انتشرت مؤخرًا العديد من الأخبار حول تأثير الذكاء الاصطناعي على البحث وتأثيره المحتمل على مستقبل Google. وقد أتاح ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي في العامين الماضيين إجراء العديد من عمليات البحث مباشرةً ضمن نماذج الذكاء الاصطناعي. وقد كان نموذج Perplexity الهجين متاحاً لبعض الوقت الآن، ويمكن أن يشكل بحث ChatGPT الذي تم إصداره الأسبوع الماضي تهديداً كبيراً ضد جوجل.
يقدّر الناس المصادر الجديرة بالثقة. العلامات التجارية والشخصيات المؤثرة تمنحنا المزيد من المصداقية. إن النتائج المدعومة من أفضل مصدر للمعرفة في التاريخ - ولكن مدعومة بمصادر موثوقة نرتاح إليها بالفعل - لديها القدرة على إحداث مزيد من التغيير.
ما هي الخطوات التالية لشركات السفر؟ يجب أن تكون على دراية بديناميكيات البحث المتغيرة وكيفية الحفاظ على حركة المرور عبر الإنترنت من مصادر جديدة.
النماذج اللغوية الكبيرة [LLMs] تتفوق في تقديم معلومات تجارية عامة، ولكنها تعاني في تقديم معلومات تجارية محددة وحديثة. وقد تم تدريب هذه النماذج مسبقًا على مجموعات بيانات ضخمة مثل الإنترنت ولكنها لا تتعلم أو تُحدّث الحقائق باستمرار. على عكس نماذج LLMs، فإن أدوات مثل ChatGPT Search و Perplexity و نتائج البحث التوليدية من Google تجلب بيانات الموقع الإلكتروني المباشرة وتلخصها في الوقت الفعلي، وتربطها بالمصادر - وهو أمر لا تستطيع نماذج LLMs القيام به مباشرةً.
إذا افترضنا أن هذه المرحلة الجديدة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لن تتباطأ، فسيكون لديك هدفان جديدان:
- تدريب ما قبل الماجستير في القانون: ليتم اكتشافها من قِبل LLMs أنفسهم، حتى يتمكنوا من التدريب على المحتوى الخاص بك وتقديمه استجابةً للمطالبات. هذا لغز. يتم تدريب برامج LLM الأكثر شعبية على أكثر من 12 تريليون كلمة. حتى لو كتبتَ 200 تدوينة تحتوي كل منها على 1000 كلمة، فهذا لا يكفي للتأثير على تدريب الآلة.
- بحث الذكاء الاصطناعي التوليدي: أن يكون قابلاً للاكتشاف من قِبل LLM البحث عن البيانات لتحسين النتائج. هذا هو المكان الذي يمكنك فيه إحداث تأثير كبير. من الجيد أن تعرف أنه إذا تم التدريب المسبق بشكل صحيح، يمكنك أيضًا أن يكون لك تأثير إيجابي. إنه يشبه إلى حد كبير تحسين محرك البحث القياسي.
جوجل للسفر
يُعدّ Google Travel منتجًا رائعًا في عصر الذكاء الاصطناعي الجيل الجديد. يتعلق الأمر بإظهار المنتجات الفعلية (الرحلات الجوية أو الفنادق) أكثر من الشركة التي تعرضها. يظهر المزيد والمزيد من المنتجات في نتائج البحث القياسية. قد تظهر مباشرةً في نتيجة بحث Google Travel أو في صفحة نتائج البحث القياسية. كما أنها تظهر لعدد متزايد من مصطلحات البحث.
تكافح عمليات البحث المُنظّمة المباشرة عن المنتجات. هذا ما تعتمد عليه عمليات البحث بالذكاء الاصطناعي التوليدي. وقد تم بالفعل استخدام نتائج Google Travel لتوليد الاستجابات في Gemini، وهو جهاز Google LLM. ويشمل ذلك الفنادق ورحلات الطيران. على سبيل المثال، يمكن ل Gemini تقديم اقتراحات بشأن الفنادق استنادًا مباشرةً إلى موجز فنادق Google Travel إذا كان الباحث يبحث عن معلومات تتعلق برحلة إلى باريس. ويتم عرضها مع روابط إلى الموقع الإلكتروني للفندق أو إلى أحد وكالات السفر عبر الإنترنت. لا تُجري Google أبدًا أي معاملات.
