抽象的：與評估和排名預期資訊來源的傳統搜尋方法不同，AI 從所有可存取的資料中編譯出簡潔、單一的回應，並根據使用者的特定查詢和上下文進行客製化。 AI 還在其回覆中包含解釋性細節、見解和補充資訊。
讓我從一開始就承認，我的標題可能顯得有些誇張，這是當今吸引註意力的常見策略。雖然SEO目前還沒有完全過時，但毫無疑問它正在衰落。在接下來的幾年裡，許多人在尋求答案時仍然會求助於他們熟悉的現有搜尋引擎。然而，這種三十年來養成的習慣將慢慢被轉向 AI 平台的用戶所取代，這些平台提供 增強答案，更快.
_自 1998 年推出 Google 以來，搜尋引擎一直是取得網路海量資源的主要入口。 25 年來，用戶已經習慣使用搜尋引擎來解決查詢。
最近對比 AI 和傳統搜尋的調查顯示：
- 使用者示範 158% 更高效率，使用 ChatGPT 與 Google 時每小時回答的問題數來衡量。
- 用戶顯著 優先選擇 AI 而不是 Google，在滿意度等級 1-7 上對 AI 評分 6.06，對 Google 評分 5.27。
- 利用 AI 回應 縮小使用者之間的熟練程度差距 與 Google 的使用相反，具有不同的教育程度。使用傳統搜尋引擎時，擁有高學歷的使用者的表現明顯優於教育程度較低的使用者。然而，當使用 ChatGPT 來回答查詢時，這種差異就減弱了。
在這項特定研究中，兩種替代方案的反應品質相當。儘管如此，這種情況下的 AI 代表是 ChatGPT 3.5，已知它不如當前迭代 ChatGPT 4 先進，更不用說下一版本 ChatGPT 的預期答案品質了。
在所有三個參數上，AI 會話代理程式的表現都明顯優於搜尋引擎。 一旦績效差異超過 100%，個人就會開始注意到 甚至適應根深蒂固的做法。類似的現象發生在 20 世紀 90 年代末，當時 Google 透過以更快的速度提供卓越的反應，超越了雅虎、Excite、Altavista 等競爭對手，以及其他成熟但較弱的搜尋引擎。
我已經將對資訊查詢的依賴轉變為 困惑.AI，我大多數數據搜尋的首選平台。 （我在推廣方面沒有任何經濟利益 困惑.AI;我的推薦完全是為了幫助我的聽眾）。 Perplexity 提供具有合理性能的免費版本，透過 $200/年訂閱可顯著提高效能。我願意投資這項服務來維護無廣告的使用者介面，並且我對訂閱版本的增強功能感到加倍滿意。
Perplexity 的免費服務和付費服務之間的主要區別在於付費版本中對來自不同網路來源的回覆進行了擴展彙編，從而比免費版本提供更全面和更有洞察力的答案。
例如，考慮使用者體驗設計師可能提出的一個典型設計問題：“重要的金融科技使用者體驗案例研究有哪些？”以下是 Perplexity 和 Google 提供的回應：
Google 對同一使用者體驗問題的回答
AI 和搜尋引擎 提供正確的解決方案：在電子商務結帳表單上將信用卡到期日格式化為 MM/YY。他們還從相同的來源獲取信息，包括 Baymard Institute（電子商務可用性方面的著名權威機構）、Stack Exchange 和 Smashing Magazine。而 Perplexity 則會存取三個額外的來源來增強資訊。
Google 擅長簡潔地表達回應，但也透過呼應 Stack Exchange 中不準確的選項而造成混亂。相較之下，Perplexity 的勝利在於提供了最有幫助的回應，結合了多個可用性指南，這些指南不是直接查詢的，但對於設計電子商務結帳流程的這個特定組件至關重要，例如允許用戶修改儲存的卡片詳細資訊。此外，Perplexity 還透過明確警告不要使用下拉式選單進行資料輸入的次優做法而獲得優勢，這是網路上普遍存在的常見設計缺陷，Google 含糊地引用了它作為可能的解決方案。
雖然這次演示缺乏最終的獲勝者，但 Perplexity 成為我最喜歡的選擇，因為它增強了對設計師的支持，並為所提供的每個指南提供了明確的參考。
這兩個平台都提供了只需單擊即可解決的後續問題（顯著降低了行動用戶的互動成本）。然而，在這種情況下，兩組後續問題都沒有顯著的效用。 （由於主要反應時間較長，Perplexity 的後續問題在早期影像中被截斷。）
AI 在速度（如前面引用的綜合定量分析所證明）和提供更有價值的反應方面通常優於傳統搜尋引擎。誠然，搜尋引擎有可能演變成 AI 對話代理，這一轉變可能已經在進行中。然而，這些服務之間仍然存在根本區別：
- AI 合併了整個可用資料池的單一回應，提供了闡明性和分析性的見解——所有這些都封裝在一篇簡潔的文章中。
