Jaka jest przyszłość wyszukiwania w AI Search?

Tradycyjne wyszukiwanie tekstowe ustępuje miejsca konwersacyjnym interakcjom, wyszukiwaniu wizualnemu, głosowemu i hiperpersonalizacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Użytkownicy zadają pełne, kontekstowe pytania, skanują obrazy czy korzystają z asystentów głosowych, a AI dostarcza odpowiedzi dopasowane do ich preferencji w czasie rzeczywistym. W tym rozdziale przyjrzymy się bliżej przyszłości wyszukiwania.

Z tego rozdziału dowiesz się:

• Czym jest wyszukiwanie konwersacyjne,
• Jak optymalizuje się wyszukiwanie konwersacyjne,
• Jak działa wyszukiwanie głosowe,
• Czym jest i jak działa hiperpersonalizacja,
• Czym jest integracja z IoT,
• Jakie są przewidywania AI Search do 2030 roku.

Potrzebujesz porad marketingowych dla biznesu?

Skontaktuj się z nami

Czym jest wyszukiwanie konwersacyjne?

Wyszukiwanie konwersacyjne to nie tylko pytanie i odpowiedź, ale cała rozmowa. Użytkownicy, zamiast wpisywać pojedyncze frazy, coraz częściej stawiają na pełne, kontekstowe zapytania, które przypominają naturalną rozmowę z człowiekiem.

Zapytania stają się bardziej złożone i precyzyjne, a systemy wyszukiwania muszą być w stanie zrozumieć nie tylko słowa, ale również intencje, które za nimi stoją. Wyszukiwanie konwersacyjne to odpowiedź na rosnące oczekiwania użytkowników, którzy chcą uzyskać dokładniejsze, spersonalizowane odpowiedzi.

Możemy wyróżnić ważne elementy konwersacyjnego wyszukiwania, takie jak:

1. Zapytania długoogonowe

Dawniej użytkownicy wpisywali jedno, może dwa słowa. Teraz coraz częściej ich zapytania są długie, szczegółowe i pełne kontekstu. „Jakie buty sportowe są najlepsze do biegania na długich dystansach?” - to przykład klasycznego zapytania długoogonowego AI Search, które daje wyszukiwarce więcej informacji o potrzebach użytkownika.

Skorzystaj z naszego keyword mixera do tworzenia fraz long tail.

2. Dodatkowe zapytania zależne od kontekstu

Pytania stają się coraz bardziej dynamiczne. Użytkownik może zacząć od ogólnego zapytania, a potem przejść do bardziej szczegółowego, dostosowanego do tego, co już wcześniej powiedział lub o co zapytał. Przykładem może być sytuacja, gdy po zapytaniu o rekomendacje książkowe, użytkownik dopytuje: „A jakie książki w tej kategorii są najlepsze na prezent?”.

3. Odpowiedzi kierowane intencją

Dzięki zaawansowanej technologii AI, wyszukiwarki uczą się rozumieć, co tak naprawdę chce osiągnąć użytkownik. Celem nie jest już tylko podanie pasujących słów kluczowych, ale zaoferowanie odpowiedzi zgodnej z intencjami zapytania. Kiedy wpisujesz: „gdzie kupić książki”, wyszukiwarka rozumie, że nie szukasz tylko lokalizacji, ale również ofert, cen i ewentualnych promocji. Intencja jest bardzo ważna, bo systemy AI wychodzą z założenia, że użytkownik chce szybkiej, ale trafnej odpowiedzi.

Dowiedz się więcej o intencji użytkownika.

Elementy wyszukiwania konwersacyjnego.

Praktyczna optymalizacja wyszukiwania konwersacyjnego

Jak możemy dostosować nasze podejście do tego, że użytkownicy przeszli na bardziej konwersacyjne wyszukiwanie?

Targetowanie zapytań opartych na pytaniach

W wyszukiwaniach konwersacyjnych najważniejsze stają się pytania. Dlatego warto dostosować treść swoich stron, by odpowiadały na pytania użytkowników. Pytania zaczynają dominować: zamiast „nowe buty biegowe”, bardziej popularne będzie „jakie buty biegowe są najlepsze na zimę?”. Tworzenie treści, które odpowiadają na te pytania, pozwala zwiększyć szansę na pojawienie się w wynikach wyszukiwania.

