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Na semana passada, o Google lançou oficialmente o modo AI, uma visão geral da IA ​​sobre esteróides, na versão beta.

Quase um ano após o lançamento da IA ​​Responder nos resultados da pesquisa, temos dados suficientes para mostrar que o impacto líquido na web aberto é tão positivo quanto as tarifas de Trump na economia dos EUA. Spoiler: Não é muito positivo.

Visão geral da IA ​​Tire mais cliques dos resultados clássicos da pesquisa do que retribuem às fontes citadas. O modo AI tem o potencial de rasgar as visões gerais do déficit comercial de interrupção já estão causando no tráfego aberto.

Argumento que a aparência do modo IA é a resposta natural à pesquisa profunda e a perspectiva potencial do futuro da pesquisa de IA.

Crédito da imagem: Lyna ™

Pesquisas profundas ameaçam o Google

A pesquisa profunda é um agente de IA da IA ​​aberta que cria relatórios longos sobre um assunto de sua escolha: “Um agente que usa o raciocínio para sintetizar grandes quantidades de informações on-line e completar tarefas de pesquisa em várias etapas para você”.

A aplicação mais óbvia é a pesquisa de mercado, mas o agente também pode fornecer informações ricas sobre tópicos de consumidores, como comprar um carro, reservar uma viagem ou obter um crédito.

Pesquisas profundas são construídas para pessoas que fazem trabalhos intensivos de conhecimento em áreas como finanças, ciências, políticas e engenharia e precisam de pesquisas completas, precisas e confiáveis. Pode ser igualmente útil para os compradores discernantes que procuram recomendações hiper-personalizadas sobre compras que normalmente exigem pesquisas cuidadosas, como carros, eletrodomésticos e móveis.

Crédito da imagem: Kevin Indig

A pesquisa profunda executa dezenas para centenas de pesquisas para compilar um relatório. Eu tentei solicitações para decisões de compra.

Quando pedi “o melhor carro da família híbrido com 7 assentos na faixa de preço de US $ 50.000 a US $ 80.000”, a pesquisa profunda navegou por 41 resultados de pesquisa e argumentou pelo conteúdo.

Alguns exemplos de raciocínio de pesquisa:

Encontrei um artigo do Kelley Blue Book sobre híbridos de 7 lugares. É um bom ponto de partida, embora nem todos os detalhes estejam sempre incluídos.

Estou cavando capacidades de carga para o Toyota Highlander e Grand Highlander. O Grand Highlander está se mostrando mais espaçoso, tornando -o uma opção sólida para famílias maiores.

Estou analisando as faixas elétricas e combinadas do XC90 Recharge, e as discrepâncias em figuras de MPGE de diferentes fontes.

O relatório levou 10 minutos para montar, mas provavelmente salvou horas humanas de pesquisa e pelo menos 41 cliques – cliques que poderiam ter ido aos anúncios do Google.

O caso de busca profunda

Os agentes de pesquisa profundos são uma ameaça ao Google? Eu penso que sim.

Aqui está o porquê:

1. Os resultados são impressionantes e a economia de tempo é enorme. No início, o Google se gabou da rapidez com que ele juntou os resultados da pesquisa. Mas isso foi velocidade para os resultados, não velocidade para responder. Hoje, agentes de pesquisa profundos levam minutos para obter uma resposta, mas é tudo o que você precisa.
2. Existe um potencial maciço de personalização, de fontes a critérios de pesquisa.
3. Conversational de um lado para o outro, assim como um vendedor em uma loja. Os agentes profundos de pesquisa fornecem um resumo conciso de que os usuários podem expandir e explorar no seu próprio ritmo.
4. Acontece que todo mecanismo de pesquisa ou AI Chatbot já possui um agente de pesquisa profundo ou está trabalhando em um. Poderia realmente ser o futuro da busca por consultas complexas.

Crédito da imagem: Kevin Indig

Bing tinha um recurso de “pesquisa profunda” desde dezembro de 2023! E faz exatamente o que o nome promete, apenas mais rápido e não tão profundo quanto o agente do ChatGPT.

Os mecanismos de pesquisa de hoje são ferramentas poderosas que nos ajudam a encontrar informações na web, mas às vezes eles ficam aquém de nossas expectativas. Quando temos perguntas complexas, matizadas ou específicas, geralmente lutamos para encontrar as respostas de que precisamos. Nós mesmos sabemos o que estamos procurando, mas o mecanismo de pesquisa simplesmente não parece entender.

Por isso, criamos uma pesquisa profunda, um novo recurso do Microsoft Bing que fornece respostas ainda mais relevantes e abrangentes para as consultas de pesquisa mais complexas. A pesquisa profunda não substitui a pesquisa da web existente do Bing, mas um aprimoramento que oferece a opção para uma exploração mais profunda e rica da web.¹

Eu não pensei que eu viveria o suficiente para ver o dia em que o Google copia o Bing … mas eles não estão sozinhos.

Grok tem “busca profunda” e Gêmeos e Perplexity têm “profundo Réprocurar.” Todo mundo está copiando um ao outro, e eles nem estão se esforçando para escolher um nome diferente. Que forte sinal de comoditização.

Modo AI do Google (fonte)

Minha teoria: o Google modelou o modo de IA após a pesquisa profunda do Bing depois de ver o que a pesquisa profunda do ChatGPT pode fazer.

