Никто не может идеально предсказать будущее, но оказывается, что у некоторых это получается лучше, чем у других.
Исследование более миллиона суждений тысяч людей выявило «суперпрогнозистов»: людей, которые имеют значительно более высокие показатели успеха в предсказаниях.
Что отличает суперсиноптиков от плохих прогнозистов? Они постепенно меняют свое мнение на основе новых знаний.
«Люди, которые часто правы, много слушают, а люди, которые часто правы, часто меняют свое мнение» — это цитата человека, который владеет крупнейшей в мире экономикой электронной коммерции, газетой «Вашингтон Пост», и величайшим богатством, принадлежащим миру.
Когда люди спрашивают меня, о чем я передумал, я даю им два ответа: голос и персонализация.
Самый большой агент перемен нашего времени – гораздо больший, чем блокчейн – это ИИ. Большие языковые модели (LLM) могут предоставить то, что когда-то обещали, голосовые помощники и персонализация.
Повышайте свои навыки с помощью еженедельной экспертной информации Growth Memo. Подпишитесь бесплатно!
Не называй это возвращением
Спорное предсказание о том, что «к 2020 году 50% поисковых запросов будет осуществляться посредством голоса», было раздуто до эпических масштабов и повторялось слишком часто, потому что из него получилась хорошая и пугающая история.
Реальность такова, что голосовые помощники не так популярны. Они больше ораторы, чем помощники.
Инвесторы были напуганы, когда Марк Цукерберг объявил, что будет списывать 10 миллиардов долларов в год на развитие мультивселенной, но никто и глазом не моргнул, что Amazon теряет такую же сумму денег на устройствах Alexa, несмотря на продажу 500 миллионов из них.
Apple и Alphabet находятся в одинаковых ситуациях: у них почти 100 миллионов пользователей Siri и Google Assistant, несмотря на то, что они предварительно установлены в их обширной аппаратной экосистеме.
В 2020 году 54% взрослых американцев в возрасте от 18 лет и старше использовали голосовые команды, причем 24% из них — ежедневно. Но большинство случаев использования голоса — это «включить музыку» и «какая сегодня погода?»
Мое основное использование в качестве голосового помощника — попросить Siri возобновить подкаст, который я слушаю, когда выхожу из душа. Команды и поиск — это две разные вещи.
И все же есть повод для оптимизма. Так же, как LLM могут немедленно улучшить качество полей поиска, они могут сделать голосовых помощников полезными, лучше понимая намерения пользователей и предоставляя более естественные ответы.
Для гигантов рекламных платформ, таких как Alphabet, Amazon и Meta, каждый момент, когда пользователи не видят рекламу, — это рыночная возможность.
Душевые мысли и пожелания – это лишь небольшой пример. Каждый день американцы проводят час в своих машинах, час на приготовлении еды и полчаса на уборке. Всего лишь часть времени, потраченного на общение с ИИ, может принести значительный доход от рекламы или подписки.
Хорошо функционирующий голосовой помощник предоставит возможность не только напрямую получать больший доход, но и способствовать развитию новой экосистемы приложений и продавать больше оборудования, и именно это Amazon лучше всего может делать со своей домашней безопасностью и другими продуктами для умного дома.
Недавно Amazon была вынуждена отказаться от сделки по приобретению iRobot стоимостью 1,7 миллиарда долларов из-за давления со стороны регулирующих органов.
Amazon уже в движении и работает над улучшением Alexa, чтобы общение было удобнее.
Голосовые помощники должны решать проблемы скорости и доступа. Даже если для получения ответа требуется всего несколько секунд, этот опыт не похож на разговор.
Самое главное: чем больше доступа голосового помощника к информации, тем более персонализированными он может адаптировать ответы.
Мультимодальный характер LLM может позволить голосовым помощникам видеть и слышать. Умноженное на ваш телефон, компьютер, дверной звонок, камеры видеонаблюдения, бытовую технику и роботов-уборщиков: видение Google Окружающие вычисления может ожить:
В эпоху мобильных технологий смартфоны изменили мир. Крайне полезно иметь где угодно мощный компьютер. Но еще полезнее, когда компьютер находится там, где он вам нужен, и всегда доступен. Теперь вы слышали, как я говорил с Баратунде об идее, что полезные вычисления могут быть повсюду вокруг вас — окружающие вычисления. Ваши устройства работают вместе со службами и искусственным интеллектом, поэтому помощь доступна везде и без проблем. Технологии просто отходят на второй план, когда они вам не нужны. Таким образом, центр системы — не устройства, а вы. Это наше видение окружающих вычислений.
Моя сеть или твоя сеть?
Веб-персонализация — это блокчейн начала 2010-х годов: разочарование.
Десять лет назад мы верили, что будущее Интернета – за персонализированными сайтами и результатами поиска. Но у нас есть пузыри фильтров и Cambridge Analytica. Покровенные данные сложно собирать и масштабировать. Пользователям нравятся бесплатные продукты, но им не нравится ощущение, что за ними следят.
