검색 엔진 최적화는 더 이상 필요하지 않습니다. 인공 지능 요약이 검색 환경을 변화시킵니다.

추상적인: AI는 잠재 정보 소스를 평가하고 순위를 매기는 전통적인 검색 방법에서 벗어나 사용자의 특정 문의 및 상황에 맞게 맞춤화되어 접근 가능한 모든 데이터로부터 간결하고 단일한 응답을 컴파일합니다. AI에는 응답 내에 설명 세부 정보, 통찰력 및 보충 정보도 포함되어 있습니다.

내 헤드라인이 요즘 관심을 끌기 위한 일반적인 전략인 다소 과장된 것처럼 보일 수 있다는 점을 처음부터 인정하겠습니다. SEO가 현재 완전히 폐기된 것은 아니지만 의심할 여지 없이 쇠퇴하고 있습니다. 앞으로 몇 년 동안 많은 사람들은 답을 찾을 때 여전히 친숙한 기존 검색 엔진에 의존할 것입니다. 그럼에도 불구하고, 30년에 걸쳐 확립된 이러한 습관은 다음을 제공하는 AI 플랫폼으로 전환하는 사용자로 인해 천천히 대체될 것입니다. 향상된 답변, 더 빠르게.

_1998년 Google가 도입된 이후 검색 엔진은 방대한 인터넷 리소스에 대한 주요 관문 역할을 해왔습니다. 25년 동안 사용자는 검색어를 해결하기 위해 검색 엔진을 선택해 왔습니다.

AI와 기존 검색을 대조한 최근 조사에서 다음과 같은 사실이 밝혀졌습니다.

• 사용자가 시연 158% 더 높은 효율성, Google와 비교하여 ChatGPT를 활용할 때 시간당 답변된 질문 수로 측정됩니다.
• 사용자가 크게 Google보다 AI를 선호합니다., 만족도 1~7점에서 AI는 6.06, Google는 5.27로 평가되었습니다.
• AI 응답 활용 사용자 간의 숙련도 격차를 해소합니다. Google를 사용하는 것과는 달리 다양한 수준의 교육을 제공합니다. 기존 검색 엔진을 사용하면 고급 학위를 가진 개인이 교육을 덜 받은 사용자보다 눈에 띄게 뛰어난 성과를 냈습니다. 그러나 ChatGPT가 질의 응답에 활용되었을 때 이러한 차이는 줄어들었습니다.

이 특정 연구에서 응답 품질은 두 가지 대안 간에 비슷했습니다. 그럼에도 불구하고, 이 시나리오의 AI 대표자는 ChatGPT 3.5였으며, ChatGPT의 다음 릴리스에서 예상되는 답변 품질은 말할 것도 없고 현재 반복인 ChatGPT 4보다 덜 발전된 것으로 알려져 있습니다.

세 가지 매개변수 모두에서 AI 대화형 에이전트는 검색 엔진보다 확실히 뛰어난 성능을 보였습니다. 성능 차이가 100%를 초과하면 개인이 주목하기 시작합니다. 깊이 뿌리박힌 관행까지도 적용할 수 있습니다. Google가 Yahoo, Excite, Altavista 및 기타 잘 확립되었지만 약한 검색 엔진과 같은 경쟁사를 단순히 더 빠른 속도로 우수한 응답을 제공함으로써 능가했던 1990년대 후반에도 유사한 현상이 발생했습니다.

정보 문의에 대한 의존도를 다음으로 전환했습니다. 당혹스러움.AI, 대부분의 데이터 검색에 사용되는 플랫폼입니다. (저는 홍보에 금전적인 이해관계가 없습니다. 당혹스러움.AI; 내 추천은 오로지 청중을 돕기 위해서만 이루어집니다.) Perplexity는 합리적인 성능을 갖춘 무료 버전을 제공하며, $200/년 구독을 통해 성능이 크게 향상됩니다. 나는 광고 없는 사용자 인터페이스를 유지하기 위해 이 서비스에 기꺼이 투자하고 있으며 구독 버전의 향상된 기능에 두 배로 만족합니다.

Perplexity의 무료 서비스와 프리미엄 서비스 간의 가장 큰 차이점은 유료 버전에서 다양한 웹 소스의 응답을 확장하여 편집하여 무료 버전보다 더 포괄적이고 통찰력 있는 답변을 제공한다는 것입니다.

예를 들어, UX 디자이너가 제기할 수 있는 일반적인 디자인 질문을 생각해 보십시오. "중요한 핀테크 UX 사례 연구는 무엇입니까?" Perplexity와 Google가 제공한 응답은 다음과 같습니다.

동일한 UX 질문에 대한 Google의 답변

AI와 검색 엔진 모두 올바른 솔루션을 제시하다: 전자상거래 결제 양식에서 신용카드 만료일 형식을 MM/YY로 지정합니다. 또한 Baymard Institute(전자상거래 유용성에 대한 저명한 권위자), Stack Exchange 및 Smashing Magazine을 포함한 동일한 소스로부터 정보를 가져옵니다. Perplexity는 정보를 향상시키기 위해 세 가지 추가 소스에 액세스합니다.

