Iskanje po ključnih besedah: to je tradicionalna oblika iskanja, podobna kazalu v knjigi. Je hitro in učinkovito za natančna ujemanja ključnih besed, vendar se sooča s težavami pri kompleksnih poizvedbah, sopomenkah in iskanjih, kjer je poizvedbo oz. iskalni niz sestavlja več besed hkrati. Na tak način so delovali spletni iskalniki v preteklosti.

Sčasoma so se spletni iskalniki razvili in rezultat tega je semantično iskanje.

Semantično iskanje: semantično iskanje gre korak dlje, saj razume pomen besed in fraz v poizvedbi / iskalnem nizu. Uporablja tehnike obdelave naravnega jezika (NLP – natural language processor) za iskanje povezanih konceptov in sopomenk, kar ponuja rezultate, ki so semantično povezani z vpisanim iskalnim nizom. Ta način iskanja je ponujal bistveno boljše rezultate, kot zgolj iskanje po ključnih besedah.

Iskanje z umetno inteligenco: iskanje z umetno inteligenco obsega tako semantično iskanje, kot druge tehnike strojnega učenja. Vključuje več elementov, kot so:

• Obdelava iskalnega niza: analiza uporabnikovega iskalnega analiza za razumevanje njegovega namena iskanja.
• Pridobivanje: uporaba algoritmov strojnega učenja za iskanje dokumentov ali elementov, ki ustrezajo kriterijem iskalnega niza.
• Rangiranje / uvrščanje: rangiranje teh elementov glede na njihovo relevantnost in pomembnost za iskalni niz.

Medtem, ko iskanje z umetno inteligenco izboljšuje rezultate iskanja z razumevanjem naravnih jezikovnih vnosov, jezikovni modeli (poznani tudi pod imenom generativna umetna inteligenca, ko sta ChatGPT ali Google Bard) ustvarjajo novo vsebino na podlagi obstoječih besedilnih in vizualnih vnosov. Generativna umetna inteligenca ustvarja rezultate in sveže odgovore, medtem ko se iskanje samo s pomočjo umetne inteligence osredotoča na filtriranje in rangiranje obstoječe vsebine.

Glavna prednost generativne umetne inteligence je, da je namesto nas prevzela vlogo iskanja in nam v rezultatih po navadi že ponudi odgovore, medtem, ko nam je dosedanje iskanje ponudilo samo rezultate v obliki povezav.

Jezikovni modeli (najbolj znan je GPT) so modeli umetne inteligence, usposobljeni za obdelavo in ustvarjanje naravnega jezikovnega besedila, glede na navodila, ki mu jih damo. Glavna lastnost tega modela je zmožnostjo učenja in razumevanja. Pri tem pa potrebujejo veliko podatkov in strojnih virov, da vse sprocesirajo. V spletnem iskanju jezikovni modeli pomagajo z ustvarjanjem vektorjev, ki pomagajo pri primerjavi rezultatov iskanja.

Vektorsko iskanje je metoda, ki se uporablja v iskalnikih, ki jih poganja umetna inteligenca, za razumevanje in obdelavo semantičnega pomena besedila. Vključuje pretvorbo besed, fraz ali celo celotnih dokumentov v numerične entitete, ki jih imenujemo vektorji. Ti vektorji so v bistvu nizi številk, ki kodirajo pomen besedila na način, ki ga je mogoče matematično obdelati.

Ker ti vektorji predstavljajo semantične pomene, lahko iskalnik razume poizvedbe in dokumente na globlji ravni, kot zgolj ujemanje ključnih besed.

Hibridno iskanje združuje prednosti tradicionalnega iskanja po ključnih besedah z naprednimi zmogljivostmi vektorskega iskanja. Zasnovan je tako, da zagotavlja najboljše iz obeh svetov - natančnost in hitrost iskanja po ključnih besedah in kontekstualno razumevanje vektorskega iskanja.

Hibridno iskanje lahko učinkoviteje obvladuje širok razpon iskalnih nizov, od preprostih dejstvenih vprašanj, do kompleksnih, nišnih večbesednih iskalnih nizov.

Iskanje, ki ga poganja umetna inteligenca, je še posebej učinkovito za iskalni niz, kjer so koristni globje razumevanje teme in kontekstualni odgovori. To vključuje:

• Kompleksne poizvedbe: vprašanja, ki zahtevajo daljšo razlago, kot je npr. "Kako deluje tehnologija blockchain?".
• Primerjalna in subjektivna vprašanja: poizvedbe, ki vključujejo primerjave ali mnenja, kot so "Kateri operacijski sistem je boljši, iOS ali Android?" ali "Kakšne so najboljše prakse za ločevanje odpadkov?".
• Nadaljnja in kontekstualna vprašanja: iskanje z umetno inteligenco se odlično spopada z vrsto povezanih vprašanj, pri čemer ohranja kontekst skozi celoten pogovor.
• Navodila in načrtovanje: iskanje z umetno inteligenco omogoča pripravo dobrih navodil, ki so razčlenjena na korake, ali pa vam pomaga pri načrtovanju vašega potovanja.

Čeprav je iskanje, ki ga poganja generativna umetna inteligenca, izjemno močno orodje in pomemben tehnološki preskok, je malo verjetno, da bo v bližnjih prihodnosti začela prevladovati in da bo povsem izrinila tradicionalno iskanje po ključnih besedah. Iskanje po ključnih besedah ima še vedno svoje prednosti, zlasti pri obvladovanju specifičnih, neposrednih poizvedb, kjer sta hitrost in natančnost ključnega pomena - takšna iskanja lahko razdelimo v dva tipa iskanja – informacijsko in navigacijsko iskanje.

Iskanje z generativno umetno inteligenco dopolnjuje in izboljšuje izkušnjo iskanja, zlasti za kompleksna ali kontekstualno težja vprašanja. Prihodnost iskanja bo verjetneje hibridni model, ki bo izkoriščal prednosti tako umetne inteligence, kot tradicionalnih metod iskanja.

SEO optimizacija spletnih strani ostaja ključnega pomena, tudi z novodobnim iskanjem, ki ga poganja generativna umetna inteligenca. Osnovna načela SEO optimizacije, kot so zagotavljanje visokokakovostne, relevantne vsebine in zagotavljanje dobre uporabniške izkušnje, so še vedno temeljni za zagotavljanje vidnosti v rezultatih iskanja. Vendar pa vzpon iskanja z umetno inteligenco pomeni, da bomo morali velik poudarek dati na pripravo vsebin. Vsebine bodo morale biti zastavljene tako, da bodo odgovarjale na vprašanja in zagotavljale dodano vrednost za uporabnika, ki bo iskal specifične stvari.

Da se boste pripravili na novodobno iskanje, smo se v enem izmed prejšnjih člankov osredotočili na pripravo vsebin, ki bodo zadovoljile potrebe novodobnega iskanja.

Če povzamemo: SEO ne postaja nič manj pomemben, ampak se spreminja in prilagaja novemu načinu iskanja.

Tehnologije iskanja, ki jih poganja umetna inteligenca, so namenjene širokemu spektru iskalnih nizov, zlasti tistih, ki zahtevajo globoko razumevanje teme. Najbolj se izkažejo pri obvladovanju kompleksnih iskalnih nizov, primerjav, pri nasvetih, nadaljnjih vprašanjih in pri navodilih.

Integracija umetne inteligence v spletno iskanje predstavlja pomemben korak naprej, ker iskalnike naredi bolj intuitivne za uporabo, saj bodo ponudili bolj točne rezultate iskanja, zaradi česar se bodo uporabniki še večkrat posluževali spletnega iskanja.