Customize this title in frenchPhoenix : les LLM ravivent des visions vieilles de dix ans pour la recherche

Personne ne peut prédire parfaitement l’avenir, mais il s’avère que certains sont meilleurs que d’autres.

Une étude portant sur plus d’un million de jugements provenant de milliers de personnes a révélé la présence de « super prévisionnistes » : des personnes qui ont des taux de réussite de prédictions nettement plus élevés.

Qu’est-ce qui différencie les super prévisionnistes des mauvais prévisionnistes ? Ils changent d’avis progressivement en fonction de nouvelles preuves.

« Les gens qui ont souvent raison écoutent beaucoup, et ceux qui ont souvent raison changent souvent d’avis » est une citation de l’homme qui possède la plus grande économie de commerce électronique au monde, le Washington Post, et la plus grande richesse de la planète. .

Quand les gens me demandent pourquoi je change d’avis, je leur donne deux réponses : la voix et la personnalisation.

Le plus grand agent de changement de notre époque – bien plus grand que la BlockchAIn – est l’IA. Les grands modèles de langage (LLM) ont le pouvoir de maintenir les assistants vocaux et la personnalisation sur les promesses qu’ils ont faites autrefois.

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N’appelez pas ça un retour

La prédiction controversée selon laquelle « 50 % des recherches proviendront de la voix d’ici 2020 » a pris des proportions épiques et a été répétée trop de fois parce qu’elle constituait une bonne histoire qui induisait la peur.

La réalité est que les assistants vocaux ne fonctionnent pas si bien. Ils sont plus des orateurs que des assistants.

Les investisseurs ont eu peur lorsque Mark Zuckerberg a annoncé qu’il annulerait 10 milliards de dollars par an pour développer le multivers, mais personne n’a remarqué qu’Amazon perd la même somme d’argent sur les appareils Alexa, bien qu’il en ait vendu 500 millions.

Apple et Alphabet sont dans des bateaux similaires, comptant près de 100 millions d’utilisateurs de Siri et Google Assistant malgré le fait qu’ils soient préinstallés sur leur vaste écosystème matériel.

En 2020, 54 % des adultes américains de 18 ans et plus avaient utilisé des commandes vocales, 24 % quotidiennement. ^{Mais la majorité des cas d’utilisation de la voix sont « jouer de la musique » et « quel temps fait-il aujourd’hui ?}

Ma principale utilisation de l’assistant vocal consiste à demander à Siri de continuer le podcast que j’écoute lorsque je sors de la douche. Les commandes et les recherches sont deux paires de chaussures différentes.

Et pourtant, il y a des raisons d’être optimiste. Tout comme les LLM peuvent améliorer instantanément la qualité des champs de recherche, ils peuvent rendre les assistants vocaux réellement utiles en comprenant mieux l’intention de l’utilisateur et en donnant des réponses plus naturelles.

Pour les géants des plateformes publicitaires comme Alphabet, Amazon et Meta, chaque fois que les utilisateurs ne peuvent pas voir les publicités, cela constitue une opportunité de marché.

Les pensées et les demandes de douche ne sont qu’un petit exemple. Les Américains passent une heure par jour dans leur voiture, une heure à préparer à manger et une demi-heure à nettoyer. Seule une fraction du temps consacré aux conversations avec l’IA pourrait générer d’importants revenus publicitaires ou d’abonnement.

Un assistant vocal qui fonctionne bien serait l’occasion non seulement de générer plus de revenus directement, mais également de favoriser un nouvel écosystème d’applications et de vendre plus de matériel, ce qu’Amazon est le mieux placé pour faire avec sa sécurité domestique et d’autres produits pour la maison intelligente.

Tout récemment, Amazon a dû renoncer à un accord de 1,7 milliard de dollars pour acquérir iRobot en raison de la pression réglementaire.

Amazon est déjà dans le train et travaille à améliorer Alexa pour avoir de meilleures conversations.

Les assistants vocaux doivent surmonter les défis de vitesse et d’accès. Même si la génération d’une réponse ne prend que quelques secondes, l’expérience ne semble pas conversationnelle.

Plus important encore, plus un assistant vocal a accès aux informations, plus il peut personnaliser les réponses.

La nature multimodale des LLM pourrait permettre aux assistants vocaux de voir et d’entendre. Multipliée par votre téléphone, votre ordinateur, votre sonnette, vos caméras de sécurité, vos appareils électroménagers et vos robots de nettoyage, la vision de Google de l’informatique ambiante pourrait prendre vie :

À l’ère du mobile, les smartphones ont changé le monde. C’est super utile d’avoir un ordinateur puissant partout où vous êtes. Mais c’est encore plus utile lorsque l’informatique est là où vous en avez besoin, toujours disponible pour vous aider. Maintenant, vous m’avez entendu parler de cette idée avec Baratunde, à savoir que l’informatique utile peut être partout autour de vous : l’informatique ambiante. Vos appareils fonctionnent avec les services et l’IA, donc l’aide est disponible partout où vous la souhaitez et elle est fluide. La technologie passe au second plan lorsque vous n’en avez pas besoin. Ce ne sont donc pas les appareils qui sont au centre du système, mais bien vous. C’est notre vision de l’informatique ambiante.

