Поиск больше не совсем сопоставление ключевых слов. Раньше речь шла о поиске страниц, которые содержали точные ключевые слова, которые вы ввели. Но сегодня поисковые системы сосредоточены на понимании намерения и контекста вашего запроса, а также предоставляют ответы, которые чувствуют себя почти людьми.
Благодаря генеративному ИИ в поиске, теперь мы можем получить прямые, богатые контекстом ответы, адаптированные к их намерениям, изменяя способ обнаружения, потребления и взаимодействия с информацией в Интернете. Это превратило опыт поиска в нечто более умное, быстрее и интуитивно понятно, чем когда -либо прежде.
Авторская записка:
Эта статья является четвертой частью моей текущей серии AI + SEO (AEO). Чтобы получить полную картину, я настоятельно рекомендую проверить первые две части, прежде чем погрузиться в:
Читая по порядку, вы не только поймете, что меняется в поиске, но и узнаете, как адаптировать ваши стратегии контента шаг за шагом.
Содержание
Что такое генеративный ИИ в поиске?
Генеративный ИИ в поиске — это тип искусственного интеллекта, предназначенный для создания нового контента, а не просто анализ или классификации существующих данных. А при применении к поисковым системам это означает создание оригинальных, синтезированных ответов вместо просто ранжирования и отображения списка ссылок.
В отличие от традиционного поиска, генеративный ИИ в поиске использует расширенные системы, такие как крупные языковые модели (LLMS). Эти модели обучаются массовым наборам данных и используют расширенные алгоритмы для понимания контекста, стиля и структуры. В результате они могут генерировать ответы, которые звучат естественным, разговорным и человеческим, а не роботизированным или общим.
Большая разница в том, что вместо того, чтобы просто «извлекать» или извлекать ответ на слово из слов из базы данных, ИИ может понять намерение вопроса, адаптировать его тон и предоставить понимание, которые чувствуют себя более полезными и интуитивными для людей.
Некоторые из наиболее заметных применений генеративного ИИ в поиске:
- Поиск Google Generative Experience (SGE): Генерирует «снимки» с AI с AI в верхней части страницы результатов. Этот снимок работает, собирая информацию ключевой информации из разных источников, а затем дает вам быстрый, богатый контекстом ответ, который заставляет вас быстрее понимать тему, не щелкнув несколько сайтов из списков поиска.
- Поиск CHATGPT (OpenAI): Это сочетает в себе поиск в реальном времени с разговорными способностями моделей GPT. Вместо того, чтобы полагаться только на предварительно обученные знания, это может получить актуальную информацию из Интернета, обобщить ее в естественном, разговорном стиле и даже предоставить цитаты источникам.
- Недоумение AI: Этот генеративный инструмент искусственного интеллекта использует более сфокусированный и простой подход по сравнению с другими. Вместо длинных резюме или разговорных глубоких погружений, недоумение дает краткие, прямые ответы.
- Близнецы (ранее известные как Бард): Генеративный AI Chatbot и поисковый ассистент Google, который предназначен для создания ответов, основанных на искусственном интеллекте, которые выходят за рамки простых фактов. Он предлагает творческий контент, резюме и ответы с учетом контекста.
- Microsoft Bing Copilot: Этот инструмент является версией Microsoft по сочетанию генеративного ИИ с традиционным поиском. Он встроен в Bing Search и Edge Browser, который позволяет пользователям задавать сложные, естественные вопросы и возвращаться к разговорным, сгенерированным AI-ответам вместо просто списка ссылок.
Эти платформы демонстрируют, как генеративный ИИ переходит за пределы теории в повседневные инструменты, переопределяя ожидания пользователей в отношении скорости, точности и удобства использования в поиске.
Наука, стоящая за генеративным поиском
Как мы заметили, традиционные поисковые системы часто борются с ограниченным контекстуальным пониманием, что затрудняет понимание истинного намерения, стоящего за запросом. Это может привести к даже неактуальным или разочаровывающим результатам для пользователей.
Но генеративный ИИ в поиске изменяет игру с помощью больших языковых моделей (LLMS), таких как CHATGPT и Gemini, которые обучаются на наборе данных для Интерпретировать запросы, понимать контекст и предоставлять ответы, которые кажутся естественными и похожими на человекаПолем Таким образом, от зависимости ключевых слов в алгоритмах поиска, генеративный опыт опирается на эти передовые модели, чтобы понять контекст и намерения, предоставляя более значимые ответы на запросы пользователей.
Чтобы лучше понять, как работает эта трансформация, это помогает разбить науку, стоящую за ней.
Поиск против синтеза
В генеративном ИИ в поиске, поиск и синтез работают вместе, чтобы преобразовать, как предоставляется информация.
Понимание относится к способности ИИ находить соответствующую информацию, вытаскивая соответствующие документы, данные или источники из огромной базы знаний, чтобы найти факты и точки данных, которые могут ответить на запрос. Думайте об этом как о этапе исследования ИИ: собрание всего, что ему может понадобиться.