- 搜尋 識別可信賴的資訊來源，並按照假定的品質順序排列它們，並突出顯示最可靠的來源。它不提供補充細節或分析回應。
因此， AI 消除了使用者進行合成的需要，使用搜尋引擎的先決條件。 AI也強調了使用者可能忽略的相關面向。雖然搜尋用戶在搜尋過程中可能會偶然發現此類輔助但關鍵的信息，但他們也需要篩選無關的數據。
最值得注意的是，AI 專門為用戶制定了一篇個性化且簡潔的文章，闡明了回應如何與其獨特的情況相關，以及AI 從用戶提供的「自訂指令」（在ChatGPT 中）或早期規定中推斷出的信息。 AI 可以調整文章的複雜性以適應使用者的熟練程度，為受過高等教育的個人提供複雜的回應。
（目前的AI 系統有時會超出預期，提供如此個性化的響應。例如，當我詢問5 月份巴黎的天氣時，Perplexity 不僅提供了所需的信息，還補充道：“作為用戶體驗研究員，您可能會欣賞有利的天氣條件五月，促進在戶外環境中與當地文化的互動。了它我的職業。
我是一名使用者體驗研究員，但我去巴黎不是為了工作相關的學習，而是為了享受，欣賞藝術和芭蕾舞表演，同時享受美味佳餚。
進行比較時，搜尋就像在大量廢棄物中翻找，尋找隱藏在廢墟中的一顆有價值的寶石。通常，搜尋者必須篩選不需要的內容，例如廣告。令我驚訝的是，Google 並沒有讓我在電子商務結帳期間查詢信用卡資訊時的搜尋引擎結果頁面 (SERP) 出現過多的信用卡或支付服務廣告。
近年來，搜尋結果幾乎已經退居次要地位，常常被廣告和搜尋引擎本身的功能所掩蓋。資訊過載甚至影響了 Google，在我在他們的顧問委員會任職期間，該公司最初是從原始頁面開始的。
相較之下，人工智慧（AI）可以比作一位樂於助人且熟練的服務員，為女主人提供簡潔的晚宴計劃。所有必需的資訊都簡潔地呈現，甚至包括她可能忽略但參與者在組織之前的多次活動中回憶起的方面。
儘管隱喻服務員的效率可能並不總是最佳，但 AI 在每次發布中都會不斷改進，類似於真實服務員如何根據多年在同一家庭的經驗來增強其服務。目前，AI 工具仍然沒有廣告，因為我們是付費客戶（Perplexity 約為 $200/年，ChatGPT 約為 $20/月）。我更願意支付更高的訂閱費，以確保 AI 完全專注於盡其所能滿足我的需求。
不幸的是，網路歷史表明我們可能很快就會在 AI 工具中遇到大量廣告。在我的服務生比喻中，這類似於服務生將他們優雅的黑領結服裝換成一級方程式賽車手穿的充滿廣告的製服。
在可用性方面，搜尋和 AI 都帶來了挑戰：
- 搜尋：使用者必須輸入正確的關鍵字，這就需要了解術語。我的朋友凱特·莫蘭（Kate Moran）將這個過程稱為「關鍵字搜尋」。
- AI：使用者需要以書面形式闡明他們的問題—突顯表達障礙。許多人很難有效地編寫詳細的描述。
哪一個帶來了更大的可用性挑戰？關鍵字搜尋還是表達障礙？為 AI 建立複雜的提示，例如產生可用性研究測試計劃，存在很高的表達障礙。即使是一個相對簡單的請求，例如前面提到的隨之而來的類比，也需要從 Midjourney 中提取大量描述性內容。
然而，對於簡單的查詢，AI 提示不需要大量的細節，複雜性也沒有必要。這會導致向 AI 提出問題時的發音障礙較低。
關鍵字搜尋對於搜尋使用者來說可能是個問題，尤其是那些詞彙量有限的使用者。相較之下，AI 則不太注重精確的術語，因為它廣泛地解釋使用者的問題並在初始回應中提供附加資訊。
總的來說，這兩種互動都有其缺陷，AI 在簡單問題上佔優勢，甚至在搜尋經常無法滿足的複雜查詢上也很流行，導致AI 取得勝利，主要是因為它合成客製化回應的能力，而不是查詢的可用性。
因此，網站應該預見重大的 以 SEO 為中心的流量下降 在未來的幾年裡。做好準備！如需更多見解，請閱讀後續文章， SEO 已死，為 AI SEO 動力搜尋做好準備.
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關於作者
Erik 是一位富有遠見的使用者介面設計師、AI 愛好者和新創公司投資者，在廣告、科技和新創公司領域擁有超過 15 年的經驗。他曾榮獲 Awwwards 獎項，並在十年數位代理商任職期間為產品或品牌的建立做出了貢獻。
台灣唯一數位代理公司創辦人：Tenten。該機構與 FET Telecom、 升恆昌, Vanmoof.com、中華電信、長榮航空、大陸控股，以及裕盛銀行、國泰銀行等，完善產品和數位化策略，推動其轉型發展為“體驗顛覆者”，增強數位化創新和創意策略。
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