Récemment, de nombreux articles ont été consacrés à l'impact de l'intelligence artificielle sur la recherche et à son incidence potentielle sur l'avenir de Google. L'essor de l'IA générative au cours des deux dernières années a permis d'effectuer de nombreuses recherches directement dans des modèles d'IA. Le modèle hybride de Perplexity est disponible depuis un certain temps déjà, et ChatGPT Search, publié la semaine dernière, pourrait représenter une menace importante pour Google.
Les gens apprécient les sources dignes de confiance. Les marques et les influenceurs nous donnent plus de crédibilité. Les résultats obtenus grâce à la meilleure source de connaissances de l'histoire, mais soutenus par des sources fiables avec lesquelles nous sommes déjà à l'aise, ont le potentiel de bousculer les choses.
Quelles sont les prochaines étapes pour les agences de voyage ? Vous devez être conscient de l'évolution de la dynamique de la recherche et de la manière de maintenir le trafic en ligne à partir de nouvelles sources.
Grands modèles de langage [LLM] Ils excellent dans la fourniture d'informations commerciales générales, mais peinent à fournir des informations commerciales spécifiques et actuelles. Ces modèles ont été pré-entraînés avec de vastes ensembles de données comme l'internet, mais ils n'apprennent pas continuellement ou n'actualisent pas les faits. Contrairement aux LLM, des outils tels que ChatGPT Search, Perplexity et Generative Search Results de Google récupèrent des données de sites web en direct et les résument en temps réel, en renvoyant aux sources - ce que les LLM ne peuvent pas faire directement.
Si l'on part du principe que cette nouvelle étape de l'IA générative ne ralentira pas, deux nouveaux objectifs s'offrent à nous :
- Formation préalable au LLM : à découvrir par les LLM eux-mêmes, afin qu'ils puissent s'entraîner sur votre contenu et le diffuser en réponse à des messages-guides. C'est un mystère. Les LLM les plus populaires sont formés sur plus de 12 trillions de mots. Même si vous écrivez 200 articles de blog de 1 000 mots chacun, ce n'est pas suffisant pour affecter la formation d'un LLM.
- Recherche générative en IA : pour que le LLM qui recherche des données puisse les découvrir afin d'améliorer les résultats. C'est un endroit où vous pouvez avoir un impact significatif. Il est bon de savoir que si votre préformation est effectuée correctement, vous pouvez également avoir un impact positif. C'est en grande partie la même chose que l'optimisation standard des moteurs de recherche.
Google Travel
Google Travel est un excellent produit à l'ère de l'IA générative. Il s'agit davantage de faire apparaître des produits réels (vols ou hôtels) que l'entreprise qui les propose. De plus en plus de produits apparaissent dans les résultats de recherche standard. Ils peuvent apparaître directement dans un résultat de recherche Google Travel ou sur une page de résultats de recherche standard. Ils apparaissent également pour un nombre croissant de termes de recherche.
Les LLM ont du mal à trouver des données structurées sur les produits. C'est sur ces données que s'appuient les recherches d'IA générative. Les résultats de Google Travel ont déjà été utilisés pour générer des réponses dans Gemini, le LLM de Google. Il s'agit notamment des hôtels et des vols. Gemini peut, par exemple, proposer des suggestions d'hôtels basées directement sur le flux d'hôtels de Google Travel si un internaute recherche des informations sur un voyage à Paris. Ces suggestions sont affichées avec des liens vers le site web de l'hôtel ou vers une agence de voyages en ligne. Google n'effectue jamais de transactions.
Une seule source de vérité
Il n'existe actuellement aucune source d'information pour les autres MLT. Ceci inclut ChatGPT. Certaines entreprises travailleront avec Google pour fournir ce contenu. La plupart ne le feront pas - en raison des coûts, des conflits, des réglementations monopolistiques, etc.
Il nous est difficile de déterminer la source exacte de tout ce trafic. ChatGPT est l'une des sources les plus évidentes. Mais les entreprises d'IA générative du secteur du voyage sont également à la recherche de ces informations. Les OTA partageront volontiers ces informations avec vous, car elles les ont déjà dans leur base de données. Vous devez être proactif si vous espérez obtenir des contrats directs.
Vous pouvez supposer que les informations requises par Google Travel et les principaux OTA pour leurs listes sont les mêmes que celles que vous devez privilégier sur votre site web. Ces paramètres et filtres existent pour une raison précise : les clients les recherchent.
Ainsi, si vous êtes un hôtel, vous pouvez vous contenter d'une formule du type "Découvrez l'attrait de l'hôtel [ville] [nom] comme votre sanctuaire". Notre hôtel de charme allie harmonieusement style et commodité pour offrir un confort contemporain et des services personnalisés au cœur de la ville. Que vous voyagiez pour les affaires ou pour le plaisir, immergez-vous dans la culture vibrante de [ville] grâce à notre hôtel. L'hôtel [ville] offre une culture vibrante depuis notre oasis urbaine" est bien, mais si vous n'en dites pas plus sur les détails du produit, l'IA ne vous trouvera pas.
L'opportunité de la longue traîne
Cela s'apparente à l'optimisation des mots-clés à longue traîne. Avant l'IA générative, vous pouviez cibler des mots-clés très courts tels que "Hôtels San Diego".
Vous pourriez maintenant apparaître dans les résultats d'une recherche générative lorsque quelqu'un discute et demande : "Endroit où séjourner à San Diego - à distance de marche de la plage, piscine adaptée aux enfants de 4 à 6 ans et ouverte la nuit". Balcon avec vue sur l'océan. Restaurants accessibles à pied ou sur place. Chambres avec bureaux adaptés aux appels de travail. Très bonne connexion Wi-Fi."
L'IA comprendra le contexte. Si vous créez des descriptions de produits et des informations sur le site web, elles seront bien adaptées à cette recherche. Elles peuvent être résumées et reliées entre elles. Nombre de ces variables ne peuvent pas être triées par des filtres. Beaucoup d'entre elles ne sont probablement pas des éléments pour lesquels vous avez déjà envisagé d'optimiser.
C'est une excellente idée à prendre en considération. Vous pouvez également la trouver dans votre Foire aux questions. Auparavant, elle n'était destinée qu'à la consommation humaine. À l'avenir, vous pourrez ajouter beaucoup plus d'informations à cette section. Cette section s'adresse davantage à l'IA qu'aux humains.
Conclusion
La recherche ChatGPT d'OpenAI n'est peut-être pas un gros morceau pour Google, mais lorsqu'ils sortent un produit, cela fait du bruit. En général, cela fonctionne.
Toutes ces stratégies impliquent une part d'incertitude quant à l'avenir. Ce qui est bien, c'est que très peu de recommandations ne seraient pas également bonnes si aucun changement n'intervenait. Les meilleures pratiques futures sont basées sur des principes fondamentaux. Ces principes fondamentaux de la recherche ne changent pas. Il s'agit de faire ce qu'il faut, en gardant toujours l'utilisateur final à l'esprit.
Une autre chose se profile : l'utilisateur du futur ne sera pas toujours un humain. Ce sera un robot qui agira comme un humain. Cela ressemble à un moteur de recherche IA qui scanne votre contenu. L'agent du futur est informé à l'avance des objectifs et des préférences de son humain. Il attendra des réponses. Si vous ne les lui fournissez pas, il passera à votre concurrent au bout de 0,001 seconde.
