沒有人能夠完美地預測未來，但事實證明，有些人比其他人做得更好。
一項對數千人超過 100 萬次判斷的研究發現了「超級預測者」——預測成功率明顯更高的人。
超級預測者與糟糕預測者的差異是什麼？ 他們根據新的證據逐漸改變主意。
“非常正確的人經常傾聽，非常正確的人經常改變主意”，這是擁有世界上最大的電子商務經濟體《華盛頓郵報》和美國大部分財富的人的一句話。地球。 。
當人們問我要改變主意時，我給兩個答案：語音和個人化。
我們這個時代最大的變革推動者，比區塊鏈大得多，是人工智慧。 大型語言模型（LLM）有能力讓語音助理和個性化兌現他們先前所做的承諾。
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不要稱之為捲土重來
「到 2020 年，50% 的搜尋將來自語音」這一頗具爭議的預測被誇大了，並且被重複了太多次，因為這是一個很好的令人恐懼的故事。
現實情況是，語音助理設備的工作效果沒那麼好。 他們更多的是談論者而不是參與者。
當馬克·祖克柏宣布他將每年減記100 億美元用於開發Multiverse 時，投資者們驚慌失措，但沒有人意識到，儘管亞馬遜售出了5 億台Alexa 設備，但亞馬遜在Alexa 設備上卻損失了同樣數額的資金。
蘋果和 Alphabet 的情況類似，儘管 Siri 和 Google Assistant 都預先安裝在其龐大的硬體生態系統中，但它們仍然擁有近 1 億用戶。
2020 年，18 歲以上的美國成年人中有 54% 使用過語音指令，其中 24% 每天使用。 但大多數語音用例是“播放音樂”和“今天天氣怎麼樣？”
我對語音助理的主要用途是在我洗完澡後讓 Siri 繼續我正在聽的播客。 命令和搜尋是兩雙不同的鞋子。
然而，我們有理由保持樂觀。 正如法學碩士可以立即提高搜尋框的品質一樣，他們可以透過更好地理解用戶意圖並提供更自然的回應來使語音助理真正有用。
對於Alphabet、亞馬遜和Meta這樣的廣告平台巨頭來說，任何時候用戶看不到廣告的時候都是一個市場機會。
淋浴的想法和要求只是一個小例子。 美國人每天花一個小時在車上，一個小時做飯，半小時打掃。 只需花一小部分時間與人工智慧對話就可以產生可觀的廣告或訂閱收入。
功能良好的語音助理不僅是直接產生更多收入的機會，而且還可以培育新的應用程式生態系統並銷售更多硬件，而亞馬遜最適合在家庭安全和其他智慧家庭產品領域做到這一點。
由於監管壓力，亞馬遜最近不得不放棄 17 億美元收購 iRobot 的交易。
亞馬遜已經在努力提高 Alexa 的水平，以實現更好的對話。
語音助理必須克服速度和存取方面的挑戰。 即使只需要幾秒鐘就能產生回應，這種體驗也不像對話。
最重要的是，語音助理存取的資訊越多，它就越能個性化回應。
法學碩士的多模式性質可以讓語音助理看到和聽到。 乘以你的手機、電腦、門鈴、安全攝影機、電器和清潔機器人，Google的環境運算願景可能會變成現實：
在行動時代，智慧型手機改變了世界。 無論您身在何處，擁有一台功能強大的電腦都非常有用。 但當您需要計算並隨時為您提供幫助時，它會更加有用。 現在您已經聽到我與 Baratunde 談論這個想法，有用的計算可以就在您周圍：環境計算。 您的設備與服務和人工智慧協同工作，因此您需要的時候就能得到幫助，而且是無縫的。 當您不需要技術時，技術就會退居二線。 所以設備不是系統的中心，你才是。 這是我們對環境計算的願景。
我的網站還是你的網站？
網路個人化是 2010 年代初期的區塊鏈：令人失望。
