Phoenix: Магистратуры возрождают видение десятилетней давности для поиска

Получает представление о роли больших языковых моделей в персонализации поиска и улучшении возможностей голосовых помощников.

<изображение fetchpriority="высокий" src="https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2024/03/LLMs-Revive-Decade-Old-Visions-For-Search-1-760x400.jpeg" ширина="760" высота="400" alt="Феникс: магистратуры возрождают видение десятилетней давности для поиска" srcset="https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2024/03/LLMs-Revive-Decade-Old-Visions-For-Search-1-1520x800.jpeg 1,5x" />

Никто не может в совершенстве предсказать будущее, но оказалось, что некоторые умеют это лучше, чем другие.

Исследование более 1 миллиона суждений тысяч людей выявило “суперпрогнозистов”: людей, имеющих значительно более высокий уровень успешности прогнозов.1

Что отличает супер прогнозистов от паршивых прогнозистов? Они меняют свое мнение постепенно на основе новых доказательств.

“Люди, которые во многом правы, они часто слушают, а люди, во многом правы, часто меняют свое мнение” это цитата человека, владеющего крупнейшей экономикой электронной коммерции в мире, Washington Post, и наибольшим богатством на земле.2

Когда люди спрашивают меня, о чем я меняю свое мнение, я даю им два ответа: голос и персонализация.

<стр.>Самый крупный агент изменений нашего времени – гораздо больше, чем BlockchaIn – есть ИИ. Большие языковые модели (LLM) имеют возможность содержать голосовых помощников и персонализацию согласно обещаниям, которые они когда-то дали.

Развивайте свои навыки с помощью еженедельных экспертных выводов Growth Memo Подпишитесь бесплатно!

Не называйте это возвращением

Противоречивая “к 2020 году 50% поисковых запросов будет осуществляться голосом” предсказание было раздуто за эпические масштабы и повторялось слишком много раз, потому что оно создавало хорошую историю, внушавшую страх.

Реальность такова, что устройства голосового помощника не так уж популярны. Они больше ораторы, чем помощники.

Инвесторы испугались, когда Марк Цукерберг объявил о списании 10 миллиардов долларов в год на развитие мультивселенной, но никто и не замечал потому, что Amazon теряет столько же денег на устройствах Alexa, несмотря на продажу 500 миллионов из них.3 4< /p >

Apple и Alphabet находятся в схожих ситуациях, имея почти 100 миллионов пользователей Siri и Google Assistant, несмотря на то, что они предварительно установлены в их большой аппаратной экосистеме.5

В 2020 году 54% взрослых в США в возрасте от 18 лет использовали голосовые команды, 24% ежедневно.6 Но большинство случаев использования голоса – это воспроизведение музыки ” и “которая’которая сегодня погода?”

Мой основной голосовой помощник просит Siri продолжить подкаст, который я слушаю, когда я выхожу из душа. Команды и поиск — это две пары обуви.

И все же основания для оптимизма есть. Подобно тому, как LLM могут мгновенно улучшить качество окон поиска, они могут сделать голосовые помощники действительно полезными, лучше понимая намерения пользователя и предоставляя более естественные ответы.

Для таких гигантов рекламных платформ, как Alphabet, Amazon и Meta, любой момент, когда пользователи не могут видеть рекламу, является рыночной возможностью.

Мысли и просьбы о душе – это лишь один маленький пример. Американцы тратят час в день в своих автомобилях, час на приготовление пищи и полчаса на уборку. Лишь доля этого времени, потраченного на разговоры с ИИ, может получить значительный доход от рекламы или подписки.7 8 9

Эффективно работающий голосовой помощник станет возможностью не только получить больше дохода напрямую, но и способствовать созданию новой экосистемы приложений и продавать большее аппаратное обеспечение, что Amazon имеет наилучшие возможности для этого с их домашней безопасностью и другими интеллектуальными средствами. продукты для дома.

Совсем недавно Amazon была вынуждена отказаться от соглашения о приобретении iRobot на 1,7 миллиарда долларов из-за регуляторного давления.

Amazon уже в поезде и работает над улучшением уровня Alexa, чтобы лучше общаться.10

Голосовым помощникам нужно преодолеть проблемы скорости и доступа. Даже если генерация ответа занимает всего несколько секунд, опыт не выглядит разговорным.

Самое главное, чем более широкий доступ к информации имеет голосовой помощник, тем больше он может персонализировать ответы.

Мультимодальный характер LLM может позволить голосовым помощникам видеть и слышать. Умножая на ваш телефон, компьютер, дверной звонок, камеры безопасности, бытовую технику и роботов-уборщиков, видение Google относительно вычислений окружающей среды может воплотиться в жизнь:

<цитата>

В эпоху мобильных устройств смартфоны изменили мир. Очень полезно иметь мощный компьютер, где бы вы ни были. Но это еще полезнее, когда компьютер где угодно, и всегда готов помочь. Теперь вы слышали, как я говорил об этой идее из Баратунде, что полезные вычисления могут быть повсюду вокруг вас — окружающее вычисление. Ваши устройства работают вместе со службами и искусственным интеллектом, поэтому помощь доступна в любом месте, и она плавная. Технология просто уходит на задний план, когда она вам не нужна. Итак, центром системы есть не устройства, а вы. Это наше видение окружающих вычислений.

