Motori di ricerca generativi basati sull'intelligenza artificiale: cosa devono sapere i professionisti del marketing dei marchi

I motori di ricerca sono uno dei rari strumenti online che attraggono praticamente tutti i dati demografici e sono saldamente radicati nella nostra cultura di connessione digitale. Negli ultimi 25 anni, siamo passati dal liberare il loro vasto potenziale a un momento in cui diamo per scontato che tutte le cose siano ora “Google-able” e “Bing-able”, dando ad Alphabet e Microsoft un potere e un’influenza diretti e sproporzionati. sul comportamento online, sul consumo di contenuti e sulla cultura.

Quindi, faresti meglio a credere che l’avvento dei motori di ricerca generativi basati sull’intelligenza artificiale abbia materializzato un hype train di proporzioni senza precedenti. In poche parole, con questi nuovi modelli di intelligenza artificiale nel mix, questi non sono il Google di tua nonna e il Bing di tuo padre . Immagina un "Super Google" che sfrutta algoritmi ancora più sofisticati di quanto non faccia già, insieme a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-3 e altri, per generare risultati altamente personalizzati e iper-specifici, e puoi capire perché l'intelligenza artificiale generativa- i motori di ricerca potenziati sono sul punto di rivoluzionare il modo in cui gli utenti scoprono, diffondono e accedono a informazioni e contenuti online.

In qualità di content strategist, consulente e copywriter SEO, volevo scoprire cosa significa questo per i professionisti del marketing del marchio e per la creazione di contenuti. Se stai leggendo questo articolo, probabilmente ti sei dilettato con ChatGPT e hai già capito di cosa è capace l'intelligenza artificiale generativa (in caso contrario, leggi prima i rischi e i vantaggi dell'intelligenza artificiale generativa nella creazione di contenuti) e ora ti stai chiedendo cosa la sua presenza significa per il futuro della ricerca.

Potresti riflettere su come l’intelligenza artificiale generativa cambierà il modo in cui i motori di ricerca comprendono le query e il modo in cui i contenuti appaiono nei risultati di ricerca. Ad ogni domanda verrà data risposta direttamente dall'intelligenza artificiale di un motore di ricerca in "posizione zero", con ulteriori risultati di contenuto organico consigliati come materiale di supporto? Per non parlare degli annunci di ricerca a pagamento. La concorrenza nel marketing sui motori di ricerca (SEM) e nella pubblicità pay-per-click (PPC) diventerà più accanita, con gli inserzionisti disposti a rinunciare a premi elevati per apparire sopra, o addirittura all’interno, delle risposte generate dall’intelligenza artificiale? E invece di fare offerte per parole chiave, si passerà a fare offerte per query esatte o richieste di intelligenza artificiale?

Questo articolo si propone di esplorare la relazione nascente (e innegabilmente forte) tra la coppia di potere dell'intelligenza artificiale generativa e dei motori di ricerca, fornendo allo stesso tempo informazioni su come affrontare gli enigmi che la loro unità comporta, insieme alle implicazioni dell'influenza dell'intelligenza artificiale sulle pagine dei risultati dei motori di ricerca (SERP). ). In questo modo, gli esperti di marketing del marchio, i professionisti SEO e i creatori di contenuti possono essere il più preparati possibile ad adattare le loro strategie di contenuto per garantire che continuino a guadagnare terreno man mano che l’intelligenza artificiale generativa si intreccia con le funzionalità dei motori di ricerca.

Innanzitutto, diamo una rapida introduzione alle applicazioni di intelligenza artificiale generativa e approfondiamo ciò che stanno facendo i principali attori, con Microsoft che annuncia una nuova funzionalità di chat basata sull'intelligenza artificiale presto disponibile per Bing, il modello linguistico di Google per le applicazioni di dialogo (noto anche come LaMDA) e Bard. fare notizia e altri modelli di intelligenza artificiale emergenti focalizzati sulla creazione di immagini e musica, per darti la situazione di questo panorama digitale emergente e spiegare come questa tecnologia dirompente influenzerà i risultati di ricerca in futuro.

Cos’è l’intelligenza artificiale generativa e quali sono le sue applicazioni?

