Mecanismos de busca generativos alimentados por IA: o que os profissionais de marketing de marca precisam saber

Os mecanismos de pesquisa são uma das raras ferramentas on-line que atraem praticamente todos os grupos demográficos e estão firmemente consolidados em nossa cultura conectada digitalmente. Nos últimos 25 anos, passamos da liberação de seu vasto potencial para uma época em que assumimos como certo que todas as coisas agora são “capazes de usar o Google” e “capazes de usar o Bing”, dando à Alphabet e à Microsoft poder e influência diretos e desproporcionais. sobre comportamento online, consumo de conteúdo e cultura.

Portanto, é melhor você acreditar que o advento dos mecanismos de pesquisa generativos alimentados por IA materializou um trem de propaganda de proporções sem precedentes. Simplificando, com esses novos modelos de IA na mistura, este não é o Google da sua avó e o Bing do seu baba . Imagine um “Super Google” que utiliza algoritmos ainda mais sofisticados do que já faz, juntamente com grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT-3 e outros, para gerar resultados altamente personalizados e hiperespecíficos, e você verá por que a IA generativa mecanismos de pesquisa avançados estão prestes a revolucionar a forma como os usuários descobrem, divulgam e acessam informações e conteúdos on-line.

Como estrategista de conteúdo de SEO, consultor e redator, eu queria descobrir o que isso significa para os profissionais de marketing de marca e para a criação de conteúdo. Se você está lendo isso, provavelmente já se interessou pelo ChatGPT e já entende do que a IA generativa é capaz (se não, leia primeiro sobre os riscos e recompensas da IA ​​generativa na criação de conteúdo), e agora você está se perguntando o que sua presença significa para o futuro da pesquisa.

Você pode estar se perguntando como a IA generativa mudará a maneira como os mecanismos de pesquisa entendem as consultas e como o conteúdo aparece nos resultados da pesquisa. Cada consulta será respondida diretamente pela IA de um mecanismo de busca na “posição zero”, com resultados de conteúdo orgânico adicionais recomendados como materiais de apoio? Sem mencionar os anúncios de pesquisa pagos. Será que a concorrência publicitária do marketing nos motores de busca (SEM) e do pagamento por clique (PPC) se tornará mais acirrada, com os anunciantes dispostos a pagar prémios elevados para aparecerem acima, ou mesmo dentro, das respostas geradas pela IA? E, em vez de definir lances para palavras-chave, haverá uma mudança para definir lances para consultas exatas ou solicitações de IA?

Este artigo tem como objetivo explorar a relação emergente (e inegavelmente forte) entre o casal poderoso da IA ​​generativa e dos mecanismos de pesquisa, ao mesmo tempo que fornece informações sobre como navegar pelos enigmas que sua unidade traz, juntamente com as implicações da influência da IA ​​nas páginas de resultados dos mecanismos de pesquisa (SERPs). ). Dessa forma, os profissionais de marketing de marca, profissionais de SEO e criadores de conteúdo podem estar tão preparados quanto possível para adaptar suas estratégias de conteúdo para garantir que continuem ganhando terreno à medida que a IA generativa se torna interligada à funcionalidade do mecanismo de pesquisa.

Primeiro, vamos fazer uma introdução rápida sobre aplicativos generativos de IA e nos aprofundar no que os principais participantes estão fazendo, com a Microsoft anunciando um novo recurso de bate-papo com IA que será lançado em breve para o Bing, o modelo de linguagem do Google para aplicativos de diálogo (também conhecido como LaMDA) e Bard fazendo manchetes e outros modelos de IA emergentes focados na criação de imagens e música, para dar a você a configuração desse cenário digital emergente e explicar como essa tecnologia disruptiva afetará os resultados de pesquisa no futuro.

O que é IA Generativa e quais são suas aplicações?

A IA generativa gerou alvoroço na mídia em todas as esferas — e todos têm algo a dizer.

