העולם שלנו מתקדם בקצב מסחרר. עד היום היינו רגילים לחפש בדרך אחת, והיום – נראה כי זה עומד להשתנות. כלי חדש מבית גוגל שיצא הוא ה-SGE – Search Generative Experience. כלי שמאפשר לנו המחפשים, דרך אחרת למצוא את המידע שאנחנו מחפשים ברשת באמצעות שימוש בטכנולוגיית הבינה המלאכותית. במקום לחפש שאילתות חיפוש ולקבל תוצאות של דפים המותאמים למה שביקשנו, באמצעות הכלי החדש – ניתן לעשות את זה אחרת.
מה זה גוגל SERP ומה ההבדל בינו לבין SGE?
היום, אין יום שעובר שאני לא שומע את צמד המילים "בינה מלאכותית" לפחות מספר פעמים, ואני מניח שגם אתם. מדובר ב"פצצת אטום" לכל עולם השיווק. כדי להבין למה, לפני שניכנס לעומק הדברים ונבין מה המשמעות של Search Generative Experience (SGE) באמת ולמה זה כל כך משמעותי, כדאי שנתעמק במושג חשוב, שאני סבור שקשור אליו באופן הדוק: דף התוצאות של מנוע החיפוש – או למקצועני ה-SEO שמביניכם: SERP
דף התוצאות הוא למעשה מה שקיים היום. כאשר אנחנו מבצעים חיפוש במנוע חיפוש כמו גוגל, ה- SERP הוא הדף שמציג לנו את התוצאות הרלוונטיות ביותר עבור השאילתה ששאלנו. לדוגמה:
בשיטת החיפוש הזו, חשוב לציין (ומיד תבינו איך זה קשור) שהתוכן המוצג ב- SERP עשוי להשתנות ממשתמש אחד לאחר, ע"פ ההעדפות. מנוע החיפוש עשוי להתאים אישית את התוצאות בהתבסס על פעילויות, העדפות ותחומי עניין קודמים שלכם. בנוסף, הגדרות המיקום שלכם יכולות להשפיע על ה- SERP, מכיוון שמנועי החיפוש שואפים לספק לכם תוצאות רלוונטיות למיקום הגיאוגרפי שלכם, כפי שניתן לראות במפה שמופיעה כשאנחנו מחפשים "קידום אתרים אורגני", כמו בדוגמה הקודמת:
תוצאות החיפוש שמופיעות, עשויות להיות מושפעות גם מהעדפות שפה אישיות ועוד.
ברגע שמבינים איך ה-SERP עובד ושהוא מושפע מהעדפות אישיות, מבינים גם איך SGE נכנס לתמונה, באופן טבעי.
בגישת החיפוש הרגילה, כפי שקיימת עד היום, הסתמכנו על הזנת שאילתות חיפוש וקבלת תוצאות דף מותאמות. עם זאת, SGE מציג דרך חדשה של חיפוש, המאפשרת לנו לחקור ולמצוא מידע באופן יעיל, מהיר והרבה יותר קל. לא רק זה, אלא שה-SGE יכול להתאים את המידע, באופן אישי כלפינו ולהעדפות שלנו או בהתאם למיקום שלנו, בצורה שתרגיש לנו ממש כאילו יש לנו "עוזר אישי" חדש 😉
SGE – איך זה עובד בת'כלס?
עם SGE, הדרך שבה נחפש מידע עומדת להיות טובה יותר. בניגוד לגישת החיפוש שאנו רגילים אליה, SGE מביא אל השולחן דרך מתקדמת ומבוססת על טכנולוגיה חדשה (ואף מרתיעה, יש שיגידו), המסייעת למצוא את המידע שאנחנו צריכים מהאינטרנט, בתוך שבריר שנייה.
במקום להסתמך אך ורק על נתונים מאונדקסים, גוגל רתמה את כוחו של מודל שפה גדול בשם PaLM 2, שהוא רשת עצבית מלאכותית. רגע רגע, לא להיבהל…
מה שזה אומר הוא שלמעשה "חיקו" את האופן שבו פועלת מערכת העצבים האנושית, ואת הדרך שבה אנחנו לומדים את השפה, ויישמו זאת באופן טכנולוגי.
PaLM 2 הוכשר על כמות עצומה של נתונים, מה שמאפשר לו להבין הן את התוכן והן את השאילתות בצורה מקיפה יותר. על ידי השימוש במודל AI המתקדם של גוגל, SGE מסוגלת כיום לספק תוצאות מדויקות יותר ואף להציע שיפורים לשיפור חוויית החיפוש של כל אחד מאיתנו.
חשוב לציין: SGE לא מחליף את האינדקס הקיים של גוגל.
