Üretken Yapay Zeka Destekli Arama Motorları: Marka Pazarlamacıların Bilmesi Gerekenler

Arama motorları, neredeyse tüm demografik gruplara hitap eden nadir çevrimiçi araçlardan biridir ve dijital olarak bağlantılı kültürümüze sıkı sıkıya bağlıdırlar. Geçtiğimiz 25 yıl boyunca, onların muazzam potansiyelini ortaya çıkarmaktan, artık her şeyin "Google'a uygun" ve "Bing'e uygun" olduğunu varsaydığımız bir zamana geçtik; Alphabet'e ve Microsoft'a doğrudan, orantısız bir güç ve etki sağladık. çevrimiçi davranış, içerik tüketimi ve kültür üzerinden.

Dolayısıyla, üretken yapay zeka destekli arama motorlarının ortaya çıkışının eşi benzeri görülmemiş boyutlarda bir heyecan trenini hayata geçirdiğine inansanız iyi olur. Basitçe söylemek gerekirse, bu yeni yapay zeka modelleriyle birlikte bunlar büyükannenizin Google'ı ve babanızın Bing'i değil. Son derece kişiselleştirilmiş ve son derece spesifik sonuçlar üretmek için GPT-3 ve diğerleri gibi büyük dil modellerinin (LLM'ler) yanı sıra halihazırda kullandığından çok daha karmaşık algoritmalardan yararlanan bir "Süper Google" hayal edin; üretken yapay zekanın neden bu kadar başarılı olduğunu anlayabilirsiniz. destekli arama motorları, kullanıcıların bilgileri ve içeriği çevrimiçi keşfetme, yayma ve bunlara erişme biçiminde devrim yaratmanın eşiğindedir.

Bir SEO içerik stratejisti, danışmanı ve metin yazarı olarak bunun marka pazarlamacıları ve içerik oluşturma açısından ne anlama geldiğini öğrenmek istedim. Bunu okuyorsanız, muhtemelen ChatGPT ile uğraşmışsınızdır ve üretken yapay zekanın neler yapabileceğini zaten anlamışsınızdır (eğer değilse, öncelikle içerik oluşturmada üretken yapay zekanın riskleri ve ödülleri hakkında bilgi edinin) ve şimdi ne olduğunu merak ediyorsunuz. varlığı aramanın geleceği anlamına geliyor.

Üretken yapay zekanın, arama motorlarının sorguları anlama biçimini ve içeriğin arama sonuçlarında nasıl göründüğünü nasıl değiştireceğini düşünüyor olabilirsiniz. Her sorgu, destekleyici materyal olarak önerilen ek organik içerik sonuçlarıyla birlikte doğrudan bir arama motorunun yapay zekası tarafından "sıfır konumunda" yanıtlanacak mı? Ücretli arama ağı reklamlarından bahsetmiyorum bile. Arama motoru pazarlamacılığı (SEM) ve tıklama başına ödeme (PPC) reklamcılığı rekabeti, reklamverenlerin yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtların üstünde, hatta içinde görünmek için yüksek primler ödemeye istekli olmasıyla daha da kızışacak mı? Anahtar kelimelere teklif vermek yerine, tam sorgulara veya yapay zeka istemlerine teklif vermeye geçiş olacak mı?

Bu makale, üretken yapay zeka ve arama motorlarının güçlü çifti arasındaki filizlenen (ve inkar edilemeyecek derecede güçlü) ilişkiyi araştırmayı, aynı zamanda yapay zekanın arama motoru sonuç sayfaları (SERP'ler) üzerindeki etkisinin sonuçlarıyla birlikte, birlikteliklerinin getirdiği bilmecelerde nasıl yol alınabileceğine dair içgörü sağlamayı amaçlamaktadır. ). Bu şekilde, marka pazarlamacıları, SEO uygulayıcıları ve içerik oluşturucular, üretken yapay zekanın arama motoru işlevselliğiyle iç içe geçmesiyle zemin kazanmaya devam etmelerini sağlamak için içerik stratejilerini uyarlamaya mümkün olduğunca hazırlıklı olabilirler.

