抽象的：AI 与评估和排名潜在信息源的传统搜索方法不同，它从所有可访问的数据中汇编出简洁、单一的响应，并根据用户的特定查询和背景进行定制。AI 还在其响应中包含了解释性细节、见解和补充信息。
首先，我要承认我的标题可能看起来有些夸张，这是如今吸引注意力的常用策略。虽然 SEO 目前还没有完全过时，但毫无疑问它正在衰落。在接下来的几年里，许多人在寻找答案时仍会求助于他们熟悉的搜索引擎。然而，这种三十年来养成的习惯将逐渐被用户转向提供以下服务的 AI 平台所取代： 增强答案，更快.
_自 1998 年推出 Google 以来，搜索引擎一直是通往互联网海量资源的主要门户。25 年来，用户已经习惯于求助于搜索引擎来解决查询问题。
最近对 AI 与传统搜索进行对比的调查显示：
- 用户演示 158% 效率更高，以使用 ChatGPT 与使用 Google 时每小时回答的问题数量进行比较来衡量。
- 用户显著 AI 优于 Google，在 1-7 的满意度量表中，AI 的评分为 6.06，Google 的评分为 5.27。
- 利用 AI 响应 缩小用户之间的熟练程度差距 与使用 Google 相比，使用不同教育水平的用户的表现更好。使用传统搜索引擎时，高学历用户的表现明显优于受教育程度较低的用户；然而，当使用 ChatGPT 回答查询时，这种区别就消失了。
在这项特定研究中，两种替代方案的答案质量相当。尽管如此，该场景中的 AI 代表是 ChatGPT 3.5，已知其不如当前迭代 ChatGPT 4 先进，更不用说 ChatGPT 下一版本的答案预期质量了。
在这三个参数上，AI 对话代理的表现都优于搜索引擎。 一旦绩效差异超过 100%，个人就会开始注意到 甚至改变根深蒂固的做法。20 世纪 90 年代末也出现了类似的现象，当时 Google 仅以更快的速度提供更优质的响应，就超越了 Yahoo、Excite、Altavista 和其他成熟但实力较弱的搜索引擎等竞争对手。
我已经将对信息查询的依赖转变为 困惑.AI这是我进行大多数数据搜索的首选平台。（我没有任何经济利益来推广 困惑.AI；我的推荐完全是为了帮助我的观众）。Perplexity 提供了一个性能合理的免费版本，订阅 $200/年可显著改善性能。我愿意投资这项服务以维护无广告的用户界面，而订阅版本的增强功能让我倍感满意。
Perplexity 免费服务和付费服务之间的主要区别在于，付费版本扩大了对来自不同网络来源的响应的汇编，因此比免费版本提供了更全面、更有见地的答案。
例如，考虑一个用户体验设计师可能会提出的典型设计问题：“重要的金融科技用户体验案例研究是什么？” 以下是 Perplexity 和 Google 提供的答复：
Google 对同一 UX 问题的回答
AI 和搜索引擎 提供正确的解决方案：在电子商务结帐表单上将信用卡到期日期格式化为 MM/YY。他们还从相同的来源获取信息，包括 Baymard Institute（电子商务可用性领域的著名权威机构）、Stack Exchange 和 Smashing Magazine。而 Perplexity 则访问了另外三个来源来增强信息。
Google 擅长简洁地表达答案，但也因重复 Stack Exchange 中不准确的选项而造成混乱。相比之下，Perplexity 则通过提供最有帮助的答案而胜出，它结合了多个未直接查询但对于设计电子商务结账流程这一特定组件至关重要的可用性准则，例如允许用户修改存储的信用卡详细信息。此外，Perplexity 还通过明确警告使用下拉菜单进行数据输入的次优做法而获得优势——这是网络上普遍存在的一种设计缺陷，Google 含糊地将其作为一种可能的解决方案。
虽然这次演示没有明确的赢家，但 Perplexity 成为了我的首选，因为它为设计师提供了增强的支持，并为所提供的每条指南提供了清晰的参考。
两个平台都提供了后续问题，只需单击一下即可解决（大大降低了移动用户的交互成本）。但是，在这种情况下，这两组后续问题都没有太大用处。（由于主要响应时间过长，Perplexity 的后续问题在上图中被截断了。）
AI 在速度（如前文所述综合定量分析所证实）和提供更有价值的响应方面通常优于传统搜索引擎。诚然，搜索引擎可能会演变成 AI 对话代理，这一转变可能已经在进行中。然而，这些服务之间仍然存在根本区别：
- AI 融合了来自整个可用数据库的单一响应，提供解释性和分析性的见解——所有这些都包含在一篇简洁的文章中。
- 搜索 识别可信的信息来源，并按假定质量的顺序排列它们，最可靠的来源会突出显示。它不提供补充细节或分析响应。
