摘要
生成式搜尋體驗（SGE）透過 AI 提升使用者滿意度和點選率，對於數位行銷來說是個重要議題。 歸納要點:
- SGE 利用 AI 技術了解使用者查詢意圖,提供高度相關的搜尋結果,提高參與度和點選率。
- 多樣化內容格式和個性化推薦增加點選率,使使用者更容易找到符合需求的內容。
- 語意搜尋技術提升了搜尋結果的相關性,進一步提高了點選率。
SGE 與使用者互動的影響：提高參與度和點選率
當搜尋引擎旨在提供更準確、相關且使用者友好的結果時，生成式搜尋體驗（SGE）被認為將徹底改變使用者與搜尋引擎的互動方式。但什麼是 SGE？它又將如何影響點選率（CTR）呢？本文深入探討了 SGE 的潛力，揭示其對搜尋引擎動態的轉變及其影響。生成式搜尋體驗（Search Generative Experience， SGE）是一種利用人工智慧（AI）和機器學習（ML）來生成更個性化和相關性更高的搜尋結果的先進方法。傳統的搜尋演演算法依賴於關鍵字匹配和預定義的排名因素，而 SGE 則使用生成模型來理解使用者意圖並提供相關且具吸引力的結果。
**SGE 與自然語言處理的整合：**SGE 利用自然語言處理 （NLP） 技術來理解查詢背後的意圖和上下文。它可以處理複雜或含糊不清的查詢，提供更精確且相關的結果。這項整合增強了 SGE 預測使用者需求的能力，從而提高了使用者滿意度和參與度。
**SGE 對使用者互動的影響：**SGE 不僅提高結果的準確性，還轉變了使用者與搜尋引擎互動的方法。它提供更直觀和對話式的體驗，允許使用者透過自然語言進行查詢並接收即時回應。這種轉變縮短了搜尋流程，並鼓勵使用者進行更深入地探索，進而提升使用者參與度和點選率。
SGE 的出現代表了一場搜尋技術的新革命，它不僅能夠為我們帶來更加精確、貼心的資訊服務，也有望大幅改變我們日常的資訊檢索方式，使得我們每一次搜尋都更加高效且具有價值。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- Google推出生成式搜尋體驗(SGE),讓搜尋更互動、更深入。
- SGE利用生成式AI技術,提升搜尋效率和靈活性。
- 學員將學習如何運用生成式AI分析消費者行為和優化品牌內容。
- 畫圈搜尋功能在Android手機上無需切換應用程式即可快速搜尋。
- Google Cloud的Gen App Builder使開發者能輕鬆利用基礎模型進行AI應用開發。
- 微軟也著重於AI Chat模型,提供多種使用情境下的優化體驗。
隨著Google推出的生成式搜尋體驗（SGE），我們的網路搜尋方式正經歷一場大變革。這項創新讓我們可以更靈活地提出問題，並獲得更深度、互動性的資訊。不僅如此，新功能還能幫助品牌更好地理解消費者行為、優化內容。這樣一來，不只提高了工作效率，也讓日常生活變得更加便捷。
觀點延伸比較:| 功能 | 平台 | 主要優勢 | 技術背景 |
|---|---|---|---|
| 生成式搜尋體驗(SGE) | Google搜尋引擎 | 提升互動性和搜尋效率 | 生成式AI技術 |
| 畫圈搜尋功能 | Android手機 | 無需切換應用程式即可快速搜尋 | 內建於Android系統的快捷功能 |
| Gen App Builder(Google Cloud) | Google Cloud 平台 | 輕鬆利用基礎模型進行AI應用開發 | 雲端基礎設施支援與生成式AI技術 |
| Microsoft AI Chat模型 | 微軟產品(如Azure、Teams) | 多種使用情境下的優化體驗 | 自然語言處理(NLP)和機器學習 |
利用 AI 和使用者行為提升 SGE 搜尋結果
SGE 包括自然語言處理（NLP）、人工智慧驅動的內容生成以及使用者行為分析以生成搜尋結果。這些技術涉及以下幾點：－ **AI 語言模型在 SGE 中的突破性應用**：SGE 將 AI 語言模型融入演演算法核心，使搜尋結果能更深入理解查詢意圖，並針對特定領域的專業知識提供客製化結果。例如，在醫療保健領域，SGE 可分析複雜的醫學用語和症狀描述，為醫療專業人員提供精準的搜尋結果。