Usando uma versão personalizada do Gemini 2.0, o modo AI é particularmente útil para perguntas que precisam de mais exploração, comparações e raciocínio. Você pode fazer perguntas diferenciadas que podem ter feito várias pesquisas-como explorar um novo conceito ou comparar opções detalhadas-e obter uma resposta útil de IA com links para saber mais.²

Curiosamente, o modo de IA tem o oposto das visões gerais da IA: no anúncio dos ganhos do terceiro trimestre do Google, Sundar Pichai disse que o Google vê um “aumento no uso de pesquisas entre as pessoas que usam as novas visão geral da IA”.³

Portanto, as visões gerais da IA ​​levam a mais pesquisas, mas o modo AI economiza tempo e consultas dos usuários:

Você pode fazer perguntas diferenciadas que podem ter feito várias pesquisas-como explorar um novo conceito ou comparar opções detalhadas-e obter uma resposta útil de IA com links para saber mais.⁴

Acho que nunca voltaremos à maneira pré-AI de pesquisa. O principal desafio universal da IA ​​responde, qualquer que seja sua forma, é a confiança. O problema óbvio é a alucinação.

É irônico que a ChatGpt Deep Research me disse que ele navegou por 29 fontes, mas quando eu contei, encontrei 41.

No entanto, os modelos de raciocínio estão melhorando para resolver esse problema com a computação bruta, ou seja, “pensando mais” sobre suas respostas.

O maior problema solucionável para agentes de pesquisa profunda é a seleção de fontes.

Fontes não confiáveis ​​são os microplásticos das respostas da IA. Há uma boa razão pela qual todos os modelos de raciocínio mostram abertamente seu raciocínio.

Embora possamos prestar tanta atenção aos detalhes do raciocínio quanto a qualquer Termos de Serviço, eles nos fazem sentir que muito está acontecendo em segundo plano.

A percepção é importante para a confiança. No entanto, a seleção de origem é um problema muito solucionável: os usuários podem simplesmente dizer ao modelo para ignorar as fontes que não desejam e o modelo memoriza esse comportamento ao longo do tempo.

Dois dois problemas solucionáveis ​​permanecem:

• Viés: no meu Análise da pesquisa de chatbot da AIApontei que os LLMs têm um viés para marcas globais, marcas de luxo, fontes corporativas e sentimentos rápidos.
• Acesso: as informações precisam estar na Internet para agentes de pesquisa profunda para encontrá -las (é aí que o Google e o Bing têm uma grande vantagem competitiva).

A maior questão, é claro, é se agentes de pesquisa profundos encontrarão ampla adoção ou permanecerão na bolha do trabalhador do conhecimento.

O modo AI pode trazê -lo para as massas e levar a estaca mais profunda no coração dos cliques informativos.

O impacto no SEO

Visão geral da IA ​​aumentou em novembro ’24 e fevereiro ’25 (Crédito da imagem: Kevin Indig)

O impacto das visão geral da IA ​​no tráfego de SEO é negativo.

Na minha meta-análise de 19 estudos sobre visão geral da IADescobri que os AIOS reduzem as taxas de cliques em geral. O modo Ai vai piorar? Provavelmente. Mas há esperança.

Primeiro de tudo, agentes de busca profundos são muito transparentes com suas fontes e às vezes consultas.

A pesquisa profunda do ChatGPT literalmente chama o que está procurando, para que possamos rastrear e otimizar essas consultas. Até agora, o LLMS ainda depende muito dos resultados da pesquisa.

Segundo, apenas porque os pesquisadores obtêm respostas antes de clicar em sites, sua intenção de compra não desaparece.

O que desaparece para os profissionais de marketing é a capacidade de influenciar os compradores em seu site antes de comprar – desde que a IA Chatbots não ofereça uma compra direta.

Precisamos encontrar outras maneiras de influenciar os compradores: marketing de marca, reddit, youtube, mídia social, publicidade.

Terceiro, há uma chance de que o modo IA apareça predominantemente para palavras -chave informativas, assim como as visões gerais da IA. Nesse caso, muito peso cairá em palavras-chave de alta intenção, como “Buy X” ou “Order Y”.

Quarto, o Bing não separa a resposta de pesquisa profunda, mas a estaciona no meio de resultados orgânicos e pagos, decorados com links para fontes. Felizmente, os usuários ainda clicarão fora da resposta profunda.

Gostaria de saber como o Google planeja monetizar o modo IA, que deve ser mais caro e intensivo em recursos.

Para ser justo, o Google reduziu o custo de uma visão geral da IA ​​em 90%, o que me diz que eles descobriram a economia da unidade. Então, é possível.

Mas essa poderia ser uma oportunidade de trazer a idéia de monetizar a pesquisa parcialmente com as assinaturas de volta à mesa?

Com base em um relatório da informação, o OpenAI considera cobrar “até US $ 20.000 por mês por agentes especializados de IA”, que poderiam realizar pesquisas em nível de doutorado, US $ 10.000 para um agente de desenvolvedor de software e US $ 2.000 para um agente do trabalhador do conhecimento.⁵

Ainda um longo caminho a percorrer, mas traz uma boa teoria sobre o modo IA: e se os usuários do Google pudessem pagar por melhores modelos que dão melhores respostas ou tenham melhores habilidades?

¹ Apresentando pesquisa profunda

² Expandindo visão geral da IA ​​e introdução do modo AI

³ Chamada de ganhos do terceiro trimestre: Comentários do CEO

⁴ Expandindo visão geral da IA ​​e introdução do modo AI

⁵ Openai lotes cobrando US $ 20.000 por mês para agentes de nível de doutorado

Imagem em destaque: Paulo Bobita/Motor de Pesquisa Jornal