LLM i framtidens AI-drivna sökmotorer

Hur kommer generativ AI att påverka hur vi tar till oss information och dess betydelse för framtidens sökmotorer? I den här artikeln får du veta mer om skillnaderna mellan traditionell googling och att ställa frågor via stora språkmodeller (LLM) som ChatGPT. Du får också tips på hur du kan förbereda dig för framtidens sökmotorer när generativ AI blir allt viktigare i vår vardag och integreras i sökmotorer.

Information med LLM, punkt och linje. Stordata, teknologi, AI, dataöverföring, dataflöde, stor språkmodell, generativ AI.

Vad innebär LLM?

Framväxten av stora språkmodeller (LLM) som ChatGPT har förändrat hur användare hittar information. LLM står för "Large Language Model". Det är en typ av artificiell intelligens som är tränad på stora mängder textdata för att förstå och generera mänskligt språk. Exempel på LLMs inkluderar GPT-4 från OpenAI och LLaMA från Meta, som kan utföra en rad språkuppgifter som textgenerering, översättning, sammanfattning och konversation. Allt fler vänder sig till AI-assistenter för att få direkta, anpassade svar, snarare än klassisk googling via traditionella sökmotorer. Denna förskjutning skapar en ny spännande kanal för information som marknadsförare behöver beakta för att framtidssäkra sin närvaro i nya söktjänster. Varumärken måste se till att deras innehåll och profil presenteras korrekt och relevant för de specifika frågor (prompter) som användarna ställer.

Skillnaderna mellan traditionell Googling och LLM-teknologi.

När det kommer till sökning på internet är traditionella metoder med nyckelordssökning långt ifrån de enda alternativen. Medan dessa sökmotorer levererar resultat baserat på enkla nyckelord kan LLM-system, som står för stora språkmodeller, förstå kontexten och den djupare innebörden i användarens frågor. Genom avancerad språkförståelse och generativ AI-teknik kan LLM-system direkt leverera mer relevanta och personliga svar, istället för att bara lista länkar till webbplatser.

De positiva effekterna av LLM integrerat i sökmotorer

  • Djupare förståelse av användarens verkliga avsikt bakom sökintentionen.
  • Förmåga att hantera komplexa och naturliga frågor.
  • Mer kontextbaserade och anpassade sökresultat.
  • Kontinuerligt lärande och förbättring av algoritmer.

Integrationen av LLM i sökmotorer förbättrar användarupplevelsen

Det finns redan fungerande exempel på hur språkmodeller och sökmotorer kan komplettera varandra på ett effektivt sätt. Tjänster som Googles AI Overview (lanserad i USA) och Microsofts Copilot integrerar LLM-baserade funktioner som ger användarna naturligare och mer kontextbaserade svar samtidigt som de drar nytta av sökmotorernas förmåga att indexera och söka igenom webben i realtid. Perplexity.ai är ytterligare ett exempel på hur LLM och sökmotorer kan samarbeta för att ge användarna en optimerad upplevelse. Perplexity.ai använder sin djupa textförståelse inte bara för att generera relevanta svar utan också för att utvärdera och verifiera källor. Genom att analysera faktauppgifter, språkbruk, avsändare och andra kvalitetsindikatorer kan systemet bedöma källornas trovärdighet.

ChatGPT är inte en sökmotor

Det är viktigt att förstå att LLM som ChatGPT är AI-system som har tränats på enorma mängder data. Deras syfte är att generera naturligt språk som svar på olika språkbaserade uppgifter, såsom att svara på frågor och skriva texter. De fungerar genom att analysera och förstå sammanhanget i en given konversation eller uppgift och sedan producera ett relevant svar baserat på hur ord vanligtvis används tillsammans.

Själva processen skiljer sig markant. Språkmodellen använder sin interna förståelse för att generera ett svar, snarare än att söka igenom externa källor. Till skillnad från sökmotorer som Google har språkmodeller ingen direkt koppling till en indexerad databas av webbsidor. De baserar sina svar på den information de har tränats på – inte på att söka igenom och sammanställa information från olika webbplatser och lista dessa i ett sökresultat.

Detta är en viktig skillnad eftersom det innebär att språkmodeller har begränsningar jämfört med sökmotorer. Den data de har tränats på kan vara inaktuell eller innehålla felaktigheter, och de kan ibland producera felaktiga eller olämpliga svar.

Skärm med ChatGPT-chatt med AI eller artificiell intelligens. Man söker efter information med hjälp av artificiell intelligens chatbot utvecklad av OpenAI.

Framtidens AI-sökmotorer

Webbplatser som tidigare har haft stor del av sin trafik genom informativt innehåll kommer att möta nya utmaningar när LLM-tekniken blir allt mer dominerande. LLM ger användarna direkt tillgång till den sökta informationen utan att de behöver besöka webbplatsen. Detta kan delvis eller helt minska trafiken till webbplatserna. Trots att detta kan förbättra användarupplevelsen genom snabb tillgång till relevant information på rätt plats, leder det samtidigt till minskad trafik till webbplatserna.

Från ett kommersiellt perspektiv är det intressant att se hur e-handel och konverteringar kommer att påverkas när LLM-tekniken inte bara används för informativa sökningar. LLM-tekniken har potential att revolutionera produktjämförelser och köpupplevelser online. Webbplatser som tidigare förlitat sig på informationssökande trafik måste genomgå strategiska förändringar för att möta denna utveckling. Det kommer även att påverka hur man arbetar med innehåll och sökmotoroptimering.

Inom e-handel kan LLM spela en central roll för att jämföra produkter och för att genomföra hela köpprocessen. Genom att snabbt jämföra specifikationer, omdömen och priser från olika källor direkt i sökresultaten kan LLM göra köpprocessen smidigare och mer effektiv för användarna. Dessutom kan språkmodeller integreras direkt i e-handelssystem så att användarna kan genomföra hela köpprocessen – från produktval till betalning – utan att lämna sökresultaten. Detta skulle skapa en ännu mer sömlös och användarvänlig köpupplevelse.

Strukturerad data som produktinformation, kundrecensioner, priser och specifikationer blir avgörande för att LLM ska kunna ge användarna relevanta och användbara svar direkt i sökresultaten. Utan tillgång till välstrukturerad data kommer LLM-baserade tjänster ha svårt att tillhandahålla korrekt produktinformation och detaljerade jämförelser som användarna förväntar sig. Webbplatser som tidigare förlitat sig på ostrukturerat informationsinnehåll behöver nu investera mer resurser i att strukturera och märka upp sin data för att säkerställa att LLM-baserade system kan använda och presentera denna information på ett användarvänligt sätt.

När det gäller betalda annonser (SEM) kan LLM-tekniken också ha stor betydelse. Genom att använda LLM kan annonsörer skapa än mer personifierade och kontextanpassade annonser som bättre matchar användarnas intentioner och behov. Detta kan markant förbättra annonseffektiviteten.

AI och LLM-baserade sökningar kommer att ha en stor inverkan på hur vi söker information framöver. För dem som är villiga att anpassa sig öppnas stora möjligheter. Det är verkligen spännande att se hur framtiden tar form!

Vill du veta mer om generativ AI och SEO?

Fyll i dina kontaktuppgifter nedan och beskriv kortfattat vad du behöver hjälp med. Vi återkommer så snart som möjligt med svar!

0 / 255
Integritetspolicy