beteiligten Plattformen.

Während es zum Zeitpunkt der Drucklegung noch keine endgültigen Antworten darauf gibt, wie sich dies auf die bezahlte Suche auswirken wird, können wir mit Sicherheit davon ausgehen, dass Microsoft und Alphabet ihre Umsatzgenerierungsmodelle anpassen werden, um Anzeigen in KI-generierte Suchergebnisse einzubeziehen, da dies bei mehr als 80 % der Ergebnisse von Google der Fall ist Die Einnahmen im Jahr 2022 stammten aus Werbung und Microsoft generierte im Jahr 2022 fast 12 Milliarden US-Dollar an Werbeeinnahmen, und das Unternehmen möchte nicht, dass seine Zahlen sinken. Es ist wahrscheinlich, dass sich die Gebotsstrategie für Suchanfragen ändert, da der Wettbewerb wahrscheinlich zunehmen wird, sobald KI-generierte Suchergebnisse zur Norm werden.

Wie sich Content-Vermarkter an generative KI-Suchmaschinen anpassen sollten

So wie wir nicht mit Sicherheit sagen können, was Praktiker der bezahlten Suche in einem Internet erwartet, das von generativen KI-Suchmaschinen angetrieben wird, können wir nur darüber spekulieren, was genau Content-Vermarkter an ihren Prozessen ändern müssen, um sicherzustellen, dass ihre Inhalte gesehen werden. Dennoch haben wir einige Vorschläge für Verlage, Produzenten und Kreative, die sie berücksichtigen sollten, wenn sie versuchen, ein Ranking zu erzielen, um die Sichtbarkeit in der Suche zu konkurrieren, eine Keyword-Recherche durchzuführen und ihre Inhalte für die Zukunft der Suche zu optimieren.

Ziel ist es, EEAT-Inhalte höchster Qualität zu produzieren

Nein, Google fordert Sie nicht auf, Ihr Gesicht mit Essen zu füllen. EEAT steht für Experience, Expertise, Authoritativeness und Trust. Laut Google sind dies entscheidende Faktoren, die in allen von Ihnen erstellten und veröffentlichten Inhalten verankert werden müssen, wobei Vertrauen der wichtigste der vier Faktoren ist. Auch mit dem Aufkommen generativer KI-Suchmaschinen sollten Sie immer darauf abzielen, vertrauenswürdige Inhalte zu erstellen, die die Leser mit Fakten aus der richtigen Quelle informieren und hilfreiche und sichere Empfehlungen für alles geben, was Sie auf Ihrer Website bewerben.

Schreiben Sie gesprächiger und produzieren Sie mehr Multiformat-Inhalte

Generative KI liest Anfragen mithilfe von NLP-Algorithmen (Natural Language Processing), die darauf ausgelegt sind, die Bedeutung und den Kontext der Sprache zu verstehen und sie auf die gleiche Weise zu interpretieren, wie es ein Mensch tun würde. Vor diesem Hintergrund wird sich der Einsatz generativer KI in Suchmaschinen wahrscheinlich auf die Schlüsselwörter und Phrasen auswirken, für die Content-Vermarkter optimieren, da diese Algorithmen das Potenzial haben, basierend auf der Absicht des Benutzers genauere und relevantere Suchergebnisse zu generieren.

Die Optimierung von Inhalten für bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen verliert möglicherweise an Bedeutung, da Suchmaschinen immer ausgefeilter werden und in der Lage sind, den Kontext und die Bedeutung von Suchanfragen in natürlicher Sprache zu verstehen. Stattdessen müssen sich Content-Vermarkter darauf konzentrieren, qualitativ hochwertige, relevante und ansprechende Inhalte zu erstellen, die die Fragen des Benutzers beantworten oder wertvolle Informationen auf eine Weise bereitstellen, die sowohl für Menschen als auch für KI-Algorithmen leicht verständlich ist. Dies kann die Verwendung natürlicherer Sprache und Long-Tail-Keywords in Inhalten sowie die Einbindung von Multimedia-Inhalten wie Bildern und Videos umfassen, um ein umfassenderes und ansprechenderes Erlebnis zu bieten.

