Генеративные поисковые системы на базе искусственного интеллекта: что нужно знать бренд-маркетологам

Поисковые системы являются одним из редких онлайн-инструментов, которые подходят практически для всех демографических групп, и они прочно укоренились в нашей культуре, связанной с цифровыми технологиями. За последние 25 лет мы прошли путь от раскрытия их огромного потенциала до того времени, когда мы считаем само собой разумеющимся, что теперь все вещи «способны для Google» и «способны для Bing», что дает Alphabet и Microsoft прямую, непропорциональную власть и влияние. над поведением в сети, потреблением контента и культурой.

Итак, вам лучше поверить, что появление генеративных поисковых систем на основе ИИ материализовало шумиху беспрецедентных масштабов. Проще говоря, с этими новыми моделями искусственного интеллекта это не Google вашей бабушки и Bing вашей бабушки . Представьте себе «Супер Google», который использует еще более сложные алгоритмы, чем он уже использует, а также большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3 и другие, для создания высоко персонализированных и гиперспецифических результатов, и вы можете понять, почему генеративный ИИ- мощные поисковые системы находятся на пороге революционных изменений в том, как пользователи находят, распространяют и получают доступ к информации и контенту в Интернете.

Как SEO-стратег, консультант и копирайтер, я хотел выяснить, что это значит для маркетологов и создателей контента. Если вы читаете это, вы, вероятно, баловались ChatGPT и уже понимаете, на что способен генеративный ИИ (если нет, сначала ознакомьтесь с рисками и преимуществами генеративного ИИ при создании контента), и теперь вам интересно, на что его присутствие означает будущее поиска.

Возможно, вы размышляете о том, как генеративный ИИ изменит то, как поисковые системы понимают запросы и то, как контент отображается в результатах поиска. Будет ли искусственный интеллект поисковой системы отвечать непосредственно на каждый запрос в «нулевой позиции» с дополнительными результатами органического контента, рекомендованными в качестве вспомогательных материалов? Не говоря уже о платной поисковой рекламе. Станет ли конкуренция в поисковом маркетинге (SEM) и рекламе с оплатой за клик (PPC) более ожесточенной, когда рекламодатели будут готовы платить большие надбавки, чтобы оказаться выше или даже внутри ответов, сгенерированных ИИ? И вместо ставок по ключевым словам будет ли переход на ставки по конкретным запросам или подсказкам ИИ?

Эта статья направлена ​​на изучение многообещающих (и, несомненно, сильных) отношений между мощной парой генеративного ИИ и поисковых систем, а также дает представление о том, как преодолевать загадки, которые приносит их единство, а также последствия влияния ИИ на страницы результатов поисковых систем (SERP). ). Таким образом, бренд-маркетологи, специалисты по поисковой оптимизации и создатели контента могут быть максимально подготовлены к адаптации своих контент-стратегий, чтобы они продолжали набирать силу по мере того, как генеративный ИИ вплетается в функциональность поисковой системы.

Во-первых, давайте кратко ознакомимся с приложениями для генеративного ИИ и выясним, чем занимаются основные игроки: Microsoft объявляет о новой функции чата на базе ИИ, которая скоро появится в Bing, языковой модели Google для диалоговых приложений (также известной как LaMDA) и Bard. заголовки и другие новые модели ИИ, ориентированные на создание изображений и музыки, чтобы дать вам представление о новом цифровом ландшафте и объяснить, как эта прорывная технология повлияет на результаты поиска в будущем.

Что такое генеративный ИИ и каковы его приложения?

Генеративный ИИ наделал шума в средствах массовой информации во всех сферах, и каждому есть что сказать.

От ученых из Harvard Business Review и MIT Technology Review, скептически оценивших краткосрочное влияние генеративного ИИ на поисковые системы, до финансирования людей, прогнозирующих краткосрочное влияние генеративного ИИ на цены акций, кажется, что каждый уголок интернета пылает. с идеями, мнениями и даже прямыми предупреждениями о потенциальных применениях и последствиях ИИ.

Опрос Morning Consult, проведенный с 17 по 19 февраля 2023 года среди более чем 2200 взрослых американцев по поводу опасений по поводу поисковых систем на основе ИИ, показал, что более двух третей «отчасти» или «очень» обеспокоены ИИ, когда речь идет об их личных отношениях. конфиденциальность данных, иностранные державы, использующие их против национальных интересов, распространение дезинформации, в том числе в результатах поиска, сгенерированных ИИ, и создание дипфейков — и это только начало.