Google는 응답을 간결하게 표현하는 데 탁월하지만 Stack Exchange의 부정확한 옵션을 반영하여 혼란을 야기하기도 합니다. 대조적으로, Perplexity는 직접적으로 쿼리되지는 않았지만 사용자가 저장된 카드 세부 정보를 수정할 수 있도록 하는 것과 같이 전자 상거래 체크아웃 프로세스의 특정 구성 요소를 설계하는 데 필수적인 여러 사용성 지침을 통합하여 가장 유용한 응답을 제공함으로써 승리했습니다. 또한 Perplexity는 데이터 입력을 위해 드롭다운 메뉴를 활용하는 차선책 관행에 대해 명시적으로 경고함으로써 이점을 얻습니다. 이는 웹에서 널리 퍼져 있는 일반적인 설계 결함으로, Google가 가능한 솔루션으로 모호하게 참조합니다.

이 데모에는 확실한 승자가 없지만 Perplexity는 디자이너에 대한 향상된 지원과 제공된 각 지침에 대한 명확한 참조 제공으로 인해 제가 선호하는 선택으로 나타났습니다.

두 플랫폼 모두 간단한 클릭만으로 해결할 수 있는 후속 질문을 제공합니다(모바일 사용자의 상호 작용 비용을 크게 절감). 그러나 이 시나리오에서는 후속 질문 세트 모두 중요한 유용성을 제공하지 않습니다. (확장된 기본 응답으로 인해 이전 이미지에서는 Perplexity의 후속 질문이 잘렸습니다.)

AI는 일반적으로 속도(앞서 인용한 포괄적인 정량 분석에서 입증됨) 및 더 가치 있는 응답 제공 측면에서 기존 검색 엔진보다 성능이 뛰어납니다. 물론 검색 엔진은 이미 진행 중인 전환인 AI 대화형 에이전트로 잠재적으로 발전할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 서비스 간에는 근본적인 차이점이 유지됩니다.

• AI 사용 가능한 전체 데이터 풀의 단일 응답을 통합하여 설명적이고 분석적인 통찰력을 전달하며 모두 간결한 기사에 요약되어 있습니다.
• 찾다 그럴듯한 정보 소스를 식별하고 가장 신뢰할 수 있는 소스가 눈에 띄게 표시되도록 추정되는 품질의 순서로 정렬합니다. 추가 세부정보를 제공하거나 응답을 분석하지 않습니다.

따라서, AI는 사용자가 합성을 수행할 필요성을 제거합니다., 검색 엔진을 활용하기 위한 전제 조건입니다. AI는 또한 사용자가 간과했을 수 있는 관련 측면을 강조합니다. 검색 사용자는 검색 중에 보조적이지만 중요한 정보를 우연히 발견할 수 있지만, 관련 없는 데이터도 조사해야 합니다.

특히 AI는 사용자를 위해 독점적으로 개인화되고 간결한 기사를 작성하여 응답이 고유한 상황과 어떻게 관련되는지 설명하고, AI가 사용자가 제공한 "사용자 정의 지시문"(ChatGPT에서) 또는 이전 규정에서 추론한 정보를 설명합니다. AI는 기사의 복잡성을 사용자의 숙련도 수준에 맞춰 조정하여 고등 교육을 받은 개인에게 복잡한 응답을 제공할 수 있습니다.

(현재 AI 시스템은 이러한 개인화 응답으로 기대치를 초과하는 경우가 있습니다. 예를 들어 제가 5월 파리의 날씨에 대해 문의했을 때 Perplexity는 요청한 정보를 제공했을 뿐만 아니라 "UX 연구원으로서 도움이 되는 기상 조건에 감사할 것입니다. 5월에는 야외 환경에서 지역 문화와의 상호 작용을 촉진합니다. 쾌적한 기후는 야외 활동을 장려하며 파리 사람들은 공원이나 다양한 야외 카페에서 태양을 즐길 것으로 예상됩니다.”

나는 사용자 경험 연구원으로 일하고 있지만, 파리 여행은 업무 관련 연구보다는 즐거움, 즉 맛있는 식사와 함께 예술과 발레 공연을 즐기기 위해 여행합니다.

비교할 때 검색은 잔해 속에 숨겨진 귀중한 보석 하나를 찾기 위해 버려진 물건의 방대한 더미를 뒤지는 것과 비슷합니다. 검색자는 종종 광고와 같은 바람직하지 않은 콘텐츠를 선별해야 합니다. Google가 전자 상거래 결제 중 신용 카드 정보에 대한 쿼리에 대해 신용 카드나 결제 서비스에 대한 과도한 광고로 검색 엔진 결과 페이지(SERP)를 복잡하게 만들지 않았다는 사실이 놀랍습니다.

