Moteurs de recherche génératifs alimentés par l'IA : ce que les spécialistes du marketing de marque doivent savoir

Les moteurs de recherche sont l’un des rares outils en ligne qui s’adressent à pratiquement tous les groupes démographiques, et ils sont fermement ancrés dans notre culture connectée numériquement. Au cours des 25 dernières années, nous sommes passés de la libération de leur vaste potentiel à une époque où nous tenons pour acquis que tout est désormais « Google-able » et « Bing-able », donnant à Alphabet et Microsoft un pouvoir et une influence directs et disproportionnés. sur le comportement en ligne, la consommation de contenu et la culture.

Donc, vous feriez mieux de croire que l'avènement des moteurs de recherche génératifs alimentés par l'IA a matérialisé un train de battage publicitaire aux proportions sans précédent. En termes simples, avec ces nouveaux modèles d'IA dans le mélange, ce n'est pas le Google de votre grand-mère et le Bing de votre baba . Imaginez un « Super Google » qui exploite des algorithmes encore plus sophistiqués qu'il ne le fait déjà, ainsi que des modèles de langage étendus (LLM) comme GPT-3 et autres, pour générer des résultats hautement personnalisés et hyper-spécifiques, et vous comprendrez pourquoi l'IA générative- les moteurs de recherche motorisés sont sur le point de révolutionner la façon dont les utilisateurs découvrent, diffusent et accèdent aux informations et au contenu en ligne.

En tant que stratège de contenu SEO, consultant et rédacteur, je voulais savoir ce que cela signifie pour les spécialistes du marketing de marque et la création de contenu. Si vous lisez ceci, vous avez probablement essayé ChatGPT et comprenez déjà de quoi l'IA générative est capable (sinon, lisez d'abord les risques et les récompenses de l'IA générative dans la création de contenu), et maintenant vous vous demandez de quoi. sa présence signifie pour l’avenir de la recherche.

Vous vous demandez peut-être comment l'IA générative changera la façon dont les moteurs de recherche comprennent les requêtes et la façon dont le contenu apparaît dans les résultats de recherche. L'IA d'un moteur de recherche en « position zéro » répondra-t-elle directement à chaque requête, avec des résultats de contenu organique supplémentaires recommandés comme supports ? Sans parler des annonces de recherche payantes. La concurrence entre le marketing par moteur de recherche (SEM) et la publicité au paiement par clic (PPC) deviendra-t-elle plus féroce, les annonceurs étant prêts à payer des primes élevées pour apparaître au-dessus, ou même à l'intérieur, des réponses générées par l'IA ? Et au lieu d'enchérir sur des mots clés, y aura-t-il un changement pour enchérir sur des requêtes exactes ou des invites d'IA ?

Cet article vise à explorer la relation naissante (et indéniablement forte) entre le couple puissant de l'IA générative et des moteurs de recherche, tout en fournissant un aperçu de la manière de résoudre les énigmes que leur unité apporte, ainsi que les implications de l'influence de l'IA sur les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP). ). De cette façon, les spécialistes du marketing de marque, les praticiens du référencement et les créateurs de contenu peuvent être aussi préparés que possible à adapter leurs stratégies de contenu afin de garantir qu'elles continuent de gagner du terrain à mesure que l'IA générative s'intègre aux fonctionnalités des moteurs de recherche.

Tout d'abord, faisons un bref aperçu des applications d'IA générative et examinons ce que font les principaux acteurs, Microsoft annonçant une nouvelle fonctionnalité de chat basée sur l'IA qui sera bientôt déployée pour Bing, le modèle linguistique de Google pour les applications de dialogue (alias LaMDA) et Bard. qui font la une des journaux et d'autres modèles d'IA émergents axés sur la création d'images et de musique, pour vous donner un aperçu de ce paysage numérique émergent et expliquer comment cette technologie perturbatrice affectera les résultats de recherche à l'avenir.

Qu'est-ce que l'IA générative et quelles sont ses applications ?

L'IA générative a attiré l'attention des médias dans toutes les sphères, et tout le monde a quelque chose à dire.

