เครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI เจนเนอเรชั่น: สิ่งที่นักการตลาดแบรนด์จำเป็นต้องรู้

เสิร์ชเอ็นจิ้นเป็นหนึ่งในเครื่องมือออนไลน์ที่หายากซึ่งดึงดูดกลุ่มประชากรแทบทุกประเภท และพวกมันก็ผสานเข้ากับวัฒนธรรมที่เชื่อมต่อทางดิจิทัลของเราอย่างแน่นหนา ตลอด 25 ปีที่ผ่านมา เราได้เปลี่ยนจากการปลดปล่อยศักยภาพอันกว้างใหญ่ของพวกเขาไปสู่ช่วงเวลาที่เรามองข้ามว่าตอนนี้ทุกสิ่งสามารถ "ใช้ Google ได้" และ "ใช้ Bing ได้" โดยให้ทั้ง Alphabet และ Microsoft มีอำนาจและอิทธิพลโดยตรงและไม่สมส่วน พฤติกรรมออนไลน์ การบริโภคเนื้อหา และวัฒนธรรม

ดังนั้น คุณควรเชื่อว่าการถือกำเนิดของเสิร์ชเอ็นจิ้นที่ขับเคลื่อนด้วย AI เจนเนอเรชั่นได้ก่อให้เกิดกระแสโฆษณาในสัดส่วนที่ไม่เคยมีมาก่อน พูดง่ายๆ ก็คือ ด้วยโมเดล AI ใหม่เหล่านี้ผสมผสานกัน สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ Google ของคุณยายคุณและ Bing ของบาบา ของคุณ ลองจินตนาการถึง "Super Google" ที่ใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมที่ซับซ้อนกว่าที่เคยเป็นมา ร่วมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT-3 และอื่นๆ เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่เป็นส่วนตัวและเฉพาะเจาะจงมาก และคุณจะเห็นได้ว่าทำไม GENERAL AI- เครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วยพลังกำลังปฏิวัติวิธีที่ผู้ใช้ค้นพบ เผยแพร่ และเข้าถึงข้อมูลและเนื้อหาออนไลน์

ในฐานะนักยุทธศาสตร์ด้านเนื้อหา ที่ปรึกษา และนักเขียนคำโฆษณา SEO ฉันต้องการทราบว่าสิ่งนี้มีความหมายต่อนักการตลาดแบรนด์และการสร้างเนื้อหาอย่างไร หากคุณกำลังอ่านข้อความนี้ แสดงว่าคุณน่าจะคุ้นเคยกับ ChatGPT แล้ว และเข้าใจแล้วว่า generative AI มีความสามารถอะไร (หากไม่ ให้อ่านเกี่ยวกับความเสี่ยงและผลตอบแทนของ generative AI ในการสร้างเนื้อหาก่อน) และตอนนี้ คุณกำลังสงสัยว่าอะไร การมีอยู่ของมันหมายถึงอนาคตของการค้นหา

คุณอาจกำลังสงสัยว่า AI เจนเนอเรชั่นจะเปลี่ยนวิธีที่เครื่องมือค้นหาเข้าใจข้อความค้นหาและวิธีที่เนื้อหาปรากฏในผลการค้นหาได้อย่างไร ทุกคำถามจะได้รับการตอบโดยตรงโดย AI ของเครื่องมือค้นหาใน "ตำแหน่งศูนย์" โดยแนะนำให้ใช้ผลลัพธ์เนื้อหาออร์แกนิกเพิ่มเติมเป็นสื่อสนับสนุนหรือไม่ ไม่ต้องพูดถึงโฆษณาในการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย การแข่งขันด้านการตลาดผ่านเครื่องมือค้นหา (SEM) และการโฆษณาแบบจ่ายต่อคลิก (PPC) จะรุนแรงขึ้นหรือไม่ โดยผู้ลงโฆษณายินดีที่จะทุ่มเบี้ยประกันภัยอันสูงส่งเพื่อให้ปรากฏด้านบน หรือแม้แต่ภายในคำตอบที่สร้างโดย AI และแทนที่จะเสนอราคาตามคำหลัก จะมีการเปลี่ยนแปลงในการเสนอราคาตามคำค้นหาที่ตรงทั้งหมดหรือพร้อมท์จาก AI หรือไม่

บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสำรวจความสัมพันธ์ที่กำลังเกิดขึ้น (และแข็งแกร่งอย่างปฏิเสธไม่ได้) ระหว่างคู่พลังของ generative AI และเสิร์ชเอ็นจิ้น ในขณะที่ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการนำทางปริศนาที่ความสามัคคีของพวกเขานำมา พร้อมกับผลกระทบของอิทธิพลของ AI ในหน้าผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา (SERP) ). ด้วยวิธีนี้ นักการตลาดของแบรนด์ ผู้ปฏิบัติงานด้าน SEO และผู้สร้างเนื้อหาสามารถเตรียมตัวให้พร้อมที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้สำหรับการปรับกลยุทธ์ด้านเนื้อหาของตน เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาจะได้รับความสนใจอย่างต่อเนื่อง เนื่องจาก AI เจนเนอเรชั่นจะผสานเข้ากับฟังก์ชันการทำงานของเครื่องมือค้นหา