Öncelikle, üretken yapay zeka uygulamalarına hızlı bir giriş yapalım ve Microsoft'un, Google'ın Diyalog Uygulamaları için Dil Modeli (diğer adıyla LaMDA) ve Bard olan Bing için yakında kullanıma sunulacak yeni yapay zeka destekli sohbet özelliğini duyurmasıyla birlikte, önde gelen oyuncuların neler yaptığını inceleyelim. manşetlere çıkma ve görüntü ve müzik oluşturmaya odaklanan diğer AI modellerinin ortaya çıkması, size bu yeni ortaya çıkan dijital ortamın yapısını vermek ve bu yıkıcı teknolojinin ileriye dönük arama sonuçlarını nasıl etkileyeceğini açıklamak için.

Üretken yapay zeka nedir ve uygulamaları nelerdir?

Üretken yapay zeka, medyayı tüm alanlarda heyecanlandırıyor ve herkesin söyleyecek bir şeyi var.

Harvard Business Review ve MIT Technology Review'daki akademisyenler, üretken yapay zekanın hisse senedi fiyatları üzerindeki kısa vadeli etkisini tahmin eden insanları finanse etmek için, üretken yapay zekanın kısa vadede arama motorları üzerindeki etkisine dair şüpheci iki kuruşluk görüş ortaya koyarken, internetin her köşesi alevler içindeymiş gibi görünüyor Yapay zekanın potansiyel uygulamaları ve sonuçları hakkında fikirler, görüşler ve hatta doğrudan uyarılarla.

17-19 Şubat 2023 tarihleri ​​arasında 2.200'den fazla ABD'li yetişkinin yapay zeka destekli arama motorlarıyla ilgili endişeler üzerine gerçekleştirdiği Morning Consult anketi, üçte ikiden fazlasının konu kişisel meseleleri olduğunda yapay zeka konusunda "biraz" ile "çok" arasında endişe duyduğunu ortaya çıkardı. veri gizliliği, yabancı güçlerin bunu ulusal çıkarlara karşı kullanması, yapay zeka tarafından oluşturulan arama sonuçları da dahil olmak üzere yanlış bilgilerin yayılması ve deepfake'lerin oluşturulması - ve bu sadece başlangıç.

İnsanlar aynı zamanda SERP'lerde önyargı ve ayrımcılığa, yapay zeka modellerinin nasıl eğitilip geliştirildiğinin arkasında şeffaflık eksikliğine ve çeşitli sektörlerde iş kayıplarına yol açan bu araçlarla da haklı olarak ilgileniyorlardı. Ve bu, Wired'ın, üretken yapay zekanın, bu steroidler üzerindeki arama motorlarının ihtiyaç duyduğu yüksek bilgi işlem gücünden kaynaklanan artan karbon emisyonlarına ilişkin "kirli sırrını" duyurmasından önceydi.

Bunların hepsini anladın mı? Tamam, peki: WTF öyle mi?

Üretken yapay zeka, yalnızca birkaç temel yapı taşıyla yüksek düzeyde çeşitlilik ve öngörülemezlik kullanarak, kendisine beslenen verilerden yeni içerik oluşturmak için makine öğrenimini kullanan bir yapay zeka türüdür. Bu teknoloji, özellikle ChatGPT interneti çökerttiğinden beri, algoritmalarını geliştirmeye ve daha doğru arama sonuçları sunmaya çalışan arama motorları arasında daha popüler hale geliyor.

Teknoloji, metin veya görseller gibi mevcut veri noktalarını alıp bunları tamamen yeni içerik parçaları oluşturmak için kullanarak çalışır. Örneğin, OpenAI'nin DALL·E'si ve yeni ve geliştirilmiş DALL·E 2 (daha doğru ve dört kat daha yüksek çözünürlükte görüntüler üretir), tamamen ilgisiz fikirler de dahil olmak üzere metin yönlendirmelerine dayalı olarak gerçekçi görüntüler ve sanat eserleri oluşturabilir. Bir avokadoyu düzinelerce tekrarda bir koltuk olarak görmek isterseniz, DALL·E tam size göre.

Benzer şekilde, metin tabanlı üretken yapay zeka, tek bir kaynak belgeden kelime veya kelime öbekleri alıp bunları tamamen yeni cümleler, paragraflar ve hatta minimum insan girişi ile tüm makaleler halinde birleştirebilir. Sorguları sohbet formatında yanıtlayabilen ve bloglar, web siteleri, sosyal medya ve diğer pazarlama kanalları için çok kısa bir sürede kısa ve uzun biçimli içerik üretmek için doğal dil işlemeden (NLP) yararlanabilen ChatGPT ve diğer yapay zeka içerik yazma araçlarını düşünün. ortalama bir yazarın yardım almadan harcadığı süre.