－ **情感分析在 SGE 中的整合**：SGE 引入情感分析技術，透過分析使用者查詢語句中所表達的情緒，提供更加貼合需求的搜尋結果。例如，當使用者輸入帶有疑問或不確定性的查詢時，SGE 會優先顯示提供明確答案和說明的結果。這項技術有助於提升使用者滿意度，並促進更精準的搜尋體驗。
－ SGE 演演算法會對查詢進行分析，以理解使用者意圖，而不僅僅是簡單地匹配關鍵字。它還能理解上下文、語氣和需求。
－ SGE 能夠利用生成式 AI 模型直接建立獨特且適當的內容片段，以回應使用者查詢，包括文字、圖片、影片及其他多媒體元素。
－ SGE 透過分析使用者行為和偏好來個性化搜尋結果，使其符合個別使用者過去互動和偏好的相關性與一致性。
－ SGE 從使用者互動中學習，不斷更新和改進搜尋結果，以確保其保持相關性和最新狀態。
從關鍵字匹配到語意搜尋：演進的里程碑
從關鍵字匹配到語意搜尋的演進之旅標誌著多個重要里程碑：**關鍵字匹配**：過去的搜尋引擎依賴簡單的關鍵字匹配演算法，導致了許多不相關和垃圾資訊的結果，並且只專注於精確匹配的關鍵字，而無法理解上下文。
**演算法更新**： Google 引入了一系列演算法更新（例如 Panda、Penguin 和 Hummingbird），以提升搜尋結果的質量，這些更新旨在懲罰低質量內容並獎勵高質量、相關性強的內容。
**語意搜尋**：語意搜尋的開始代表著向理解詞彙背後涵義的一次轉變。 Google 知識圖譜（Knowledge Graph）旨在理解事物及其相互間的關係，提供更相關的結果。現今的搜尋引擎已不再侷限於單一關鍵字匹配，而是能夠理解使用者背後複雜的意圖。透過自然語言處理技術，系統可以辨識出隱含在搜尋中的關係、同義詞和概念，提供更加全面且個人化的搜尋結果。
**人工智慧與機器學習整合**：將 AI 和 ML 結合到搜尋演算法中，使得了解使用者意圖和行為成為可能。像 RankBrain 和 BERT 這樣的新功能增強了系統提供相關結果的能力。在最近幾年裡，大語言模型如 GPT－3 在搜尋領域展現出了驚人的潛力，它們具備強大的語意理解和生成能力，可以即時產生高品質且契合個別使用者需求的搜尋回應，徹底改變了傳統搜尋模式。
**生成式搜尋體驗 （SGE）** ： SGE 是最新的一次演進，其中 AI 驅動生成模型創造出個性化且具吸引力的搜素結果，以提升使用者體驗。
豐富內容、AI 推薦與語言技術：提升使用者參與度
提升相關性與使用者參與度SGE 的主要作用是透過增強的相關性和使用者參與度來影響點選率（CTR）。透過生成符合使用者意圖和偏好的搜尋結果，SGE 增加了使用者點選結果的機會。個人化推薦功能帶來以下好處：
－ **更高的滿意度**：當使用者能夠迅速找到他們所尋求的資訊時，這會提高滿意度並增加對搜尋引擎的信任。
－ **降低跳出率**：當使用者立即找到相關資訊時，他們較不可能返回搜尋結果頁面，從而提高頂端結果的 CTR。
豐富且多樣化的內容
SGE 生成多樣且豐富的內容型別（文字、圖片、影片等），可以提升 CTR。例如：
－ **視覺和互動元素**：例如圖片、影片或互動元素等搜尋結果，可以吸引使用者並鼓勵點選。
－ **情境片段**：生成直接回應使用者查詢內容的小片段，可以使搜尋結果更具吸引力，提高 CTR。
改進的 SERP 佈局
AI 驅動的推薦和個人化
SGE 使用 AI 演演算法個人化使用者搜尋體驗，根據他們的歷史查詢和偏好推薦相關結果。此功能可提升相關性並增加使用者參與度，因為使用者更有可能點選符合其需求的結果。
語意搜尋和自然語言處理
SGE 利用語意搜尋和自然語言處理技術，以了解使用者的意圖，並提供更準確的結果。這消除了對關鍵字依賴，使得使用者可以用自然語言進行查詢，大幅提高了使用者滿意度和點選率。