Традиционные поисковые системы на самом деле полагаются на поиск, предоставляя пользователям списки ссылок и документов, которые соответствуют ключевым словам.
Синтез, с другой стороны, это то, что отделяет генеративное ИИ. Он включает в себя смешивание полученной информации в когерентные, богатые контекстом ответы, которые непосредственно отвечают на намерение пользователя. Таким образом, вместо того, чтобы просто перечислять факты или копировать текст, он организует информацию, объясняет ее на естественном языке и обеспечивает контекст. Это то, что делает ИИ отвечает на разговорные, читаемые и интуитивно понятные, а не просто беспорядок данных.
По сути, генеративные системы поиска плавно объединяют поиск и синтез: они сначала собирают самую релевантную информацию, затем обрабатывают и объединяют ее в значимую информацию. Это не только повышает точность и актуальность, но и повышает пользовательский опыт, предлагая ответы, которые являются краткими, действенными и адаптированными к запросу.
Понимание скрытых намерений
Генеративный ИИ не просто смотрит на точные слова в вашем поисковом запросе. Он пытается понять ваши скрытые намерения или основное значение или цель, стоящую за вашим запросом, который выходит за рамки ключевых слов, которые вы набрали.
Поэтому, когда вы вводите запрос, LLM может проанализировать формулировку и контекст, чтобы поднять тонкие подсказки и предсказать основную цель (или скрытое намерение). Затем он будет генерировать ответы, которые касаются скрытых намерений, а не просто буквальных ключевых слов.
Например, когда пользователь ищет »Лучшие инструменты SEO 2025Буквальное значение запроса-это просто список инструментов SEO. Однако скрытое намерение идет глубже: пользователь, вероятно, ищет инструменты, которые являются современными, надежными и простыми в использовании, в идеале с плюсами, минусами и рекомендациями.
По сути, генеративный поиск читает между строками пользовательских запросов, чтобы дать ответы, которые действительно полезны, а не просто соответствуют ключевым словам. Он дает ответы, которые являются контекстными, действенными и актуальными для пользователей, что облегчает понимание информации.
Механика заглушки запроса
Одним из ключевых методов, лежащих в основе Generative AI в поиске, является Fan-Out, который ссылается на процесс, который ИИ использует, чтобы разбить один пользовательский запрос на несколько связанных подразделений для изучения различных угла и источников информации-некоторые непосредственно полученные, другие выводятся из пользовательского контекста и намерения.
Таким образом, вместо того, чтобы полагаться на единый, простой поиск, генеративный AI «поклонники» издают запрос на несколько углов, интерпретации или связанных вопросов. ИИ собирает более богатый набор точек данных, раскрывая понимание, которые могут быть не сразу очевидны только из первоначального запроса.
Например, если запрос «Каковы лучшие стратегии для увеличения трафика сайта?”Генеративный ИИ может раздувать запрос на связанные подразделы, такие как:
- «Стратегии SEO для трафика веб -сайта»
- «Советы по контент -маркетингу»
- «Тактика социальных сетей для повышения трафика»
- «Стратегии маркетинга по электронной почте для вовлечения»
Каждый из этих подзадач собирает целенаправленную информацию, и ИИ организует результаты в всеобъемлющий контекстный ответ, который охватывает множество аспектов исходного вопроса. Эти ответы также более контекстуально релевантны, чем простой поиск на основе ключевых слов, предоставляя пользовательский опыт, который кажется тщательным, персонализированным и интеллектуальным куратором.
Преобразование планирования контента и аудита рабочих процессов
Рост генеративного ИИ в поиске также затрагивает подход в преобразовании планирования контента и аудита, используя его способность понимать контекст, скрытые намерения и потребности пользователей.
В планировании контента комбинация поиска и синтеза обеспечивает более эффективные идеи темы, позволяя командам планировать вопросы и кластеры намерений, а не фокусироваться исключительно на ключевых словах. Этот подход определяет, чего действительно хотят аудитория, направляя создание контента, который является актуальным, всеобъемлющим и стратегически согласованным с поведением поиска.
Затем, во время аудита контента, ИИ оптимирует процесс оценки, выявляя пробелы, избыточность и области, где существующий контент может не полностью удовлетворить скрытые намерения. Благодаря применению запроса и синтеза, он может выделить отсутствующие подтопики или перспективы, которые улучшат охват.
Ключевой вынос
Генеративный ИИ — это больше, чем просто следующий шаг в поиске. Это переопределяет то, как мы обнаруживаем информацию таким образом, которые чувствуют себя естественными, умными и глубоко персонализированными. Для маркетологов SEO сегодня это на самом деле инструментарий для процветания в эпоху, управляемой ИИ. Они могут выйти за рамки начинки ключевых слов и начать создавать контент, который действительно соответствует тому, что ищут пользователи.
Успех в этом новом ландшафте означает мышление как ИИ: предвидеть намерения, охватывание тем с разных сторон и постоянно совершенствование стратегий. Те, кто принимает эти сдвиги, не будут просто идти в ногу с переменами, скорее они устанут темп будущего поискового маркетинга.
