С ростом функций, основанных на AI, поисковые системы не только направляют пользователей к информации, но и непосредственно предоставляют ответы.

Этот сдвиг переопределяет то, как люди взаимодействуют с Интернетом, поднимают вопросы о будущем SEO, обнаружения контента и цифрового маркетинга.

Вот что будет дальше.

От CHATGPT до GROK 3: проломать темп достижений ИИ

В мире наблюдался быстрые и значительные достижения в области технологий искусственного интеллекта и крупных языковых моделей (LLMS) в течение двух лет.

Оглядываясь назад всего три года назад, Google Gemini и Meta’s Llama не существовали, и Catgpt Openai был позже выпущен в конце ноября 2022 года.

• Перенесемся в январь 2025 года, публика была представлена ​​в DeepSeek R1. Эта модель большой языковой рассуждения с открытым исходным кодом поразила сообщество ИИ с его скоростью, эффективностью и доступностью, особенно по сравнению с моделью O1 GPT OpenAI.
• Несколько недель спустя компания Elon Musk Company Xai запустила Grok 3, которая впечатлила пользователей, возглавив ключевую таблицу лидеров искусственного интеллекта с его сложностью и меньшим количеством ограждений (см.: Unceded Mode).
• Совсем недавно Anpropic выпустил Claude 3.7 Sonnet и Claude Code, LLM, который превосходен в создании кода и отладки до такой степени, что сделало многих инженеров -программистов немного неловко.

Эти LLM являются лишь началом быстрого прогресса ИИ, с большим количеством прорывов на пути.

Режим ИИ Google: проблеск будущего

ИИ не просто приносит новые продукты — он также преобразует существующие.

5 марта Google объявила, что они расширяют обзоры ИИ с новой экспериментальной функцией под названием AI Mode.

Эта интерактивная функция позволяет пользователям:

• Взаимодействуйте с веб-поиском в чате посредством мультимодального понимания.
• Уточнить запросы длинного хвоста в обратном порядке.

Режим AI, работающий на Gemini 2.0, улучшает исследования с использованием метода «Запрос» для сбора данных в реальном времени из нескольких источников и генерирования подробных, углубленных резюме.

Это может сделать SEO некомфортно, поскольку он потенциально уменьшает клики для сайтов издателей и дополнительно способствует экосистеме с нулевым кликом.

Поскольку Google интегрирует Gemini 2.0 в свой набор продуктов и доминирование в 89% поисковой отрасли, его инновации ИИ требуют пристального внимания.

Эти технологии, скорее всего, будут добавлены в поиск, а режим AI предлагает предварительный просмотр того, что впереди.

Два термина для будущего поиска: агентские и глубокие исследования

Скорее всего, мы услышим два термина, используемые в пространстве ИИ и поиска:

Модели глубоких исследований могут просматривать Интернет и сосредоточиться на проведении интенсивных, углубленных исследований, чтобы предоставить пользователям информативные резюме по сложным темам.

В отличие от предыдущих LLMS, которые используют одноэтапную систему поиска информации через RAG (поколение поиска-аугментирования), глубокие исследования и агентские модели могут: могут:

• Проведите многоэтапные исследования с помощью ряда действий, получая информацию из нескольких источников, чтобы предоставить пользователю всеобъемлющие резюме.
• Примите проактивные действия, такие как выполнение задач и сложные инструкции.

Google Проект моряк и Openai’s Оператор Уже продемонстрируйте эти возможности, позволяя пользователям выполнять задачи в своих браузерах, понимая многомодальные элементы, такие как текст, изображения и формы.

Ты глубже: Как использовать глубокие исследования Openai для более умных стратегий SEO

Как эти модели могут изменить поиск

Предположим, вы хотите спланировать поездку в Токио и узнать лучший сезон, погоду и где остановиться.

Как правило, этот тип исследований занимает несколько дней или недель, и вы собираете информацию из различных источников, таких как туристические веб -сайты или видео на YouTube.

Глубокая модель исследований может сделать тяжелую работу, выполнив поиск в Интернете, собирая информацию и суммируя соответствующий контент, который экономит ваше время.

Это также может «читать, слушать и смотреть» различные источники, чтобы дать тщательный ответ.

Агентная модель также может забронировать ваши отели и рейсы, навигационные потоки оформления заказа, чтобы завершить покупку.

ИИ движется в этом направлении, так как такие компании, как Google, работают в направлении AGI (Искусственный общий интеллект) — Машины, которые могут рассуждать в разных задачах, таких как люди.

Глубокие исследования и агентские модели являются ключевыми вехами в создании практических решений для искусственного интеллекта для повседневного использования.

Обзоры ИИ уже повлияли на поведение клика и органический трафик.