Struktura dla fragmentów wyróżnionych (featured snippets)

Aby uzyskać wysokie pozycje w wyszukiwarce, warto zoptymalizować treści pod kątem fragmentów wyróżnionych. To właśnie w nich pojawiają się odpowiedzi na pytania użytkowników w formie krótkich, precyzyjnych informacji. Idealnie zoptymalizowana treść odpowiada na pytanie w 100 słowach lub mniej, by wyszukiwarka mogła ją wyróżnić.

Przykład fragmentu wyróżnionego w przeglądzie AI.

Zasada E-E-A-T (Expertise, Experience, Authoritativeness, Trustworthiness)

Google stawia na jakość treści, więc nie zapominaj o zasadach E-E-A-T. Ważne jest, by Twoje treści były eksperckie, autentyczne i wiarygodne. Kiedy użytkownicy zadają pytanie w ramach AI Search, chcą być pewni, że odpowiedź pochodzi z wiarygodnego źródła. Dodanie autorytetu do treści, wiarygodnych źródeł i informacji, które potwierdzają Twoje kompetencje, to klucz do sukcesu w konwersacyjnym wyszukiwaniu.

Czytaj więcej o E-E-A-T.

Eksperci marketingu na wyciągnięcie ręki?

Skontaktuj się z nami

Jak działa wyszukiwanie multimodalne?

W wyszukiwaniu multimodalnym obraz, wideo i dźwięk odgrywają ważną rolę. Dzięki technologiom takim jak Google Lens, Search Live czy wyszukiwanie głosowe, użytkownicy mogą teraz wyszukiwać informacje w bardziej naturalny i intuicyjny sposób. Co oznacza to dla biznesów i użytkowników? Jakie zmiany przynosi wyszukiwanie multimodalne? Przyjrzyjmy się szczegółom.

Wzrost wyszukiwania wizualnego

Coraz częściej użytkownicy, zamiast wpisywać słowa kluczowe, korzystają z wizualnych form wyszukiwania. Technologie, takie jak Google Lens, umożliwiają rozpoznawanie obiektów, tekstów, czy miejsc na podstawie obrazów.

• Skala użycia Google Lens
  Google Lens obsługuje niemal 20 miliardów wyszukiwań wizualnych miesięcznie, z czego 20% z nich dotyczy wyszukiwań związanych z zakupami. Użytkownicy skanują produkty, logo, ubrania czy przedmioty, by dowiedzieć się, gdzie można je kupić, jakie mają cechy lub co to za obiekt. Tego rodzaju interakcja z technologią staje się coraz bardziej powszechna. Czytaj więcej o sztucznej inteligencji w produktach Google.
  Przykład: użytkownik robi zdjęcie butów, a Google Lens podpowiada, gdzie można je kupić i jakie mają opinie.

Wyszukiwanie Google Lens.

• Nowe pokolenie użytkowników
  Generacja Z i Millenialsi, wychowani w erze mediów wizualnych, preferują wyszukiwanie za pomocą obrazów. Dla nich obraz jest równie ważny, co tekst, dlatego firmy muszą dostosować swoje strategie marketingowe, by być obecnymi w przestrzeni wizualnej. Wysoka popularność wyszukiwania wizualnego wiąże się z koniecznością dostosowania treści do preferencji młodszych użytkowników.

Czym jest wyszukiwanie w czasie rzeczywistym (Search Live)?

Search Live to technologia, która umożliwia użytkownikom wyszukiwanie informacji w czasie rzeczywistym, przy użyciu różnych form danych, takich jak obraz, dźwięk i wideo. Dzięki temu użytkownicy otrzymują natychmiastowe odpowiedzi na zapytania związane z bieżącymi wydarzeniami lub sytuacjami.