Bu teknolojinin potansiyel uygulamaları çok geniştir; Google ve Bing gibi büyük platformlarda daha alakalı arama sonuçları sağlamaktan, kullanıcının ilgi alanlarına veya tercihlerine göre kişiselleştirilmiş haber makaleleri oluşturmaya kadar. Üretken yapay zeka, pazarlamacıların manuel girdi gerektirmeden her kullanıcının ihtiyaçlarına veya isteklerine göre özel olarak uyarlanmış özel reklamlar oluşturmak için pazarlama kampanyalarında bile kullanılabilir. Üretken yapay zekanın, arama motorlarının algoritmalarına doğru bir şekilde uygulanması halinde neler yapabileceği konusunda olasılıklar sonsuzdur (ve heyecan vericidir).

Müzik yaratma, dalga (en azından ses dalgaları) yaratmaya ayarlanmış bir başka üretken yapay zeka uygulamasıdır. Yapay zeka modellerini müzikal kalıplar ve sesler konusunda eğiterek kendi özgün bestelerini oluşturabiliyorlar. Benzer şekilde, şiir ve hikaye gibi diğer yaratıcı sanatlar için de minimum insan girdisiyle tüm eseri kendi başlarına üretebilen üretken yapay zeka modelleri geliştirildi ve sonuçlar, bir süre daha yaratıcı insanlara ihtiyacımız olacağını gösteriyor.

Arama motorları üretken yapay zekayı nasıl kullanıyor?

Microsoft Bing

Microsoft, kanıtlanmış üretken yapay zeka teknolojisini Bing'e dahil edebilmek için ChatGPT ve DALL-E teknolojilerini geliştiren şirket olan OpenAI'ye büyük yatırım yaptı. Aslında şirket, Bing'in "ChatGPT'den daha güçlü ve arama için özel olarak özelleştirilmiş yeni, yeni nesil OpenAI büyük dil modeli (LLM)" özelliğine sahip son teknoloji ürünü bir AI arama motorunu piyasaya süreceğini zaten duyurdu. Şirkete göre ChatGPT ve GPT 3.5'ten "daha hızlı, daha doğru ve daha yetenekli"; aradaki en büyük fark, OpenAI'nin aksine internete neredeyse gerçek zamanlı erişime sahip olması ve ona güncel bilgiler sunması. ücretsiz ChatGPT sürümü.

Bu büyük güncelleme henüz genel kullanıma sunulmamış olsa da, yeni Bing'in bekleme listesine katılarak, deneyen ilk grup arasında güçlü yeni arama özelliklerine erişebilirsiniz. Yeni Bing'in beta testini yapanlar, yapay zeka tarafından oluşturulan sonuçların, Google'da Öne Çıkan Parçacıklar ve Bilgi Paneli sonuçları olarak anılacak sonuçların yanında göründüğünü, SERP'yi sol tarafta geleneksel sonuçları ve sağ tarafı gösterecek şekilde iki sütuna böldüğünü gösteriyor. Ayrıca, neredeyse gerçek zamanlı veri akışlarıyla yanıtlar için web'e bağlanan ChatGPT'ye benzer bağımsız bir Sohbet sayfasına da bölünebilir.

Microsoft, önce üretken yapay zeka aramasına girerek, Bing'in yüzde 3'lük küsuratlı payına kıyasla Google'ın dünya çapındaki arama motoru alanında neredeyse yüzde 93'lük pazar payının bir kısmını çalmayı umuyor ve bekleyip ne kadar bir sıçrama yapacaklarını görmemiz gerekecek. alabileceğim.

Google arama

Google mühendisleri ve yöneticileri, bu yeni ortaya çıkan alan geliştikçe ChatGPT ile oyalanmakla kalmıyor, aynı zamanda OpenAI'nin GPT-3'üne yanıt olarak 2021'de piyasaya sürülen LaMDA da dahil olmak üzere üretken yapay zeka modelleri oluşturmaya da büyük yatırımlar yapıyorlar. Dil modelleme için GPT-3 tarafından kullanılan sinir ağının aynısı olan Transformer üzerine kurulu LaMDA, kendi yapay zeka girişimleri için sohbete dayalı sohbeti de karışıma katıyor.

