谷歌SEO:什么是Google AIO 24?

來源:數(shù)聚梨海外營銷獨立站跨境電商
作者:數(shù)聚梨海外營銷獨立站跨境電商
時間:2024-09-23
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雖然人工智能概述承諾提供更加用戶友好的體驗,但人們?nèi)匀粨腻e誤信息和流量損失。

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雖然人工智能概述承諾提供更加用戶友好的體驗,但人們?nèi)匀粨腻e誤信息和流量損失。Google I/O 2024的主題是一件事:推出AI Overviews(簡稱:AIO)。您可能知道由Gemini支持的直接答案,即來自Google公共測試環(huán)境搜索生成體驗的AI快照?,F(xiàn)在,他們來了,開創(chuàng)了搜索的新時代。那么,它為什么要推出AIO呢?幾個可能的原因:

-谷歌希望搶在別人之前顛覆自己。

-AIO極大地改善了長尾查詢的體驗。

-來自Perplexity、ChatGPT&Co.的壓力比我們想象的要大。

-鑒于開放網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的質(zhì)量低下,谷歌不妨自己給出答案。

-人工智能結(jié)果允許搜索者做實際的事情,而不是閱讀如何做。

正如我們所知,AIO是Google搜索的終結(jié)。是的,每一項技術(shù)進步都帶來威脅,但也帶來機遇。

從查詢到提示

我們正在進入搜索的新時代,因為AIO是一個具有新規(guī)則的新競爭環(huán)境。它們看起來像是roids上18歲的精選片段,但事實并非如此。經(jīng)典排名因素不適用。相反,谷歌模糊了搜索和行動之間的界限。

Google搜索主管Liz Reid將AIO的功能稱為“代理”,指的是它們作為可以為您做事的代理的角色?;卮饐栴}只是眾多任務(wù)中的一項。代理AIO在其鼎盛時期擴展到了谷歌所說的“人工智能組織的搜索結(jié)果”。Gemini根據(jù)您的提示編寫本地結(jié)果、短視頻和論壇的個性化提要,而不是藍色鏈接。

谷歌利用其擁有地圖、Gmail、YouTube、Chrome和Android的競爭優(yōu)勢。人工智能組織的SERP正在推出用于鼓舞人心的查詢,但我不明白為什么它們不會出現(xiàn)在商業(yè)查詢中。AIO不是為您提供答案,而是Google搜索中人工智能的門戶,可以為您做事。搜索的未來不是關(guān)鍵字,而是提示。AIO出現(xiàn)在復雜的查詢中,谷歌試圖在幕后進行算法價值判斷,以確定是否應該提供人工智能生成的答案或傳統(tǒng)的藍色鏈接來點擊。

“復雜查詢”聽起來很像長尾查詢,盡管“使用人工智能多年”,但谷歌的搜索體驗傳統(tǒng)上一直很糟糕。AIO和經(jīng)典搜索結(jié)果由不同的系統(tǒng)提供支持。受到Google處罰的網(wǎng)站仍然可以在AIO中顯示其內(nèi)容和來源。AIO使用多步驟推理,將搜索(提示)分解為多個部分,回答每個部分,然后將答案重新組合在一起。這種方法聽起來很像思維鏈提示,其中大型語言模型(LLM)在給出答案時解釋每個步驟。

在搜索中,用戶可能能夠?qū)Υ鸢傅膯蝹€部分提供反饋,并微調(diào)Gemini對用戶意圖和個性化功能的理解。新技術(shù)帶來了成本和收益。AIO在SGE推出之前就已經(jīng)改進了很多。AIO為用戶帶來了更好的體驗,也是谷歌工作方式的長期渴望的更新。我們的工作就是弄清楚它們是如何工作的以及如何獲得可見性。以下是AIO的好處、壞處和不足之處。

好處:

1.早期數(shù)據(jù)顯示,AIO僅出現(xiàn)在桌面搜索結(jié)果的0.48%和移動搜索結(jié)果的0.57%中。

排名跟蹤器根據(jù)注銷體驗來衡量SERP功能,這可能與個性化用戶結(jié)果不同。目前看來,您接受IRS審計的機會似乎比看到AIO的機會更高。早期數(shù)據(jù)顯示,谷歌并不回避在健康、科學、寵物和法律等敏感領(lǐng)域提供人工智能答案。這是否是一個好的開始方式值得懷疑。像人物、美容和體育這樣的垂直領(lǐng)域更能原諒錯誤。

2.最令我興奮的是:AIO可能是一個巨大的機會,可以將搜索者與正確的網(wǎng)站相匹配-更好、更快。

Sundar Pichai表示,SGE導致查詢時間更長。假設(shè)與AIO的互動也隨之而來,較長的查詢會更多地揭示用戶真正想要什么(意圖),類似于社交網(wǎng)絡(luò)衡量行為的方式。因此,AIO可能會減少自然流量,但會帶來更多的自然轉(zhuǎn)化——更多的果汁,更少的擠壓。

3.降低每次點擊費用(CPC)。

每次點擊費用很高,而且越來越貴。但如果AIO和AI結(jié)合的SERP能夠更快地將用戶與合適的公司聯(lián)系起來,每次點擊費用就會下降,因為為同一搜索者相互競爭的廣告商會減少。谷歌可以在長尾查詢中顯著增加可盈利的查詢,這是雙贏。