• Integracja Project Astra
  Projekt Astra to technologia AI Search, która wspiera wyszukiwanie w czasie rzeczywistym, pozwalając na jeszcze bardziej precyzyjne i kontekstowe odpowiedzi. Dzięki AI, Search Live może dynamicznie dostarczać odpowiedzi, które uwzględniają zmieniający się kontekst zapytania.

Jakie jest znaczenie wyszukiwania głosowego?

Wyszukiwanie głosowe, zwłaszcza na urządzeniach mobilnych, zdobywa coraz większą popularność. Używając asystentów głosowych jak Google Assistant, Siri czy Alexa, użytkownicy mogą uzyskiwać odpowiedzi na zapytania bez potrzeby pisania.

• Voice search na urządzeniach mobilnych
  Wzrost użycia wyszukiwania głosowego na urządzeniach mobilnych oznacza, że pytania zadawane głosowo są zazwyczaj dłuższe, bardziej złożone i kontekstowe. Zamiast wpisywać krótkie frazy, użytkownicy zadają pełne pytania, np. „Jakie są najlepsze restauracje włoskie w mojej okolicy?”. To wymaga dostosowania treści do bardziej konwersacyjnych zapytań głosowych.

Wyszukiwanie głosowe w wyszukiwarce mobilnej Google.

• Lokalny wymiar zapytań głosowych
  Aż 70% zapytań głosowych ma charakter lokalny. Użytkownicy korzystają z wyszukiwania głosowego, by znaleźć lokalne usługi, sklepy, restauracje czy atrakcje turystyczne. Dla biznesów lokalnych to znak, że optymalizacja treści pod kątem zapytań głosowych i lokalnych staje się bardzo ważna.

Jak działa hiperpersonalizacja?

Hiperpersonalizacja uwzględnia takie dane jak nawyki i preferencje użytkownika. Czym dokładnie jest hiperpersonalizacja, jak zmienia ona sposób, w jaki korzystamy z internetu, i jakie korzyści oraz wyzwania wiążą się z jej zastosowaniem? Przyjrzyjmy się szczegółom.

Czym jest hiperpersonalizacja w kontekście AI Search?

Hiperpersonalizacja to zaawansowany proces personalizacji, który wykracza poza tradycyjne metody dostosowywania treści. W przeciwieństwie do podstawowej personalizacji, która opiera się na danych, takich jak imię czy ostatni zakup, hiperpersonalizacja uwzględnia bardziej złożone i subtelne dane, jak nawyki użytkownika, preferencje, lokalizacja, czas czy nawet kontekst sytuacyjny. Jest to proces, który nie tylko uwzględnia informacje z przeszłości, ale także reaguje na bieżące działania i preferencje w czasie rzeczywistym.

Są dwa czynniki, które odróżniają personalizację od hiperpersonalizacji:

• Skala - tradycyjna personalizacja, jak np. rekomendacje oparte na poprzednich zakupach, była ograniczona do podstawowych danych. Hiperpersonalizacja wykorzystuje analitykę predykcyjną, która pozwala na przewidywanie, czego użytkownik może potrzebować, zanim jeszcze o tym pomyśli. Sztuczna inteligencja analizuje mnóstwo danych, by dostarczyć dokładnie to, czego użytkownik szuka, uwzględniając najdrobniejsze szczegóły jego preferencji.
• Reaktywność - w przeciwieństwie do tradycyjnej personalizacji, która bazuje na statycznych danych, hiperpersonalizacja działa w czasie rzeczywistym. Przykładowo, jeśli użytkownik przegląda produkt na stronie, wyszukiwarka lub aplikacja natychmiast dostosowuje treści do jego ostatnich interakcji, oferując rekomendacje na podstawie bieżącego zachowania, a nie tylko na podstawie wcześniejszych zakupów.

Czytaj więcej o personalizacji:

• 7 technik personalizacji treści, które naprawdę działają
• Jak personalizacja zwiększa zyski i zadowolenie klientów?
• Personalizacja AI w akcji

Jakie są korzyści i wyzwania hiperpersonalizacji?