Google'a göre LaMDA diyalog konusunda eğitildi ve yakın gelecekte OpenAI'nin ChatGPT'si ile rekabet edebilecek durumda olacak. Yine de Google, kendi AI ilkelerine uygun olarak güvenlik ve risk azaltmayı garantileyene kadar herhangi bir üretken AI aracını kamuya sunmaktan çekiniyor, bu nedenle şimdilik yalnızca LaMDA'yı okuyabilirsiniz.

LaMDA'yı temel alan Google, bu yıl OpenAI'nin ChatGPT'sine yanıt olarak Bard adında yeni bir LaMDA destekli sohbete dayalı sohbet hizmetini duyurdu. Google ve Alphabet CEO'su Sundar Pichai'ye göre, "Bard, dünyadaki bilgi birikimini büyük dil modellerimizin gücü, zekası ve yaratıcılığıyla birleştirmeyi amaçlıyor. Yeni, yüksek kaliteli yanıtlar sağlamak için web'deki bilgilerden yararlanıyor [ve] yaratıcılık için bir çıkış noktası ve merak için bir fırlatma rampası olabilir."

Ne yazık ki şirket, Bard için ilk reklamında doğruluk kontrolünü kaçırmış gibi görünüyor ve bu da ana şirketi Alphabet'in, hisse fiyatındaki %8'lik düşüş nedeniyle tek bir işlem gününde piyasa değerinde 100 milyon dolar kaybetmesine neden oluyor. Yine de bazı insanlar Bard fiyaskosunun sonuçta net bir olumlu olabileceğine inanıyor çünkü bu, Google'ın gelecekte Bard'ı halka sunduğunda benzer hatalardan kaçınmak için teknolojisini iki katına çıkarmasına neden olacak.

Bu arada Google, kendi yeteneklerini ve tekliflerini geliştirmek ve üretken yapay zekayı daha yaygın hale getirmek için dil ve PaLM, Imagen ve MusicLM dahil diğer alanlarda ek üretken yapay zeka modelleri geliştiriyor. İşte bu çığır açan girişimler hakkında daha fazla ayrıntı.

Google'dan daha üretken yapay zeka modelleri

Avuç içi

PaLM (Pathways Dil Modeli), Google tarafından oluşturulan ve cümleler veya ifadeler içindeki kelimelerin bağlamını anlamak için doğal dil işleme (NLP) görevlerini gerçekleştirmek üzere 540 milyar parametre kullanan şirketin Pathways modeli üzerine inşa edilen başka bir AI dil modelidir. PaLM soru cevaplama, özetleme, çeviri ve daha fazlası gibi görevler için kullanılabilir ve mantık, matematik, örüntü tanıma ve diğer karmaşık görevlerde eğitilmiştir.

Google'a göre PaLM, yalnızca eğitim öncesi veri kümesinin yalnızca %5'inin koda sahip olduğu güçlü kod üretmekle kalmıyor, aynı zamanda "neden ve sonucu ayırt edebiliyor, uygun bağlamlardaki kavramsal kombinasyonları anlıyor ve hatta filmi bir emojiden tahmin edebiliyor".

Resim

Imagen, Google Research tarafından oluşturulan ve OpenAI'nin 2022'de DALL·E 2'yi piyasaya sürmesinden kısa bir süre sonra bir araştırma makalesi olarak yayınlanan bir yapay zeka metin-görüntü oluşturucusudur. Hem Imagen hem de DALL·E 2, metinden görüntüler oluşturan üretken yapay zeka modelleridir. istemlerde temel farklar DALL·E ve DALL·E 2'nin şu anda kullanıma hazır olması, Imagen'ın ise şu anda kullanılamamasıdır çünkü Google'a göre "Imagen'ın zararlı stereotipleri ve temsilleri kodlaması riski vardır. Imagen'ı daha fazla koruma önlemi olmadan kamu kullanımına sunmama kararımıza yön veriyor."