D'après les universitaires de la Harvard Business Review et du MIT Technology Review qui ont mis leurs deux cents sceptiques quant à l'impact à court terme de l'IA générative sur les moteurs de recherche pour financer les gens qui prédisent l'impact à court terme de l'IA générative sur les cours boursiers, il semble que tous les coins d'Internet soient en feu. avec des idées, des opinions et même des avertissements sur les applications et les implications potentielles de l'IA.

Une enquête Morning Consult menée entre le 17 et le 19 février 2023 auprès de plus de 2 200 adultes américains sur les préoccupations concernant les moteurs de recherche basés sur l'IA a révélé que plus des deux tiers d'entre eux sont « assez » à « très » préoccupés par l'IA lorsqu'il s'agit de leur vie personnelle. la confidentialité des données, leur utilisation par les puissances étrangères contre les intérêts nationaux, la diffusion de fausses informations, y compris dans les résultats de recherche générés par l’IA, et la création de deepfakes – et ce n’est que le début.

Les gens étaient également à juste titre préoccupés par ces outils conduisant à des préjugés et à la discrimination dans les SERP, au manque de transparence sur la manière dont les modèles d'IA sont formés et développés et à des pertes d'emplois dans un certain nombre de secteurs. Et c'était tout avant que Wired ne dévoile le « sale secret » de l'IA générative : l'augmentation des émissions de carbone dues à la puissance de calcul plus élevée dont ont besoin ces moteurs de recherche sous stéroïdes.

Vous avez tout ça ? D'accord, alors : c'est WTF ?

L'IA générative est un type d'intelligence artificielle qui utilise l'apprentissage automatique pour créer du nouveau contenu à partir des données qu'il a alimentées, en utilisant des niveaux élevés de variété et d'imprévisibilité avec seulement quelques éléments de base. Cette technologie devient de plus en plus populaire auprès des moteurs de recherche qui tentent d'améliorer leurs algorithmes et de fournir des résultats de recherche plus précis, d'autant plus que ChatGPT a brisé Internet.

La technologie fonctionne en prenant des points de données existants tels que du texte ou des images et en les utilisant pour générer des éléments de contenu entièrement nouveaux. Par exemple, DALL·E d'OpenAI et le nouveau DALL·E 2 amélioré (qui génère des images avec plus de précision et une résolution quatre fois supérieure) peuvent restituer des images et des œuvres d'art réalistes basées sur des invites textuelles, y compris des idées totalement indépendantes. Si vous avez toujours voulu voir un avocat comme fauteuil dans des dizaines d'itérations, DALL·E a ce qu'il vous faut.

De même, l’IA générative basée sur le texte peut extraire des extraits de mots ou d’expressions d’un document source et les combiner en des phrases, des paragraphes et même des articles entiers entièrement nouveaux avec une intervention humaine minimale. Pensez à ChatGPT et à d'autres outils de rédaction de contenu d'IA capables de répondre aux requêtes dans un format de chat et d'exploiter le traitement du langage naturel (NLP) pour produire du contenu court et long pour les blogs, les sites Web, les médias sociaux et d'autres canaux de marketing en une fraction du temps. le temps qu'il faut à l'écrivain moyen sans aide.

Les applications potentielles de cette technologie sont vastes : depuis la fourniture de résultats de recherche plus pertinents sur les principales plateformes comme Google et Bing jusqu'à la génération d'articles d'actualité personnalisés en fonction des intérêts ou des préférences des utilisateurs. L'IA générative pourrait même être utilisée dans des campagnes marketing pour créer des publicités personnalisées adaptées spécifiquement aux besoins ou aux désirs de chaque utilisateur sans nécessiter une saisie manuelle des spécialistes du marketing eux-mêmes. Les possibilités sont infinies (et passionnantes) en ce qui concerne ce que l'IA générative pourrait faire pour les moteurs de recherche si elle est correctement mise en œuvre dans leurs algorithmes.