因此， AI 消除了用户进行合成的需要，这是使用搜索引擎的先决条件。AI 还强调了用户可能忽略的相关方面。虽然搜索用户在搜索过程中可能会偶然发现这些辅助但关键的信息，但他们也需要筛选无关的数据。
最值得注意的是，AI 为用户量身定制了一篇简洁的文章，阐明了答案如何与他们独特的情况相关，这些信息是 AI 从用户提供的“自定义指令”（在 ChatGPT 中）或早期规定中推断出来的。AI 可以根据用户的熟练程度调整文章的复杂程度，为受过高等教育的个人提供复杂的答案。
（目前的 AI 系统有时会通过这种个性化响应超出预期。例如，当我询问 5 月份巴黎的天气时，Perplexity 不仅提供了所需信息，还补充说：“作为一名 UX 研究人员，您可能会喜欢 5 月份有利的天气条件，这有助于在户外环境中与当地文化互动。宜人的气候鼓励户外活动，人们可以期待巴黎人在公园或各种露天咖啡馆享受阳光。”是的，我确实告诉了它我的职业。）
我的工作是用户体验研究员，但我去巴黎不是为了工作研究，而是为了娱乐，欣赏艺术和芭蕾舞表演，同时享用美味的食物。
比较起来，搜索就像在一大堆废弃物品中翻找，以找到隐藏在碎片中的一颗珍贵宝石。搜索者通常必须筛选广告等不良内容。令我惊讶的是，Google 在电子商务结账时，并没有用过多的信用卡或支付服务广告来扰乱我关于信用卡信息的查询的搜索引擎结果页面 (SERP)。
近年来，搜索结果在 SERP 上几乎退居次要地位，常常被广告和搜索引擎自身的功能所掩盖。信息过载甚至影响了 Google，在我担任其顾问委员会成员期间，该网站的页面最初非常完美。
相比之下，人工智能 (AI) 可以比作一位乐于助人且技术娴熟的服务员，为女主人提供简明的晚宴计划。所有必需的信息都简洁明了，甚至包括女主人可能忽略但服务员从组织过许多以前的活动中回忆起来的方面。
尽管这个比喻性的服务员的效率可能并不总是最佳的，但 AI 每次发布都会不断改进，就像真正的服务员在同一家庭中通过多年的经验来提高服务水平一样。目前，AI 工具仍然没有广告，因为我们是付费客户（Perplexity 大约每年 $200 美元，ChatGPT 大约每月 $20 美元）。我宁愿支付更高的订阅费，以确保 AI 专注于尽其所能满足我的需求。
不幸的是，互联网历史表明，我们可能很快就会在 AI 工具中遇到大量广告。以我的服务员类比为例，这就好比服务员将自己优雅的黑色领带服装换成一级方程式赛车手穿着的充满广告的制服。
至于可用性，搜索和 AI 都带来了挑战：
- 搜索：用户必须输入正确的关键词，这就需要理解相关术语。我的朋友 Kate Moran 将这一过程称为“关键词搜寻”。
- AI：用户需要以书面形式清晰地表达他们的问题——这突出了表达障碍。许多人很难有效地写出详细的描述。
哪一个对可用性的挑战更大？关键字搜寻还是表达障碍？为 AI 构建复杂的提示，例如生成可用性研究测试计划，表达障碍很高。即使是一个相对简单的请求，比如前面提到的伴随类比，也需要从 Midjourney 中提取大量描述性内容。
然而，对于简单的问题，AI 提示不需要大量细节，也不需要复杂化。这导致向 AI 提问时表达障碍较低。
关键词搜寻对于搜索用户来说可能是一个难题，尤其是词汇量有限的用户。相比之下，AI 对精确术语的要求没那么严格，因为它会广泛地解释用户的问题，并在初始响应中提供更多信息。
总体而言，这两种交互都有其缺陷，AI 在简单问题上占主导地位，甚至在复杂查询中，搜索经常会失败，这导致 AI 取得胜利，这主要是因为它能够综合定制响应，而不是查询的可用性。
因此，网站应该预期到 SEO 流量下降 在未来几年里。做好准备！如需更多见解，请阅读后续文章， SEO 已死，准备用 AI SEO 进行搜索.
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关于作者
Erik 是一位有远见的用户界面设计师、AI 爱好者和创业投资者，在广告、技术和创业领域拥有超过 15 年的经验。他曾获得 Awwwards 的认可，并在十年最佳数字代理公司任职期间为产品或品牌的建立做出了贡献。
台湾唯一一家数字代理机构的创立者：Tenten。该机构帮助企业或初创公司开发产品和商业模式，与 FET Telecom 等实体合作， 永富网, Vanmoof.com、中华电信、长荣航空、大陆控股、裕丰银行、国泰银行等金融机构，持续优化产品及数位策略，推动其转型进化为“体验颠覆者”，强化数位创新与创意策略。
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