SGE 對點選率 （CTR） 的影響：考量與挑戰
SGE 的引入導致搜尋引擎結果頁面（SERPs）佈局的變化。這些變化可以透過以下方式影響點選率（CTR）：**精準意圖感測：** SGE 透過深度理解使用者的查詢意圖，進一步提升搜尋結果的相關性，協助使用者更精準地找到所需資訊，提升點選次數。
**突顯相關結果：** SGE 可以組織並突顯最相關的結果，使其在 SERP 上更加顯眼。這能吸引更多注意力並增加點選的可能性。
**減少雜亂：** 透過生成高質量且相關的內容，SGE 可以減少無關或低質量的結果，使使用者更容易找到並點選他們需要的資訊。
挑戰與考量
儘管 SGE 有潛力正面影響 CTR，但仍有一些挑戰和考量需要注意：
**個人化體驗：** SGE 根據使用者的個人化偏好，調整搜尋結果的呈現，提供更具針對性的搜尋體驗，滿足不同的使用者需求，進而最佳化點選率。
過度最佳化：過度個人化和最佳化可能導致篩選過度，使得使用者看到的資訊範圍狹窄，降低資訊多樣性並對 CTR 產生負面影響。
演演算法偏見：由於 AI 驅動模型基於它們所處理的資料，有時會引入偏好。確保 SGE 演演算法公平且無偏見，可以維持使用者信任並鼓勵點選。
適應新指標：SGE 改變了搜尋結果生成和展示方式。行銷人員將需要新的指標和 KPI 來衡量成功。傳統 CTR 指標可能需要在 SGE 的背景下重新考慮。
在 SGE 時代提升內容品質：洞察、多樣化和互動
聚焦內容質量在 SGE 時代，內容質量變得更加重要。行銷人員需要高質量、有吸引力且與使用者意圖一致的相關內容，包括：
理解使用者意圖：進行關鍵字研究和受眾分析，以了解使用者搜尋的內容及其原因。
創造多樣化內容：使用不同的內容格式（如部落格、影片、資訊圖表）以滿足使用者偏好。
定期更新：根據不斷變化的使用者需求和趨勢，審查並更新內容，使其保持相關性。
運用 AI 和自動化
行銷人員可以利用 AI 和自動化技術，在 SGE 的環境中保持領先地位，包括：
AI 驅動的內容建立：使用 AI 工具生成創意、最佳化現有內容並建立個性化的內容片段。
自動化工具：利用自動化工具管理和最佳化活動，跟蹤表現並實時調整策略。
監控和適應變化
專案 1：運用搜尋意圖挖掘內容機會
透過深入研究使用者的搜尋意圖，行銷人員可以發掘未開發的內容機遇。分析 Google Search Console 的查詢資料，找出使用者尋找的特定問題或資訊，並根據這些見解建立針對性的內容。
專案 2：融入互動式內容策略
隨著使用者參與度提升，互動式內容正迅速成為 SGE 中的重要元素。透過加入民意調查、測驗和遊戲等元素，行銷人員可以提升使用者體驗，加強品牌忠誠度，並收集 valuable 的受眾見解。
隨著 SGE （搜尋生成引擎）的不斷發展，數位行銷人員必須保持資訊的更新和適應性。涉及以下幾個方面：
緊跟演演算法變化：持續關注 SGE 的最新動態，並了解其對搜尋結果和點選率（CTR）的影響。
持續測試：實施測試方法來嘗試不同策略，並衡量其對 CTR 的影響。
資料驅動決策：利用資料分析做出明智決策，並根據績效指標調整策略。
生成式搜尋體驗（Search Generative Experience， SGE）代表了搜尋引擎的重大進步，潛在地革新使用者與搜尋結果互動的方式。透過人工智慧（AI）和生成模型，SGE 能夠提供更個人化、相關且引人入勝的搜尋結果，從而提高點選率（CTR）。這一新正規化也帶來了一些挑戰，需要行銷人員調整策略以保持競爭力。專注於內容品質、利用 AI 和自動化，以及持續監控和適應變化，是行銷人員在 SGE 發展的環境中導航並最大化 CTR 影響的關鍵。
參考來源
Google生成式搜尋SGE 將打擊點閱率？阿物：用AI 打敗AI - 經濟日報
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