Мой Интернет или Ваш Интернет?

Веб-персонализация — это блокчейн начала 2010-х: разочарование.

Десять лет назад мы считали, что будущее Интернета – это гиперспециализированные веб-сайты и результаты поиска. Но у нас есть пузырьки фильтров и Cambridge Analytica. Патронированные данные сложно собирать и масштабировать. Пользователям нравятся бесплатные продукты, но им не нравится чувство отслеживания.

Google начал персонализировать поиск сначала в бета-версии в 2004 году, а затем во всем мире в 2009 году. Сегодня Google персонализирует результаты для ограниченного количества запросов, таких как “что посмотреть,” события, предварительные поиски и Discover.

Общая степень незначительна.

В 2013 году исследователи обнаружили, что средняя степень персонализации в Поиске Google составила 11,7% – обычно широко варьируются в зависимости от запроса и ранга. Высшие должности, например, имеют больше шансов быть персонализированными, чем низшие должности.11

Исследование 2019 года показало, что Google персонализирует 2/10 результатов при поиске людей и 4/10 для политических партий. Другими словами, немного.12

Наивысшая степень персонализации поиска обеспечивает Google Suggest: на основе миллионов других поисковых запросов таких же людей, как я, Google предлагает завершенные запросы, которые иногда просто пугают.

Однако Google начал предлагать больше персонализации для своей поисковой канарейки: fashion.

Пользователи получают специальные рекомендации по стилю на основе своего выбора и могут добавлять бренды к избранному, чтобы настроить свой поиск.

В 2022 году Google начал настраивать поиск покупок на основе предыдущих покупок.13

Когда вы делаете покупки в Google, просто сделайте свой выбор один раз — желаемый отдел и бренды — чтобы увидеть больше каждого в будущем. Итак, если вы выберете “женщины” отдела и бренда Cuyana, в следующий раз, когда вы будете покупать что-то вроде сумок-мессенджеров, мы покажем вам женские сумки-мессенджеры от Cuyana и подобных брендов.

Персонализованные рекомендации по покупкам гораздо менее страшны, чем политические новости, и их легче монетизировать, поскольку Google может сократить путь к конверсии, удерживая пользователей в поиске.

Автор изображения: Кевин Индиг

Авторство изображения: Кевин Индиг

Персонализация наиболее полезна для покупок, новостей и местных новостей, но меньше для информационного поиска с целью обучения. позволяют Google настраивать поиск покупок как никогда раньше – ndash; именно то, что Google делал в течение последних месяцев:

<цитата>

При поиске продукта вы получите краткий снимок важных факторов, которые следует учитывать, и продуктов, отвечающих требованиям. Вы также получите описание продуктов, включающих соответствующие, актуальные отзывы, рейтинги, цены и изображения продуктов. Это потому, что этот новый генеративный опыт покупок с искусственным интеллектом построен на графике покупок Google, который содержит более 35 миллиардов списков продуктов — что делает его самым полным в мире набором данных о постоянно меняющихся продуктах, продавцах, брендах, отзывах и ассортименте. На самом деле каждый час более 1,8 миллиарда списков обновляются в нашем графике покупок, чтобы предоставить людям свежие надежные результаты.

“Hey Google, где мои данные?”

Если голос и персонализация когда-либо имеют шанс добиться успеха, то это теперь’. Вещи редко происходят так, как вы думаете, что идеально подходит для голоса и персонализации.

Если я’правый – и персонализация и голосовой поиск действительно становятся больше – важность быть главным осознанием до того, как появится намерение, растет еще больше, чем сегодня.

На серверной части бренды должны убеждать лучшим обслуживанием, доставкой и возвратом, чтобы удержать клиентов. Прелесть персонализированного поиска покупок состоит в том, что когда клиенты утверждают свое мнение, их трудно отбросить.

Как Google персонализирует результаты? Сочетание собственных данных с таких служб Google, как Gmail, YouTube, Android & Co., and Topics.

Один из факторов, по которым я не настроен, — это данные.

С тех пор как наполнили поисковую систему такими функциями, как пакеты карт, карусели изображений, шопинговые и другие карусели, Google не предоставил маркетологам много данных, чтобы понять их влияние. Я также боюсь, что Google не предоставит нам данные о SGE, если бы он когда-то был развернут, но это уже другая история.

Я изменил бы свое мнение, если бы я увидел, как мы получаем запросы и количество поисков с текущих голосовых устройств, но ни Alphabet, ни Apple, ни Amazon не предоставляют эти данные.

2 Джефф Безос

3 Amazon продала более 500 миллионов устройств с поддержкой Alexa, выпускает 4 новых продукта Echo

4 Алекса, почему ты теряешь столько денег?

5 Почему оригинальный HomePod Apple стал неисправным? Давайте посчитаем причины

6 Согласно новому отчету

, примерно 1 из 4 взрослых американцев сейчас владеет умной колонкой

7 Американский опрос водителей: 2022

8 Исследование времени, затраченного на приготовление пищи, чтение и другую деятельность во время Национального месяца хобби

9 Среднее количество часов в день, затраченных на выбранную домашнюю деятельность

10 Amazon собирается усилить Alexa генеративным ИИ

11 Измерение персонализации веб-поиска

12 Что вы видели? Исследование для измерения персонализации в поисковой системе Google’60~/em>