Do korzyści i wyzwań zaliczamy wzrost konwersji i lojalności, wyzwania dotyczące prywatności i kontroli użytkownika. Przyjrzyjmy się każdemu z nich:

• Wzrost konwersji i lojalności
  Jednym z największych atutów hiperpersonalizacji jest wzrost konwersji i lojalności klientów. Według badań, aż 80% klientów jest bardziej skłonnych do zakupu u firm, które oferują spersonalizowane doświadczenia AI Search. Kiedy użytkownicy czują, że otrzymują dokładnie to, czego szukają, i że oferta jest dostosowana do ich indywidualnych potrzeb, chętniej dokonują zakupu i wracają po więcej. Hiperpersonalizacja daje możliwość zwiększenia satysfakcji klienta, co bezpośrednio przekłada się na wyższą sprzedaż i lojalność.
• Wyzwania prywatności
  Z drugiej strony, wprowadzenie hiperpersonalizacji wiąże się z kwestiami prywatności. Zbieranie i analiza tak dużych ilości danych osobowych wiąże się z ryzykiem naruszenia prywatności użytkowników. Dla firm jest to wyzwanie, by zapewnić odpowiednią ochronę danych i transparentność w tym zakresie. Istnieje także ryzyko, że użytkownicy poczują się „śledzeni” lub manipulowani przez algorytmy, co może prowadzić do utraty zaufania do danej marki.
• Kontrola użytkownika
  W kontekście hiperpersonalizacji ważnym wyzwaniem jest także kontrola użytkownika nad swoimi danymi. Coraz więcej osób zwraca uwagę na to, jak ich dane są wykorzystywane przez firmy i jak duży wpływ mają one na dostosowywanie treści. Firmy muszą zapewnić użytkownikom możliwość zarządzania swoimi preferencjami i decydowania, jak i kiedy ich dane są wykorzystywane. Transparentność w tym zakresie i oferowanie użytkownikom opcji kontroli nad swoimi danymi jest kluczowe w budowaniu długoterminowych relacji z klientami.

Korzyści i wyzwania hiperpersonalizacji.

Czym jest integracja z asystentami głosowymi i urządzeniami IoT?

W ciągu ostatnich kilku lat technologie asystentów głosowych oraz urządzeń IoT (Internet of Things) zaczęły odgrywać istotną rolę w naszym codziennym życiu. Jedną z największych technologii IoT są asystenci głosowi, tacy jak Amazon Alexa czy Google Assistant. To ważna część systemu smart home, który również jest elementem ekosystemu IoT. Przyjrzyjmy się tej kwestii bliżej.

Czytaj więcej o Internet of Things, czyli Internecie Rzeczy.

Jak działają asystenci głosowi?

W ciągu ostatnich kilku lat liczba asystentów głosowych gwałtownie wzrosła. Zgodnie ze statystykami, do 2025 roku w użyciu jest 8,4 miliarda asystentów głosowych na całym świecie, co stanowi niemal dwukrotny wzrost w porównaniu do roku 2020. To ogromny skok, który pokazuje, jak szybko adaptujemy te technologie w naszym życiu. Asystenci głosowi stają się coraz bardziej powszechni w AI Search, a ich zastosowanie obejmuje niemal wszystkie obszary - od ułatwiania codziennych czynności, po integrację z bardziej zaawansowanymi systemami.

Asystenci głosowi wykorzystują szereg zaawansowanych technologii, które umożliwiają im skuteczną interakcję z użytkownikami. Wśród nich najważniejsze to:

• Sztuczna inteligencja (AI) - pozwala asystentom na zrozumienie i przetwarzanie zapytań użytkowników.
• Uczenie maszynowe (ML) - umożliwia asystentom głosowym naukę na podstawie interakcji z użytkownikami, co pozwala na coraz dokładniejsze odpowiedzi.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) - umożliwia asystentom zrozumienie i interpretowanie zapytań wypowiadanych w języku naturalnym, co sprawia, że komunikacja z nimi staje się bardziej naturalna.

Jakie są przykłady asystentów głosowych?