ก่อนอื่น เรามาทำความรู้จักกับแอพพลิเคชั่น generative AI กันก่อนดีกว่า และเจาะลึกถึงสิ่งที่ผู้เล่นหลักๆ กำลังทำอยู่ โดย Microsoft จะประกาศฟีเจอร์แชทที่ขับเคลื่อนด้วย Ai ใหม่ที่จะเปิดตัวเร็วๆ นี้สำหรับ Bing ซึ่งเป็นโมเดลภาษาของ Google สำหรับแอปพลิเคชั่นบทสนทนา (aka LaMDA) และ Bard พาดหัวข่าวและโมเดล AI อื่นๆ ที่เกิดขึ้นใหม่ที่เน้นไปที่การสร้างภาพและเพลง เพื่อให้คุณเห็นภาพภูมิทัศน์ดิจิทัลที่กำลังเกิดขึ้นนี้ และอธิบายว่าเทคโนโลยีที่พลิกโฉมนี้จะส่งผลต่อผลการค้นหาอย่างไรในอนาคต

Generative AI คืออะไร และมีประโยชน์อย่างไร

Generative AI ทำให้สื่อแพร่หลายไปทั่ว และ ทุกคนก็ มีอะไรจะพูด

จากนักวิชาการที่ Harvard Business Review และ MIT Technology Review ให้ความสงสัยสองเซ็นต์เกี่ยวกับผลกระทบระยะสั้นของ generative AI ต่อเครื่องมือค้นหา ไปจนถึงการให้เงินสนับสนุนผู้ที่คาดการณ์ผลกระทบในระยะสั้นของ generative AI ต่อราคาหุ้น ดูเหมือนว่าทุกมุมของอินเทอร์เน็ตจะลุกเป็นไฟ ด้วยแนวคิด ความคิดเห็น และแม้แต่คำเตือนที่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้งานและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของ AI

การสำรวจ Morning Consult ของผู้ใหญ่ในสหรัฐอเมริกามากกว่า 2,200 คนเกี่ยวกับข้อกังวลเกี่ยวกับเครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งดำเนินการระหว่างวันที่ 17 ถึง 19 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2566 พบว่ามากกว่าสองในสามมีความกังวล "ค่อนข้าง" ถึง "มาก" เกี่ยวกับ AI เมื่อพูดถึงเรื่องส่วนตัวของพวกเขา ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล อำนาจต่างชาติที่ใช้มันเพื่อผลประโยชน์ของชาติ การแพร่กระจายข้อมูลที่ผิด รวมถึงภายในผลการค้นหาที่สร้างโดย AI และการสร้าง Deepfakes และนั่นเป็นเพียงจุดเริ่มต้น

ผู้คนยังกังวลอย่างถูกต้องกับเครื่องมือเหล่านี้ซึ่งนำไปสู่อคติและการเลือกปฏิบัติใน SERP การขาดความโปร่งใสเบื้องหลังวิธีการฝึกอบรมและพัฒนาโมเดล AI และการสูญเสียงานในอุตสาหกรรมต่างๆ และนั่นคือทั้งหมดก่อนที่ Wired จะกล่าวถึง "ความลับสกปรก" ของ AI ที่สร้างการปล่อยก๊าซคาร์บอนที่เพิ่มขึ้นจากพลังการประมวลผลที่สูงขึ้นที่เครื่องมือค้นหาเหล่านี้บนสเตียรอยด์ต้องการ

มีทั้งหมดนั้นเหรอ? เอาล่ะ: WTF ใช่มั้ย?

Generative AI เป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่จากข้อมูลที่ได้รับการป้อน โดยใช้ความหลากหลายในระดับสูงและคาดเดาไม่ได้ด้วยองค์ประกอบพื้นฐานเพียงไม่กี่อย่าง เทคโนโลยีนี้ได้รับความนิยมมากขึ้นจากเสิร์ชเอ็นจิ้น เนื่องจากพวกเขาพยายามปรับปรุงอัลกอริธึมและให้ผลลัพธ์การค้นหาที่แม่นยำยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ ChatGPT ทำลายอินเทอร์เน็ต

เทคโนโลยีทำงานโดยนำจุดข้อมูลที่มีอยู่ เช่น ข้อความหรือรูปภาพ มาสร้างเนื้อหาชิ้นใหม่ทั้งหมด ตัวอย่างเช่น DALL·E ของ OpenAI และ DALL·E 2 ใหม่และปรับปรุง (ซึ่งสร้างภาพที่มีความแม่นยำมากขึ้นและมีความละเอียดมากขึ้นสี่เท่า) สามารถเรนเดอร์ภาพและงานศิลปะที่สมจริงตามข้อความแจ้ง รวมถึงแนวคิดที่ไม่เกี่ยวข้องกันโดยสิ้นเชิง หากคุณอยากเห็นอะโวคาโดเป็นเก้าอี้เท้าแขนในการทำซ้ำหลายสิบครั้ง DALL·E ช่วยคุณได้

ในทำนองเดียวกัน AI ที่สร้างจากข้อความสามารถนำตัวอย่างคำหรือวลีจากเอกสารต้นฉบับเดียวและรวมเข้าด้วยกันเป็นประโยค ย่อหน้าใหม่ทั้งหมด และแม้แต่บทความทั้งหมดที่มีการป้อนข้อมูลโดยมนุษย์เพียงเล็กน้อย ลองนึกถึง ChatGPT และเครื่องมือเขียนเนื้อหา AI อื่นๆ ที่สามารถตอบคำถามในรูปแบบแชท และใช้ประโยชน์จากการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อสร้างเนื้อหาขนาดสั้นและขนาดยาวสำหรับบล็อก เว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย และช่องทางการตลาดอื่นๆ ในเวลาเพียงเสี้ยววินาที เวลาที่นักเขียนทั่วไปต้องใช้โดยไม่มีความช่วยเหลือ

