Ninguém pode prever perfeitamente o futuro, mas acontece que alguns são melhores nisso do que outros.
Um estudo de mais de 1 milhão de julgamentos de milhares de pessoas descobriu “superprevisores”: pessoas que têm taxas de sucesso significativamente mais altas nas previsões.
O que separa os superprevisores dos péssimos previsores? Eles mudam de ideia gradualmente com base em novas evidências.
“As pessoas que estão certas, ouvem muito, e as pessoas que estão certas, mudam muito de ideia” é uma citação do homem que possui a maior economia de comércio eletrônico do mundo, o Washington Post, e a maior parte da riqueza do planeta. .
Quando as pessoas me perguntam por que estou mudando de ideia, dou duas respostas: voz e personalização.
O maior agente de mudança dos nossos tempos – muito maior que o BlockchAIn – é a IA. Os modelos de linguagem grande (LLMs) têm o poder de manter os assistentes de voz e a personalização de acordo com as promessas que eles fizeram antes.
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Não chame isso de retorno
A polêmica previsão de que “50% das pesquisas virão de voz até 2020” foi exagerada e repetida muitas vezes porque gerou uma história boa e assustadora.
A realidade é que os dispositivos de assistente de voz não estão tão bons. Eles são mais falantes do que assistentes.
Os investidores ficaram assustados quando Mark Zuckerberg anunciou amortizar US$ 10 bilhões por ano para desenvolver o Multiverso, mas ninguém percebe que a Amazon está perdendo a mesma quantia de dinheiro em dispositivos Alexa, apesar de ter vendido 500 milhões deles.
Apple e Alphabet estão em barcos semelhantes, ostentando quase 100 milhões de usuários de Siri e Google Assistant, apesar de estarem pré-instalados em seu vasto ecossistema de hardware.
Em 2020, 54% dos adultos norte-americanos com mais de 18 anos usaram comandos de voz, 24% diariamente. Mas a maioria dos casos de uso de voz são “tocar música” e “como está o tempo hoje?”
Meu principal uso do assistente de voz é pedir ao Siri para continuar o podcast que estou ouvindo quando saio do chuveiro. Comandos e buscas são dois pares de sapatos diferentes.
E, no entanto, há motivos para otimismo. Assim como os LLMs podem melhorar instantaneamente a qualidade das caixas de pesquisa, eles podem tornar os assistentes de voz realmente úteis, compreendendo melhor a intenção do usuário e fornecendo respostas mais naturais.
Para gigantes de plataformas de anúncios como Alphabet, Amazon e Meta, qualquer momento em que os usuários não consigam ver os anúncios é uma oportunidade de mercado.
Pensamentos e solicitações sobre o banho são apenas um pequeno exemplo. Os americanos passam uma hora por dia em seus carros, uma hora para fazer comida e meia hora para limpar. Apenas uma fração do tempo gasto em conversas com IA poderia gerar receitas significativas de anúncios ou assinaturas.
Um assistente de voz que funcione bem seria uma oportunidade não apenas de gerar mais receita diretamente, mas também de promover um novo ecossistema de aplicativos e vender mais hardware, o que a Amazon está mais bem posicionada para fazer com sua segurança doméstica e outros produtos domésticos inteligentes.
Recentemente, a Amazon teve de desistir de um acordo de US$ 1,7 bilhão para adquirir a iRobot devido à pressão regulatória.
A Amazon já está no trem e trabalhando para aprimorar o Alexa para ter conversas melhores.
Os assistentes de voz precisam superar os desafios de velocidade e acesso. Mesmo que uma resposta leve apenas alguns segundos para ser gerada, a experiência não parece coloquial.
Mais importante ainda, quanto mais acesso às informações um assistente de voz tiver, mais ele poderá personalizar as respostas.
A natureza multimodal dos LLMs poderia permitir que os assistentes de voz vissem e ouvissem. Multiplicado por seu telefone, computador, campainha, câmeras de segurança, eletrodomésticos e robôs de limpeza, a visão do Google de computação ambiental pode ganhar vida:
Na era móvel, os smartphones mudaram o mundo. É muito útil ter um computador potente onde quer que você esteja. Mas é ainda mais útil quando a computação está em qualquer lugar que você precise, sempre disponível para ajudar. Agora você me ouviu falar sobre essa ideia com Baratunde, de que a computação útil pode estar ao seu redor – computação ambiente. Seus dispositivos funcionam em conjunto com serviços e IA, então a ajuda está onde você quiser e é fluida. A tecnologia simplesmente fica em segundo plano quando você não precisa dela. Portanto, os dispositivos não são o centro do sistema, você é. Essa é a nossa visão para a computação ambiente.
Minha web ou sua web?