Люди также были справедливо обеспокоены тем, что эти инструменты приводят к предвзятости и дискриминации в поисковой выдаче, отсутствию прозрачности в отношении обучения и разработки моделей ИИ и сокращению рабочих мест в ряде отраслей. И это все до того, как Wired раскрыл «грязный секрет» генеративного ИИ об увеличении выбросов углерода из-за более высокой вычислительной мощности, необходимой этим поисковым системам на стероидах.

Получил все это? Хорошо, так: WTF это?

Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который использует машинное обучение для создания нового контента из данных, которые он передал, используя высокий уровень разнообразия и непредсказуемости с помощью всего нескольких основных строительных блоков. Эта технология становится все более популярной среди поисковых систем, поскольку они пытаются улучшить свои алгоритмы и предоставлять более точные результаты поиска, особенно после того, как ChatGPT сломал Интернет.

Технология работает, беря существующие точки данных, такие как текст или изображения, и используя их для создания совершенно новых фрагментов контента. Например, DALL·E от OpenAI и новый улучшенный DALL·E 2 (который генерирует изображения с большей точностью и в четыре раза большим разрешением) могут отображать реалистичные изображения и рисунки на основе текстовых подсказок, включая совершенно не связанные идеи. Если вы когда-нибудь хотели увидеть авокадо в виде кресла в десятках итераций, DALL·E поможет вам.

Точно так же текстовый генеративный ИИ может брать фрагменты слов или фраз из одного исходного документа и объединять их в совершенно новые предложения, абзацы и даже целые статьи с минимальным участием человека. Подумайте о ChatGPT и других инструментах для написания контента на основе ИИ, которые могут отвечать на запросы в формате чата и подключаться к обработке естественного языка (NLP) для создания краткого и подробного контента для блогов, веб-сайтов, социальных сетей и других маркетинговых каналов. время, которое требуется среднему писателю без посторонней помощи.

Потенциальные области применения этой технологии огромны — от предоставления более релевантных результатов поиска на основных платформах, таких как Google и Bing, до создания персонализированных новостных статей на основе интересов или предпочтений пользователей. Генеративный ИИ можно даже использовать в маркетинговых кампаниях для создания пользовательских объявлений, адаптированных специально для нужд или желаний каждого пользователя, не требуя ручного ввода от самих маркетологов. Возможности безграничны (и захватывающие), когда дело доходит до того, что генеративный ИИ может сделать для поисковых систем, если правильно внедрить их в их алгоритмы.

Создание музыки — еще одно генеративное ИИ-приложение, предназначенное для создания волн (по крайней мере, звуковых волн). Обучая модели ИИ музыкальным узорам и звукам, они могут создавать свои собственные новые композиции. Точно так же модели генеративного ИИ были разработаны для других творческих видов искусства, таких как поэзия и рассказы, которые способны создавать целые произведения сами по себе с минимальным участием человека, и результаты показывают, что нам еще какое-то время понадобятся творческие люди.

Как поисковые системы используют генеративный искусственный интеллект?

Майкрософт Бинг

Microsoft вложила значительные средства в OpenAI, компанию, которая разрабатывает технологии ChatGPT и DALL-E, чтобы она могла внедрить проверенную технологию генеративного ИИ в Bing. Фактически, компания уже объявила, что Bing развернет передовую поисковую систему с искусственным интеллектом, которая будет включать «новую модель большого языка OpenAI следующего поколения (LLM), более мощную, чем ChatGPT, и настроенную специально для поиска». По словам компании, он «еще быстрее, точнее и эффективнее», чем ChatGPT и GPT 3.5, с той существенной разницей, что он имеет доступ к Интернету почти в режиме реального времени, предоставляя ему актуальную информацию, в отличие от OpenAI. бесплатная версия ChatGPT.

Хотя это крупное обновление еще не выпущено для широкой публики, вы можете присоединиться к списку ожидания для нового Bing, чтобы вы могли получить доступ к его новым мощным функциям поиска среди первой группы, которая попробует его. Те, кто провел бета-тестирование нового Bing, показывают, что результаты, сгенерированные ИИ, появляются рядом с тем, что будет называться Featured Snippets и результатами панели знаний в Google, разделяя поисковую выдачу на два столбца, где левая сторона показывает традиционные результаты, а правая сторона. Его также можно разделить на отдельную страницу чата, аналогичную ChatGPT, которая подключается к Интернету для ответов с потоками данных, близкими к реальному времени.