Mon Web ou votre Web ?

La personnalisation web est la Blockchain du début des années 2010 : une déception.

Il y a dix ans, nous pensions que l’avenir du Web résidait dans les sites Web et les résultats de recherche hyper-personnalisés. Mais nous avons des bulles de filtres et Cambridge Analytica. Les données patronables sont difficiles à collecter et à mettre à l’échelle. Les utilisateurs aiment les produits gratuits, mais ils n’aiment pas le sentiment d’être suivis.

Google a commencé à personnaliser la recherche d’abord en version bêta en 2004, puis à l’échelle mondiale en 2009. Aujourd’hui, Google personnalise les résultats pour un nombre limité de requêtes telles que « quoi regarder », les événements, les recherches précédentes et Discover.

Le diplôme global est négligeable.

En 2013, des chercheurs ont découvert que le degré moyen de personnalisation dans la recherche Google était de 11,7 % – bien sûr, variant considérablement selon la requête et le classement. Les postes supérieurs, par exemple, ont plus de chances d’être personnalisés que les postes inférieurs.

Une étude de 2019 a révélé que Google personnalise 2/10 des résultats lors de la recherche de personnes et 4/10 pour les partis politiques. Autrement dit, pas grand-chose.

Le plus haut degré de personnalisation de la recherche réside dans Google Suggest : sur la base de millions d’autres recherches effectuées par des personnes comme moi, Google suggère des réponses à des requêtes qui sont parfois tout simplement effrayantes.

Cependant, Google a commencé à proposer davantage de personnalisation pour son canari de recherche : la mode.

Les utilisateurs reçoivent des recommandations de style personnalisées en fonction de leurs choix et peuvent ajouter des marques aux favoris pour personnaliser leur recherche.

En 2022, Google a commencé à personnaliser davantage la recherche d’achats en fonction des achats précédents.

Lorsque vous effectuez des achats sur Google, effectuez simplement vos sélections une seule fois (votre département et vos marques préférés) pour en voir davantage à l’avenir. Donc, si vous sélectionnez le rayon « femme » et la marque Cuyana, la prochaine fois que vous achèterez quelque chose comme un sac messager, nous vous montrerons des sacs messager pour femmes de Cuyana et de marques similaires.

Les recommandations d’achat personnalisées sont beaucoup moins effrayantes que les actualités politiques et plus faciles à monétiser, car Google peut raccourcir le chemin de conversion tout en gardant les utilisateurs dans la recherche.

La personnalisation est plus utile pour les achats, les actualités et les informations locales, mais moins pour les recherches d’informations à visée d’apprentissage.

Les LLM et l’apprentissage automatique associés au graphique Shopping de plus de 35 milliards de points de données permettent à Google d’adapter la recherche d’achat plus que jamais – exactement ce que Google a fait au cours des derniers mois :

Lorsque vous recherchez un produit, vous obtiendrez un aperçu des facteurs remarquables à prendre en compte et des produits qui correspondent à vos attentes. Vous obtiendrez également des descriptions de produits comprenant des avis, des notes, des prix et des images de produits pertinents et à jour. En effet, cette nouvelle expérience d’achat générative basée sur l’IA s’appuie sur le Shopping Graph de Google, qui compte plus de 35 milliards de listes de produits, ce qui en fait l’ensemble de données le plus complet au monde sur les produits, les vendeurs, les marques, les avis et l’inventaire en constante évolution. En fait, chaque heure, plus de 1,8 milliard d’annonces sont actualisées dans notre Shopping Graph pour offrir aux utilisateurs des résultats récents et fiables.

« Ok Google, où sont mes données ? »

Si la voix et la personnalisation ont un jour une chance de réussir, c’est maintenant. Les choses se déroulent rarement comme vous le pensez, ce qui conviendrait parfaitement à la voix et à la personnalisation.

Si j’ai raison – et la personnalisation et la recherche vocale prennent de l’ampleur – l’importance d’être une priorité avant qu’une intention ne se manifeste augmente encore plus qu’aujourd’hui.

En back-end, les marques doivent convaincre avec un service, des expéditions et des retours de qualité supérieure pour fidéliser leurs clients. La beauté de la recherche d’achats personnalisée est qu’une fois que les clients ont choisi une opinion, il est difficile de les faire partir.

Comment Google personnaliserait-il les résultats ? Une combinaison de données propriétaires provenant de services Google tels que Gmail, YouTube, Android & Co. et Topics.

Un facteur sur lequel je ne suis pas optimiste, ce sont les données.

Depuis qu’il a inondé les SERP de fonctionnalités telles que les packs de cartes, les carrousels d’images, les carrousels de shopping et autres carrousels, Google n’a pas fourni beaucoup de données aux spécialistes du marketing pour comprendre leur impact. Je crains également que Google ne nous fournisse pas de données sur SGE si jamais il était déployé, mais c’est une autre histoire.

Ce qui me changerait d’avis, c’est si je voyais comment nous obtenons les requêtes et le nombre de recherches à partir des appareils vocaux actuels, mais que ni Alphabet, Apple ni Amazon ne partagent ces données.

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Image en vedette : Lyna ™