A personalização da Web é o Blockchain do início de 2010: uma decepção.
Há dez anos, acreditávamos que o futuro da web consistia em sites e resultados de pesquisa hiper-adaptados. Mas temos bolhas de filtro e Cambridge Analytica. Dados paternalizáveis são difíceis de coletar e dimensionar. Os usuários gostam de produtos gratuitos, mas não gostam da sensação de serem rastreados.
O Google começou a personalizar a pesquisa primeiro em versão beta em 2004 e depois globalmente em 2009. Hoje, o Google personaliza os resultados para uma quantidade limitada de consultas como “o que assistir”, eventos, pesquisas anteriores e Discover.
O grau geral é insignificante.
Em 2013, os pesquisadores descobriram que o grau médio de personalização na Pesquisa Google era de 11,7% – é claro, variando amplamente de acordo com a consulta e a classificação. Cargos superiores, por exemplo, têm maior chance de serem personalizados do que cargos inferiores.
Um estudo de 2019 descobriu que o Google personaliza 2/10 dos resultados ao pesquisar pessoas e 4/10 para partidos políticos. Em outras palavras, não muito.
O mais alto grau de personalização na pesquisa vai para o Google Suggest: com base em milhões de outras pesquisas de pessoas como eu, o Google sugere conclusões de consultas que às vezes são simplesmente assustadoras.
Porém, o Google passou a oferecer mais personalização para seu canário de busca: moda.
Os usuários recebem recomendações de estilo personalizado com base em suas escolhas e podem adicionar marcas aos favoritos para personalizar sua pesquisa.
Em 2022, o Google começou a personalizar a busca de compras mais com base em compras anteriores.
Ao fazer compras no Google, basta fazer suas seleções uma vez (seu departamento e marcas preferidos) para ver mais de cada um no futuro. Então, se você selecionar o departamento “feminino” e a marca Cuyana, da próxima vez que for comprar algo como uma bolsa carteiro, mostraremos bolsas carteiro femininas da Cuyana e marcas semelhantes.
Recomendações de compras personalizadas são muito menos assustadoras do que notícias políticas e mais fáceis de monetizar porque o Google pode encurtar o caminho para a conversão enquanto mantém os usuários na pesquisa.
Crédito da imagem: Kevin Indig
Crédito da imagem: Kevin IndigA personalização é mais útil em compras, notícias e locais, mas menos para pesquisas informativas com intenção de aprendizagem.
LLMs e aprendizado de máquina combinados com o gráfico do Shopping com mais de 35 bilhões de pontos de dados permitem que o Google personalize a pesquisa de compras mais do que nunca – exatamente o que o Google tem feito nos últimos meses:
Ao pesquisar um produto, você obterá um resumo dos fatores importantes a serem considerados e dos produtos adequados. Você também receberá descrições de produtos que incluem avaliações, classificações, preços e imagens de produtos relevantes e atualizados. Isso ocorre porque esta nova experiência de compra generativa de IA é construída no Shopping Graph do Google, que tem mais de 35 bilhões de listagens de produtos – tornando-o o conjunto de dados mais abrangente do mundo de produtos, vendedores, marcas, avaliações e inventário em constante mudança. Na verdade, a cada hora, mais de 1,8 bilhão de listagens são atualizadas em nosso Shopping Graph para fornecer às pessoas resultados novos e confiáveis.
“Ok Google, onde estão meus dados?”
Se a voz e a personalização algum dia tiverem a chance de se tornarem grandes, é agora. As coisas raramente acontecem da maneira que você pensa, o que seria perfeitamente adequado para voz e personalização.
Se eu estiver certo – e a personalização e a pesquisa por voz estão cada vez maiores – a importância de estar sempre presente antes que uma intenção surja cresce ainda mais do que hoje.
No back-end, as marcas precisam convencer com serviços, remessas e devoluções superiores para manter os clientes. A beleza da pesquisa de compras personalizada é que, uma vez que os clientes tenham uma opinião definida, é difícil retirá-los.
Como o Google personalizaria os resultados? Uma combinação de dados próprios de serviços do Google, como Gmail, YouTube, Android & Co. e Topics.
Um fator sobre o qual não estou otimista são os dados.
Desde que inundou as SERPs com recursos como pacotes de mapas, carrosséis de imagens, carrosséis de compras e outros carrosséis, o Google não forneceu muitos dados aos profissionais de marketing para entender seu impacto. Também temo que o Google não nos forneça dados sobre o SGE se ele for lançado, mas isso é outra história.
O que mudaria de ideia seria se eu visse como obtemos as consultas e o número de pesquisas dos dispositivos de voz atuais, mas nem a Alphabet, a Apple nem a Amazon compartilham esses dados.
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