Google besitzt YouTube, daher ist es sinnvoll, Videoinhalte zu erstellen, um Ihre SEO-Blogartikel und Landingpages zu ergänzen und Ihre Positionen in den SERP-Rankings zu verbessern. Das wird sich wahrscheinlich nicht so schnell ändern. Erwägen Sie daher die Implementierung eines strategischen Videoplans in Ihre allgemeine Content-Strategie, um die Präsenz und Bevorzugung insbesondere mit Google-Algorithmen zu maximieren und gleichzeitig eine bessere UX zu bieten.

Behalten Sie die bezahlte Suchlandschaft im Auge

Noch kann niemand sicher sein, wie hoch die Kosten für Geschäfte mit generativen KI-Suchmaschinen aus Sicht der bezahlten Werbung sein werden. Daher ist es am besten, vorsichtig vorzugehen, bevor Sie viel in diesen Bereich investieren. Sehen Sie sich an, wie hoch die CPCs für Ihre Ziel-Keywords und KI-Eingabeaufforderungen sind, sobald Google eine ähnliche Funktion wie das voraussichtlich neue Bing einführt, bevor Sie beurteilen, ob sich die PPC-Werbeausgaben für Ihr Unternehmen lohnen. Einige Unternehmen, die an diesen Marketingstil gewöhnt sind, sind möglicherweise überfordert und müssen neue Wege finden, um Online-Präsenz zu erlangen.

Überlegen Sie, wie sich die „Optimierung“ entwickeln wird

Zusätzlich zur Optimierung von Inhalten für EEAT, Multimedia und NLP durch die Einbeziehung von Konversationsschlüsselwörtern, Long-Tail-Schlüsselwörtern und semantisch verwandten Schlüsselwörtern müssen Content-Vermarkter neue Faktoren berücksichtigen, die Teil des SEO-Workflows sein werden, wenn generative KI zum Rückgrat wird suchen.

Es ist wahrscheinlich, dass die Personalisierung in der Zukunft der Suche eine große Rolle spielen wird. Daher wird es für das Ranking wichtiger denn je sein, Ihre Zielgruppe zu verstehen und maßgeschneiderte Inhalte für sie zu erstellen. Wie Seth Godin sagen würde: „Für wen ist es gedacht?“ ist der Schlüssel zur Schaffung von etwas, das wirklich Anklang findet, und es ist wahrscheinlich, dass diese Art von Inhalt sowohl bei Menschen als auch bei Suchmaschinen mehr Anklang findet als je zuvor.

Eine weitere fundierte Vermutung ist, dass Metriken zur Benutzerinteraktion wie Absprungrate, auf einer Seite verbrachte Zeit und Klickrate in Suchmaschinenalgorithmen zunehmend an Bedeutung gewinnen werden, da die Unternehmen neue Methoden zur Anzeige von SERPs mit KI-generierten Antworten und hoher Qualität testen Ratlosigkeit, die dazu führt, dass vielfältigere Ergebnisse präsentiert werden.

Generative KI-Suchmaschinen: Bereiten Sie sich auf Veränderungen vor

Generative KI wird zweifellos tiefgreifende Auswirkungen auf die Funktionsweise von Suchmaschinen, SEOs und SERPs haben – wobei sowohl organische als auch bezahlte Ergebnisse die Auswirkungen spüren werden – in dem Bemühen, genauere und zuverlässigere Ergebnisse zu liefern.

Wir können zwar nicht mit Sicherheit sagen, wie sich die SEO verändern wird, wenn generative KI-Suchmaschinen zur neuen Normalität werden, Content-Vermarkter sollten jedoch bereit sein, ihre Content-Strategien zu aktualisieren und neue Recherchemethoden zu erlernen, bei denen es möglicherweise um die Suche nach den besten Long-Tail-Keywords geht , Konversationsschlüsselphrasen und KI-Eingabeaufforderungen, um ihre Inhalte zu optimieren, in der Hoffnung, bei Google, Bing und anderswo einen hohen Rang zu erreichen.

Suchen Sie nach weiteren Inhalten zur Zukunft des Marketings? Erwägen Sie, unseren Newsletter zu abonnieren, um Artikel aus unserer laufenden Serie über generative KI direkt in Ihren Posteingang zu bekommen. Sie können auch ein Treffen mit unserem Team buchen, um zu sehen, wie generative KI die Inhaltserstellung bei Skyword vorantreibt, indem sie die Effizienz steigert, ohne die Qualität oder Markenintegrität für unsere Kunden zu beeinträchtigen.