La création musicale est encore une autre application d’IA générative conçue pour créer des vagues (des ondes sonores, au moins). En entraînant des modèles d’IA sur des modèles musicaux et des sons, ils sont capables de générer leurs propres compositions inédites. De même, des modèles d’IA générative ont été développés pour d’autres arts créatifs comme la poésie et les histoires, qui sont capables de produire eux-mêmes des œuvres entières avec un minimum d’intervention humaine, les résultats montrant que nous aurons encore besoin d’humains créatifs pendant un certain temps.

Comment les moteurs de recherche utilisent-ils l’IA générative ?

MicrosoftBing

Microsoft a investi massivement dans OpenAI, la société qui développe les technologies ChatGPT et DALL-E afin de pouvoir intégrer une technologie d'IA générative éprouvée dans Bing. En fait, la société a déjà annoncé que Bing déploierait un moteur de recherche d'IA de pointe qui comportera un « nouveau modèle de langage étendu (LLM) OpenAI de nouvelle génération, plus puissant que ChatGPT et personnalisé spécifiquement pour la recherche ». Selon l'entreprise, il est "encore plus rapide, plus précis et plus performant" que ChatGPT et GPT 3.5, avec la différence majeure qu'il dispose d'un accès à Internet en temps quasi réel, lui donnant des informations à jour, contrairement à OpenAI. version gratuite de ChatGPT.

Bien que cette mise à jour majeure n'ait pas encore été rendue publique, vous pouvez vous inscrire sur la liste d'attente du nouveau Bing afin de pouvoir accéder à ses nouvelles fonctionnalités de recherche puissantes parmi le premier groupe à l'essayer. Ceux qui ont testé la version bêta du nouveau Bing montrent que les résultats générés par l'IA apparaissent à côté de ce que l'on appellerait les extraits en vedette et les résultats du panneau de connaissances sur Google, divisant le SERP en deux colonnes, le côté gauche affichant les résultats traditionnels et le côté droit. Il peut également être divisé en une page de discussion autonome similaire à ChatGPT, exploitée sur le Web pour obtenir des réponses avec des flux de données en temps quasi réel.

Microsoft espère voler une partie de la part de marché de Google, qui représente près de 93 % de l'espace des moteurs de recherche dans le monde, contre la fraction de 3 % de Bing, en se lançant d'abord dans la recherche générative par IA, et nous devrons attendre de voir à quel point ils progressent. je pourrai l'obtenir.

Recherche Google

Les ingénieurs et les dirigeants de Google ne se contentent pas de jouer avec ChatGPT à mesure que cet espace naissant évolue, ils ont également investi massivement dans la création de modèles d'IA génératifs, notamment LaMDA, publié en 2021 en réponse au GPT-3 d'OpenAI. Construit sur Transformer, le même réseau neuronal utilisé par GPT-3 pour la modélisation du langage, LaMDA intègre le chat conversationnel à ses propres initiatives d'IA.

Selon Google, LaMDA a été formé au dialogue et devrait pouvoir concurrencer ChatGPT d'OpenAI dans un avenir proche. Néanmoins, Google hésite à rendre publics des outils d'IA générative jusqu'à ce qu'ils puissent garantir la sécurité et l'atténuation des risques conformément à leurs principes d'IA. Vous ne pouvez donc que lire sur LaMDA pour le moment.

S'appuyant sur LaMDA, Google a annoncé cette année un nouveau service de chat conversationnel alimenté par LaMDA, appelé Bard, en réponse au ChatGPT d'OpenAI. Selon Sundar Pichai, PDG de Google et d'Alphabet, « Bard cherche à combiner l'étendue des connaissances mondiales avec la puissance, l'intelligence et la créativité de nos grands modèles linguistiques. Il s'appuie sur les informations du Web pour fournir des réponses nouvelles et de haute qualité. [et] peut être un exutoire pour la créativité et un tremplin pour la curiosité. »

Malheureusement, la société semble avoir manqué de vérifier les faits dans sa publicité initiale pour Bard, ce qui a fait perdre à sa société mère, Alphabet, 100 millions de dollars de capitalisation boursière en une seule journée de bourse en raison d'une baisse de 8 % du cours de l'action. Pourtant, certaines personnes pensent que le fiasco de Bard pourrait finalement être positif, car il obligera Google à doubler sa technologie pour éviter des erreurs similaires à l'avenir lorsqu'ils rendront Bard au public.