مصدر واحد للحقيقة
لا يوجد حاليًا أي مصدر "يمكن اللجوء إليه" لأي من برامج LLM الأخرى. وهذا يشمل ChatGPT. ستعمل بعض الشركات مع Google لتوفير هذا المحتوى. معظمها لن تفعل ذلك - بسبب التكاليف، والتعارضات، ولوائح الاحتكار، وما إلى ذلك.
من الصعب علينا تحديد المصدر الدقيق لكل هذه الزيارات. تُعد ChatGPT أحد أكثر المصادر وضوحاً. ولكن شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي في قطاع السفر تبحث أيضاً عن هذه المعلومات. ستسعد وكالات السفر عبر الإنترنت بمشاركة هذه المعلومات معك، لأنها موجودة بالفعل في قاعدة بياناتها. يجب أن تكون استباقياً إذا كنت تأمل في الحصول على أعمال مباشرة.
يمكنك أن تفترض أن المعلومات التي تطلبها Google Travel وشركات السفر عبر الإنترنت الرئيسية لقوائمها هي نفس المعلومات التي يجب أن تعطيها الأولوية على موقعك الإلكتروني. هذه المعلمات والمرشحات موجودة لسبب ما - لأن العملاء يبحثون عنها.
لذا إذا كنت في فندق، فإن وجود زخرفة مثل "اكتشف جاذبية فندق [المدينة] [الاسم] ملاذك. يمزج فندقنا البوتيك بين الأناقة والملاءمة بسلاسة ليقدم لك الراحة العصرية والخدمات الشخصية في قلب المدينة. انغمس في عالمنا سواء كنت مسافراً بغرض العمل أو الترفيه. ثقافة [المدينة] النابضة بالحياة من واحتنا الحضرية" لطيف، ولكن إذا لم تدرج المزيد من تفاصيل المنتج، فلن يجدك الذكاء الاصطناعي.
فرصة الذيل الطويل
وهذا يشبه تحسين الكلمات المفتاحية الطويلة. قبل الذكاء الاصطناعي التوليدي، ربما كنت تستهدف كلمات مفتاحية قصيرة جدًا مثل "فنادق سان دييغو".
قد تظهر الآن في نتيجة بحث مولدة عندما يقوم شخص ما بإجراء مناقشة ويسأل: "مكان للإقامة في سان دييغو- على مسافة قريبة من الشاطئ، وحوض سباحة مناسب للأطفال من سن 4 إلى 6 سنوات ومفتوح ليلاً". شرفة مطلة على المحيط. مطاعم على مسافة قريبة أو في الموقع. غرف مزودة بمكاتب مناسبة لمكالمات العمل. إنترنت لاسلكي رائع."
سيفهم الذكاء الاصطناعي السياق. إذا قمت بإنشاء أوصاف المنتج ومعلومات الموقع الإلكتروني، فستكون مطابقة تمامًا لهذا البحث. يمكن تلخيصها وربطها. العديد من هذه المتغيرات لا يمكن فرزها بواسطة المرشحات. العديد منها على الأرجح ليست أشياء لم تفكر في تحسينها من قبل.
هذه فكرة رائعة للنظر فيها. يمكنك أيضاً العثور عليها في الأسئلة المتداولة. في السابق، كانت مخصصة للاستهلاك البشري فقط. يمكنك إضافة المزيد من المعلومات إلى هذا القسم في المستقبل. هذا مخصص للذكاء الاصطناعي أكثر من البشر.
الخاتمة
قد لا تستحوذ خدمة البحث ChatGPT من OpenAI على جزء كبير من جوجل، ولكن عندما يطلقون منتجاً ما، فإنه يُحدث ضجة. وعادةً ما ينجح.
تتضمن كل هذه الاستراتيجيات بعض التخمينات حول ما سيأتي به المستقبل. الأمر الجيد هو أن القليل جدًا من التوصيات لن تكون جيدة أيضًا إذا لم تكن هناك تغييرات. تستند أفضل الممارسات المستقبلية إلى مبادئ أساسية. أساسيات البحث هذه لا تتغير. الأمر كله يتعلق بالقيام بالشيء الصحيح، مع مراعاة المستخدم النهائي دائمًا.
شيء آخر قادم: لن يكون المستخدم المستقبلي إنسانًا دائمًا. سيكون روبوتاً يتصرف كإنسان. وهذا يشبه محرك البحث الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي الذي يفحص المحتوى الخاص بك. يأتي العميل المستقبلي مُطلعًا مسبقًا على أهدافه وتفضيلاته البشرية. وسوف يتوقع إجابات. إذا لم تقدم الإجابات، سينتقل بعد 0.001 ثانية إلى منافسك.
