七大理由質疑2026年搜尋量下降25%的預測

1. AI搜尋引擎其實不存在

當前人工智慧技術的一大問題在於,我們還無法利用AI基礎設施來創建一個能夠實時更新的網絡內容</a>搜索索引,這包括數十億頁面的新聞和不斷生成的社交媒體</a>內容</a>。試圖創建一個實時更新的AI搜索索引往往會以失敗告終,因為這項技術的性質要求重新訓練整個語言模型</a>以使其包含新信息。這就是像GPT-4</a>這樣的語言模型</a>無法接觸到最新信息的原因。<br/><br/>所謂的AI搜索引擎</a>並非真正意義上的AI搜索引擎</a>。實際上,它們更像是被放置在搜索者和傳統搜索引擎</a>之間的聊天機器人。當用戶提出問題時,傳統搜索引擎</a>找到答案,而AI聊天機器人則選出最佳答案並以自然語言回覆進行摘要。<br/><br/>所以,當你使用聊天機器人AI搜索引擎</a>時,本質上你做的就是讓一個聊天機器人代替你去谷歌/必应搜索。Bing Copilot、Google SGE 和 Perplexity 都是如此。雖然這是一種有趣的搜索方式,但它不是一種真正基於AI技術支持下背後仍有传统搜索引擎</a>操作。<br/><br/> 只有当变压器技术经历重大变革、能够处理实时更新索引(或被其他技术取代)时, 我们才该感到恐惧焦虑。但那个时刻尚未来临, 这也使得预测到2026年将会出现25% 的搜索需求下降显得有些为时过早了。

4. Gartner預測搜尋引擎市場將下降25%是基於它們不會發生變化的假設

Gartner 預測到 2026 年,傳統搜尋查詢</a>量將下降 25%,但這預測假設傳統搜尋引擎</a>將保持不變。然而,Gartner 的分析忽略了一個事實:搜尋引擎</a>的進化不僅是按年計算,更是每月都在發生變化。目前的搜尋引擎</a>整合了 AI 技術,以創新的方式提高搜索相關性</a>,從而改革了整個搜尋引擎</a>範式。<br/><br/>例如,Google 讓圖像成為可點選的,使用者可以啟動基於圖像的搜索來獲取有關圖中主題的答案。這種被稱為多模式搜索的方式,除了傳統基於文字的搜索外,還能利用聲音和視覺進行搜索。 在傳統搜索中完全沒有提及多模性技術名詞——一項展示傳統搜索引擎</a>如何</a>演化以符合使用者需求的技術。<br/><br/>所謂的 AI 聊天機器人型搜索引擎</a>還處於起步階段並且完全不支持多模式。與傳統搜索相比,如此原始階段的技術名堪競爭呢?

5. 聲稱AI聊天機器人將奪取市場份額是不切實際的

蓋特納報告預測,AI聊天機器人和虛擬代理將變得更受歡迎,但這似乎忽略了蓋特納自己在2023</a>年6月的研究發現</a>:用戶對AI聊天機器人存有不信任感。蓋特納的報告明確指出: “根據蓋特納公司的一項調查,只有8%的顧客在最近一次客服體驗中使用了聊天機器人。在這些人中,僅有25%表示未來會再次使用該聊天機器人。<br/><br/>” 特別是在涉及金錢的“你的錢或你的生活”(YMYL)任務上,顧客的不信任感格外明顯。 “僅有17%通過在某階段使用聊天機器人解決了賬單爭議……” 由於蓋特納自身的研究數據顯示,在重要的YMYL搜索查詢中,用戶並不信任聊天機器人,因此蓋特納對於用戶將信任AI聊天機器人的熱情假設可能是無根據的。

6. Gartner建議需要重新思考什麼?

Gartner對搜索營銷人員的建議是,在他們的內容</a>中融入更多的體驗、專業知識</a>、權威性和可信度,但這顯示出了對EEAT實際含義的誤解。例如,可信度並非像功能一樣可以被添加到內容</a>中,可信度是內容</a>作者所帶來的體驗、專業知識</a>和權威性的總和。其次,EEAT是Google渴望在搜索引擎</a>中排名的一個概念,但它們不是實際的排名因素</a>,只是概念而已。<br/><br/>第三,市場營銷人員已經在他們的搜索營銷策略中積極融入EEAT概念。因此,作爲未來營銷策略一部分融入EEAT的建議本身就太遲了,而且缺乏獨到見解。該建議也未能認識到用戶互動和參與不僅在目前搜索引擎</a>成功中發揮作用,隨着搜索引擎</a>整合AI以提高對用戶的相關性</a>和意義性,它們的重要性</a>可能會增加。<br/><br/>這意味着傳統搜索營銷在創造意識和需求方面仍將有效且需求旺盛。

7. 為何水印可能不會有影響

Gartner提出,由於政府的規範,浮水印和認證技術將日益普及。然而,這一預測忽略了AI在內容</a>創作中可以扮演的支援角色。例如,在某些工作流程</a>中,人類審核產品、給予評分、提供情感得分以及對哪些用戶可能喜歡該產品的見解,然後將評論數據提交給AI來根據人類的洞察撰寫文章。<br/><br/>這種情況下需要加上浮水印嗎?另外一種內容</a>創作者使用AI的方式是將自己的想法錄音下來,然後交給AI並指示它打磨並轉化為專業文章。這是否也應被標記為AI生成呢?AI分析大量數據的能力補充了內容</a>生產流程,并能夠挑選出數據的關鍵特質如主要觀點和結論,進而被人類用來創建一份充滿他們見解的文檔,利用其人類專業知識</a>解讀數據。那麼,如果此人再次使用AI來打磨文件使之專業化呢?是否也需加上浮水印?Gartner關於浮水印AI內容</a>的預測未能考量到許多出版商實際上是如何</a>利用AI創建具有以人為本洞察力的精彩內容</a>,这无疑增加了对于长期采用浮水印技术——更不用说到2026年采纳该技术——复杂性和质疑。<br/><br/>