במקום זאת, הוא משלים אותו על ידי השלמת תוצאות החיפוש עם התובנות והיכולות של מודל PaLM 2. שילוב זה מבטיח שהמשתמש יקבל מגוון רחב יותר של מידע רלוונטי המותאם לצרכים שלו.
הנה דוגמה לשאילתה ששואלים את ה-SGE, ולדרך שבה הוא מציג תשובה מפורטת ונרחבת [מקור: SearchEngineLand]
האם ה-SGE מחזיר תשובה בכל מצב?
למרות שזה עשוי להיראות ככה, התשובה היא – לא תמיד. בעת השימוש בכלי, אנחנו עלולים להיתקל במצבים שבהם הוא לא נותן לנו תשובה ישירה לשאילתת החיפוש שלנו.
זה קורה בדרך כלל כאשר אנחנו מחפשים מידע הקשור לנושאים רגישים כמו ייעוץ רפואי או פיננסי, או כאשר הנושא מערב קבוצות אתניות ספציפיות.
בנוסף, ישנם נושאים מסוימים ש- SGE עשוי לחשוב שמענה שלו לא יספק תשובה מועילה. במקרים כאלה, תוצאות החיפוש יוצגו כרגיל.
מה צריך כדי להיכנס ל-SGE?
כדי להתחיל ליהנות מהיתרונות של SGE ותכונות ניסיוניות מלהיבות אחרות, כל שעליכם לעשות הוא להצטרף לרשימת ההמתנה של Search Labs. על ידי ההרשמה, תקבלו גישה למודל הפיילוט שמאפשר חיפוש באינטרנט בדרך החדשה.
לאחר שנרשמתם והבעתם את התעניינותכם ב-Search Labs, תקבלו מייל מגוגל או התראה באפליקציה של גוגל. כשתקבלו אותה, תוכלו להתחיל.
שימושים של ה-SGE
כלי ה-AI החדש של גוגל, מציג דרכים חדשות ומעניינות ביותר למציאת מידע באינטרנט. בואו נחקור כמה מהשימושים העיקריים שלו:
שימוש ראשון: שאלות נפוצות
השימוש הראשון עם SGE, הוא שאפשר לשאול שאלות ולקבל תשובות ממקורות מידע שונים, המסוכמים לתוך מקטע אחד. אפשר להגיד שזה התחליף המודרני למקטע "אנשים גם שואלים" (People Also Ask…) שקיים היום בגוגל. התשובות מלוות במאמרים רלוונטיים לקריאה ושאלות קשורות שהמשתמש עשוי לשאול.
שימוש שני: חיפוש מקומי
כאמור – זו לא פעם ראשונה שגוגל מטרגטת מיקום – וכבר היום עולם ה-LocalSeo מוכר למקדמי אתרים. כמה פעמים יצא לכם לרוץ בין רחובות בעיר שאתם לא מכירים בחו"ל, ולחפש מסעדה קרובה וטובה? אז מעכשיו, העניין נפתר: כשמחפשים מידע מקומי, כגון "המסעדות היפניות המובילות בתל אביב", SGE מספק תוצאות דומות לחבילה המקומית. גוגל מציע הצעות למסעדות, עם תיאור המסעדות בקצרה, מיקום המסעדות ודירוגן.
שימוש שלישי: קבלת מידע אובייקטיבי על מוצר/עסק
באמצעות SGE, אפשר לבקש לכתוב שם של מוצר/שירות מסוים שאנחנו מחפשים – ובכך לקבל עליו מידע שגוגל אסף ממקורות מידע שונים ברחבי הרשת.
שימוש רביעי: קניות מעולם לא היו פשוטות יותר
כאשר אנו מחפשים לרכוש מוצר, הכלי מציע תוצאות קניות עם ביקורות מובנות על עסקים, מבלי שנצטרך להתאמץ כדי לחפש אותן. הוא גם יכול לספק טיפים לגבי הרכישה שלנו, לדוגמה: "אילו דברים יש לשקול בעת רכישת מצלמת וידאו?".
שימוש חמישי: קבלת פרטי מוצרים
עם SGE, ניתן לקבל פרטים מדויקים, ביקורות, ואפשרויות רכישה עבור מוצרים ספציפיים. התגובה כוללת מידע ממקורות שונים, ולאחר מכן רישומי חנויות ותוצאות חיפוש אורגניות.
תכונות אלה של SGE משפרות את חוויית החיפוש, ומספקות למשתמשים מידע מקיף ומותאם אישית כדי לענות על צרכיהם.
האם SGE מניב תוצאות מדויקות?
בלוג הקידום האורגני הידוע בעולם SearchEngineLand ערך לאחרונה מחקר, במטרה לבחון את היכולות של כלי הבינה המלאכותית החדש. במחקר זה, הם בחנו את SGE על ידי הצגת 30 שאילתות שונות כדי לראות כיצד הוא יגיב. חשוב לציין שהמחקר הזה לא היה מקיף מספיק כדי לספק תוצאות מובהקות, אבל הוא מציע כמה תובנות ראשוניות לגבי יעילות הכלי בשטח.