Obecnie na rynku dostępnych jest wiele popularnych asystentów głosowych, z których użytkownicy mogą korzystać. Wśród najważniejszych warto wymienić:

• Amazon Alexa - jeden z pionierów na rynku asystentów głosowych, integrujący się z szeroką gamą urządzeń IoT.
• Google Assistant - asystent głosowy, który dzięki technologii Google jest w stanie udzielać odpowiedzi na różnorodne zapytania oraz sterować urządzeniami w ekosystemie Google.
• Apple Siri - asystent głosowy firmy Apple, znany z integracji z urządzeniami iOS i macOS.
• Microsoft Cortana - chociaż obecnie mniej popularny niż inne, Cortana jest integralną częścią systemu Windows 10.
• Samsung Bixby - asystent głosowy opracowany przez Samsunga, który pozwala na pełną kontrolę nad urządzeniami marki Samsung.

Asystent Siri w systemie iOS.

Sprawdź także:

• Nowe technologie dla e-commerce, które musisz znać

Automatyzacja domu i inne zastosowania IoT

Jednym z głównych zastosowań asystentów głosowych jest automatyzacja domu. Systemy smart home pozwalają na zarządzanie urządzeniami w domu: od oświetlenia, przez temperaturę, po urządzenia AGD. Dzięki integracji z asystentami głosowymi użytkownicy mogą sterować swoimi domowymi urządzeniami za pomocą poleceń głosowych. Na przykład, powiedzenie „Alexa, ustaw temperaturę na 22 stopnie” powoduje, że inteligentny termostat w domu dostosowuje temperaturę w pomieszczeniu.

Korzyści użytkowe

Integracja asystentów głosowych i urządzeń IoT w inteligentnym domu niesie za sobą szereg korzyści, takich jak:

• Uproszczona obsługa - dzięki asystentom głosowym, obsługa urządzeń staje się łatwiejsza i bardziej intuicyjna. Użytkownicy mogą sterować urządzeniami bez konieczności korzystania z aplikacji czy fizycznych przycisków.
• Dostępność - asystenci głosowi oferują wygodny sposób obsługi urządzeń, który jest dostępny dla osób z ograniczoną sprawnością ruchową lub starszych użytkowników, którzy mogą mieć trudności z obsługą tradycyjnych interfejsów.
• Efektywność - integracja z IoT pozwala na oszczędność czasu. Automatyczne ustawienia, takie jak zaprogramowanie oświetlenia czy temperatury, umożliwiają szybkie dostosowanie warunków w domu bez potrzeby ręcznego wykonywania tych czynności.

Jak działają systemy głosowe IoT?

Jak działa system, który umożliwia sterowanie urządzeniami IoT za pomocą poleceń głosowych w AI Search? Proces ten obejmuje kilka kluczowych etapów:

• Polecenie głosowe (Voice Input) - użytkownik wydaje polecenie głosowe, np. „Włącz światło w salonie”.
• Rozpoznawanie mowy (Speech Recognition) - polecenie głosowe jest przekształcane na tekst, aby mogło zostać zrozumiane przez system.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) - tekstowe polecenie jest analizowane przez system, który interpretuje intencje użytkownika.
• Logika decyzyjna (Decision Logic) - na podstawie analizy system podejmuje decyzję, jaką akcję należy wykonać, np. włączenie światła.
• Sterowanie urządzeniem IoT (Device Control) - na końcu wysyłane jest odpowiednie polecenie do urządzenia IoT, które realizuje żądaną akcję, np. włącza światło.

Zasada działania systemów głosowych IoT.

Jakie są wyzwania w integracji IoT?

Mimo że asystenci głosowi i urządzenia IoT stają się coraz bardziej popularne, ich integracja napotyka na wyzwania takie jak prywatność i bezpieczeństwo oraz kompatybilność:

1. Prywatność i bezpieczeństwo

Zbieranie danych na temat użytkowników, ich codziennych nawyków oraz preferencji wiąże się z zagrożeniem dla prywatności. Prywatność staje się coraz bardziej istotnym zagadnieniem, zwłaszcza w kontekście urządzeń IoT, które mogą zbierać informacje o naszym życiu codziennym. Potencjalne naruszenia bezpieczeństwa, jak nieautoryzowany dostęp do danych użytkowników, mogą wpłynąć na zaufanie do tych technologii. Firmy muszą zapewnić odpowiednie środki ochrony danych i transparentność w kwestii wykorzystywania zebranych informacji.