Desde acadêmicos da Harvard Business Review e MIT Technology Review que investem seus céticos dois centavos sobre o impacto de curto prazo da IA ​​generativa nos mecanismos de pesquisa para financiar pessoas que prevêem o impacto de curto prazo da IA ​​generativa nos preços das ações, parece que todos os cantos da Internet estão em chamas com ideias, opiniões e até avisos diretos sobre as potenciais aplicações e implicações da IA.

Uma pesquisa da Morning Consult com mais de 2.200 adultos nos EUA sobre preocupações em torno de mecanismos de pesquisa com tecnologia de IA, realizada entre 17 e 19 de fevereiro de 2023, descobriu que mais de dois terços estão "um pouco" a "muito" preocupados com a IA quando se trata de suas vidas pessoais. privacidade de dados, potências estrangeiras que os utilizam contra os interesses nacionais, a propagação de desinformação, inclusive nos resultados de pesquisa gerados por IA, e a criação de deepfakes – e isso é apenas o começo.

As pessoas também estavam preocupadas com o fato de essas ferramentas levarem ao preconceito e à discriminação nas SERPs, à falta de transparência por trás de como os modelos de IA são treinados e desenvolvidos e à perda de empregos em vários setores. E isso tudo antes da Wired revelar o “segredo sujo” da IA ​​​​generativa sobre o aumento das emissões de carbono devido ao maior poder de computação que esses mecanismos de busca com esteróides exigem.

Entendeu tudo isso? Ok, então: WTF é isso?

A IA generativa é um tipo de inteligência artificial que usa o aprendizado de máquina para criar novos conteúdos a partir dos dados que foram alimentados, usando altos níveis de variedade e imprevisibilidade com apenas alguns blocos básicos de construção. Essa tecnologia está ficando mais popular entre os mecanismos de pesquisa, pois eles tentam melhorar seus algoritmos e fornecer resultados de pesquisa mais precisos, especialmente desde que o ChatGPT quebrou a Internet.

A tecnologia funciona pegando pontos de dados existentes, como texto ou imagens, e usando-os para gerar conteúdos inteiramente novos. Por exemplo, o DALL·E da OpenAI e o novo e aprimorado DALL·E 2 (que gera imagens com mais precisão e resolução quatro vezes maior) podem renderizar imagens e arte realistas com base em prompts de texto, incluindo ideias completamente não relacionadas. Se você sempre quis ver um abacate como poltrona em dezenas de iterações, DALL·E tem o que você precisa.

Da mesma forma, a IA generativa baseada em texto pode pegar trechos de palavras ou frases de um documento de origem e combiná-los em frases, parágrafos e até artigos inteiros inteiramente novos com o mínimo de intervenção humana. Pense no ChatGPT e em outras ferramentas de redação de conteúdo de IA que podem responder a consultas em um formato de bate-papo e aproveitar o processamento de linguagem natural (NLP) para produzir conteúdo curto e longo para blogs, sites, mídias sociais e outros canais de marketing em uma fração de o tempo que um escritor comum leva sem ajuda.

As aplicações potenciais para esta tecnologia são vastas – desde o fornecimento de resultados de pesquisa mais relevantes nas principais plataformas como Google e Bing até a geração de artigos de notícias personalizados com base nos interesses ou preferências do usuário. A IA generativa pode até ser usada em campanhas de marketing para criar anúncios personalizados adaptados especificamente para as necessidades ou desejos de cada usuário, sem exigir entrada manual dos próprios profissionais de marketing. As possibilidades são infinitas (e empolgantes) quando se trata do que a IA generativa poderia fazer pelos mecanismos de pesquisa se implementada adequadamente em seus algoritmos.