แอปพลิเคชันที่เป็นไปได้สำหรับเทคโนโลยีนี้มีมากมาย ตั้งแต่การให้ผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้นบนแพลตฟอร์มหลักๆ เช่น Google และ Bing ไปจนถึงการสร้างบทความข่าวส่วนบุคคลตามความสนใจหรือความชอบของผู้ใช้ Generative AI ยังสามารถนำมาใช้ในแคมเปญการตลาดเพื่อสร้างโฆษณาแบบกำหนดเองที่ปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการหรือความต้องการของผู้ใช้แต่ละคนโดยเฉพาะ โดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลจากนักการตลาดเอง ความเป็นไปได้ไม่มีที่สิ้นสุด (และน่าตื่นเต้น) เมื่อพูดถึงสิ่งที่ AI เจนเนอเรชั่นสามารถทำได้สำหรับเสิร์ชเอ็นจิ้นหากนำไปใช้อย่างเหมาะสมในอัลกอริธึม

การสร้างดนตรีเป็นอีกหนึ่งแอปพลิเคชั่น AI ที่สร้างคลื่น (อย่างน้อยคลื่นเสียง) ด้วยการฝึกโมเดล AI เกี่ยวกับรูปแบบดนตรีและเสียง พวกเขาสามารถสร้างองค์ประกอบใหม่ของตัวเองได้ ในทำนองเดียวกัน โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ได้รับการพัฒนาสำหรับศิลปะสร้างสรรค์อื่นๆ เช่น บทกวีและเรื่องราว ซึ่งสามารถผลิตผลงานทั้งหมดได้ด้วยตัวเองโดยอาศัยข้อมูลจากมนุษย์เพียงเล็กน้อย โดยผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าเรายังต้องการมนุษย์ที่มีความคิดสร้างสรรค์อยู่อีกระยะหนึ่ง

เครื่องมือค้นหาใช้ generative AI อย่างไร

ไมโครซอฟต์ บิง

Microsoft ได้ลงทุนมหาศาลใน OpenAI ซึ่งเป็นบริษัทที่พัฒนาเทคโนโลยี ChatGPT และ DALL-E เพื่อให้สามารถรวมเทคโนโลยี generative AI ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วเข้ากับ Bing ในความเป็นจริง บริษัท ได้ประกาศแล้วว่า Bing จะเปิดตัวเครื่องมือค้นหา AI ที่ล้ำสมัยซึ่งจะมี "โมเดลภาษาขนาดใหญ่ OpenAI (LLM) รุ่นต่อไปรุ่นใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากกว่า ChatGPT และปรับแต่งสำหรับการค้นหาโดยเฉพาะ" ตามที่บริษัทระบุ มัน "เร็วกว่า แม่นยำกว่า และมีความสามารถมากกว่า" มากกว่า ChatGPT และ GPT 3.5 โดยมีความแตกต่างที่สำคัญคือเข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้ใกล้เคียงแบบเรียลไทม์ ทำให้มีข้อมูลที่ทันสมัย ​​ซึ่งแตกต่างจาก OpenAI รุ่น ChatGPT ฟรี

แม้ว่าการอัปเดตหลักนี้ยังไม่ได้เผยแพร่สู่สาธารณะ คุณสามารถเข้าร่วมรายชื่อรอสำหรับ Bing ใหม่ได้ เพื่อให้คุณสามารถเข้าถึงฟีเจอร์การค้นหาใหม่อันทรงพลังของกลุ่มแรกๆ ที่ลองใช้ ผู้ที่ทำการทดสอบเบต้า Bing ใหม่แสดงให้เห็นว่าผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI ปรากฏถัดจากสิ่งที่จะเรียกว่าเป็น Featured Snippets และ Knowledge Panel ใน Google โดยแยก SERP ออกเป็นสองคอลัมน์โดยด้านซ้ายแสดงผลลัพธ์แบบดั้งเดิมและด้านขวา นอกจากนี้ยังสามารถแยกออกเป็นหน้าแชทแบบสแตนด์อโลนที่คล้ายกับ ChatGPT ที่แตะเข้าไปในเว็บเพื่อรับการตอบกลับด้วยฟีดข้อมูลแบบเรียลไทม์

Microsoft หวังที่จะขโมยส่วนแบ่งการตลาดเกือบ 93% ของ Google ในพื้นที่เสิร์ชเอ็นจิ้นทั่วโลก เมื่อเทียบกับเศษส่วนของ Bing 3% โดยเข้าไปที่ generative AI search ก่อน และเราจะต้องรอดูว่าพวกมันจะกระโดดได้ขนาดไหน จะได้.