최근에는 검색 결과가 SERP보다 거의 뒷자리를 차지했으며 종종 광고와 검색 엔진 자체 기능에 의해 가려졌습니다. 정보 과부하는 Google에도 영향을 미쳤습니다. 처음에는 자문위원회에 근무하는 동안 깨끗한 페이지로 시작되었습니다.

이에 반해 인공지능(AI)은 시녀에게 저녁 파티를 위한 간결한 계획을 제공하는 도움이 되고 숙련된 수행자에 비유될 수 있습니다. 필요한 모든 정보는 그녀가 간과했을 수 있지만 참석자가 이전의 수많은 행사를 조직하면서 회상한 측면을 포함하여 간결하게 제시됩니다.

은유적 교환원의 효율성이 항상 최적이 아닐 수도 있지만, AI는 각 릴리스마다 계속해서 개선됩니다. 이는 실제 교환원이 같은 가정에서 수년간의 경험을 통해 서비스를 향상시키는 방법과 유사합니다. 현재 AI 도구는 고객에게 비용을 지불하고 있으므로 광고 없이 유지됩니다(Perplexity의 경우 약 $200/년, ChatGPT의 경우 $20/월). 나는 AI가 내 요구 사항을 최대한 충족하는 데에만 집중할 수 있도록 더 높은 구독료를 지불하는 것을 선호합니다.

불행하게도 인터넷 기록에 따르면 곧 AI 도구에서 수많은 광고가 나타날 수 있습니다. 나의 수행자 비유의 맥락에서 이것은 수행자가 우아한 검은색 넥타이 복장을 Formula-One 경주 드라이버가 입는 광고가 가득한 유니폼으로 교환하는 것과 유사할 것입니다.

유용성과 관련하여 검색과 AI 모두 다음과 같은 문제를 제기합니다.

• 찾다: 사용자는 정확한 키워드를 입력해야 하며, 이를 위해서는 용어에 대한 이해가 필요합니다. 내 친구 Kate Moran은 이 과정을 '키워드 찾기'라고 부릅니다.
• AI: 사용자는 자신의 문제를 글로 표현하여 표현 장벽을 강조해야 합니다. 많은 사람들이 자세한 설명을 효과적으로 작성하는 데 어려움을 겪습니다.

어느 것이 더 큰 유용성 문제를 제시합니까? 키워드 채집 또는 표현 장벽? 유용성 연구 테스트 계획 생성과 같은 AI에 대한 복잡한 프롬프트를 구성하는 것은 높은 표현 장벽을 제시합니다. 앞에서 언급한 관련 비유와 같이 비교적 간단한 요청이라도 Midjourney에서 추출하려면 상당한 설명 콘텐츠가 필요했습니다.

그러나 간단한 쿼리의 경우 AI 프롬프트에는 광범위한 세부 정보가 필요하지 않으며 복잡성도 필요하지 않습니다. 이로 인해 AI에 질문을 할 때 표현 장벽이 낮아집니다.

키워드 찾기는 검색 사용자, 특히 어휘가 제한된 사용자에게 문제가 될 수 있습니다. 이에 비해 AI는 사용자의 질문을 폭넓게 해석하고 초기 응답에서 추가 정보를 제공하므로 정확한 용어에 덜 집착합니다.

전반적으로 두 상호 작용에는 결함이 있습니다. AI는 간단한 질문과 검색이 종종 부족한 복잡한 쿼리에 널리 사용되며 주로 쿼리의 유용성보다는 맞춤형 응답을 합성하는 능력으로 인해 AI가 승리하게 됩니다.

결과적으로, 웹사이트는 상당한 결과를 예상해야 합니다. SEO 중심 트래픽 감소 앞으로 몇 년 안에. 준비하세요! 더 많은 통찰력을 얻으려면 다음 기사를 읽어보세요. SEO가 죽었습니다. AI SEO 기반 검색을 준비하세요.

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저자 소개

Erik은 광고, 기술 및 스타트업 부문에 15년 이상 참여해 온 선구자이자 사용자 인터페이스 디자이너, AI 열광자이자 스타트업 투자자입니다. 그는 Awwwards를 수상했으며 Digital Agency of the Decade에 재직하는 동안 제품이나 브랜드 확립에 기여했습니다.

대만 유일의 디지털 에이전시 창작자: Tenten. 이 기관은 FET Telecom과 같은 기업과 협력하여 기업이나 스타트업의 제품 및 비즈니스 모델 개발을 지원합니다. Everrich.com, Vanmoof.com, Chunghwa Telecom Mod, EvaAir, Continental Holdings 및 ESun Bank, Cathay Bank는 제품과 디지털 전략을 개선하여 "경험 파괴자"로 변화하고 진화하도록 추진하여 디지털 혁신과 창의적인 전략을 강화합니다.

• Erik과 연결 링크드인.
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