2. Kompatybilność

Kolejnym wyzwaniem w integracji asystentów głosowych i IoT jest kompatybilność urządzeń. Na rynku istnieje wiele różnych systemów i protokołów, a urządzenia od różnych producentów mogą nie współpracować ze sobą w sposób płynny. Użytkownicy oczekują, że wszystkie urządzenia w ich inteligentnym domu będą współdziałać bezproblemowo, co wymaga dużej interoperacyjności systemów.

Szukasz tej jedynej? Z agencją widoczni zostaniesz na dłużej.

Skontaktuj się z nami

Przewidywania i trendy na lata 2025-2030

Od lat 2025 do 2030, spodziewamy się kolejnych przełomowych zmian w dziedzinie wyszukiwania internetowego, które przekształcą tradycyjne metody wyszukiwania w zupełnie nowe doświadczenie. Zmiany te będą miały ogromny wpływ na sposób, w jaki użytkownicy będą korzystać z sieci oraz jak firmy będą dostarczać treści. Co nas czeka? Przyjrzyjmy się prognozom i trendom na nadchodzące lata.

Kiedy nastąpi punkt przełomowy AI Search?

Ma on nastąpić pod koniec tej dekady, w latach 2028-2030. Zgodnie z prognozami, AI Search przewyższy tradycyjne wyszukiwanie pod względem globalnego użycia. Użytkownicy, zamiast korzystać z klasycznych wyszukiwarek, coraz częściej będą sięgać po generatywnych asystentów AI, którzy dostarczą im odpowiedzi w sposób bardziej konwersacyjny, intuicyjny i trafny.

Oto istotne prognozy wzrostu wyszukiwania AI:

• Do 2026 r. - przewiduje się, że wolumen tradycyjnych wyszukiwarek spadnie o 25%. Użytkownicy zaczną przechodzić na generatywnych asystentów AI, którzy będą w stanie szybciej i dokładniej dostarczać odpowiedzi na pytania, a także prowadzić bardziej naturalną konwersację z użytkownikami.
• Do 2028 r. - ruch organiczny na stronach internetowych może spaść o 50% lub więcej, ponieważ użytkownicy zaczną korzystać z AI Search, który będzie w stanie dostarczać bezpośrednie odpowiedzi na pytania. AI Search osiągnie 30-50% udziału w rynku wyszukiwania, a tradycyjne wyszukiwarki staną się mniej popularne w stosunku do asystentów opartych na sztucznej inteligencji.
• Do 2030 r. - oczekuje się, że asystenci AI będą obsługiwać większość zapytań wyszukiwania na świecie. AI stanie się domyślnym narzędziem do wyszukiwania informacji w internecie, a interakcje użytkowników z siecią będą coraz bardziej spersonalizowane, automatyczne i złożone.

Przewidywania AI Search na lata 2025-2030.

Czytaj także:

• Co zmieni marketing w 2025?
• Marketing przyszłości, czyli o najnowszych trendach w marketingu internetowym

Jakie są funkcje Google w AI Search?

Google pełni istotną rolę w przyszłości AI Search. W 2025 roku weszło na rynek z Trybem AI, który w najbliższych latach będzie intensywnie się rozwijał. Ważne jest także Deep Search, czyli wyszukiwanie głębokie, a także zdolności agentowe i wizualizacja danych. Sprawdźmy, jak działa każde z nich.

1. Tryb AI

Google zaprezentowało tryb AI, w którym wyszukiwanie w sieci działa na zasadzie pełnej integracji sztucznej inteligencji. W tym trybie AI jest głównym źródłem odpowiedzi, a tradycyjne wyszukiwarki są zastąpione przez systemy, które w czasie rzeczywistym generują odpowiedzi na pytania użytkowników, bazując na ich preferencjach i kontekście.