A criação musical é mais um aplicativo generativo de IA configurado para criar ondas (ondas sonoras, pelo menos). Ao treinar modelos de IA em padrões musicais e sons, eles são capazes de gerar suas próprias composições novas. Da mesma forma, modelos generativos de IA foram desenvolvidos para outras artes criativas, como poesia e histórias, que são capazes de produzir peças inteiras de trabalho por si mesmas com o mínimo de contribuição humana, com resultados mostrando que ainda precisaremos de humanos criativos por um tempo.

Como os mecanismos de pesquisa estão usando IA generativa?

Microsoft Bing

A Microsoft investiu pesadamente na OpenAI, a empresa que desenvolve as tecnologias ChatGPT e DALL-E para que possa incorporar tecnologia comprovada de IA generativa ao Bing. Na verdade, a empresa já anunciou que o Bing lançará um mecanismo de pesquisa de IA de ponta que apresentará um "novo modelo de linguagem grande (LLM) OpenAI de próxima geração que é mais poderoso que o ChatGPT e personalizado especificamente para pesquisa". Segundo a empresa, é "ainda mais rápido, mais preciso e mais capaz" do que o ChatGPT e o GPT 3.5, com a grande diferença de ter acesso quase em tempo real à internet, fornecendo informações atualizadas, ao contrário do OpenAI versão gratuita do ChatGPT.

Embora essa grande atualização ainda não tenha sido lançada ao público, você pode entrar na lista de espera do novo Bing para poder acessar seus novos e poderosos recursos de pesquisa entre os primeiros a experimentá-lo. Aqueles que testaram a versão beta do novo Bing mostram que os resultados gerados pela IA aparecem ao lado do que seria conhecido como Featured Snippets e Knowledge Panel results no Google, dividindo a SERP em duas colunas com o lado esquerdo mostrando os resultados tradicionais e o lado direito. Ele também pode ser dividido em uma página de bate-papo independente, semelhante ao ChatGPT, que é acessada na web para obter respostas com feeds de dados quase em tempo real.

A Microsoft espera roubar parte da participação de mercado de quase 93% do Google no espaço do mecanismo de pesquisa em todo o mundo, em comparação com os fracionários 3% do Bing, entrando primeiro na pesquisa de IA generativa, e teremos que esperar para ver quanto salto eles ' conseguirei.

Pesquisa do Google

Os engenheiros e executivos do Google não estão apenas brincando com o ChatGPT à medida que esse espaço nascente evolui, eles também investiram pesadamente na construção de modelos generativos de IA, incluindo LaMDA, lançado em 2021 como uma resposta ao GPT-3 da OpenAI. Construído no Transformer, a mesma rede neural usada pelo GPT-3 para modelagem de linguagem, o LaMDA traz o bate-papo conversacional para suas próprias iniciativas de IA.

Segundo o Google, o LaMDA foi treinado em diálogo e deverá ser capaz de competir com o ChatGPT da OpenAI em um futuro próximo. Ainda assim, o Google hesita em lançar quaisquer ferramentas generativas de IA ao público até que possam garantir a segurança e a mitigação de riscos de acordo com seus princípios de IA, então você só pode ler sobre o LaMDA por enquanto.

Com base no LaMDA, este ano o Google anunciou um novo serviço de bate-papo conversacional baseado em LaMDA chamado Bard como uma resposta ao ChatGPT da OpenAI. De acordo com o CEO do Google e da Alphabet, Sundar Pichai, "Bard busca combinar a amplitude do conhecimento mundial com o poder, a inteligência e a criatividade de nossos grandes modelos de linguagem. Ele se baseia em informações da web para fornecer respostas novas e de alta qualidade [e] pode ser uma saída para a criatividade e uma plataforma de lançamento para a curiosidade."

Infelizmente, a empresa parece ter perdido a verificação dos factos no seu anúncio inicial da Bard, fazendo com que a sua empresa-mãe, Alphabet, perdesse 100 milhões de dólares em capitalização de mercado num único dia de negociação devido a uma queda de 8% no preço das ações. Ainda assim, algumas pessoas acreditam que o fiasco de Bard pode, em última análise, ser um resultado positivo, porque fará com que o Google dobre sua tecnologia para evitar erros semelhantes no futuro, quando divulgarem Bard ao público.