Microsoft надеется украсть часть почти 93% доли Google на рынке поисковых систем по всему миру по сравнению с дробными 3% у Bing, сначала перейдя к генеративному поиску ИИ, и нам придется подождать и посмотреть, насколько они прыгнут. смогу получить.

Поиск Гугл

Инженеры и руководители Google не просто возятся с ChatGPT по мере развития этого зарождающегося пространства, они также вложили значительные средства в создание генеративных моделей ИИ, включая LaMDA, выпущенную в 2021 году в качестве ответа на OpenAI GPT-3. Созданная на основе Transformer, той же нейронной сети, которая используется GPT-3 для языкового моделирования, LaMDA добавляет разговорный чат в свои собственные инициативы в области искусственного интеллекта.

По мнению Google, LaMDA обучена диалогу и в ближайшем будущем сможет конкурировать с ChatGPT OpenAI. Тем не менее, Google не решается публиковать какие-либо генеративные инструменты ИИ до тех пор, пока они не смогут обеспечить безопасность и снижение рисков в соответствии со своими принципами ИИ, поэтому пока вы можете только читать о LaMDA.

Опираясь на LaMDA, в этом году Google анонсировала новый сервис разговорного чата на базе LaMDA под названием Bard как ответ на ChatGPT от OpenAI. По словам генерального директора Google и Alphabet Сундара Пичаи, «Bard стремится объединить широту мировых знаний с мощью, интеллектом и креативностью наших больших языковых моделей. Он использует информацию из Интернета, чтобы предоставлять свежие, высококачественные ответы». [и] может стать площадкой для творчества и стартовой площадкой для любопытства».

К сожалению, компания, похоже, пропустила проверку фактов в своей первоначальной рекламе Bard, в результате чего ее материнская компания Alphabet потеряла 100 миллионов долларов рыночной капитализации за один торговый день из-за падения цены акций на 8%. Тем не менее, некоторые люди полагают, что фиаско с Бардом в конечном итоге может стать положительным моментом, поскольку оно заставит Google удвоить усилия по использованию своих технологий, чтобы избежать подобных ошибок в будущем, когда они все-таки выпустят Барда для публики.

Тем временем Google разрабатывает дополнительные модели генеративного ИИ в языковых и других областях, включая PaLM, Imagen и MusicLM, чтобы расширить свои собственные возможности и предложения и сделать генеративный ИИ более распространенным. Вот некоторые подробности об этих новаторских инициативах.

Еще больше генеративных моделей искусственного интеллекта от Google

Ладонь

PaLM (языковая модель Pathways) — это еще одна языковая модель искусственного интеллекта, созданная Google, которая основана на модели Pathways компании и использует 540 миллиардов параметров для выполнения задач обработки естественного языка (NLP) для понимания контекста слов в предложениях или фразах. PaLM можно использовать для таких задач, как ответы на вопросы, обобщение, перевод и т. д. Он обучен логике, математике, распознаванию образов и другим сложным задачам.

PaLM не только может генерировать надежный код, поскольку код содержит только 5% набора данных перед обучением, но и «может различать причину и следствие, понимать концептуальные комбинации в соответствующих контекстах и ​​даже угадывать фильм по смайликам», по словам Google.

Изображение

Imagen — это генератор искусственного интеллекта для преобразования текста в изображения, созданный Google Research и выпущенный в виде исследовательской работы вскоре после того, как OpenAI выпустила DALL·E 2 в 2022 году. Хотя и Imagen, и DALL·E 2 представляют собой генеративные модели искусственного интеллекта, которые создают изображения из текста подсказок, основные различия заключаются в том, что DALL·E и DALL·E 2 доступны для использования прямо сейчас, тогда как Imagen в настоящее время недоступен для использования, поскольку, по мнению Google, «существует риск того, что Imagen закодировал вредные стереотипы и представления, которые определяет наше решение не выпускать Imagen для публичного использования без дополнительных мер безопасности».

Еще один важный фактор, который следует отметить, заключается в том, что при оценке людей Imagen превзошел другие аналогичные методы, включая DALL·E 2, по выравниванию и точности, поэтому, хотя никто на самом деле не может его использовать, вы можете знать, что он, вероятно, будет лучше, чем DALL. ·E 2 (в ожидании каких-либо улучшений со стороны OpenAI), когда он в конечном итоге будет выпущен.