Dikkat edilmesi gereken diğer önemli faktör, insan değerlendirmelerinde Imagen'in hizalama ve aslına uygunluk açısından DALL·E 2 de dahil olmak üzere diğer benzer yöntemlerden daha iyi performans göstermesidir; bu nedenle aslında hiç kimse onu kullanamasa da muhtemelen DALL'dan daha iyi olacağını bilebilirsiniz. ·E 2 (OpenAI tarafından herhangi bir ilerleme kaydedilmesi bekleniyor) sonunda piyasaya sürüldüğünde.

MüzikLM

MusicLM, Google Araştırma tarafından geliştirilen ve müzik besteleri oluşturabilen üretken bir yapay zeka dil modelidir. Tür, stil ve ruh hali gibi belirli parametrelere dayalı olarak müzik üretmesine olanak tanıyan "koşullu nesil" adı verilen bir teknik kullanıyor. Google'a göre, "MusicLM hem metin hem de melodiye göre koşullandırılabilir, çünkü ıslıklı ve uğultulu melodileri metin başlığında açıklanan stile göre dönüştürebilir"

Yukarıda bağlantısı verilen Özet sayfasında, MusicLM'in, "Reggaeton ve elektronik dans müziğinin bir birleşimi, uzaylı bir müzik karışımı" ile oluşturulan 30 saniyelik ses dosyaları da dahil olmak üzere, farklı istem türlerinden on saniye ile beş dakika arasında klipler oluşturduğunu çalışırken duyabilirsiniz. , başka dünyaya ait bir ses. Uzayda kaybolma deneyimini uyandırır ve müzik, dans edilebilir olmanın yanı sıra merak ve hayranlık duygusu uyandıracak şekilde tasarlanacaktır", ünlü tablo başlıklarından, yazarlardan ve açıklamalardan (Van Gogh'un Yıldızlı Gecesi dahil) oluşturulan örnekler ve Klimt'in The Kiss'i) ve rap, EDM ve death metal gibi farklı türlere uyacak şekilde oluşturulan rastgele akordeon seslerinin on saniyelik parçacıkları. Bazı durumlarda kalite grenli olabilse de, çıktı yine de hayret edilecek bir şeydir ve MusicLM'in bazı örnek parçalarını dinlemenizi şiddetle tavsiye ederim.

Üretken yapay zekanın arama sonuçlarına olası etkileri

Daha doğru ve alakalı SERP'ler

Üretken yapay zekanın gelecekte insanların bu arama motorlarını nasıl kullandıkları üzerinde büyük bir etkiye sahip olacağını varsaymak yanlış olmaz. Bu teknoloji, daha doğru sonuçların her zamankinden daha hızlı sağlanmasına yardımcı olurken, birden fazla dil ve bağlamda alaka düzeyini ve doğruluğu potansiyel olarak artırabilir.

Google ve Bing, arama sonuçlarını optimize etmek için sohbetin ötesinde üretken yapay zekadan yararlanıyor ve algoritmalarına minimum jetonla daha fazla karmaşıklık ve artırılmış rastgelelik katıyor. Peki bu, arama sonuçları açısından tam olarak ne anlama geliyor? Özetle: SERP'lerde daha yüksek doğruluk ve alaka düzeyi.

Yapay zeka ve doğal dil işleme bağlamında şaşkınlık, bir dil modelinin bir kelime dizisini ne kadar iyi tahmin edebildiğinin veya anlayabildiğinin bir ölçümüdür. Spesifik olarak, bir dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin etmede modelin belirsizliğinin veya öngörülemezliğinin bir metrik ölçümüdür. Daha düşük bir şaşkınlık puanı, modelin bir sonraki kelimeyi tahmin etmede daha iyi olduğunu gösterirken, daha yüksek bir şaşkınlık puanı, modelin daha emin olmadığını veya tahmin edilemez olduğunu gösterir. Mantık dışı görünebilir ancak daha yüksek şaşkınlık puanları istenebilir, çünkü bunlar bir modelin daha çeşitli ve benzersiz çıktılar ürettiğini gösterir. Bu, arama motorlarının kullanıcılara çeşitli alakalı sonuçlar sunmayı amaçladığı SERP'lerde yararlı olabilir.