Pendant ce temps, Google développe des modèles d'IA générative supplémentaires dans le langage et dans d'autres domaines, notamment PaLM, Imagen et MusicLM, pour améliorer ses propres capacités et offres et rendre l'IA générative plus courante. Voici quelques détails supplémentaires sur ces initiatives révolutionnaires.

Des modèles d'IA plus génératifs de Google

Palmier

PaLM (Pathways Language Model) est un autre modèle de langage d'IA créé par Google qui s'appuie sur le modèle Pathways de l'entreprise et utilise 540 milliards de paramètres pour effectuer des tâches de traitement du langage naturel (NLP) afin de comprendre le contexte des mots dans des phrases ou des expressions. PaLM peut être utilisé pour des tâches telles que la réponse à des questions, le résumé, la traduction, etc., et il a été formé à la logique, aux mathématiques, à la reconnaissance de formes et à d'autres tâches complexes.

Non seulement PaLM peut générer du code fort avec seulement 5 % de son ensemble de données de pré-entraînement contenant du code, mais il « peut distinguer les causes et les effets, comprendre les combinaisons conceptuelles dans des contextes appropriés et même deviner le film à partir d'un emoji », selon Google.

Image

Imagen est un générateur de texte en image IA créé par Google Research qui a été publié sous forme de document de recherche peu de temps après la publication par OpenAI de DALL·E 2 en 2022. Bien qu'Imagen et DALL·E 2 soient tous deux des modèles d'IA génératifs qui créent des images à partir de texte invites, les principales différences sont que DALL·E et DALL·E 2 sont disponibles pour une utilisation dès maintenant, tandis qu'Imagen n'est actuellement pas disponible car, selon Google, « il existe un risque qu'Imagen ait codé des stéréotypes et des représentations nuisibles, ce qui guide notre décision de ne pas publier Imagen pour un usage public sans que d'autres garanties soient mises en place.

L'autre facteur important à noter est que dans les évaluations humaines, Imagen a surpassé d'autres méthodes similaires, y compris DALL·E 2, en termes d'alignement et de fidélité. Ainsi, même si personne ne peut réellement l'utiliser, vous pouvez savoir qu'elle sera probablement meilleure que DALL. ·E 2 (en attendant les avancées d'OpenAI) lorsqu'il sera finalement publié.

MusiqueLM

MusicLM est un modèle de langage d'IA génératif développé par Google Research capable de générer des compositions musicales. Il utilise une technique appelée "génération conditionnelle", qui lui permet de générer de la musique en fonction de paramètres spécifiques, tels que le genre, le style et l'ambiance. Selon Google, « MusicLM peut être conditionné à la fois sur un texte et sur une mélodie dans le sens où il peut transformer des mélodies sifflées et fredonnées selon le style décrit dans la légende d'un texte »

Sur la page de résumé liée ci-dessus, vous pouvez entendre MusicLM en action car il génère des clips entre dix secondes et cinq minutes à partir de différents types d'invites, y compris des fichiers audio de 30 secondes générés à partir de « Une fusion de reggaeton et de musique de danse électronique, avec un espace. ", son d'un autre monde. Induit l'expérience d'être perdu dans l'espace, et la musique serait conçue pour évoquer un sentiment d'émerveillement et de crainte, tout en étant dansante", des échantillons générés à partir de titres de peintures, d'auteurs et de descriptions célèbres (y compris La Nuit étoilée de Van Gogh et The Kiss de Klimt), et des extraits de dix secondes de sons d'accordéon aléatoires générés pour correspondre à différents genres, tels que le rap, l'EDM et le death metal. Bien que la qualité puisse être granuleuse dans certains cas, le résultat reste quelque chose à admirer, et je recommande fortement d'écouter certains des exemples de pistes de MusicLM.