МузыкаLM

MusicLM — это генеративная языковая модель искусственного интеллекта, разработанная Google Research, которая способна создавать музыкальные композиции. Он использует технику, называемую «условной генерацией», которая позволяет генерировать музыку на основе определенных параметров, таких как жанр, стиль и настроение. По данным Google, «MusicLM может быть обусловлен как текстом, так и мелодией, поскольку он может преобразовывать насвистываемые и напеваемые мелодии в соответствии со стилем, описанным в текстовой подписи».

На странице «Резюме», указанной выше, вы можете услышать MusicLM в действии, поскольку он генерирует клипы продолжительностью от десяти секунд до пяти минут из разных типов подсказок, включая 30-секундные аудиофайлы, созданные на основе «Слияния реггетона и электронной танцевальной музыки с пространственным звучанием». ", потусторонний звук. Вызывает ощущение потери в космосе, а музыка должна вызывать чувство удивления и трепета, будучи при этом танцевальной", - образцы, созданные на основе названий известных картин, авторов и описаний (в том числе "Звездной ночи" Ван Гога). и «The Kiss» Климта), а также десятисекундные фрагменты случайных звуков аккордеона, созданных для соответствия различным жанрам, таким как рэп, электронная танцевальная музыка и дэт-метал. Хотя в некоторых случаях качество может быть зернистым, результат все равно вызывает восхищение, и я настоятельно рекомендую послушать некоторые образцы треков MusicLM.

Вероятное влияние генеративного ИИ на результаты поиска

Более точные и релевантные результаты поиска.

Можно с уверенностью предположить, что генеративный ИИ окажет серьезное влияние на то, как люди будут использовать эти поисковые системы в будущем. Эта технология может помочь обеспечить более точные результаты быстрее, чем когда-либо прежде, потенциально повышая релевантность и точность для разных языков и контекстов.

Google и Bing используют генеративный искусственный интеллект помимо чата для оптимизации результатов поиска, привнося в свои алгоритмы большую запутанность и повышенную случайность с минимальным количеством токенов. Итак, что именно это означает для результатов поиска? В двух словах: более высокая точность и релевантность в поисковой выдаче.

В контексте искусственного интеллекта и обработки естественного языка недоумение — это показатель того, насколько хорошо языковая модель может предсказывать или понимать последовательность слов. В частности, это метрика, измеряющая неопределенность или непредсказуемость модели при предсказании следующего слова в последовательности. Более низкий показатель недоумения указывает на то, что модель лучше предсказывает следующее слово, тогда как более высокий показатель недоумения предполагает, что модель более неуверенна или непредсказуема. Это может показаться нелогичным, но более высокие оценки недоумения могут быть желательны, поскольку они указывают на то, что модель дает более разнообразные и уникальные результаты. Это может быть полезно в поисковой выдаче, где поисковые системы стремятся предоставить пользователям разнообразный набор релевантных результатов .

Жетоны в контексте ИИ и НЛП являются основными строительными блоками языка. Обычно отдельные слова, токены также могут быть другими языковыми единицами, такими как подслова или символы. Генеративные модели искусственного интеллекта, использующие токены, могут комбинировать их по-разному для получения новых результатов, которые похожи на данные, на которых обучалась модель, но отличаются от них.

Используя генеративный искусственный интеллект с минимальным количеством токенов, поисковые системы, такие как Google и Bing, могут создавать большую путаницу, включая более широкий спектр потенциальных совпадений, включая более нишевый и весьма специфичный контент. Вдобавок ко всему, генеративный ИИ может повысить случайность, что помогает избежать проблемы предоставления пользователям одного и того же набора результатов по схожим запросам. Это означает, что результаты поисковой системы будут иметь более высокую степень разнообразия и с большей вероятностью будут удовлетворять различные потребности и интересы своих пользователей.

Персонализированные результаты + ответы, созданные искусственным интеллектом, чтобы быстрее найти то, что вам нужно

Генеративный ИИ также может повлиять на поисковые системы, предоставляя прямые ответы на запросы пользователей, не требуя от них пролистывания нескольких страниц результатов. Мы уже знаем, что новый Bing будет иметь разделенный экран в поисковой выдаче с традиционными платными и органическими результатами, а также собственную версию избранных фрагментов слева и с полем ответа, созданным AI, справа. с интерактивными подсказками, чтобы ответить на соответствующие вопросы и начать новый чат AI. (Нам придется подождать и посмотреть, как будет развиваться Google.) Наличие двух «нулевых позиций» с немедленным отображением более релевантной информации, вероятно, поможет людям находить информацию быстрее, чем когда-либо прежде, удерживая людей от слишком глубокой прокрутки результатов поиска. .