Yapay zeka ve NLP bağlamında jetonlar dilin temel yapı taşlarıdır. Genellikle tek tek kelimeler, belirteçler aynı zamanda alt kelimeler veya karakterler gibi diğer dilsel birimler de olabilir. Belirteçleri kullanan üretken yapay zeka modelleri, modelin üzerinde eğitildiği verilere benzer ancak onlardan farklı yeni çıktılar üretmek için bunları farklı şekillerde birleştirebilir.

Google ve Bing gibi arama motorları, üretken yapay zekayı minimum jetonla kullanarak, daha niş ve son derece spesifik içerik de dahil olmak üzere daha geniş bir potansiyel eşleşme yelpazesini dahil etmek için daha fazla kafa karışıklığı ortaya çıkarabilir. Bunun da ötesinde, üretken yapay zeka rastgeleliği artırabilir ve bu da kullanıcılara benzer sorgular için aynı sonuç kümesini sunma sorununun önlenmesine yardımcı olur. Bu, bir arama motorunun sonuçlarının daha yüksek düzeyde çeşitliliğe sahip olacağı ve kullanıcılarının farklı ihtiyaçlarını ve ilgi alanlarını karşılama olasılığının daha yüksek olacağı anlamına gelir.

İhtiyacınız olanı daha hızlı bulmanız için kişiselleştirilmiş sonuçlar + yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlar

Üretken yapay zeka, kullanıcıların birden fazla sonuç sayfasına tıklamalarına gerek kalmadan, kullanıcı sorgularına doğrudan yanıtlar sağlayarak arama motorlarını da etkileyebilir. Yeni Bing'in, SERP'lerinde geleneksel ücretli ve organik sonuçların yanı sıra, sol tarafta öne çıkan snippet'lerin kendi versiyonuyla birlikte, sağ tarafta yapay zeka tarafından oluşturulan bir cevap kutusuyla birlikte bölünmüş bir ekran içereceğini zaten biliyoruz. ilgili sorguları yanıtlamak ve yeni bir AI sohbeti başlatmak için tıklanabilir istemlerle. (Google'ın nasıl gelişeceğini bekleyip görmemiz gerekecek.) Daha alakalı bilgilerin anında görüntülendiği iki "sıfır konumu"na sahip olmak, muhtemelen insanların bilgiyi her zamankinden daha hızlı bulmasına yardımcı olacak ve insanların SERP'lerde çok derinlere inmesini engelleyecektir. .

Üretken yapay zekanın, doğrudan bireysel sorgularla ilgili içerik önerileri oluşturulurken kullanıcı tercihleri ​​ve geçmiş davranış kalıplarının dikkate alınmasıyla daha kişiselleştirilmiş bir arama deneyimine de yol açması muhtemeldir. Bu, belirli terimleri tekrar tekrar kullanan veya belirli web sitelerini düzenli olarak ziyaret eden kişilerin, benzer dil veya konuları kullanarak arama yaptıklarında özel öneriler görmeleri gerektiği anlamına gelir; bu, onları daha doğru sonuçlara daha hızlı yönlendirirken aynı zamanda aşırı geniş anahtar kelime hedefleme stratejileri nedeniyle zaman kaybetme olasılığını da azaltır. Bu gelişmeler gerçekleşmeden önce kullanıldı.

Ücretli arama reklamcılığı yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğe genişliyor

Üretken yapay zekanın arama motoru kullanımını değiştirmesinin bir başka yolu da SERP'ler (arama motoru sonuç sayfaları) içindeki ücretli reklam modellerini değiştirmektir. Şu anda reklamverenler, reklamlarının aramalarda kullanıldığında görünmesi için anahtar kelimelere ödeme yapıyor; ancak üretken yapay zekanın daha gelişmiş biçimleriyle, tam sorgu eşleşmeleri giderek daha önemli hale geldikçe bu model dönüşebilir veya geçerliliğini yitirebilir.

Reklamverenler yalnızca genel anahtar kelimeler yerine belirli ifadeler veya AI istemleri için teklif verme eğiliminde olabilir (veya gerekli olabilir), bu da rekabeti eskisinden çok daha zorlu hale getirebilir. Veya belki de reklamverenlere reklamları doğrudan algoritmanın kendisi tarafından sağlanan yanıtların içine yerleştirme fırsatı verilecektir.