L'intelligenza artificiale generativa ha suscitato fermento nei media in tutti gli ambiti e tutti hanno qualcosa da dire.

Dagli accademici della Harvard Business Review e della MIT Technology Review che hanno espresso i loro scettici commenti sull'impatto a breve termine dell'intelligenza artificiale generativa sui motori di ricerca per finanziare coloro che prevedono l'impatto a breve termine dell'intelligenza artificiale generativa sui prezzi delle azioni, sembra che ogni angolo di Internet sia in fiamme con idee, opinioni e persino veri e propri avvertimenti sulle potenziali applicazioni e implicazioni dell'IA.

Un sondaggio Morning Consult condotto tra il 17 e il 19 febbraio 2023 su oltre 2.200 adulti statunitensi sulle preoccupazioni relative ai motori di ricerca basati sull'intelligenza artificiale ha rilevato che più di due terzi sono da "abbastanza" a "molto" preoccupati per l'intelligenza artificiale quando si tratta dei loro problemi personali. privacy dei dati, potenze straniere che li utilizzano contro gli interessi nazionali, diffusione della disinformazione, anche all’interno dei risultati di ricerca generati dall’intelligenza artificiale, e creazione di deepfake: e questo è solo l’inizio.

Le persone erano anche giustamente preoccupate per questi strumenti che portano a pregiudizi e discriminazioni nelle SERP, alla mancanza di trasparenza sul modo in cui i modelli di intelligenza artificiale vengono formati e sviluppati e alla perdita di posti di lavoro in numerosi settori. E questo è tutto prima che Wired denunciasse lo "sporco segreto" dell'intelligenza artificiale generativa, ovvero l'aumento delle emissioni di carbonio dovuto alla maggiore potenza di calcolo richiesta da questi motori di ricerca sotto steroidi.

Capito tutto? Ok, quindi: che cavolo è?

L’intelligenza artificiale generativa è un tipo di intelligenza artificiale che utilizza l’apprendimento automatico per creare nuovi contenuti dai dati che gli sono stati forniti, utilizzando elevati livelli di varietà e imprevedibilità con solo pochi elementi costitutivi di base. Questa tecnologia sta diventando sempre più popolare tra i motori di ricerca poiché cercano di migliorare i loro algoritmi e fornire risultati di ricerca più accurati, soprattutto da quando ChatGPT ha distrutto Internet.

La tecnologia funziona prendendo dati esistenti come testo o immagini e utilizzandoli per generare contenuti completamente nuovi. Ad esempio, DALL·E di OpenAI e il nuovo e migliorato DALL·E 2 (che genera immagini con maggiore precisione e risoluzione quattro volte maggiore) possono riprodurre immagini e disegni realistici basati su istruzioni di testo, comprese idee completamente non correlate. Se hai mai desiderato vedere un avocado come poltrona in dozzine di iterazioni, DALL·E è quello che fa per te.

Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale generativa basata su testo può prendere frammenti di parole o frasi da un documento sorgente e combinarli in frasi, paragrafi e persino interi articoli completamente nuovi con un input umano minimo. Pensa a ChatGPT e ad altri strumenti di scrittura di contenuti AI in grado di rispondere a domande in formato chat e sfruttare l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per produrre contenuti di breve e lunga durata per blog, siti Web, social media e altri canali di marketing in una frazione di il tempo impiegato dallo scrittore medio senza alcun aiuto.

Le potenziali applicazioni di questa tecnologia sono vaste: dalla fornitura di risultati di ricerca più pertinenti sulle principali piattaforme come Google e Bing alla generazione di articoli di notizie personalizzati in base agli interessi o alle preferenze dell'utente. L'intelligenza artificiale generativa potrebbe anche essere utilizzata nelle campagne di marketing per creare annunci personalizzati su misura per le esigenze o i desideri di ciascun utente senza richiedere input manuali da parte degli stessi operatori di marketing. Le possibilità sono infinite (ed entusiasmanti) quando si tratta di cosa potrebbe fare l’intelligenza artificiale generativa per i motori di ricerca se implementata correttamente nei loro algoritmi.