Enquanto isso, o Google está desenvolvendo modelos adicionais de IA generativa em linguagem e outras áreas, incluindo PaLM, Imagen e MusicLM, para aprimorar suas próprias capacidades e ofertas e tornar a IA generativa mais popular. Aqui estão mais alguns detalhes sobre essas iniciativas inovadoras.

Modelos de IA mais generativos do Google

Palma

PaLM (Pathways Language Model) é outro modelo de linguagem de IA criado pelo Google que se baseia no modelo Pathways da empresa usando 540 bilhões de parâmetros para realizar tarefas de processamento de linguagem natural (PNL) para compreender o contexto das palavras dentro de sentenças ou frases. O PaLM pode ser usado para tarefas como resposta a perguntas, resumo, tradução e muito mais, e foi treinado em lógica, matemática, reconhecimento de padrões e outras tarefas complexas.

O PaLM não apenas pode gerar código forte com apenas 5% de seu conjunto de dados de pré-treinamento contendo código, mas também “pode distinguir causa e efeito, compreender combinações conceituais em contextos apropriados e até mesmo adivinhar o filme a partir de um emoji”, de acordo com o Google.

Imagem

Imagen é um gerador de texto para imagem de IA criado pelo Google Research que foi lançado como um artigo de pesquisa pouco depois que a OpenAI lançou o DALL·E 2 em 2022. Embora Imagen e DALL·E 2 sejam modelos generativos de IA que criam imagens a partir de texto prompts, as principais diferenças são que DALL·E e DALL·E 2 estão disponíveis para uso no momento, enquanto Imagen está atualmente indisponível para uso porque, de acordo com o Google, "há o risco de que Imagen tenha codificado estereótipos e representações prejudiciais, que orienta nossa decisão de não liberar Imagen para uso público sem outras salvaguardas em vigor."

O outro fator importante a ser observado é que nas avaliações humanas, o Imagen superou outros métodos semelhantes, incluindo o DALL·E 2, em alinhamento e fidelidade, portanto, embora ninguém possa realmente usá-lo, você pode saber que provavelmente será melhor que o DALL ·E 2 (aguardando quaisquer avanços da OpenAI) quando for finalmente lançado.

MúsicaLM

MusicLM é um modelo de linguagem generativo de IA desenvolvido pelo Google Research que é capaz de gerar composições musicais. Ele utiliza uma técnica chamada “geração condicional”, que permite gerar música com base em parâmetros específicos, como gênero, estilo e clima. Segundo o Google, “MusicLM pode ser condicionado tanto ao texto quanto à melodia, pois pode transformar melodias assobiadas e cantaroladas de acordo com o estilo descrito em uma legenda de texto”

Na página Resumo vinculada acima, você pode ouvir o MusicLM em ação, pois ele gera clipes entre dez segundos e cinco minutos a partir de diferentes tipos de prompt, incluindo arquivos de áudio de 30 segundos gerados a partir de "Uma fusão de reggaeton e música eletrônica de dança, com um toque espacial , som de outro mundo. Induz a experiência de estar perdido no espaço, e a música seria projetada para evocar uma sensação de admiração e admiração, ao mesmo tempo em que é dançante", samples gerados a partir de títulos de pinturas famosas, autores e descrições (incluindo Starry Night de Van Gogh e The Kiss de Klimt), e trechos de dez segundos de sons aleatórios de acordeão gerados para combinar diferentes gêneros, como rap, EDM e death metal. Embora a qualidade possa ser granulada em alguns casos, a saída ainda é algo para se maravilhar, e eu recomendo ouvir algumas das faixas de amostra do MusicLM.