壞處:

1.錯誤信息。

被錯誤信息或有問題答案污染的AIO的例子很容易找到。很明顯,谷歌容忍一定程度的錯誤信息或糟糕的結(jié)果。當然,谷歌需要盡快糾正錯誤信息,尤其是在健康或法律等敏感領(lǐng)域。但AIO也放大了一個令人不安的事實:一段時間以來,網(wǎng)絡(luò)上充斥著錯誤信息。

某些主題比其他主題更容易達成共識。我確實希望人工智能總體上能夠更容易地識別錯誤信息。在關(guān)于多少錯誤信息是可以接受的爭論中,我們還面臨著一個分母陷阱:我們不知道有多少AIO提供了正確的結(jié)果,而有多少實際上是錯誤的結(jié)果。這可能只是一小部分,但錯誤信息卻像大拇指酸痛一樣突出。對于AIO的好與壞體驗也是如此。有可能絕對大多數(shù)的體驗都是好的。

2.流量損失。

旅游網(wǎng)站、出版商和附屬機構(gòu)將因AIO的推出而受到影響,尤其是深入切入的人工智能組織的SERP或幫助完成創(chuàng)意任務(wù)、信息收集和產(chǎn)品評論的網(wǎng)站。贏家是品牌、供應商和創(chuàng)作者,他們不靠廣告賺錢,而是銷售“產(chǎn)品”。

3.AIO打破了Google、搜索者和內(nèi)容創(chuàng)建者之間的舊契約。

人們和公司創(chuàng)建了谷歌可以投放廣告的內(nèi)容并獲得流量作為回報。既然任何人都可以用基本的法學碩士重新創(chuàng)建維基百科的內(nèi)容,谷歌可能會自己給出答案,并僅在用戶想要探索更多內(nèi)容時才發(fā)送流量。AIO仍然有鏈接,我們很快就會弄清楚它們實際發(fā)送了多少流量。但AIO中的鏈接還有另一個重要使命:通過顯示信息的來源來建立用戶信任。

不足:

通過我們在搜索實驗室的實驗,人們已經(jīng)使用了人工智能概述數(shù)十億次。他們喜歡既可以快速了解某個主題又可以獲取了解更多信息的鏈接。我們發(fā)現(xiàn),通過人工智能概述,人們更多地使用搜索,并且對搜索結(jié)果更加滿意。

1.毫無根據(jù)的說法。

谷歌聲稱人工智能概述可以帶來更多搜索和更高的滿意度。這不是一個悖論嗎?更好的體驗不應該導致更少的搜索嗎?通過人工智能概述,人們可以訪問更加多樣化的網(wǎng)站來尋求解決更復雜問題的幫助。我們發(fā)現(xiàn),與該查詢的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)列表相比,AI概述中包含的鏈接獲得的點擊次數(shù)更多。

該公告聽起來像是“頂級結(jié)果獲得更多流量”,但實際上意味著Google在AIO中顯示的網(wǎng)站與經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)搜索中的網(wǎng)站不同,后者獲得了更多流量,因為它們在經(jīng)典搜索中排名不佳。

2.數(shù)據(jù)丟失。

關(guān)于人工智能概述的最糟糕的部分是谷歌不提供遙測來了解其影響。AIO的點擊次數(shù)和展示次數(shù)將與經(jīng)典結(jié)果密不可分。對于Pichai&Co.來說,我無法想象還有比讓網(wǎng)站衡量推薦流量更簡單的方法來證明AIO對網(wǎng)絡(luò)更有利。

谷歌首席執(zhí)行官桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)表示,提供精細的人工智能預覽流量數(shù)據(jù)可能會鼓勵網(wǎng)站所有者操縱系統(tǒng)。他認為,提供詳細的指標可能會導致出版商專門為谷歌的搜索引擎設(shè)計內(nèi)容,這可能會導致更糟糕的用戶體驗。自然可見度跟蹤的未來是第一方數(shù)據(jù)(Google Search Console)與填補空白的第三方工具的結(jié)合。

一體機可能會帶來更加個性化的結(jié)果,但我們可以利用技術(shù)來解決這個問題。人工智能機器人可以接受人類搜索行為的訓練,并模擬人物角色來搜索和抓取谷歌的登錄體驗,為我們提供近似的個性化人類搜索結(jié)果。谷歌并不是唯一一家受益于人工智能進步的公司。

3.不得選擇退出。

按照谷歌的經(jīng)典風格,你無法真正選擇退出AIO??紤]到人工智能答案已經(jīng)存在的糟糕圖像,這看起來不太好。您可以使用nosnippet元標記,但會在此過程中削弱自己,因為您還會丟失描述和豐富的摘要。搜索者也無法選擇退出AIO,并且必須安裝Chrome擴展程序才能擺脫它們。

寫在最后

我們將像以前的任何其他更改一樣處理此更改:SSL加密、移動、SERP功能、有用內(nèi)容更新(HCU)等。像其他任何時候一樣,我們將測量、測試、學習和適應。除了排名算法之外,我們現(xiàn)在還需要掌握Google的人工智能模型,因為它們定義了AIO和人工智能組織的SERP的可能性。我們需要開始關(guān)注訓練令牌、多模態(tài)能力、零樣本任務(wù)、速度等,并討論新的模型,例如新的排名算法。

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