Genel olarak, arama motorlarını şimdi ve gelecekte nasıl kullandığımız söz konusu olduğunda, üretken yapay zekanın hem tüketiciler hem de işletmeler için önemli etkileri olduğu açıktır. İlgili tüm platformlarda bize daha fazla kolaylık, daha fazla doğruluk ve gelişmiş kişiselleştirme yetenekleri sunuyor.

Ücretli aramanın nasıl etkileneceği konusunda basın tarihi itibarıyla kesin bir yanıt olmasa da Microsoft ve Alphabet'in gelir yaratma modellerini yapay zeka tarafından oluşturulan arama sonuçlarına reklamları dahil edecek şekilde uyarlayacağını rahatlıkla varsayabiliriz. 2022 geliri reklamlardan geldi ve Microsoft 2022'de yaklaşık 12 milyar dolar reklam geliri elde etti ve rakamlarının düştüğünü görmek istemeyecekler. Yapay zeka tarafından oluşturulan arama sonuçları norm haline geldiğinde rekabet seviyeleri arttıkça sorgu teklifinin de değişmesi muhtemeldir.

İçerik pazarlamacıların üretken yapay zeka arama motorlarına nasıl uyum sağlamaları gerektiği

Ücretli arama uygulayıcılarının, üretken yapay zeka arama motorları tarafından desteklenen bir internette neyle karşılaşacaklarını kesin olarak söyleyemediğimiz gibi, içerik pazarlamacıların, içeriklerinin görülmesini sağlamak için süreçlerinde tam olarak neyi değiştirmeleri gerektiği konusunda yalnızca spekülasyon yapabiliriz. Yine de yayıncıların, yapımcıların ve yaratıcıların sıralamaya çalışırken, arama görünürlüğü için rekabet ederken, anahtar kelime araştırması yaparken ve içeriklerini aramanın geleceği için optimize ederken dikkate almaları gereken bazı önerilerimiz var.

En yüksek kalitede EEAT içeriği üretmeyi hedefleyin

Hayır, Google size yüzünüzü yemekle doldurmanızı söylemiyor. EEAT, Deneyim, Uzmanlık, Otoriterlik ve Güven anlamına gelir ve Google'a göre bunlar, oluşturduğunuz ve yayınladığınız her türlü içerikte oluşturulması gereken hayati faktörlerdir; Güven, bu dördünün en önemli faktörüdür. Üretken yapay zeka arama motorlarının gelişiyle bile, sitenizde tanıttığınız her şey için yararlı ve güvenli önerilerin yanı sıra, okuyucuları doğru kaynaklardan elde edilen gerçeklerle bilgilendiren güvenilir içerik üretmeyi her zaman hedeflemelisiniz.

Daha konuşkan bir şekilde yazın ve daha çok formatlı içerik üretin

Üretken yapay zeka, dilin anlamını ve bağlamını anlamak ve onu bir insanın yapacağı gibi yorumlamak için tasarlanmış doğal dil işleme (NLP) algoritmalarını kullanarak sorguları okur. Bunu akılda tutarak, üretken yapay zekanın arama motorlarında kullanılmasının, içerik pazarlamacıların optimize ettiği anahtar kelimeleri ve cümleleri etkilemesi muhtemeldir; çünkü bu algoritmalar, kullanıcının amacına dayalı olarak daha doğru ve alakalı arama sonuçları üretme potansiyeline sahiptir.

Arama motorları daha karmaşık hale geldikçe ve doğal dil sorgularının bağlamını ve anlamını anlayabildikçe , içeriği belirli anahtar kelimeler veya kelime öbekleri için optimize etmek daha az önemli hale gelebilir . Bunun yerine içerik pazarlamacıların, kullanıcının sorularını yanıtlayan veya hem insanların hem de yapay zeka algoritmalarının anlayabileceği şekilde değerli bilgiler sağlayan yüksek kaliteli, alakalı ve ilgi çekici içerik oluşturmaya odaklanması gerekecek. Bu, içerikte daha doğal bir dil ve uzun kuyruklu anahtar kelimeler kullanmayı, ayrıca daha kapsamlı ve ilgi çekici bir deneyim sağlamak için resimler ve videolar gibi multimedya içeriklerini birleştirmeyi içerebilir.