ค้นหา Google

วิศวกรและผู้บริหารของ Google ไม่เพียงแต่สนใจ ChatGPT เท่านั้น เนื่องจากพื้นที่ที่เพิ่งเกิดใหม่นี้พัฒนาขึ้น พวกเขายังได้ลงทุนอย่างมากในการสร้างโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ รวมถึง LaMDA ที่เปิดตัวในปี 2021 เพื่อเป็นคำตอบของ GPT-3 ของ OpenAI LaMDA สร้างขึ้นบน Transformer ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบเดียวกับที่ใช้โดย GPT-3 สำหรับการสร้างแบบจำลองภาษา โดยนำการแชทแบบสนทนามาผสมผสานกับความคิดริเริ่มด้าน AI ของพวกเขาเอง

จากข้อมูลของ Google LaMDA ได้รับการฝึกอบรมด้านการสนทนาและควรจะสามารถแข่งขันกับ ChatGPT ของ OpenAI ได้ในอนาคตอันใกล้นี้ ถึงกระนั้น Google ก็ยังลังเลที่จะเผยแพร่เครื่องมือ AI เจนเนอเรชั่นใด ๆ สู่สาธารณะจนกว่าพวกเขาจะสามารถรับรองความปลอดภัยและการลดความเสี่ยงตามหลักการ AI ของพวกเขา ดังนั้นตอนนี้คุณจึงสามารถอ่านข้อมูลบน LaMDA ได้เท่านั้น

จาก LaMDA ในปีนี้ Google ได้ประกาศบริการแชทสนทนาที่ขับเคลื่อนโดย LaMDA ใหม่ที่เรียกว่า Bard เพื่อเป็นคำตอบสำหรับ ChatGPT ของ OpenAI Sundar Pichai ซีอีโอของ Google และ Alphabet กล่าวว่า "Bard พยายามผสมผสานความรู้ที่กว้างขวางของโลกเข้ากับพลัง ความฉลาด และความคิดสร้างสรรค์ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของเรา โดยดึงข้อมูลจากเว็บเพื่อให้คำตอบที่สดใหม่และมีคุณภาพสูง [และ] สามารถเป็นช่องทางสำหรับความคิดสร้างสรรค์และเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับความอยากรู้อยากเห็น"

น่าเสียดายที่บริษัทดูเหมือนจะพลาดการตรวจสอบข้อเท็จจริงในโฆษณาเริ่มแรกสำหรับ Bard ส่งผลให้บริษัทแม่อย่าง Alphabet สูญเสียมูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดไป 100 ล้านเหรียญสหรัฐในวันซื้อขายวันเดียว เนื่องจากราคาหุ้นลดลง 8% ถึงกระนั้น บางคนเชื่อว่าความล้มเหลวของ Bard อาจเป็นผลบวกสุทธิได้ในที่สุด เพราะจะทำให้ Google ต้องลดเทคโนโลยีลงเป็นสองเท่าเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่คล้ายกันในอนาคตเมื่อพวกเขาเผยแพร่ Bard สู่สาธารณะ

ในขณะเดียวกัน Google กำลังพัฒนาโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์เพิ่มเติมในภาษาและด้านอื่น ๆ รวมถึง PaLM, Imagen และ MusicLM เพื่อปรับปรุงความสามารถและข้อเสนอของตนเอง และทำให้ AI เชิงสร้างสรรค์กระแสหลักมากขึ้น ต่อไปนี้เป็นรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงการริเริ่มที่ก้าวล้ำเหล่านี้

โมเดล AI ที่สร้างเพิ่มเติมจาก Google

ปาล์ม

PaLM (Pathways Language Model) เป็นอีกหนึ่งโมเดลภาษา AI ที่สร้างโดย Google ซึ่งสร้างขึ้นจากโมเดล Pathways ของบริษัท โดยใช้พารามิเตอร์ 540 พันล้านพารามิเตอร์ในการดำเนินการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อทำความเข้าใจบริบทของคำภายในประโยคหรือวลี PaLM สามารถใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การตอบคำถาม การสรุป การแปล และอื่นๆ และได้รับการฝึกในด้านตรรกะ คณิตศาสตร์ การจดจำรูปแบบ และงานที่ซับซ้อนอื่นๆ

PaLM ไม่เพียงสามารถสร้างโค้ดที่แข็งแกร่งโดยมีเพียง 5% ของชุดข้อมูลก่อนการฝึกอบรมที่มีโค้ดเท่านั้น แต่ยัง "สามารถแยกแยะสาเหตุและผลกระทบ เข้าใจการผสมผสานแนวความคิดในบริบทที่เหมาะสม และแม้แต่เดาภาพยนตร์จากอิโมจิ" ตาม Google

อิมเมจ

Imagen เป็นตัวสร้างข้อความเป็นรูปภาพ AI ที่สร้างขึ้นโดย Google Research ซึ่งเผยแพร่เป็นรายงานการวิจัยไม่นานหลังจาก OpenAI เปิดตัว DALL·E 2 ในปี 2022 ในขณะที่ทั้ง Imagen และ DALL·E 2 เป็นโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ที่สร้างรูปภาพจากข้อความ ข้อแตกต่างที่สำคัญคือ DALL·E และ DALL·E 2 พร้อมใช้งานในขณะนี้ ในขณะที่ Imagen ไม่สามารถใช้งานได้ในขณะนี้ เนื่องจากตามที่ Google กล่าวไว้ "มีความเสี่ยงที่ Imagen ได้เข้ารหัสแบบเหมารวมและการเป็นตัวแทนที่เป็นอันตราย ซึ่ง เป็นแนวทางในการตัดสินใจของเราที่จะไม่เผยแพร่ Imagen เพื่อการใช้งานสาธารณะโดยไม่มีการป้องกันเพิ่มเติม"

ปัจจัยสำคัญอื่นๆ ที่ควรทราบคือในการประเมินโดยมนุษย์ Imagen มีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการอื่นๆ ที่คล้ายกัน รวมถึง DALL·E 2 ในด้านการจัดตำแหน่งและความเที่ยงตรง ดังนั้นแม้ว่าจะไม่มีใครสามารถใช้งานได้จริง แต่คุณก็สามารถรู้ได้ว่าน่าจะดีกว่า DALL ·E 2 (รอการพัฒนาใดๆ จาก OpenAI) เมื่อปล่อยออกมาในที่สุด