十年前，我們認為網路的未來是高度優化的網站和搜尋結果。 但我們有過濾氣泡和劍橋分析。 贊助數據很難收集和擴展。 用戶喜歡免費產品，但不喜歡被追蹤的感覺。
Google 於2004 年首先在測試版中開始個性化搜索，然後於2009 年在全球範圍內進行個性化搜索。如今，Google 為有限數量的查詢（例如“看什麼”、事件、過去的搜索和發現）提供個人化結果。
整體程度可以忽略。
2013 年，研究人員發現 Google 搜尋的平均個人化程度為 11.7%，當然，不同的查詢和排名差異很大。 例如，較高的職位比較低的職位更有可能實現個人化。
2019 年的一項研究發現，Google在搜尋人物時個性化 2/10 的結果，在搜尋政黨時個性化 4/10 的結果。 換句話說，不多。
最高程度的搜尋個人化發生在 Google Suggest 中：根據像我這樣的人數以百萬計的其他搜索，Google 建議完成有時令人恐懼的查詢。
然而，Google開始為其搜尋金絲雀提供更多客製化服務：時尚。
用戶會根據自己的選擇收到個人化的風格推薦，並可以將品牌添加到收藏夾中以個性化他們的搜尋。
2022 年，Google開始更多地根據過去的購買情況進行個人化購物搜尋。
當您在 Google 上購物時，您只需選擇一次（選擇您的部門和您最喜愛的品牌）即可在將來看到更多資訊。 因此，如果您選擇「女士」部門和 Cuyana 品牌，下次您購買郵差包之類的商品時，我們將向您展示 Cuyana 和類似品牌的女士郵差包。
個人化購物推薦不像政治新聞那麼可怕，而且更容易貨幣化，因為谷歌可以在保持用戶搜尋的同時縮短轉換路徑。
圖片來源：凱文英迪格
圖片來源：凱文英迪格個人化對於購物、新聞和本地資訊最有用，但對於具有學習意圖的資訊搜尋則不太有用。
法學碩士和機器學習與超過 350 億個數據點的購物圖相結合，使 Google 能夠比以往任何時候都更適應購物搜索，這正是 Google 在過去幾個月裡一直在做的事情：
當您搜尋產品時，您將獲得需要考慮的顯著因素以及符合要求的產品的快照。 您還將收到產品描述，其中包括相關的最新產品評論、評分、價格和圖像。 這是因為這種新的生成式人工智慧購物體驗是基於谷歌的購物圖譜，該圖譜擁有超過350 億個產品列表，使其成為世界上最全面的產品數據集、賣家、品牌、評論和不斷變化的庫存。 事實上，我們的購物圖表上每小時都會更新超過 18 億條商品信息，為人們提供新鮮可靠的結果。
“好吧，谷歌，我的數據在哪裡？”
如果說語音和個性化有機會大展拳腳的話，那就是現在了。 事情很少會像你想像的那樣發展，這完全符合語音和定制的要求。
如果我是對的，並且個性化和語音搜尋越來越多，那麼在表達意圖之前首先考慮的重要性將比今天更加重要。
歸根結底，品牌需要透過優質的服務、運輸和退貨來說服客戶，以留住客戶。 個人化購物搜尋的美妙之處在於，一旦顧客形成了某種意見，就很難改變他們。
Google 如何個人化結果？ 來自 Gmail、YouTube、Android 等 Google 服務的資料組合。 和主題。
我不樂觀的一個因素是數據。
自從在 SERP 上充斥著地圖包、圖像輪播、購物輪播和其他輪播等功能以來，Google 並沒有向行銷人員提供太多數據來了解其影響。 我還擔心，如果部署 SGE，Google 不會向我們提供有關 SGE 的數據，但那是另一回事了。
如果我看到我們如何從當今的語音設備獲取查詢和搜尋數量，但 Alphabet、蘋果和亞馬遜都不共享這些數據，我的想法就會改變。
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特色圖片：Lyna™