2. Deep Search (głębokie wyszukiwanie)

Deep Search to funkcja, która pozwala na szersze, głębsze przeszukiwanie internetu w sposób, w jaki tradycyjne wyszukiwarki nie były w stanie tego zrobić. Dzięki zaawansowanemu wykorzystaniu AI, wyszukiwarki będą mogły analizować dane w sposób bardziej kompleksowy i kontekstowy, dostarczając odpowiedzi wykraczające poza proste dopasowanie słów kluczowych.

3. Agentic capabilities (zdolności agentowe)

AI w przyszłości będzie coraz bardziej zdolne do pełnienia funkcji agenta, który nie tylko odpowiada na pytania, ale również podejmuje decyzje, zarządza zadaniami i rekomenduje rozwiązania. Funkcje agentowe będą pozwalały użytkownikowi na zlecanie działań AI w zakresie wyszukiwania, zarządzania kalendarzem czy nawet organizowania codziennych obowiązków. Dzięki temu asystenci AI staną się bardziej wielozadaniowi, a ich integracja w życie użytkownika stanie się jeszcze głębsza.

4. Wizualizacja danych

Kolejną funkcją, która zyska na znaczeniu, będzie wizualizacja danych. AI Search nie tylko dostarczać będzie odpowiedzi, ale także wizualizować wyniki, np. w formie wykresów, map czy infografik, co ułatwi użytkownikom zrozumienie złożonych zagadnień. Takie rozwiązania będą szczególnie przydatne w branżach takich jak nauka, edukacja czy analiza danych.

Przyszłość hybrydowa

Przyszłość wyszukiwania internetowego będzie miała charakter hybrydowy. W 2030 roku tradycyjna wyszukiwarka Google prawdopodobnie przekształci się w doświadczenie LLM-first (Large Language Model-first). Oznacza to, że użytkownicy będą korzystać z wyszukiwania opartego głównie na dużych modelach językowych (LLM), które będą domyślnym trybem wyszukiwania. Tradycyjne wyszukiwarki, oparte głównie na algorytmach indeksowania i rankingowania stron internetowych, ustąpią miejsca rozwiązaniom, które bazują na inteligentnych asystentach AI.

Choć przyszłość wyszukiwania w dużej mierze będzie związana z AI Search, tradycyjne zapytania wciąż będą miały swoje miejsce. Nie każdemu użytkownikowi odpowiadają pełne interakcje z asystentami głosowymi czy AI. Będzie zatem miejsce na połączenie tradycyjnych wyszukiwarek z nowoczesnymi rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji, umożliwiając użytkownikom wybór preferowanego sposobu interakcji z systemem.

Podsumowanie

Przyszłość wyszukiwania koncentruje się na interakcji konwersacyjnej, multimodalnej i hiperpersonalizacji z wykorzystaniem AI Search. Użytkownicy coraz częściej korzystają z pełnych, kontekstowych zapytań, obrazów, wideo i poleceń głosowych, a systemy AI analizują intencje, preferencje i zachowania w czasie rzeczywistym. Hiperpersonalizacja zwiększa satysfakcję i lojalność klientów, a integracja z asystentami głosowymi i IoT ułatwia codzienne czynności. Do 2030 r. AI Search może stać się dominującym sposobem wyszukiwania, tworząc hybrydowe, spersonalizowane i inteligentne doświadczenia online.

Źródła:
blog.google/products/search/google-search-ai-mode-update/#custom-charts
ttms.com/llm-powered-search-vs-traditional-search-2025-2030-forecast/
comarch.com/trade-and-services/loyalty-marketing/blog/the-power-of-hyper-personalization/
Shourya Partap Singh, Siddhant Baliyan, Sonam Jahan, “Artificial Intelligence voice assistant with IOT Integration”, International Journal of Science and Research Archive.

Czytaj również:

• Przyszłość SEO w erze AI – jak zmienia się gra o widoczność w sieci?
• Jak sztuczna inteligencja zmieni marketing internetowy?
• Co nowego w AI? Poznaj 9 trendów, które musisz wziąć pod uwagę w 2025!

FAQ - pytania i odpowiedzi

Jak AI Search współpracuje z wyszukiwaniem głosowym?