ดนตรีLM

MusicLM เป็นโมเดลภาษา AI เชิงสร้างสรรค์ที่พัฒนาโดย Google Research ซึ่งสามารถสร้างบทประพันธ์ดนตรีได้ ใช้เทคนิคที่เรียกว่า "การสร้างแบบมีเงื่อนไข" ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างเพลงตามพารามิเตอร์เฉพาะ เช่น แนวเพลง สไตล์ และอารมณ์ ตามที่ Google ระบุ "MusicLM สามารถกำหนดเงื่อนไขได้ทั้งบนข้อความและทำนองโดยที่สามารถเปลี่ยนท่วงทำนองผิวปากและฮัมเพลงตามสไตล์ที่อธิบายไว้ในคำบรรยายข้อความ"

ในหน้าบทคัดย่อที่ลิงก์ด้านบน คุณจะได้ยินการทำงานของ MusicLM ในขณะที่สร้างคลิประหว่างสิบวินาทีถึงห้านาทีจากประเภทการแจ้งเตือนที่แตกต่างกัน รวมถึงไฟล์เสียงความยาว 30 วินาทีที่สร้างจาก "การผสมผสานของดนตรีเร็กเกตันและดนตรีเต้นรำอิเล็กทรอนิกส์ โดยมีช่องว่าง , เสียงที่มาจากนอกโลก กระตุ้นให้เกิดประสบการณ์การหลงทางในอวกาศ และดนตรีจะได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้เกิดความรู้สึกประหลาดใจและน่าเกรงขามในขณะที่เต้นได้" ตัวอย่างที่สร้างจากชื่อภาพวาด ผู้แต่ง และคำอธิบายที่มีชื่อเสียง (รวมถึง Starry Night ของ Van Gogh และ The Kiss ของ Klimt) และตัวอย่างเสียงหีบเพลงแบบสุ่มสิบวินาทีที่สร้างขึ้นเพื่อให้เข้ากับแนวเพลงที่แตกต่างกัน เช่น แร็พ EDM และเดธเมทัล แม้ว่าคุณภาพอาจมีจุดหยาบในบางกรณี แต่ผลลัพธ์ก็ยังคงเป็นสิ่งที่น่าประหลาดใจ และฉันขอแนะนำอย่างยิ่งให้ลองฟังตัวอย่างแทร็กของ MusicLM

ผลกระทบที่เป็นไปได้ของ Generative AI ต่อผลการค้นหา

SERP ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น

รู้สึกปลอดภัยที่จะสรุปได้ว่า Generative AI จะมีผลกระทบสำคัญต่อวิธีที่ผู้คนใช้เครื่องมือค้นหาเหล่านี้ในอนาคต เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นเร็วกว่าที่เคย ขณะเดียวกันก็อาจเพิ่มความเกี่ยวข้องและความแม่นยำในหลายภาษาและบริบทต่างๆ

Google และ Bing ต่างใช้ประโยชน์จาก AI เจนเนอเรชั่นนอกเหนือจากการแชทเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผลการค้นหา นำเสนอความซับซ้อนที่สูงขึ้น และเพิ่มการสุ่มด้วยโทเค็นขั้นต่ำสำหรับอัลกอริทึมของพวกเขา นั่นหมายความว่าอย่างไรสำหรับผลการค้นหา? โดยสรุป: ความแม่นยำและความเกี่ยวข้องที่สูงขึ้นใน SERP

ในบริบทของ AI และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ความฉงนสนเท่ห์คือการวัดว่าแบบจำลองภาษาสามารถคาดเดาหรือเข้าใจลำดับของคำได้ดีเพียงใด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เป็นหน่วยเมตริกที่วัดความไม่แน่นอนหรือความไม่แน่นอนของแบบจำลองในการทำนายคำถัดไปในลำดับ คะแนนความฉงนสนเท่ห์ที่ต่ำกว่าบ่งชี้ว่าแบบจำลองนั้นคาดเดาคำถัดไปได้ดีกว่า ในขณะที่คะแนนความฉงนสนเท่ห์ที่สูงกว่าบ่งชี้ว่าแบบจำลองนั้นไม่แน่ใจหรือคาดเดาไม่ได้มากกว่า อาจดูเหมือนขัดกับสัญชาตญาณ แต่คะแนนความฉงนสนเท่ห์ที่สูงกว่าอาจเป็นที่ต้องการ เนื่องจากแบบจำลองกำลังสร้างผลลัพธ์ที่หลากหลายและมีเอกลักษณ์มากขึ้น สิ่งนี้มีประโยชน์ใน SERP ซึ่งเครื่องมือค้นหาต้องการให้ผู้ใช้ได้รับ ชุดผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องที่หลากหลาย

โทเค็นในบริบทของ AI และ NLP ถือเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของภาษา โดยปกติแล้วแต่ละคำ โทเค็นอาจเป็นหน่วยทางภาษาอื่นๆ เช่น คำย่อยหรืออักขระ โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ที่ใช้โทเค็นสามารถรวมเข้าด้วยกันในรูปแบบต่างๆ เพื่อสร้างเอาต์พุตใหม่ที่คล้ายคลึงแต่แตกต่างจากข้อมูลที่โมเดลได้รับการฝึกฝน