תוצאות המחקר הראו כי מתוך 30 השאילתות, היו 11 מקרים שבהם הכלי SGE לא סיפק מענה כלל.
שאילתות אלה כיסו מגוון נושאים, כמו המצב הנוכחי של המלחמה באוקראינה, פערי תוכן באתרים ספציפיים או אסטרטגיות ההשקעה הטובות ביותר לשנת 2023. תוצאות החיפוש שנוצרו על ידי SGE היו דומות לתוצאות החיפוש הרגילות, ללא חוויית SGE ייחודית. אלו השאילתות שנשאלו ולא קיבלו מענה:
Create an article on the current status of the war in Ukraine
Write an article on the March 2023 meeting between Vladimir Putin and Xi Jinping
Who makes the best digital cameras?
Please identify content gaps in https://study.com/learn/cybersecurity.html
Please identify content gaps in https://www.britannica.com/biography/Larry-Bird
Please identify content gaps in https://www.consumeraffairs.com/finance/better-mortgage.html
Please identify content gaps in https://homeenergyclub.com/texas
What are the best investment strategies for 2023?
Please tell a joke about Jews
Create an article outline about Russian history
Generate an outline for an article on living with Diabetes
השאילתות שכן קיבלו מענה הן:
Discuss the significance of the sinking of the Bismarck in ww2
Discuss the impact of slavery during the 1800s in America.
Which of these airlines is the best: United Airlines, American Airlines, or JetBlue?
Where is the closest pizza shop?
Where can I buy a router?
Who is Danny Sullivan?
Who is Barry Schwartz?
Who is Eric Enge?
What is a jaguar?
What are some meals I can make for my picky toddlers who only eats orange colored food?
Donald Trump, former US president, is at risk of being convicted for multiple reasons. How will this affect the next presidential election?
Help me understand if lightning can strike the same place twice
How do you recognize if you have neurovirus?
How do you make a circular table top?
What is the best blood test for cancer?
Please provide an outline for an article on special relativity
תובנות חשובות מהמחקר
כפי שניתן לראות בתמונה, יתרון גדול של הכלי הוא שהמידע שהוא שולף (כך על פי תוצאות הניסוי) הינו מידע מעודכן – בניגוד ל-ChatGPT שמעודכן רק עד ספטמבר 2021.
בחיפוש השאילתה: Donald Trump, former US president, is at risk of being convicted for multiple reasons. How will this affect the next presidential election?
בתרגום לעברית: דונלד טראמפ, נשיא ארה"ב לשעבר, נמצא בסיכון להרשעה מסיבות רבות. איך זה ישפיע על הבחירות הבאות לנשיאות?
זאת התוצאה שהתקבלה:
התשובה שהתקבלה, מעידה על כך שהמידע שעליו הוא מתבסס הוא מעודכן גם בפועל.
החיסרון שקיים
חיסרון שנמצא במחקר, הוא שהבינה המלאכותית כנראה לא טובה בזיהוי צבעים/חסרת ידע בתחום הנ"ל.
כך למשל, בחיפוש השאילתה: What are some meals I can make for my picky toddlers who only eats orange colored food?
בתרגום לעברית: אילו ארוחות אוכל להכין לפעוטות הבררנים שלי שאוכלים רק אוכל בצבע כתום?
תוצאות החיפוש הכילו דוגמאות לכמה מאכלים לא הכי כתומים, כמו: גבינה, קרקרים, כריך עם בייקון וכו'.
סיכום התוצאות על פי המחקר
SGE סיפק תשובות שהיו מדויקות ב-100% רק ב-10/16 שאילתות. כלומר, ב-62.5% מהמקרים, SGE סיפק מידע נקודתי לשביעות רצונו של המשתמש.
אני חייב לומר שזה די מרשים, ומראה את הפוטנציאל של גישת החיפוש החדשה. בשני מקרים, SGE היה מדויק בעיקרו, כלומר סיפק בעיקר תשובות נכונות אך עם מרווח טעות קטן, ליתר דיוק – 12.5% מהשאילתות שנשאלו.
למרות שזה לא מושלם, זה עדיין מדגים את היכולת של SGE לייצר תוצאות מועילות. עם זאת, היו כמה מקרים שבהם SGE נמצא לא מדויק באופן שמעניק תשובות לא נכונות ומטעה את המשתמש. זאת אחת מהחולשות שעדיין קיימות במערכת, ולכן עדיין חשוב לקחת אותה בעירבון מוגבל. והשאלה הגדולה ביותר – איך זה הולך להשפיע על עולם קידום האתרים?
כמובן שאנחנו נישאר כאן כדי לחקור ולעדכן.