Google начал персонализировать поиск в 2004 году, сначала в бета-версии, а затем в 2009 году по всему миру. Сегодня Google персонализирует результаты для ограниченного числа поисковых запросов, таких как «Что посмотреть», «События», «Предыдущие поисковые запросы» и «Обнаружение».
Общая степень незначительна.
В 2013 году исследователи обнаружили, что средний уровень персонализации в поиске Google составил 11,7% — конечно, с большими колебаниями в зависимости от поискового запроса и рейтинга. Например, более высокие должности имеют более высокий шанс персонализации, чем более низкие позиции.
Исследование 2019 года показало, что Google персонализирует 2 из 10 результатов при поиске людей и 4 из 10 при поиске политических партий. Другими словами: не так много.
Самый высокий уровень персонализации поиска достигается в Google Offer: на основе миллионов других поисковых запросов от таких людей, как я, Google предлагает варианты завершения поисковых запросов, которые иногда просто пугают.
Однако Google начал предлагать больше персонализации для поиска Canary: Fashion.
Пользователи получают рекомендации по индивидуальному стилю на основе своего выбора и могут добавлять бренды в избранное, чтобы настроить поиск.
В 2022 году Google начал больше настраивать поиск покупок на основе предыдущих покупок.
Совершая покупки в Google, просто выберите один раз — любимые отделы и бренды, — чтобы увидеть больше в будущем. Поэтому, если вы выберете отдел «Женщины» и бренд Cuyana, в следующий раз, когда вы пойдете за покупкой, например, сумки через плечо, мы покажем вам женские сумки через плечо от Cuyana и аналогичных брендов.
Персонализированные рекомендации по покупкам гораздо менее страшны, чем политические новости, и их легче монетизировать, поскольку Google может сократить путь к конверсии, удерживая пользователей в поиске.
Фото предоставлено: Кевин ИндигПерсонализация наиболее полезна при покупках, новостях и местном поиске, но менее полезна при поиске обучающей информации.
LLM и машинное обучение в сочетании с графиком покупок, содержащим более 35 миллиардов точек данных, позволяют Google настраивать поиск покупок лучше, чем когда-либо прежде — именно то, что Google делал в последние месяцы:
Когда вы ищете продукт, вы получите обзор важных факторов, которые следует учитывать, и продуктов, которые будут соответствовать вашим потребностям. Вы также получите описания продуктов с актуальными текущими обзорами, рейтингами, ценами и изображениями продуктов. Потому что этот новый опыт покупок с генеративным искусственным интеллектом основан на графике покупок Google, который содержит более 35 миллиардов записей о продуктах, что делает его самым полным в мире набором данных о постоянно меняющихся продуктах, продавцах, брендах, отзывах и уровнях запасов. Фактически, более 1,8 миллиарда записей в нашем графике покупок обновляются каждый час, чтобы предоставить людям актуальные и надежные результаты.
«Эй, Google, где мои данные?»
Если у языка и персонализации когда-либо есть шанс добиться успеха, то это сейчас. Вещи редко оказываются так, как вы себе представляете, и это было бы совершенно правильно, когда дело касается голоса и персонализации.
Если я прав – а персонализация и голосовой поиск становятся все более популярными – оставаться в центре внимания до того, как появится намерение, даже важнее, чем сегодня.
С другой стороны, бренды должны впечатлять первоклассным обслуживанием, доставкой и возвратами, чтобы удерживать клиентов. Прелесть персонализированного поиска покупок в том, что, как только клиенты определились с мнением, от него сложно избавиться.
Как Google будет персонализировать результаты? Сочетание собственных данных из сервисов Google, таких как Gmail, YouTube, Android & Co. и Topics.
Один фактор, по поводу которого я не испытываю оптимизма, — это данные.
Поскольку Google наводнил поисковую выдачу такими функциями, как наборы карточек, карусели изображений, карусели покупок и другие карусели, он не предоставил маркетологам много данных, чтобы понять их влияние. Я также боюсь, что Google не предоставил бы нам данные о SGE, если бы он когда-либо был представлен, но это так. другая история.
Что изменило бы мое мнение, так это если бы я увидел, как мы получаем запросы и количество поисковых запросов с текущих голосовых устройств, но ни Alphabet, ни Apple, ни Amazon не делятся этими данными.
Как лучшие прогнозисты предсказывают такие события, как результаты выборов
Amazon продала более 500 миллионов устройств с поддержкой Alexa и запускает 4 новых продукта Echo
Алекса, почему ты теряешь так много денег?
Почему оригинальный HomePod от Apple потерпел неудачу? Давайте посчитаем причины
Согласно новому отчету, примерно каждый четвертый взрослый в США теперь владеет умной колонкой.
Американский опрос по вождению: 2022 г.
Найдите время, чтобы потратить время на приготовление пищи, чтение и другие занятия в рамках Национального месяца хобби.
Среднее количество часов в день, затрачиваемых на отдельные домашние дела
Amazon хочет обновить Alexa с помощью генеративного искусственного интеллекта
Измерение персонализации веб-поиска
Что ты видел? Исследование по измерению персонализации в поисковой системе Google
9 новых функций и инструментов, упрощающих покупки в Google
Ускоренный поиск с помощью генеративного ИИ
Рекомендованное изображение: Лина™