Les implications probables de l'IA générative sur les résultats de recherche

Des SERP plus précis et pertinents

On peut supposer que l’IA générative aura un impact majeur sur la façon dont les gens utiliseront ces moteurs de recherche à l’avenir. Cette technologie peut aider à fournir des résultats plus précis plus rapidement que jamais, tout en augmentant potentiellement la pertinence et la précision dans plusieurs langues et contextes.

Google et Bing tirent chacun parti de l'IA générative au-delà du chat pour optimiser leurs résultats de recherche, introduisant une plus grande perplexité et un caractère aléatoire accru avec un minimum de jetons dans leurs algorithmes. Alors, qu’est-ce que cela signifie exactement pour les résultats de recherche ? En un mot : une précision et une pertinence accrues dans les SERP.

Dans le contexte de l'IA et du traitement du langage naturel, la perplexité est une mesure de la capacité d'un modèle de langage à prédire ou à comprendre une séquence de mots. Plus précisément, il s'agit d'une mesure métrique de l'incertitude ou de l'imprévisibilité du modèle dans la prédiction du mot suivant dans une séquence. Un score de perplexité plus faible indique que le modèle prédit mieux le mot suivant, tandis qu'un score de perplexité plus élevé suggère que le modèle est plus incertain ou imprévisible. Cela peut sembler contre-intuitif, mais des scores de perplexité plus élevés peuvent être souhaitables, car ils indiquent qu'un modèle produit des sorties plus diversifiées et uniques. Cela peut être utile dans les SERP, où les moteurs de recherche cherchent à fournir aux utilisateurs un ensemble diversifié de résultats pertinents .

Les jetons, dans le contexte de l’IA et de la PNL, sont les éléments de base du langage. Généralement des mots individuels, les jetons peuvent également être d'autres unités linguistiques telles que des sous-mots ou des caractères. Les modèles d'IA génératifs qui utilisent des jetons peuvent les combiner de différentes manières pour produire de nouvelles sorties similaires, mais différentes des données sur lesquelles le modèle a été formé.

En tirant parti de l'IA générative avec un minimum de jetons, les moteurs de recherche comme Google et Bing peuvent introduire une perplexité plus élevée pour inclure une plus grande variété de correspondances potentielles, y compris un contenu plus spécialisé et très spécifique. En plus de cela, l'IA générative peut augmenter le caractère aléatoire, ce qui permet d'éviter le problème de présenter aux utilisateurs le même ensemble de résultats pour des requêtes similaires. Cela signifie que les résultats d'un moteur de recherche auront un degré de diversité plus élevé et seront plus susceptibles de satisfaire les différents besoins et intérêts de leurs utilisateurs.

Résultats personnalisés + réponses générées par l'IA pour trouver plus rapidement ce dont vous avez besoin

L'IA générative pourrait également affecter les moteurs de recherche en fournissant des réponses directes aux requêtes des utilisateurs sans les obliger à cliquer sur plusieurs pages de résultats. Nous savons déjà que le nouveau Bing comportera un écran partagé sur ses SERP, avec des résultats payants et organiques traditionnels, ainsi que sa propre version d'extraits en vedette, sur le côté gauche, avec une boîte de réponse générée par l'IA sur le côté droit, complète avec des invites cliquables pour répondre aux requêtes associées et démarrer une nouvelle discussion IA. (Nous devrons attendre et voir comment Google évolue.) Avoir ce qui équivaudra à deux "zéros de position" avec des informations plus pertinentes immédiatement affichées aidera probablement les gens à trouver des informations plus rapidement que jamais auparavant, les empêchant de faire défiler trop profondément les SERPs .

L'IA générative est également susceptible de conduire à une expérience de recherche plus personnalisée, les préférences des utilisateurs et les modèles de comportement passés étant pris en compte lors de la génération de recommandations de contenu pertinentes directement liées aux requêtes individuelles. Cela signifie que les personnes qui utilisent certains termes de manière répétée ou visitent régulièrement certains sites Web devraient voir des suggestions personnalisées chaque fois qu'elles effectuent des recherches en utilisant un langage ou des sujets similaires, les conduisant vers des résultats plus précis plus rapidement tout en réduisant les risques de perdre du temps en raison de stratégies de ciblage par mots clés trop larges. employés avant que ces progrès ne se concrétisent.