La creazione di musica è un'altra applicazione di intelligenza artificiale generativa destinata a creare onde (onde sonore, almeno). Addestrando i modelli di intelligenza artificiale su modelli e suoni musicali, sono in grado di generare le proprie nuove composizioni. Allo stesso modo, sono stati sviluppati modelli di intelligenza artificiale generativa per altre arti creative come la poesia e le storie, che sono in grado di produrre da sole intere opere con un input umano minimo, con risultati che dimostrano che avremo ancora bisogno di esseri umani creativi per un po’.

In che modo i motori di ricerca utilizzano l’intelligenza artificiale generativa?

MicrosoftBing

Microsoft ha investito molto in OpenAI, la società che sviluppa le tecnologie ChatGPT e DALL-E in modo da poter incorporare la comprovata tecnologia di intelligenza artificiale generativa in Bing. In effetti, la società ha già annunciato che Bing lancerà un motore di ricerca AI all'avanguardia che presenterà un "nuovo modello OpenAI Large Language Model (LLM) di prossima generazione che è più potente di ChatGPT e personalizzato specificamente per la ricerca". Secondo l'azienda, è "ancora più veloce, più preciso e più capace" di ChatGPT e GPT 3.5, con la differenza principale che ha un accesso quasi in tempo reale a Internet, fornendo informazioni aggiornate, a differenza di OpenAI. versione gratuita di ChatGPT.

Anche se questo importante aggiornamento deve ancora essere rilasciato al pubblico, puoi iscriverti alla lista d'attesa per il nuovo Bing in modo da poter accedere alle sue nuove potenti funzionalità di ricerca tra i primi gruppi a provarlo. Coloro che hanno testato il beta del nuovo Bing mostrano che i risultati generati dall’intelligenza artificiale appaiono accanto a quelli che verrebbero definiti Snippet in primo piano e risultati del Pannello di conoscenza su Google, dividendo la SERP in due colonne con il lato sinistro che mostra i risultati tradizionali e il lato destro. Può anche essere suddiviso in una pagina di chat autonoma simile a ChatGPT che viene collegata al Web per risposte con feed di dati quasi in tempo reale.

Microsoft spera di rubare parte della quota di mercato di quasi il 93% di Google nello spazio dei motori di ricerca in tutto il mondo rispetto al frazionario 3% di Bing entrando prima nella ricerca con intelligenza artificiale generativa, e dovremo aspettare e vedere quanto salto faranno. riuscirò ad ottenere.

Ricerca Google

Gli ingegneri e i dirigenti di Google non si limitano a giocare con ChatGPT man mano che questo spazio nascente si evolve, ma hanno anche investito molto nella creazione di modelli di intelligenza artificiale generativa, incluso LaMDA, rilasciato nel 2021 come risposta al GPT-3 di OpenAI. Basato su Transformer, la stessa rete neurale utilizzata da GPT-3 per la modellazione del linguaggio, LaMDA inserisce la chat conversazionale nel mix per le proprie iniziative di intelligenza artificiale.

Secondo Google LaMDA è stata addestrata al dialogo e nel prossimo futuro dovrebbe essere in grado di competere con ChatGPT di OpenAI. Tuttavia, Google esita a rilasciare al pubblico qualsiasi strumento di intelligenza artificiale generativa finché non sarà in grado di garantire la sicurezza e la mitigazione dei rischi in conformità con i propri principi di intelligenza artificiale, quindi per ora puoi solo documentarti su LaMDA.

Basandosi su LaMDA, quest'anno Google ha annunciato un nuovo servizio di chat conversazionale basato su LaMDA chiamato Bard come risposta al ChatGPT di OpenAI. Secondo il CEO di Google e Alphabet, Sundar Pichai, "Bard cerca di combinare l'ampiezza della conoscenza mondiale con la potenza, l'intelligenza e la creatività dei nostri grandi modelli linguistici. Attinge alle informazioni dal web per fornire risposte fresche e di alta qualità. [e] può essere uno sbocco per la creatività e un trampolino di lancio per la curiosità."