ด้วยการใช้ประโยชน์จาก generative AI ด้วยโทเค็นที่น้อยที่สุด เสิร์ชเอ็นจิ้นเช่น Google และ Bing สามารถสร้างความซับซ้อนที่สูงขึ้นเพื่อรวมการจับคู่ที่เป็นไปได้ที่หลากหลายมากขึ้น รวมถึงเนื้อหาเฉพาะกลุ่มและเฉพาะเจาะจงมากขึ้น ยิ่งไปกว่านั้น generative AI ยังสามารถเพิ่มการสุ่มได้ ซึ่งช่วยหลีกเลี่ยงปัญหาในการนำเสนอผู้ใช้ด้วยชุดผลลัพธ์เดียวกันสำหรับข้อความค้นหาที่คล้ายกัน ซึ่งหมายความว่าผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหาจะมีความหลากหลายมากขึ้น และมีแนวโน้มที่จะตอบสนองความต้องการและความสนใจที่แตกต่างกันของผู้ใช้ได้มากขึ้น

ผลลัพธ์เฉพาะบุคคล + คำตอบที่สร้างโดย AI เพื่อค้นหาสิ่งที่คุณต้องการได้เร็วขึ้น

AI เจนเนอเรชั่นยังอาจส่งผลต่อเครื่องมือค้นหาด้วยการให้คำตอบโดยตรงกับคำถามของผู้ใช้โดยไม่ต้องคลิกผ่านหน้าผลลัพธ์หลายหน้า เรารู้อยู่แล้วว่า Bing ใหม่จะมีหน้าจอแยกบน SERP ของตน พร้อมด้วยผลลัพธ์แบบชำระเงินและทั่วไปแบบดั้งเดิม พร้อมด้วยตัวอย่างข้อมูลแนะนำในเวอร์ชันของตัวเองทางด้านซ้าย พร้อมกล่องคำตอบที่สร้างโดย AI ทางด้านขวา เสร็จสมบูรณ์ พร้อมข้อความแจ้งที่คลิกได้เพื่อตอบคำถามที่เกี่ยวข้อง และเริ่มแชท AI ใหม่ (เราจะต้องรอดูว่า Google พัฒนาไปอย่างไร) การมีสิ่งที่จะเท่ากับ "ศูนย์ตำแหน่ง" สองตำแหน่งพร้อมข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากขึ้นซึ่งแสดงทันทีอาจช่วยให้ผู้คนค้นหาข้อมูลได้เร็วกว่าที่เคย ทำให้ผู้คนไม่ต้องเลื่อนดู SERP ลึกเกินไป .

AI เจนเนอเรชั่นยังมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่ประสบการณ์การค้นหาที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น โดยคำนึงถึงการตั้งค่าของผู้ใช้และรูปแบบพฤติกรรมในอดีตเมื่อสร้างคำแนะนำเนื้อหาที่เกี่ยวข้องซึ่งเกี่ยวข้องโดยตรงกับคำค้นหาแต่ละรายการ ซึ่งหมายความว่าผู้ที่ใช้คำบางคำซ้ำๆ หรือเยี่ยมชมเว็บไซต์บางแห่งเป็นประจำควรเห็นคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสมเมื่อใดก็ตามที่พวกเขาทำการค้นหาโดยใช้ภาษาหรือหัวข้อที่คล้ายคลึงกัน ทำให้พวกเขาได้รับผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นเร็วขึ้น ในขณะเดียวกันก็ลดโอกาสที่จะเสียเวลาเนื่องจากกลยุทธ์การกำหนดเป้าหมายคำหลักที่กว้างเกินไป ถูกใช้ก่อนที่ความก้าวหน้าเหล่านี้จะเกิดขึ้น

การโฆษณาบนการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายขยายไปสู่เนื้อหาที่สร้างโดย AI

อีกวิธีหนึ่งที่ AI เจนเนอเรชั่นอาจเปลี่ยนการใช้งานเครื่องมือค้นหาคือการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการโฆษณาแบบชำระเงินภายใน SERP (หน้าผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา) ปัจจุบัน ผู้ลงโฆษณาชำระค่าคำหลักเพื่อให้โฆษณาปรากฏเมื่อมีการใช้คำเหล่านั้นในการค้นหา อย่างไรก็ตาม ด้วยรูปแบบขั้นสูงของ Generative AI โมเดลนี้อาจเปลี่ยนแปลงหรือล้าสมัย เนื่องจากการจับคู่คำค้นหาแบบตรงทั้งหมดมีความสำคัญมากขึ้น

ผู้ลงโฆษณาอาจโน้มเอียง (หรือจำเป็น) เสนอราคาสำหรับวลีหรือข้อความแจ้งของ AI แทนที่จะเป็นเพียงคำหลักทั่วไป ทำให้การแข่งขันรุนแรงขึ้นกว่าเดิมมาก หรือบางทีผู้โฆษณาอาจได้รับโอกาสในการวางโฆษณาโดยตรงภายในคำตอบที่สร้างขึ้นจากอัลกอริทึมเอง

โดยรวมแล้ว เป็นที่ชัดเจนว่า AI เจนเนอเรชั่นมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อทั้งผู้บริโภคและธุรกิจ เมื่อพูดถึงวิธีที่เราใช้เครื่องมือค้นหาทั้งในปัจจุบันและอนาคต มันมอบความสะดวกสบายที่มากขึ้น ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น และความสามารถในการปรับแต่งส่วนบุคคลที่ได้รับการปรับปรุงในทุกแพลตฟอร์มที่เกี่ยวข้อง