La publicité sur les recherches payantes s'étend au contenu généré par l'IA

L'IA générative pourrait également modifier l'utilisation des moteurs de recherche en modifiant les modèles de publicité payante dans les SERP (pages de résultats des moteurs de recherche). Actuellement, les annonceurs paient pour des mots clés afin que leurs annonces apparaissent lorsque ces mots sont utilisés dans les recherches ; cependant, avec des formes plus avancées d’IA générative, ce modèle pourrait se transformer ou devenir obsolète à mesure que les correspondances exactes de requêtes deviennent de plus en plus importantes.

Les annonceurs peuvent être enclins (ou obligés) à enchérir sur des expressions spécifiques ou des invites de l'IA plutôt que sur de simples mots clés génériques, ce qui rend la concurrence beaucoup plus rude qu'auparavant. Ou peut-être que les annonceurs auront la possibilité de placer des publicités directement dans les réponses générées fournies par l'algorithme lui-même.

Dans l’ensemble, il est évident que l’IA générative a des implications significatives tant pour les consommateurs que pour les entreprises en ce qui concerne la manière dont nous utilisons les moteurs de recherche aujourd’hui et à l’avenir. Il nous offre une plus grande commodité, une précision accrue et des capacités de personnalisation améliorées sur toutes les plateformes impliquées.

Bien qu'il n'y ait pas de réponse définitive au moment de mettre sous presse sur la façon dont la recherche payante sera affectée, nous pouvons supposer avec certitude que Microsoft et Alphabet adapteront leurs modèles de génération de revenus pour inclure des publicités dans les résultats de recherche générés par l'IA, puisque plus de 80 % des résultats de recherche de Google Les revenus de 2022 provenaient de la publicité et Microsoft a généré près de 12 milliards de dollars de revenus publicitaires en 2022, et ils ne voudront pas voir leurs chiffres baisser. Les enchères de requêtes sont tout aussi susceptibles de changer que les niveaux de concurrence sont susceptibles d'augmenter une fois que les résultats de recherche générés par l'IA deviendront la norme.

Comment les spécialistes du marketing de contenu devraient s'adapter aux moteurs de recherche à IA générative

Tout comme nous ne pouvons pas dire avec certitude à quoi les praticiens de la recherche payante seront confrontés sur un Internet alimenté par des moteurs de recherche génératifs d’IA, nous ne pouvons que spéculer sur ce que les spécialistes du marketing de contenu devront exactement modifier dans leurs processus pour garantir que leur contenu soit vu. Nous avons néanmoins quelques suggestions à prendre en compte par les éditeurs, les producteurs et les créatifs lorsqu'ils tentent de se classer, de rivaliser pour la visibilité dans les recherches, d'effectuer des recherches par mots clés et d'optimiser leur contenu pour l'avenir de la recherche.

Viser à produire du contenu EEAT de la plus haute qualité

Non, Google ne vous dit pas de vous remplir le visage de nourriture. EEAT signifie Expérience, Expertise, Autorité et Confiance, et selon Google, ce sont des facteurs essentiels à établir dans tout contenu que vous créez et publiez, la confiance étant le facteur le plus important des quatre. Même avec l’avènement des moteurs de recherche génératifs à IA, vous devez toujours viser à produire un contenu fiable qui informe les lecteurs avec des faits correctement sourcés, ainsi que des recommandations utiles et sûres pour tout ce dont vous faites la promotion sur votre site.

Écrivez davantage de manière conversationnelle et produisez davantage de contenu multiformat

L'IA générative lit les requêtes à l'aide d'algorithmes de traitement du langage naturel (NLP), conçus pour comprendre la signification et le contexte du langage et pour l'interpréter de la même manière qu'un humain le ferait. Dans cet esprit, l'utilisation de l'IA générative dans les moteurs de recherche est susceptible d'avoir un impact sur les mots-clés et expressions pour lesquels les spécialistes du marketing de contenu optimisent, car ces algorithmes ont le potentiel de générer des résultats de recherche plus précis et plus pertinents en fonction de l'intention de l'utilisateur.