Sfortunatamente, la società sembra aver mancato il fact-checking nella sua pubblicità iniziale per Bard, causando la perdita di 100 milioni di dollari di capitalizzazione di mercato da parte della sua società madre, Alphabet, in un solo giorno di negoziazione a causa di un calo dell’8% del prezzo delle azioni. Tuttavia, alcune persone credono che il fiasco di Bard potrebbe alla fine essere un risultato netto positivo perché porterà Google a raddoppiare la sua tecnologia per evitare errori simili in futuro quando rilasceranno Bard al pubblico.

Nel frattempo, Google sta sviluppando ulteriori modelli di intelligenza artificiale generativa nel linguaggio e in altre aree, tra cui PaLM, Imagen e MusicLM, per migliorare le proprie capacità e offerte e rendere l’intelligenza artificiale generativa più diffusa. Ecco qualche dettaglio in più su queste iniziative rivoluzionarie.

Modelli di IA più generativi da Google

Palma

PaLM (Pathways Language Model) è un altro modello linguistico AI creato da Google che si basa sul modello Pathways dell'azienda utilizzando 540 miliardi di parametri per eseguire attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere il contesto delle parole all'interno di frasi o frasi. PaLM può essere utilizzato per attività quali risposta a domande, riepilogo, traduzione e altro, ed è stato addestrato in logica, matematica, riconoscimento di modelli e altri compiti complessi.

Non solo PaLM può generare codice forte con solo il 5% del suo set di dati pre-addestramento contenente codice, ma "può distinguere causa ed effetto, comprendere combinazioni concettuali in contesti appropriati e persino indovinare il film da un emoji", secondo Google.

Immagine

Imagen è un generatore di testo in immagine AI creato da Google Research che è stato rilasciato come documento di ricerca non molto tempo dopo che OpenAI ha rilasciato DALL·E 2 nel 2022. Sebbene sia Imagen che DALL·E 2 siano modelli di intelligenza artificiale generativa che creano immagini da testo suggerisce, la differenza principale è che DALL·E e DALL·E 2 sono disponibili per l'uso in questo momento, mentre Imagen non è attualmente disponibile per l'uso perché, secondo Google, "esiste il rischio che Imagen abbia codificato stereotipi e rappresentazioni dannose, che guida la nostra decisione di non rilasciare Imagen per uso pubblico senza ulteriori garanzie in atto."

L'altro fattore importante da notare è che nelle valutazioni umane, Imagen ha sovraperformato altri metodi simili, incluso DALL·E 2, in termini di allineamento e fedeltà, quindi anche se nessuno può effettivamente usarlo, puoi sapere che probabilmente sarà migliore di DALL ·E 2 (in attesa di eventuali progressi da parte di OpenAI) quando verrà finalmente rilasciato.

MusicaLM

MusicLM è un modello linguistico AI generativo sviluppato da Google Research in grado di generare composizioni musicali. Utilizza una tecnica chiamata "generazione condizionale", che gli consente di generare musica in base a parametri specifici, come genere, stile e umore. Secondo Google, "MusicLM può essere condizionato sia dal testo che dalla melodia in quanto può trasformare melodie fischiate e canticchiate secondo lo stile descritto in una didascalia di testo"

Nella pagina Abstract collegata sopra, puoi ascoltare MusicLM in azione mentre genera clip tra dieci secondi e cinque minuti da diversi tipi di prompt, incluso un file audio di 30 secondi generato da "Una fusione di reggaeton e musica dance elettronica, con un suono spaziale , suono ultraterreno. Induce l'esperienza di perdersi nello spazio e la musica sarebbe progettata per evocare un senso di meraviglia e stupore, pur essendo ballabile," campioni generati da titoli di dipinti famosi, autori e descrizioni (inclusa Notte stellata di Van Gogh e Il bacio di Klimt) e frammenti di dieci secondi di suoni di fisarmonica casuali generati per abbinare generi diversi, come rap, EDM e death metal. Anche se in alcuni casi la qualità può essere granulosa, l'output è comunque qualcosa di cui meravigliarsi e consiglio vivamente di ascoltare alcune delle tracce campione di MusicLM.

Le probabili implicazioni dell'intelligenza artificiale generativa sui risultati di ricerca

SERP più accurate e pertinenti

È lecito ritenere che l’intelligenza artificiale generativa avrà un impatto notevole sul modo in cui le persone utilizzeranno questi motori di ricerca in futuro. Questa tecnologia può aiutare a fornire risultati più accurati più velocemente che mai, aumentando potenzialmente la pertinenza e la precisione in più lingue e contesti.