Google, YouTube'un sahibidir, bu nedenle SEO blog makalelerinizi ve açılış sayfalarınızı tamamlayacak ve SERP sıralamasındaki konumlarınızı yükseltmenize yardımcı olacak video içeriği oluşturmak mantıklıdır. Bu durumun yakın zamanda değişmesi pek olası değildir; bu nedenle, daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlarken, özellikle Google algoritmalarıyla görünürlüğü ve iltimasçılığı en üst düzeye çıkarmak için genel içerik stratejinize stratejik bir video planı uygulamayı düşünün.

Ücretli arama ortamını yakından takip edin

Ücretli reklamcılık açısından üretken yapay zeka arama motorlarıyla iş yapmanın maliyetinin ne olacağından henüz kimse emin olamaz; bu nedenle, bu alana yoğun yatırım yapmadan önce dikkatli adım atmak en iyisidir. Google, PPC reklam harcamasının işletmeniz için buna değip değmeyeceğini ölçmeden önce, yeni Bing'in nasıl görünmesi beklendiğine benzer bir özellik sunduğunda, hedef anahtar kelimeleriniz ve AI istemleri için TBM'lerin ne olduğunu görün. Bu pazarlama tarzına alışkın olan bazı şirketlerin fiyatları yüksek olabilir ve çevrimiçi görünürlük kazanmanın yeni yollarını bulmak zorunda kalacaklar.

"Optimizasyon"un nasıl gelişeceğini düşünün

İçerik pazarlamacıları, konuşmaya dayalı anahtar kelimeler, uzun kuyruklu anahtar kelimeler ve semantik olarak ilgili anahtar ifadeler ekleyerek EEAT, multimedya ve NLP için içeriği optimize etmenin yanı sıra, üretken yapay zeka SEO'nun omurgası haline geldiğinde SEO iş akışının bir parçası olacak yeni faktörleri de dikkate almak zorunda kalacaklar. aramak.

Aramanın geleceğinde kişiselleştirmenin büyük bir rol oynaması muhtemeldir, bu nedenle hedef kitlenizi anlamak ve onlara özel içerik oluşturmak, sıralama söz konusu olduğunda her zamankinden daha hayati hale gelecektir. Seth Godin'in de söylediği gibi "bu kimin için?" gerçekten yankı uyandıran bir şey yaratmanın anahtarıdır ve bu tür içeriğin hem insanlarda hem de arama motorlarında her zamankinden daha fazla yankı uyandırması muhtemeldir.

Bir başka bilinçli tahmin ise, şirketler SERP'leri AI tarafından oluşturulan yanıtlarla ve yüksek düzeyde görüntülemeye yönelik yeni yöntemleri test ettikçe, hemen çıkma oranı, sayfada geçirilen süre ve tıklama oranı gibi kullanıcı etkileşimi ölçümlerinin, arama motoru algoritmalarında daha fazla ağırlık tutmaya başlayacağıdır. Daha çeşitli sonuçların öne çıkmasına yol açan kafa karışıklığı.

Üretken yapay zeka arama motorları: değişime hazırlanın

Üretken yapay zeka, daha doğru ve güvenilir sonuçlar sağlamak amacıyla şüphesiz arama motorlarının, SEO'ların ve SERP'lerin çalışma şekli üzerinde (hem organik hem de ücretli sonuçların etkilerini hissederek) derin bir etkiye sahip olacaktır.

Üretken AI arama motorları yeni normal haline geldikçe SEO'daki değişikliklerin ne olacağını kesin olarak söyleyemesek de, içerik pazarlamacıları içerik stratejilerini güncellemeye ve en iyi uzun kuyruklu anahtar kelimeleri bulmayı içerebilecek yeni araştırma yöntemlerini öğrenmeye hazır olmalıdır. , konuşma anahtar sözcükleri ve yapay zeka, Google, Bing ve ötesinde üst sıralarda yer alma umuduyla içeriklerini optimize etmelerini ister.

Pazarlamanın geleceği hakkında daha fazla içerik mi arıyorsunuz? Üretken yapay zeka hakkında devam eden serimizdeki makalelerin doğrudan gelen kutunuza gönderilmesi için bültenimize abone olmayı düşünün. Ayrıca üretken yapay zekanın, müşterilerimiz için kaliteden veya marka bütünlüğünden ödün vermeden verimliliği artırarak Skyword'de içerik oluşturmaya nasıl güç verdiğini görmek için ekibimizle bir toplantı rezervasyonu yaptırabilirsiniz.