AI Search integruje się z wyszukiwaniem głosowym, umożliwiając użytkownikom zadawanie pytań w naturalnym języku. System analizuje polecenia głosowe, rozpoznaje intencje i kontekst, a następnie dostarcza precyzyjne, spersonalizowane odpowiedzi. Dzięki temu użytkownicy otrzymują szybkie i trafne wyniki bez konieczności pisania.

Czy AI Search działa w czasie rzeczywistym?

Tak, AI Search działa w czasie rzeczywistym, analizując bieżące zachowania użytkownika i kontekst zapytań. System natychmiast dostosowuje wyniki, uwzględniając aktualne potrzeby i preferencje. Dzięki temu użytkownik otrzymuje trafne odpowiedzi od razu, zamiast przeszukiwać wiele stron internetowych w poszukiwaniu informacji.

Jak AI Search wykorzystuje historię wyszukiwań użytkownika?

AI Search analizuje historię wyszukiwań, aby lepiej zrozumieć preferencje i wzorce zachowań użytkownika. Dzięki temu może przewidywać potrzeby, personalizować wyniki i sugerować treści najbardziej dopasowane do jego zainteresowań, czasu i lokalizacji, zwiększając trafność odpowiedzi i komfort korzystania z wyszukiwarki.

Jak AI Search integruje się z asystentami głosowymi i IoT?

AI Search współpracuje z asystentami głosowymi i urządzeniami IoT, umożliwiając sterowanie sprzętem domowym i dostęp do informacji głosowo. Polecenia użytkownika są analizowane przez AI, która uruchamia odpowiednie akcje w urządzeniach inteligentnego domu lub dostarcza spersonalizowane wyniki wyszukiwania, zwiększając wygodę i automatyzację codziennych zadań.

Czy AI Search zastąpi tradycyjne wyszukiwarki do 2030 roku?

Prognozy wskazują, że do 2030 roku AI Search może obsługiwać większość zapytań, przewyższając tradycyjne wyszukiwarki. Jednak klasyczne metody wyszukiwania nadal będą używane w określonych sytuacjach. Prawdopodobnie powstanie hybrydowy model, gdzie AI Search będzie domyślnym trybem, a tradycyjne wyszukiwarki pozostaną opcją dla części użytkowników.

Poznaj historie sukcesów naszych klientów

Sklep Soltech

• 25-krotny wzrost dochodów
• 10-krotny wzrost współczynnika ROAS
• Wzrost o 212% kliknięć
• Ponad 5-krotny wzrost konwersji

Protan Elmark

• 20 krotna dynamika sprzedaży
• 3 razy więcej zapytań ofertowych rok do roku
• ponad 3500 fraz w czołówce Google

Elmark Wynajem

• 7 krotny wzrost ruchu z pozycjonowania
• 150% więcej zapytań z formularza na stronie
• 5-krotny wzrost liczby konwersji z Google Ads

KOMIN-CENTER

• Ponad 200% wzrost przychodów
• 11-krotny wzrost fraz w Top10
• 17-krotny wzrost fraz w Top3
• Ponad 2-krotny wzrost ruchu bezpłatnego

Centrum Medyczne Stanley

• 250% wzrostu liczby rezerwacji na usługi USG
• 130% wzrostu liczby wizyt w gabinetach
• 4,5 razy więcej odwiedzających stronę

Egrzejniki

• 4-krotny wzrost przychodów
• wzrost do 110% wyświetleń w Google
• wzrost do 124% kliknięć
• wzrost o ponad 50% fraz w TOP10 Google

Zobacz więcej

4.9

4.6

Clutch.co to jedna z najbardziej wiarygodnych platform z opiniami na świecie!

opinie

Ponad 700 pozytywnych opinii w Google i 120 opinii na Clutch.co

 

Jesteśmy jedną z najlepiej i najczęściej ocenianych agencji marketingu internetowego w Polsce na największych platformach do ocen: Google i Clutch.co. Zobacz, nasze oceny i przekonaj się, że warto z nami współpracować.

 

» zobacz jak się z nami współpracuje

 

 

Wyślij zapytanie