As prováveis ​​implicações da IA ​​generativa nos resultados da pesquisa

SERPs mais precisos e relevantes

Parece seguro presumir que a IA generativa terá um grande impacto na forma como as pessoas usarão esses mecanismos de pesquisa no futuro. Essa tecnologia pode ajudar a fornecer resultados mais precisos e mais rápidos do que nunca, ao mesmo tempo em que aumenta potencialmente a relevância e a precisão em vários idiomas e contextos.

O Google e o Bing estão aproveitando a IA generativa além do bate-papo para otimizar seus resultados de pesquisa, introduzindo maior perplexidade e maior aleatoriedade com tokens mínimos para seus algoritmos. Então, o que exatamente isso significa para os resultados da pesquisa? Resumindo: maior precisão e relevância nas SERPs.

No contexto da IA ​​e do processamento de linguagem natural, a perplexidade é uma medida de quão bem um modelo de linguagem pode prever ou entender uma sequência de palavras. Especificamente, é uma medida métrica da incerteza ou imprevisibilidade do modelo na previsão da próxima palavra em uma sequência. Uma pontuação de perplexidade mais baixa indica que o modelo é melhor em prever a próxima palavra, enquanto uma pontuação de perplexidade mais alta sugere que o modelo é mais incerto ou imprevisível. Pode parecer contra-intuitivo, mas pontuações de perplexidade mais altas podem ser desejáveis, pois indicam que um modelo está produzindo resultados mais diversos e exclusivos. Isso pode ser útil em SERPs, onde os mecanismos de pesquisa buscam fornecer aos usuários um conjunto diversificado de resultados relevantes .

Tokens, no contexto de AI e NLP, são os blocos básicos de construção da linguagem. Geralmente palavras individuais, os tokens também podem ser outras unidades linguísticas, como subpalavras ou caracteres. Os modelos generativos de IA que usam tokens podem combiná-los de diferentes maneiras para produzir novos resultados semelhantes, mas diferentes, dos dados nos quais o modelo foi treinado.

Ao alavancar a IA generativa com tokens mínimos, os mecanismos de pesquisa como Google e Bing podem apresentar maior perplexidade para incluir uma variedade mais ampla de possíveis correspondências, incluindo mais nichos e conteúdo altamente específico. Além disso, a IA generativa pode aumentar a aleatoriedade, o que ajuda a evitar o problema de apresentar aos usuários o mesmo conjunto de resultados para consultas semelhantes. Isso significa que os resultados de um mecanismo de busca terão um maior grau de diversidade e estarão mais propensos a satisfazer as diferentes necessidades e interesses de seus usuários.

Resultados personalizados + respostas geradas por IA para encontrar o que você precisa mais rapidamente

A IA generativa também pode afetar os mecanismos de pesquisa, fornecendo respostas diretas às consultas dos usuários, sem exigir que eles cliquem em várias páginas de resultados. Já sabemos que o novo Bing apresentará uma tela dividida em seus SERPs, com resultados tradicionais pagos e orgânicos, juntamente com sua própria versão de snippets em destaque, no lado esquerdo, com uma caixa de resposta gerada por IA no lado direito, completo com prompts clicáveis ​​para responder a perguntas relacionadas e iniciar um novo bate-papo AI. (Teremos que esperar para ver como o Google evolui.) Ter o que equivale a dois "zeros de posição" com informações mais relevantes imediatamente exibidas provavelmente ajudará as pessoas a encontrar informações mais rapidamente do que nunca, evitando que as pessoas rolem muito fundo nas SERPs .

A IA generativa também pode levar a uma experiência de pesquisa mais personalizada, com as preferências do usuário e padrões de comportamento anteriores levados em consideração ao gerar recomendações de conteúdo relevantes relacionadas diretamente a consultas individuais. Isso significa que as pessoas que usam determinados termos repetidamente ou visitam regularmente determinados sites devem ver sugestões personalizadas sempre que fizerem pesquisas usando linguagem ou tópicos semelhantes, levando-as a resultados mais precisos mais rapidamente, além de reduzir as chances de perda de tempo devido a estratégias de segmentação de palavras-chave excessivamente amplas empregados antes que esses avanços se consolidassem.