Генеративный ИИ также, вероятно, приведет к более персонализированному поиску, при этом предпочтения пользователей и прошлые модели поведения будут учитываться при создании рекомендаций по соответствующему контенту, непосредственно связанных с отдельными запросами. Это означает, что люди, которые используют определенные термины неоднократно или регулярно посещают определенные веб-сайты, должны видеть индивидуальные предложения всякий раз, когда они выполняют поиск с использованием схожего языка или тем, что позволяет им быстрее получать более точные результаты, а также снижает вероятность потери времени из-за слишком широких стратегий таргетинга ключевых слов. работали до того, как эти достижения получили распространение.

Платная поисковая реклама распространяется на контент, созданный искусственным интеллектом

Другой способ, с помощью которого генеративный ИИ может изменить использование поисковых систем, — это изменение моделей платной рекламы в результатах поиска (страницах результатов поисковых систем). В настоящее время рекламодатели платят за ключевые слова, чтобы их объявления появлялись, когда эти слова используются в поиске; однако с появлением более продвинутых форм генеративного ИИ эта модель может трансформироваться или устареть, поскольку точное совпадение запросов становится все более важным.

Рекламодатели могут быть склонны (или обязаны) делать ставки на конкретные фразы или подсказки искусственного интеллекта, а не только на общие ключевые слова, что делает конкуренцию намного более жесткой, чем раньше. Или, возможно, рекламодателям будет предоставлена ​​возможность размещать рекламу непосредственно в сгенерированных ответах, предоставленных самим алгоритмом.

В целом очевидно, что генеративный ИИ имеет серьезные последствия как для потребителей, так и для бизнеса, когда речь идет о том, как мы используем поисковые системы сейчас и в будущем. Он предлагает нам большее удобство, повышенную точность и улучшенные возможности персонализации на всех задействованных платформах.

Хотя на момент публикации нет точных ответов о том, как это повлияет на платный поиск, мы можем с уверенностью предположить, что Microsoft и Alphabet адаптируют свои модели получения дохода для включения рекламы в результаты поиска, генерируемые искусственным интеллектом, поскольку более 80% поисковых запросов Google Доход в 2022 году был получен от рекламы, а Microsoft заработала почти 12 миллиардов долларов дохода от рекламы в 2022 году, и они не захотят, чтобы их цифры упали. Ставки по запросам, вероятно, изменятся, поскольку уровень конкуренции, вероятно, повысится, как только результаты поиска, генерируемые ИИ, станут нормой.

Как маркетологи контента должны адаптироваться к поисковым системам с генеративным искусственным интеллектом

Точно так же, как мы не можем с уверенностью сказать, с чем столкнутся специалисты по платному поиску в Интернете, основанном на поисковых системах с генеративным искусственным интеллектом, мы можем только предполагать, что именно контент-маркетологам придется изменить в своих процессах, чтобы гарантировать, что их контент будет виден. Тем не менее, у нас есть некоторые предложения для издателей, продюсеров и креативщиков, которые следует учитывать при попытке ранжироваться, конкурировать за видимость в поиске, проводить исследование ключевых слов и оптимизировать свой контент для будущего поиска.

Стремитесь к созданию контента EEAT высочайшего качества.

Нет, Google не говорит вам набивать лицо едой. EEAT означает Опыт, Экспертиза, Авторитетность и Доверие. По мнению Google, это жизненно важные факторы, которые необходимо учитывать в любом контенте, который вы создаете и публикуете, причем доверие является наиболее важным фактором из четырех. Даже с появлением генеративных поисковых систем с искусственным интеллектом вы всегда должны стремиться создавать заслуживающий доверия контент, который информирует читателей фактами, полученными из правильного источника, а также полезными и безопасными рекомендациями для всего, что вы продвигаете на своем сайте.

Пишите более разговорно и создавайте больше мультиформатного контента

Генеративный ИИ читает запросы, используя алгоритмы обработки естественного языка (NLP), которые предназначены для понимания значения и контекста языка и интерпретации его так же, как это делает человек. Имея это в виду, использование генеративного искусственного интеллекта в поисковых системах, вероятно, повлияет на ключевые слова и фразы, которые оптимизируют контент-маркетологи, поскольку эти алгоритмы могут генерировать более точные и релевантные результаты поиска в зависимости от намерений пользователя.