Google e Bing stanno sfruttando l’intelligenza artificiale generativa oltre la chat per ottimizzare i propri risultati di ricerca, introducendo una maggiore perplessità e una maggiore casualità con token minimi nei loro algoritmi. Quindi, cosa significa esattamente questo per i risultati di ricerca? In poche parole: maggiore precisione e rilevanza nelle SERP.

Nel contesto dell’intelligenza artificiale e dell’elaborazione del linguaggio naturale, la perplessità è una misura della capacità di un modello linguistico di prevedere o comprendere una sequenza di parole. Nello specifico, si tratta di una misurazione metrica dell'incertezza o imprevedibilità del modello nel prevedere la parola successiva in una sequenza. Un punteggio di perplessità più basso indica che il modello è più bravo a predire la parola successiva, mentre un punteggio di perplessità più alto suggerisce che il modello è più incerto o imprevedibile. Può sembrare controintuitivo, ma punteggi di perplessità più elevati possono essere auspicabili, poiché indicano che un modello sta producendo risultati più diversificati e unici. Ciò può essere utile nelle SERP, dove i motori di ricerca cercano di fornire agli utenti una serie diversificata di risultati pertinenti .

I token, nel contesto dell'intelligenza artificiale e della PNL, sono gli elementi costitutivi di base del linguaggio. Di solito le singole parole, i token possono essere anche altre unità linguistiche come sottoparole o caratteri. I modelli di intelligenza artificiale generativa che utilizzano token possono combinarli in modi diversi per produrre nuovi output simili, ma diversi dai dati su cui è stato addestrato il modello.

Sfruttando l’intelligenza artificiale generativa con token minimi, i motori di ricerca come Google e Bing possono introdurre una maggiore perplessità per includere una più ampia varietà di potenziali corrispondenze, inclusi contenuti più di nicchia e altamente specifici. Oltre a ciò, l’intelligenza artificiale generativa può aumentare la casualità, il che aiuta a evitare il problema di presentare agli utenti lo stesso insieme di risultati per query simili. Ciò significa che i risultati di un motore di ricerca avranno un grado più elevato di diversità e avranno maggiori probabilità di soddisfare le diverse esigenze e interessi dei propri utenti.

Risultati personalizzati + risposte generate dall'intelligenza artificiale per trovare ciò di cui hai bisogno più velocemente

L’intelligenza artificiale generativa potrebbe anche influenzare i motori di ricerca fornendo risposte dirette alle domande degli utenti senza richiedere loro di fare clic su più pagine di risultati. Sappiamo già che il nuovo Bing presenterà uno schermo diviso nelle SERP, con risultati tradizionali a pagamento e organici, insieme alla propria versione di snippet in primo piano, sul lato sinistro, con una casella di risposta generata dall'intelligenza artificiale sul lato destro, completa con istruzioni cliccabili per rispondere a domande correlate e avviare una nuova chat AI. (Dovremo aspettare e vedere come si evolve Google.) Avere ciò che equivarrà a due "zero di posizione" con informazioni più rilevanti visualizzate immediatamente aiuterà probabilmente le persone a trovare le informazioni più velocemente che mai, impedendo alle persone di scorrere troppo in profondità nelle SERP. .

È probabile che l’intelligenza artificiale generativa porti anche a un’esperienza di ricerca più personalizzata, con le preferenze degli utenti e i modelli di comportamento passati presi in considerazione quando si generano consigli sui contenuti pertinenti correlati direttamente alle singole query. Ciò significa che le persone che utilizzano determinati termini ripetutamente o visitano regolarmente determinati siti Web dovrebbero vedere suggerimenti personalizzati ogni volta che eseguono ricerche utilizzando un linguaggio o argomenti simili, portandoli verso risultati più accurati più rapidamente e riducendo anche le possibilità di perdere tempo a causa di strategie di targeting per parole chiave eccessivamente ampie. impiegati prima che questi progressi prendessero piede.