A publicidade de pesquisa paga se expande para conteúdo gerado por IA

Outra maneira pela qual a IA generativa pode mudar o uso dos mecanismos de pesquisa é alterando os modelos de publicidade paga nas SERPs (páginas de resultados dos mecanismos de pesquisa). Atualmente, os anunciantes pagam por palavras-chave para que seus anúncios apareçam quando essas palavras são usadas nas pesquisas; no entanto, com formas mais avançadas de IA generativa, este modelo pode transformar-se ou tornar-se obsoleto à medida que as correspondências exatas das consultas se tornam cada vez mais importantes.

Os anunciantes podem estar inclinados (ou ser obrigados) a fazer lances em frases específicas ou prompts de IA, em vez de apenas palavras-chave genéricas, tornando a concorrência muito mais acirrada do que antes. Ou talvez os anunciantes tenham a oportunidade de colocar anúncios diretamente nas respostas geradas fornecidas pelo próprio algoritmo.

No geral, é evidente que a IA generativa tem implicações significativas tanto para os consumidores como para as empresas no que diz respeito à forma como utilizamos os motores de pesquisa agora e no futuro. Ele nos oferece maior conveniência, maior precisão e recursos de personalização aprimorados em todas as plataformas envolvidas.

Embora não haja respostas definitivas até o momento sobre como a pesquisa paga será afetada, podemos assumir com segurança que a Microsoft e a Alphabet adaptarão seus modelos de geração de receita para incluir anúncios em resultados de pesquisa gerados por IA, uma vez que mais de 80% dos resultados de pesquisa do Google A receita de 2022 veio de publicidade e a Microsoft gerou quase US $ 12 bilhões em receita de anúncios em 2022, e eles não vão querer ver seus números caírem. Os lances de consulta provavelmente mudarão, pois os níveis de concorrência provavelmente aumentarão quando os resultados de pesquisa gerados por IA se tornarem a norma.

Como os profissionais de marketing de conteúdo devem se adaptar aos mecanismos de pesquisa de IA generativa

Assim como não podemos dizer com certeza o que os profissionais de pesquisa paga enfrentarão em uma Internet alimentada por mecanismos de pesquisa generativos de IA, só podemos especular sobre o que exatamente os profissionais de marketing de conteúdo terão que mudar em seus processos para garantir que seu conteúdo seja visto. Ainda assim, temos algumas sugestões para editores, produtores e criativos considerarem ao tentar classificar, competir pela visibilidade da pesquisa, realizar pesquisas de palavras-chave e otimizar seu conteúdo para o futuro da pesquisa.

Procure produzir o conteúdo EEAT da mais alta qualidade

Não, o Google não está dizendo para você encher a cara de comida. EEAT significa Experiência, Especialização, Autoridade e Confiança e, de acordo com o Google, esses são fatores vitais a serem estabelecidos em qualquer conteúdo que você cria e publica, sendo a Confiança o fator mais importante dos quatro. Mesmo com o advento dos mecanismos de pesquisa generativos de IA, você deve sempre ter como objetivo produzir conteúdo confiável que informe os leitores com fatos de origem adequada, juntamente com recomendações úteis e seguras para qualquer coisa que você promova em seu site.

Escreva de forma mais coloquial e produza mais conteúdo multiformato

A IA generativa lê consultas usando algoritmos de processamento de linguagem natural (PNL), que são projetados para compreender o significado e o contexto da linguagem e interpretá-la da mesma forma que um ser humano faria. Com isso em mente, o uso de IA generativa em mecanismos de busca provavelmente impactará as palavras-chave e frases que os profissionais de marketing de conteúdo otimizam, já que esses algoritmos têm o potencial de gerar resultados de busca mais precisos e relevantes com base na intenção do usuário.