แม้ว่าจะไม่มีคำตอบที่แน่ชัด ณ ขณะนี้ว่าการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายจะได้รับผลกระทบอย่างไร เราสามารถสรุปได้อย่างปลอดภัยว่า Microsoft และ Alphabet จะปรับรูปแบบการสร้างรายได้เพื่อรวมโฆษณาไว้ในผลการค้นหาที่สร้างโดย AI เนื่องจากมากกว่า 80% ของ Google รายได้ในปี 2022 มาจากการโฆษณา และ Microsoft สร้างรายได้จากโฆษณาเกือบ 12 พันล้านดอลลาร์ในปี 2022 และพวกเขาไม่ต้องการเห็นตัวเลขลดลง การเสนอราคาค้นหามีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงเนื่องจากระดับการแข่งขันมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นเมื่อผลการค้นหาที่สร้างโดย AI กลายเป็นบรรทัดฐาน

นักการตลาดเนื้อหาควรปรับตัวเข้ากับเครื่องมือค้นหา AI เชิงสร้างสรรค์อย่างไร

เช่นเดียวกับที่เราไม่สามารถพูดได้อย่างแน่ชัดว่าผู้ปฏิบัติงานด้านการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายจะต้องเผชิญกับอะไรบนอินเทอร์เน็ตที่ขับเคลื่อนโดยเครื่องมือค้นหา AI ทั่วไป เราสามารถคาดเดาได้ชัดเจนว่านักการตลาดเนื้อหาจะต้องเปลี่ยนแปลงอะไรบ้างในกระบวนการของพวกเขาเพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาของพวกเขาจะถูกมองเห็น อย่างไรก็ตาม เรามีคำแนะนำสำหรับผู้เผยแพร่ ผู้ผลิต และครีเอทีฟโฆษณาที่ต้องพิจารณาเมื่อพยายามจัดอันดับ แข่งขันเพื่อให้มองเห็นการค้นหา ดำเนินการวิจัยคำหลัก และเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาสำหรับการค้นหาในอนาคต

มุ่งหวังที่จะผลิตเนื้อหา EEAT ที่มีคุณภาพสูงสุด

ไม่ Google ไม่ได้บอกให้คุณเติมอาหารบนใบหน้า EEAT ย่อมาจาก Experience, Expertise, Authoritativeness และ Trust และจากข้อมูลของ Google สิ่งเหล่านี้เป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างเนื้อหาใดๆ ที่คุณสร้างและเผยแพร่ โดย Trust เป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดในสี่ปัจจัยนี้ แม้ว่าจะมีเครื่องมือค้นหา AI เจนเนอเรชั่นใหม่เกิดขึ้น คุณก็ควรมุ่งเป้าไปที่การผลิตเนื้อหาที่น่าเชื่อถือซึ่งแจ้งให้ผู้อ่านทราบถึงข้อเท็จจริงที่มีแหล่งที่มาอย่างเหมาะสม พร้อมด้วยคำแนะนำที่เป็นประโยชน์และปลอดภัยสำหรับสิ่งที่คุณโปรโมตบนไซต์ของคุณ

เขียนอย่างมีบทสนทนามากขึ้นและสร้างเนื้อหาที่มีหลายรูปแบบมากขึ้น

Generative AI อ่านข้อความค้นหาโดยใช้อัลกอริทึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อเข้าใจความหมายและบริบทของภาษา และเพื่อตีความในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์ทำ ด้วยเหตุนี้ การใช้ generative AI ในเสิร์ชเอ็นจิ้นจึงมีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบต่อคำหลักและวลีที่นักการตลาดเนื้อหาเพิ่มประสิทธิภาพ เนื่องจากอัลกอริธึมเหล่านี้มีศักยภาพในการสร้างผลการค้นหาที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้นตามความตั้งใจของผู้ใช้

การเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาสำหรับคำสำคัญหรือวลีที่เฉพาะเจาะจงอาจมีความสำคัญน้อยลง เนื่องจากเครื่องมือค้นหามีความซับซ้อนมากขึ้น และสามารถเข้าใจบริบทและความหมายของข้อความค้นหาที่เป็นภาษาธรรมชาติได้ นักการตลาดเนื้อหาจะต้องมุ่งเน้นไปที่การสร้างเนื้อหาคุณภาพสูง ตรงประเด็น และมีส่วนร่วมซึ่งจะตอบคำถามของผู้ใช้หรือให้ข้อมูลอันมีค่าในลักษณะที่มนุษย์และอัลกอริธึม AI เข้าใจได้ง่าย ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นและคำหลักหางยาวในเนื้อหา ตลอดจนการผสมผสานเนื้อหามัลติมีเดีย เช่น รูปภาพและวิดีโอ เพื่อมอบประสบการณ์ที่ครอบคลุมและมีส่วนร่วมมากขึ้น

Google เป็นเจ้าของ YouTube ดังนั้นจึงสมเหตุสมผลที่จะสร้างเนื้อหาวิดีโอเพื่อเสริมบทความบล็อก SEO และหน้า Landing Page ของคุณและช่วยเพิ่มตำแหน่งของคุณในการจัดอันดับ SERP ซึ่งไม่น่าจะมีการเปลี่ยนแปลงในเร็วๆ นี้ ดังนั้นให้พิจารณานำแผนวิดีโอเชิงกลยุทธ์ไปใช้กับกลยุทธ์เนื้อหาโดยรวมของคุณ เพื่อเพิ่มการมองเห็นและการเล่นพรรคเล่นพวกด้วยอัลกอริทึมของ Google โดยเฉพาะ ขณะเดียวกันก็มอบ UX ที่ดีขึ้น

จับตาดูภาพรวมการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย

ยังไม่มีใครแน่ใจได้ว่าต้นทุนในการทำธุรกิจด้วยเครื่องมือค้นหา AI ทั่วไปจะเป็นอย่างไรจากมุมมองของการโฆษณาแบบชำระเงิน ดังนั้นจึงควรดำเนินการอย่างรอบคอบก่อนที่จะลงทุนอย่างหนักในพื้นที่นี้ ดูว่า CPC คืออะไรสำหรับคีย์เวิร์ดเป้าหมายของคุณและ AI แจ้งเตือนเมื่อ Google แนะนำฟีเจอร์ที่คล้ายกันกับ Bing ใหม่ที่คาดว่าจะมีหน้าตาเป็นอย่างไร ก่อนที่จะประเมินว่าการใช้จ่ายโฆษณา PPC คุ้มค่ากับธุรกิจของคุณหรือไม่ บริษัทบางแห่งที่คุ้นเคยกับการตลาดรูปแบบนี้อาจมีราคาสูง และจะต้องค้นหาวิธีใหม่ๆ ในการทำให้เป็นที่รู้จักทางออนไลน์

พิจารณาว่า "การเพิ่มประสิทธิภาพ" จะพัฒนาไปอย่างไร

นอกเหนือจากการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาสำหรับ EEAT มัลติมีเดีย และ NLP ด้วยการรวมคำหลักเชิงสนทนา คำหลักหางยาว และคำหลักที่เกี่ยวข้องกับความหมาย นักการตลาดเนื้อหาจะต้องพิจารณาปัจจัยใหม่ๆ ที่จะเป็นส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์ SEO เมื่อ generative AI กลายเป็นกระดูกสันหลังของ ค้นหา.

มีแนวโน้มว่าการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณจะมีส่วนสำคัญในอนาคตของการค้นหา ดังนั้นการทำความเข้าใจกลุ่มเป้าหมายของคุณและการสร้างเนื้อหาที่ออกแบบโดยเฉพาะสำหรับพวกเขาจะมีความสำคัญมากขึ้นกว่าเดิมเมื่อพูดถึงการจัดอันดับ ดังที่ Seth Godin พูด โดยเข้าใจว่า "ทำเพื่อใคร" เป็นกุญแจสำคัญในการสร้างสิ่งที่โดนใจอย่างแท้จริง และมีแนวโน้มว่าเนื้อหาประเภทนี้จะโดนใจทั้งมนุษย์และเครื่องมือค้นหามากขึ้นกว่าเดิม

การ คาดเดาที่มีการศึกษาอีกอย่างหนึ่งก็คือ การวัดการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ เช่น อัตราตีกลับ เวลาที่ใช้บนหน้าเว็บ และอัตราการคลิกผ่าน จะเริ่มมีน้ำหนักมากขึ้นในอัลกอริธึมของเครื่องมือค้นหา เนื่องจากบริษัทต่างๆ ทดสอบวิธีการใหม่ในการแสดง SERP ด้วยคำตอบที่สร้างโดย AI และสูง ความฉงนสนเท่ห์ที่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่หลากหลายมากขึ้น

เครื่องมือค้นหา Generative AI: เตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลง

ไม่ต้องสงสัยเลยว่า Generative AI จะมีผลกระทบอย่างมากต่อวิธีการทำงานของเสิร์ชเอ็นจิ้น SEO และ SERP โดยที่ผลลัพธ์ทั้งแบบออร์แกนิกและแบบชำระเงินจะรู้สึกถึงผลกระทบดังกล่าว ในความพยายามที่จะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น

แม้ว่าเราจะไม่สามารถพูดได้อย่างแน่ชัดว่าการเปลี่ยนแปลงใน SEO จะเป็นอย่างไรเนื่องจากเครื่องมือค้นหา AI ทั่วไปกลายเป็นเรื่องปกติ นักการตลาดเนื้อหาควรพร้อมที่จะอัปเดตกลยุทธ์เนื้อหาของตนและเรียนรู้วิธีการวิจัยใหม่ ๆ ที่อาจเกี่ยวข้องกับการค้นหาคำหลักหางยาวที่ดีที่สุด วลีสำคัญในการสนทนา และ AI แจ้งให้ปรับเนื้อหาให้เหมาะสมเพื่อหวังว่าจะติดอันดับสูงบน Google, Bing และอื่นๆ

กำลังมองหาเนื้อหาเพิ่มเติมเกี่ยวกับอนาคตของการตลาดอยู่ใช่ไหม? ลองสมัครรับจดหมายข่าวของเราเพื่อรับบทความจากซีรีส์ต่อเนื่องของเราเกี่ยวกับ generative AI ที่ส่งตรงถึงกล่องจดหมายของคุณ คุณยังสามารถจองการประชุมกับทีมของเราเพื่อดูว่า AI เจนเนอเรชั่นขับเคลื่อนการสร้างเนื้อหาที่ Skyword ได้อย่างไร โดยการเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่กระทบต่อคุณภาพหรือความสมบูรณ์ของแบรนด์สำหรับลูกค้าของเรา