L'optimisation du contenu pour des mots-clés ou des expressions spécifiques peut devenir moins importante à mesure que les moteurs de recherche deviennent plus sophistiqués et capables de comprendre le contexte et la signification des requêtes en langage naturel. Au lieu de cela, les spécialistes du marketing de contenu devront se concentrer sur la création d'un contenu de haute qualité, pertinent et engageant qui répond aux questions de l'utilisateur ou fournit des informations précieuses d'une manière facile à comprendre pour les humains et les algorithmes d'IA. Cela peut impliquer l'utilisation d'un langage plus naturel et de mots-clés à longue traîne dans le contenu, ainsi que l'incorporation de contenu multimédia comme des images et des vidéos pour offrir une expérience plus complète et plus attrayante.

Google possède YouTube, il est donc logique de créer du contenu vidéo pour compléter vos articles de blog SEO et vos pages de destination et vous aider à améliorer vos positions dans les classements SERP. Cela ne devrait pas changer de sitôt, alors envisagez de mettre en œuvre un plan vidéo stratégique dans votre stratégie de contenu globale pour maximiser l'exposition et le favoritisme avec les algorithmes de Google en particulier, tout en offrant une meilleure UX.

Gardez un œil vigilant sur le paysage de la recherche payante

Personne ne peut encore être sûr de ce que coûteront les transactions avec les moteurs de recherche à IA générative du point de vue de la publicité payante. Il est donc préférable d'être prudent avant d'investir massivement dans ce domaine. Découvrez quels sont les CPC pour vos mots clés cibles et les invites de l'IA une fois que Google aura introduit une fonctionnalité similaire à ce à quoi devrait ressembler le nouveau Bing avant d'évaluer si les dépenses publicitaires PPC en valent la peine pour votre entreprise. Certaines entreprises habituées à ce style de marketing risquent d’être exclues et devront trouver de nouveaux moyens d’obtenir une visibilité en ligne.

Considérez comment « l’optimisation » va évoluer

En plus d'optimiser le contenu pour l'EEAT, le multimédia et le NLP en incluant des mots-clés conversationnels, des mots-clés à longue traîne et des phrases clés sémantiquement liées, les spécialistes du marketing de contenu devront prendre en compte de nouveaux facteurs qui feront partie du flux de travail SEO lorsque l'IA générative deviendra l'épine dorsale de recherche.

Il est probable que la personnalisation jouera un rôle important dans l’avenir de la recherche. Il sera donc plus vital que jamais de comprendre votre public cible et de créer du contenu sur mesure pour lui en matière de classement. Comme dirait Seth Godin, comprendre « à qui s’adresse-t-il ? est la clé pour créer quelque chose qui résonne vraiment, et il est probable que ce type de contenu résonnera plus que jamais auprès des humains et des moteurs de recherche.

Une autre hypothèse éclairée est que les mesures d'engagement des utilisateurs telles que le taux de rebond, le temps passé sur une page et le taux de clics commenceront à avoir encore plus de poids dans les algorithmes des moteurs de recherche à mesure que les entreprises testent de nouvelles méthodes d'affichage des SERP avec des réponses générées par l'IA et des résultats élevés. perplexité qui conduit à la présentation de résultats plus diversifiés.

Moteurs de recherche IA générative : préparez-vous au changement

L’IA générative aura sans aucun doute un impact profond sur le fonctionnement des moteurs de recherche, des référenceurs et des SERP – les résultats organiques et payants en ressentant les effets – dans le but de fournir des résultats plus précis et plus fiables.

Bien que nous ne puissions pas dire avec certitude quels seront les changements dans le référencement à mesure que les moteurs de recherche à IA générative deviendront la nouvelle norme, les spécialistes du marketing de contenu devraient être prêts à mettre à jour leurs stratégies de contenu et à apprendre de nouvelles méthodes de recherche qui peuvent impliquer la recherche des meilleurs mots-clés à longue traîne. , des phrases clés conversationnelles et des invites d'IA pour optimiser leur contenu dans l'espoir d'obtenir un classement élevé sur Google, Bing et au-delà.

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