A otimização do conteúdo para palavras-chave ou frases específicas pode se tornar menos importante à medida que os mecanismos de pesquisa se tornam mais sofisticados e capazes de compreender o contexto e o significado das consultas em linguagem natural. Em vez disso, os profissionais de marketing de conteúdo precisarão se concentrar na criação de conteúdo de alta qualidade, relevante e envolvente que responda às perguntas do usuário ou forneça informações valiosas de uma forma que seja fácil de entender tanto para os humanos quanto para os algoritmos de IA. Isso pode envolver o uso de linguagem mais natural e palavras-chave de cauda longa no conteúdo, bem como a incorporação de conteúdo multimídia como imagens e vídeos para fornecer uma experiência mais abrangente e envolvente.

O Google é dono do YouTube, então faz sentido criar conteúdo de vídeo para complementar os artigos do seu blog de SEO e páginas de destino e ajudar a impulsionar suas posições nas classificações SERP. Não é provável que isso mude em breve, então considere implementar um plano estratégico de vídeo em sua estratégia geral de conteúdo para maximizar a exposição e o favoritismo especificamente com os algoritmos do Google, ao mesmo tempo que fornece uma melhor experiência do usuário.

Fique de olho no cenário da pesquisa paga

Ninguém pode ter certeza de quais serão os custos de fazer negócios com mecanismos de pesquisa generativos de IA do ponto de vista da publicidade paga, por isso é melhor agir com cuidado antes de investir pesadamente neste espaço. Veja quais são os CPCs para suas palavras-chave alvo e solicitações de IA assim que o Google apresentar um recurso semelhante à aparência esperada do novo Bing antes de avaliar se os gastos com anúncios PPC valem a pena para o seu negócio. Algumas empresas acostumadas a esse estilo de marketing podem ter preços reduzidos e terão que encontrar novas maneiras de obter exposição online.

Considere como a "otimização" evoluirá

Além de otimizar o conteúdo para EEAT, multimídia e PNL, incluindo palavras-chave conversacionais, palavras-chave de cauda longa e frases-chave semanticamente relacionadas, os profissionais de marketing de conteúdo terão que considerar novos fatores que farão parte do fluxo de trabalho de SEO quando a IA generativa se tornar a espinha dorsal do procurar.

É provável que a personalização desempenhe um papel importante no futuro da pesquisa, portanto, compreender o seu público-alvo e criar conteúdo personalizado para ele será mais vital do que nunca quando se trata de classificação. Como diria Seth Godin, entender “para quem é isso?” é a chave para criar algo que realmente ressoe, e é provável que esse tipo de conteúdo ressoe tanto nos humanos quanto nos mecanismos de pesquisa mais do que nunca.

Outro palpite é que as métricas de envolvimento do usuário, como taxa de rejeição, tempo gasto em uma página e taxa de cliques, começarão a ter ainda mais peso nos algoritmos dos mecanismos de pesquisa à medida que as empresas testam novos métodos de exibição de SERPs com respostas geradas por IA e alta perplexidade que leva à apresentação de resultados mais diversos.

Mecanismos de pesquisa de IA generativos: prepare-se para a mudança

A IA generativa terá, sem dúvida, um impacto profundo na forma como os motores de busca, SEOs e SERPs operam – com resultados orgânicos e pagos sentindo os efeitos – em um esforço para fornecer resultados mais precisos e confiáveis.

Embora não possamos dizer com certeza quais serão as mudanças no SEO à medida que os mecanismos de pesquisa de IA generativos se tornarem o novo normal, os profissionais de marketing de conteúdo devem estar prontos para atualizar suas estratégias de conteúdo e aprender novos métodos de pesquisa que podem envolver encontrar as melhores palavras-chave de cauda longa. , frases-chave de conversação e solicitações de IA para otimizar seu conteúdo na esperança de obter uma classificação elevada no Google, Bing e muito mais.

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