La pubblicità di ricerca a pagamento si espande ai contenuti generati dall'intelligenza artificiale

Un altro modo in cui l’intelligenza artificiale generativa potrebbe cambiare l’utilizzo dei motori di ricerca è alterando i modelli pubblicitari a pagamento all’interno delle SERP (pagine dei risultati dei motori di ricerca). Attualmente, gli inserzionisti pagano per le parole chiave in modo che i loro annunci vengano visualizzati quando tali parole vengono utilizzate nelle ricerche; tuttavia, con forme più avanzate di intelligenza artificiale generativa, questo modello potrebbe trasformarsi o diventare obsoleto poiché le corrispondenze esatte delle query diventano sempre più importanti.

Gli inserzionisti potrebbero essere propensi (o obbligati) a fare offerte per frasi specifiche o suggerimenti dell’intelligenza artificiale piuttosto che solo per parole chiave generiche, rendendo la concorrenza molto più rigida di prima. Oppure, forse, agli inserzionisti verrà data l'opportunità di inserire annunci direttamente all'interno delle risposte generate fornite dall'algoritmo stesso.

Nel complesso, è evidente che l’intelligenza artificiale generativa ha implicazioni significative sia per i consumatori che per le imprese per quanto riguarda il modo in cui utilizziamo i motori di ricerca ora e in futuro. Ci offre maggiore comodità, maggiore precisione e migliori capacità di personalizzazione su tutte le piattaforme coinvolte.

Sebbene non ci siano risposte definitive al momento della stesura di questo articolo su come verrà influenzata la ricerca a pagamento, possiamo tranquillamente presumere che Microsoft e Alphabet adatteranno i loro modelli di generazione di entrate per includere annunci nei risultati di ricerca generati dall'intelligenza artificiale, dal momento che oltre l'80% delle ricerche di Google Le entrate del 2022 provengono dalla pubblicità e Microsoft ha generato quasi 12 miliardi di dollari di entrate pubblicitarie nel 2022 e non vorrà vedere i propri numeri diminuire. È probabile che le offerte di query cambino man mano che i livelli di concorrenza aumenteranno una volta che i risultati di ricerca generati dall’intelligenza artificiale diventeranno la norma.

Come gli esperti di marketing dei contenuti dovrebbero adattarsi ai motori di ricerca con intelligenza artificiale generativa

Proprio come non possiamo dire con certezza cosa dovranno affrontare i professionisti della ricerca a pagamento su un Internet alimentato da motori di ricerca con intelligenza artificiale generativa, possiamo solo speculare su cosa esattamente i marketer di contenuti dovranno cambiare nei loro processi per garantire che i loro contenuti siano visti. Tuttavia, abbiamo alcuni suggerimenti che editori, produttori e creativi devono prendere in considerazione quando cercano di classificarsi, competere per la visibilità nella ricerca, eseguire ricerche di parole chiave e ottimizzare i propri contenuti per il futuro della ricerca.

Puntare a produrre contenuti EEAT della massima qualità

No, Google non ti sta dicendo di riempirti la faccia di cibo. EEAT sta per Esperienza, Competenza, Autorevolezza e Fiducia e, secondo Google, questi sono fattori vitali da stabilire in qualsiasi contenuto creato e pubblicato, e la Fiducia è il fattore più importante dei quattro. Anche con l’avvento dei motori di ricerca con intelligenza artificiale generativa, dovresti sempre mirare a produrre contenuti affidabili che informino i lettori con fatti provenienti da fonti adeguate, insieme a consigli utili e sicuri per tutto ciò che promuovi sul tuo sito.

Scrivi in ​​modo più colloquiale e produci più contenuti multiformato

L’intelligenza artificiale generativa legge le query utilizzando algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), progettati per comprendere il significato e il contesto del linguaggio e per interpretarlo nello stesso modo in cui lo farebbe un essere umano. Tenendo questo in mente, è probabile che l’uso dell’intelligenza artificiale generativa nei motori di ricerca abbia un impatto sulle parole chiave e sulle frasi per le quali i marketer dei contenuti ottimizzano, poiché questi algoritmi hanno il potenziale per generare risultati di ricerca più accurati e pertinenti in base alle intenzioni dell’utente.

