Her gün milyarlarca insan sorularının yanıtını aramak için Google’a başvuruyor. Üstelik bunların hepsi “Yarın hava nasıl olacak?” veya “Zaha Hadid ne zaman doğdu?” (31 Ekim 1950’de doğduğunu da belirtelim.) gibi basit sorular değil. İnsanlar saçlarını nasıl boyayacakları veya aileleriyle birlikte çıkacakları bir tatili nasıl planlayacakları gibi daha karmaşık işler hakkında yardım almak için de Google’a yöneliyor. Bunlar biraz daha zor sorular ve konuyu inceleyip yanıt bulmak için birçok arama yapılması gerekiyor. Kullanıcıların internetteki arama yolculuğunun neye benzediğini daha iyi anlamak için Verto Analytics ile birlikte bir çalışma gerçekleştirdik ve çalışmaya katılmayı kabul eden 10.000’den fazla tüketiciyi inceledik. Burada örnek olarak bir kişinin (kendisine “Ayla” diyelim) yolculuğunu ve bir kuaför randevusu almadan önce uğradığı çok sayıdaki temas noktasını gösteriyoruz. Google’ın kısa süre önce gerçekleştirdiği Search On etkinliğinde, yapay zeka (AI) alanındaki inovasyonların dünyadaki mevcut bilgileri daha kullanışlı hale getirmeye ve insanların karmaşık işleri hiç olmadığı kadar hızlı ve kolay şekilde halletmesine nasıl yardımcı olduğunu anlattık. Bu durum, hem tüketicileri hem de onlara erişmeye çalışan pazarlamacıları etkiliyor. Bilginin anlaşılmasında yeni kilometre taşları Bu yılın başlarında Birleşik Çoklu Görev Modellemesi’nin (kısaca MUM) duyurusunu yaptığımızdan beri tüketici ekiplerimiz karmaşık işleri halletmek için bu modellemenin özelliklerinden nasıl yararlanılabileceğiyle ilgili denemeler yapıyor. MUM, Google’ın bilgiyi anlama ve daha iyi Arama sonuçları sunma becerisinde önemli bir atılım. Bu modelleme, çok modlu ilk yapay zeka modellerimizden biri; yani metin, görsel ve video gibi birçok farklı biçimde yer alan bilgileri aynı anda anlayabilir. Ayrıca kavramlar, konular ve fikirler arasındaki bağlantıları çözümleyerek bilgileri açığa çıkarmak için yeni yollardan yararlanabilir. Teknolojideki bu ilerlemeler, Google’ın karmaşık işleri ve soruları daha iyi anlamasına yardımcı olarak tamamen farklı arama yöntemlerine olanak sağlayacak. Karmaşık işler için daha iyi yanıtlar Bir pazar günü bisikletinizle gezerken vites değişikliği yapamamaya başladığınızı düşünün. Bisikletteki sorunu görüyorsunuz ancak bunu nasıl ifade edeceğinizi bilemiyorsunuz. Yakınlarda bir bisiklet tamircisi varsa sorunu gösterip fikrini sorabilirsiniz. Yakında aynı şeyi Google Lens ile de yapabileceksiniz. Kameranızı yöneltip “Bunu nasıl düzeltirim?” diye sorduğunuzda Google sorunu tespit edebilecek. Bu örnekte, sorunun arka viteslerle ilgili olduğu tespit ediliyor. Sorunu çözebilmek için YouTube videosu gibi internette yer alan faydalı bilgilere yönlendirileceksiniz. Kısa süre önce doğrudan arama sonuçlarından videolardaki önemli anları tespit etme özelliğini ekledik. Bu sayede ilgilendiğiniz içeriğe hemen atlayabilirsiniz. Bisiklet üreticisinin sunduğu bir adım adım sorun giderme videosu veya bisiklet meraklısı bir içerik üreticisinin bozuk viteslerle ilgili olarak hazırladığı bir “Nasıl yapılır?” videosu olabilir. Her iki durumda da bisikletinizi onarmak için doğru yolda olursunuz. Google, ardından MUM sayesinde söz konusu videolarda bahsedilen “ilgili konular” hakkında içerikler sunabilir ve bisikletinizin donanımını daha iyi anlayıp gelecekte başka sorunlar yaşamamak için bisiklet bakımını nasıl yapmanız gerektiğini öğrenmenize yardımcı olabilir. Bu özellik, alışveriş deneyimlerini de kolaylaştırıyor. İnternette veya gerçek hayatta hoşunuza giden bir şey gördüğünüzde Google Arama ile “bu kanepe ama turkuaz renkli” veya “bu çiçek deseninin olduğu çoraplar” gibi aramalar yapabilirsiniz. Böylece alışveriş deneyimleri daha doğal ve kolay bir hal alıyor. Çeviklik ve otomasyon ihtiyacı artıyor İnsanların bu yeni arama özelliklerini kullanarak birçok yeni yolla zorlu soruların yanıtlarını bulacakları ve önem verdikleri konularla ilgili keşif ve incelemelerini ilerletecekleri açık. Bazı ileri...Read More