对SGE进行测试后的11个认识——下期

上期我们讨论了如何对AI搜索结果实施逆向工程、针对SGE进行优化以及估算影响的几个认识。接上期，本篇文章我们将继续向下探讨。（?点击此处回顾上期内容）

对于像“best sushi in chicago”这样的本地搜索，谷歌将所有本地数据收集到AI结果中--虽然我不知道为什么要这样做。这也令我惊讶，为什么谷歌显示AI快照而非传统搜索结果。

AI结果关于本地搜索基本上包含更多的文字和评论网站链接。

AI快照中的本地搜索结果与传统的本地搜索结果有两个区别。首先，它们试图为问题提供更有针对性的答案。AI快照中显示的企业与传统搜索结果中的不一样。相反，SGE试图根据你搜索的内容从Yelp、Eater或谷歌等网站的评论来定制列表（见如下截图）。

谷歌在自己的平台上显示评论。

SGE提供一些有用的信息，如(1)商家营业时间、(2)来自谷歌地图的图片、(3)有用的链接、(4)评论。

关于本地企业的品牌搜索比以前多了很多内容。

✔我的第八个认识是，根据SGE测试版，提供本地评论的网站实际上可能从谷歌获得更多流量，但谷歌有可能只能链接到自己的评论。

谷歌并不是每次都会对YMYL问题（与你的金钱与生活相关的垂直领域，如金融、健康或法律）显示SGE。

例如，像“should you get a personal loan to pay off credit debt”这样的问题就不会触发AI快照。

有些问题似乎与建议太接近了，因此谷歌无法给出AI回答。

然而，“symptonms for diaper rash”这一查询却触发了AI快照。

尿布疹相关查询给出的SGE答案--也许是因为尿布疹不构成生命威胁？

我认为谷歌是在避免对诸如贷款或严重疾病这类敏感话题给出具体建议，这些敏感话题在许多国家都受到监管。你不能简单地提供建议，谷歌也不能。

我还没弄清楚YMYL查询的底线在哪里。像“can essential oils cure cancer”这样的问题会反馈正确的答案，甚至会提供相关科研论文。

一些YMYL问题在引用研究甚至是论文方面做得很好。

但是像“diaper rash”这样的关键词并没有触发SGE。我估计谷歌在监管行业提供建议时非常谨慎，这对传统的有机搜索结果来说是个好消息。

谷歌不想提供 "diaper rash "的AI回答，而是从可靠来源提供了其医学特征。

✔我的第九个认识是，YMYL主题的AI回答是非常不确定的。可以看到谷歌避免AI回答，而是依靠其内容合作关系--除非是关于治疗和药物，毕竟这样的查询无论如何是赚不到钱的。

谷歌可能会区分YMYL中可盈利和不可盈利的查询。

除了AI快照，谷歌还在SGE测试版中推出了一些可能不引人注目的设计变化：

第一，标题是黑色而不是蓝色。我不确定二者是否有很大区别，但这一变化很明显。

第二，查询细化和垂直搜索标签似乎在同一地方。搜索栏下方的小气泡将用户更快地推到特定的搜索中，但这些搜索似乎没有以特定的顺序出现，除了Converse这一标签总是显示在第一位。

我对“Add to Sheets”这一功能非常满意，它允许用户将搜索中的元素添加到电子表格中。但令我失望的是无法将Google Bard的输出添加到电子表格中，只能添加网站。为什么会这样？

结论：SGE无疑为搜索带来变革，但AI回答可能会迎来更大的机遇

SGE尚有一些不足之处，并非所有设计都有意义，有些功能感觉很笨拙。但它目前只是测试版本，功能未完善表明是为了快速问世，在我看来，这点对谷歌来说至关重要。

✔我的第10个认识是，对谷歌来说，对AI回答进行微调要比调整传统搜索结果难得多。在AI之前，谷歌能够重新安排摘要，有时能调整搜索结果页面。现在，谷歌需要改进回答的角度、表述、准确性和多样性，这比原先要复杂得多。

我更担心长尾搜索。由于AI快照在回答长尾搜索方面做得更好，用户可能会向谷歌提出很多更长的问题。同时，谷歌搜索控制台出于“隐私原因”已经隐藏了很多长尾搜索的数据。如果不改变这种现状，我们从谷歌看到的的数据可能会更少。

✔我的第11个认识是，SGE最大的机遇不在于谷歌搜索，而在于成为整个谷歌生态系统的助手。

微软在其开发者大会Build上推出了Windows Copilot，它结合了Chat GPT（+插件）和必应的力量。用户可以在操作系统中直接执行操作、提出问题和进行搜索。如果谷歌的搜索质量和速度都足够好，用户为什么要访问其他网站进行搜索呢？

Windows Copilot允许用户直接从搜索栏访问Chat GPT和插件。

搜索将转移到操作系统上。因此不仅会威胁到谷歌搜索，也会使传统的SEO数据聚合，如使得SERP抓取成为可能。

对谷歌来说，更大的机遇是将SGE从谷歌网站中分离出来，并将其与Chrome、Gmail、Youtube、Android、Pixel手机以及所有其他产品整合起来。如果用户可以在他们使用的每个应用程序中使用谷歌搜索，为什么还要访问谷歌网站呢？更好的一点是，SGE可以根据各产品属性数据进行训练和改进，如Gmail中的电子邮件或Youtube视频的特定部分。

在用户数据上训练生成式AI模型将为两个可能已经领先于时代的趋势打开新的大门：个性化和语音搜索。

像Siri、Alexa、Cortana或谷歌助理这样的助手可以通过生成式AI优化10倍甚至是100倍。过去，语音搜索收效甚微，但在不久的将来可能变得实用。网站和产品个性化在10年前曾被大肆炒作，但从未达到足够好的水平。生成式AI能收集足够的数据以了解真正个性化用户体验所需--尤其是像微软Fabric这样的连接数据湖。

谷歌一直以来面临的挑战是避免扼杀其广告市场。个人助理更适合订阅而非广告，这就是为什么微软在建立综合SGE助理方面处于有利地位，他们已经在搜索方面输给了谷歌，我也相信AI不会改变这一局面。但谷歌的弱点在于其对广告收入的依赖，微软在这一领域的创新速度则快得多，因为他们的搜索引擎不需要通过广告盈利。AI助手正是这场战争的实际前沿阵地。

然而，实现这一愿景还需要时间。在那之前，我们会对AI回答有更多认识。

| 原文链接：

https://www.kevin-indig.com/x-realizations-from-testing-search-generative-experience/ 

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