L’ottimizzazione dei contenuti per parole chiave o frasi specifiche potrebbe diventare meno importante man mano che i motori di ricerca diventano più sofisticati e in grado di comprendere il contesto e il significato delle query in linguaggio naturale. Invece, gli esperti di marketing dei contenuti dovranno concentrarsi sulla creazione di contenuti di alta qualità, pertinenti e coinvolgenti che rispondano alle domande dell'utente o forniscano informazioni preziose in un modo che sia facile da comprendere sia per gli esseri umani che per gli algoritmi di intelligenza artificiale. Ciò potrebbe comportare l’utilizzo di un linguaggio più naturale e parole chiave a coda lunga nei contenuti, nonché l’incorporazione di contenuti multimediali come immagini e video per fornire un’esperienza più completa e coinvolgente.

Google possiede YouTube, quindi ha senso creare contenuti video per integrare gli articoli del tuo blog SEO e le pagine di destinazione e contribuire a migliorare le tue posizioni nelle classifiche SERP. È probabile che ciò non cambi presto, quindi valuta la possibilità di implementare un piano video strategico nella tua strategia complessiva di contenuti per massimizzare l'esposizione e i favoritismi con gli algoritmi di Google in particolare, fornendo al contempo una migliore UX.

Tieni d'occhio il panorama della ricerca a pagamento

Nessuno può ancora essere sicuro di quali saranno i costi di fare affari con i motori di ricerca generativi di intelligenza artificiale dal punto di vista della pubblicità a pagamento, quindi è meglio procedere con cautela prima di investire pesantemente in questo spazio. Scopri quali sono i CPC per le tue parole chiave target e i suggerimenti dell'intelligenza artificiale una volta che Google introduce una funzionalità simile a come dovrebbe essere il nuovo Bing prima di valutare se vale la pena spendere annunci PPC per la tua attività. Alcune aziende abituate a questo stile di marketing potrebbero essere escluse e dovranno trovare nuovi modi per ottenere visibilità online.

Considera come si evolverà l'ottimizzazione

Oltre a ottimizzare i contenuti per EEAT, multimedia e PNL includendo parole chiave conversazionali, parole chiave a coda lunga e frasi chiave semanticamente correlate, gli esperti di marketing dei contenuti dovranno considerare nuovi fattori che faranno parte del flusso di lavoro SEO quando l'intelligenza artificiale generativa diventerà la spina dorsale del marketing. ricerca.

È probabile che la personalizzazione giocherà un ruolo importante nel futuro della ricerca, quindi comprendere il pubblico di destinazione e creare contenuti su misura per loro sarà più vitale che mai quando si tratta di posizionamento. Come direbbe Seth Godin, capire "a chi è?" è la chiave per creare qualcosa che risuoni davvero, ed è probabile che questo tipo di contenuto risuoni sia negli esseri umani che nei motori di ricerca più che mai.

Un'altra ipotesi plausibile è che i parametri di coinvolgimento degli utenti come la frequenza di rimbalzo, il tempo trascorso su una pagina e la percentuale di clic inizieranno ad avere un peso ancora maggiore negli algoritmi dei motori di ricerca mentre le aziende testano nuovi metodi di visualizzazione delle SERP con risposte generate dall'intelligenza artificiale e risultati elevati. perplessità che porta alla presentazione di risultati più diversificati.

Motori di ricerca con intelligenza artificiale generativa: prepararsi al cambiamento

L’intelligenza artificiale generativa avrà senza dubbio un profondo impatto sul modo in cui operano i motori di ricerca, i SEO e le SERP, con risultati sia organici che a pagamento che ne risentiranno, nel tentativo di fornire risultati più accurati e affidabili.

Anche se non possiamo dire con certezza quali saranno i cambiamenti nella SEO man mano che i motori di ricerca con intelligenza artificiale generativa diventeranno la nuova normalità, i marketer di contenuti dovrebbero essere pronti ad aggiornare le loro strategie di contenuto e apprendere nuovi metodi di ricerca che potrebbero comportare la ricerca delle migliori parole chiave a coda lunga. , frasi chiave conversazionali e suggerimenti di intelligenza artificiale per ottimizzare i propri contenuti nella speranza di posizionarsi in alto su Google, Bing e oltre.

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