Оптимизация контента для конкретных ключевых слов или фраз может стать менее важной, поскольку поисковые системы становятся более сложными и способны понимать контекст и значение запросов на естественном языке. Вместо этого маркетологам контента придется сосредоточиться на создании высококачественного, релевантного и привлекательного контента, который отвечает на вопросы пользователей или предоставляет ценную информацию таким образом, чтобы ее было легко понять как людям, так и алгоритмам ИИ. Это может включать использование более естественного языка и длинных ключевых слов в контенте, а также включение мультимедийного контента, такого как изображения и видео, для обеспечения более полного и увлекательного опыта.

Google владеет YouTube, поэтому имеет смысл создавать видеоконтент, который дополнит ваши SEO-статьи и целевые страницы в блоге и поможет повысить ваши позиции в рейтинге поисковой выдачи. Это вряд ли изменится в ближайшее время, поэтому рассмотрите возможность внедрения стратегического видеоплана в вашу общую контент-стратегию, чтобы максимизировать охват и фаворитизм, в частности, с помощью алгоритмов Google, обеспечивая при этом лучший UX.

Следите за ситуацией в сфере платного поиска.

Пока никто не может быть уверен, каковы будут затраты на ведение бизнеса с поисковыми системами с генеративным искусственным интеллектом с точки зрения платной рекламы, поэтому лучше действовать осторожно, прежде чем вкладывать значительные средства в эту сферу. Посмотрите, каковы цены за клик для ваших целевых ключевых слов, и подскажет ИИ, как только Google представит функцию, аналогичную тому, как, как ожидается, будет выглядеть новый Bing, прежде чем оценивать, стоят ли расходы на рекламу PPC для вашего бизнеса. Некоторые компании, привыкшие к такому стилю маркетинга, могут быть переоценены, и им придется искать новые способы продвижения в Интернете.

Подумайте, как будет развиваться «оптимизация»

Помимо оптимизации контента для EEAT, мультимедиа и NLP путем включения разговорных ключевых слов, ключевых слов с длинным хвостом и семантически связанных ключевых фраз, контент-маркетологам придется учитывать новые факторы, которые станут частью рабочего процесса SEO, когда генеративный ИИ станет основой поиск.

Вполне вероятно, что персонализация будет играть большую роль в будущем поиска, поэтому понимание вашей целевой аудитории и создание индивидуального контента для нее будет более важным, чем когда-либо, когда дело доходит до ранжирования. Как сказал бы Сет Годин, понимая, «для кого это?» является ключом к созданию чего-то, что действительно находит отклик, и вполне вероятно, что этот тип контента найдет отклик у людей и поисковых систем больше, чем когда-либо прежде.

Еще одно обоснованное предположение заключается в том, что показатели вовлеченности пользователей, такие как показатель отказов, время, проведенное на странице и рейтинг кликов, начнут иметь еще больший вес в алгоритмах поисковых систем, поскольку компании тестируют новые методы отображения результатов поиска с ответами, сгенерированными ИИ, и высокими недоумение, которое приводит к более разнообразным результатам.

Генеративные поисковые системы с искусственным интеллектом: готовьтесь к переменам

Генеративный ИИ, несомненно, окажет глубокое влияние на работу поисковых систем, поисковой оптимизации и поисковой выдачи (как органические, так и платные результаты ощутят эффект) в стремлении обеспечить более точные и надежные результаты.

Хотя мы не можем с уверенностью сказать, какими будут изменения в SEO, когда генеративные поисковые системы с искусственным интеллектом станут новой нормой, контент-маркетологи должны быть готовы обновить свои контент-стратегии и изучить новые методы исследования, которые могут включать в себя поиск лучших ключевых слов с длинным хвостом. , разговорные ключевые фразы и ИИ подсказывают оптимизировать контент в надежде занять высокие позиции в Google, Bing и других системах.

Ищете больше информации о будущем маркетинга? Рассмотрите возможность подписки на нашу рассылку, чтобы получать статьи из нашей постоянной серии о генеративном искусственном интеллекте прямо на ваш почтовый ящик. Вы также можете записаться на встречу с нашей командой, чтобы увидеть, как генеративный искусственный интеллект способствует созданию контента в Skyword, повышая эффективность без ущерба для качества или целостности бренда для наших клиентов.