Теперь мы должны рассмотреть эти долгосрочные последствия этих функций искусственного интеллекта на экосистему контента.

---

Как может выглядеть будущий поисковый ландшафт?

Обзоры ИИ Google и агентские достижения здесь, чтобы остаться.

Если режим ИИ преуспеет, это будет первая глубокая исследовательская функция в поиске Google.

Итак, что дальше для поискового ландшафта?

Вот некоторые возможности.

Постоянный рост поисков нулевого клика

С момента запуска в мае 2024 года обзоры искусственного интеллекта значительно уменьшили клики для информационных запросов.

По мере продвижения возможностей поиска искусственного интеллекта пользователи, вероятно, будут полагаться еще больше на инструменты искусственного интеллекта для быстрых ответов, а не нажимать на веб -сайты или статьи.

Режим ИИ и будущие поисковые инновации могут ускорить этот сдвиг путем приоритетов быстрого, сгенерированного ИИ резюме по поводу традиционного просмотра.

По мере того, как поиски с нулевым кликом становятся нормой, вы должны переосмыслить, как вы измеряете ценность и взаимодействие.

Традиционные KPI больше не могут точно отражать поведение пользователей, поэтому сосредоточение внимания на видимости бренда и осознании будет более важным, чем когда -либо.

Повышенная персонализация

Системы LLMS и ИИ революционизируют поиск, персонализируя ответы с непревзойденной скоростью и масштабом, превосходя традиционные алгоритмы.

Используя обширные пользовательские данные Google, ИИ может обучать существующую информацию и уточнить запросы в режиме реального времени для достижения более адаптированных результатов.

Поскольку эти системы постоянно учатся, они станут еще лучше в распознавании, запоминании и адаптации к отдельным пользовательским предпочтениям.

Поскольку поиск, управляемый ИИ, становится более персонализированным, стоит подумать, является ли гипер-нишевый контент ключом к достижению вашей аудитории.

Мультимодальный поиск

Мультимодальные возможности Google, способствующие AI, уже встроены во многие из его продуктов, включая Project Astra, помощник по искусственному интеллекту, обнародованный в Google I/O OC 2024.

Во время а Live DeMonstration, Astra использовала несколько инструментов, таких как Google Lens — для выявления объектов в режиме реального времени и отвечать на голосовые запросы.

В Мой собственный опыт В Google I/O, помощник искусственного интеллекта:

• Точно классифицированные фигурки животных.
• Различие между похожими именами («Боб» против «Роб»).
• Даже создал историю о фигурах.

Хотя некоторые из этих расширенных функций еще не были интегрированы в поиск в Google, мультимодальный поиск через Google Lens и Voice Search уже формирует то, как пользователи отправляют запросы.

По мере того, как Google разрабатывает эти возможности, вы должны предвидеть, что будет дальше, смотреть за пределы текстовых запросов и оптимизировать для поиска изображений, видео и аудио.

Ты глубже: От поиска до агентов искусственного интеллекта: будущее цифрового опыта

Коммерческие запросы все еще могут привлекать пользователей на сайты

Результаты, сгенерированные AI, имеют снижение кликов для информационных запросов, но коммерческие и транзакционные поиски по-прежнему предлагают возможности для трафика веб-сайта.

В процессе принятия решений потенциальные покупатели тщательно исследуют-сравнение продуктов, чтение обзоров и изучение нескольких каналов перед покупкой.

Несмотря на то, что неясно, как поиск, сгенерированный AI, повлияет на это путешествие, подумайте о том, как ИИ может оптимизировать принятие решений с несколькими точками, в то же время привлекло пользователей на ваш сайт.

Когда пользователи приближаются к совершению покупки, контент, созданный пользователем, как обзоры, все равно будет играть решающую роль в конверсии.

Качество контента по -прежнему правил

Несмотря на растущую роль ИИ в поиске, одна вещь остается постоянной: высококачественное содержание необходимо.

Будь то пользователи на традиционные поисковые системы или LLMS, видимость все равно будет зависеть от силы самого контента.

Поскольку как Google Search, так и LLM используют RAG для извлечения из обширных наборов данных, обеспечение того, чтобы эти системы имели доступ к точной, высококачественной информации имеют решающее значение.

Контент, демонстрирующий EAET (опыт, опыт, авторитетность и достоверность), будет продолжать ранжироваться в результате результатов поиска, управляемых искусственным интеллектом.

Ваш бренд также будет играть более важную роль в видимости поиска, что делает его необходимым для создания ценного, хорошо оптимизированного контента в нескольких форматах.

Dig Deefer: расшифровка EAET Google: комплексное руководство по сигналам оценки качества