O que é a pesquisa AI-powered?

Foi-se o tempo em que se vasculhava inúmeras páginas web de resultados de pesquisa que podiam ou não ser relevantes para as necessidades de um visitante. Com AI generativa, esta nova era tem tudo a ver com eficiência, precisão e experiência de pesquisa personalizada.

Mas o que é AI pesquisa alimentada? AI motores de busca alimentados são projetados para tornar a pesquisa mais inteligente e eficiente, aproveitando o poder do inteligência artificial para produzir resultados altamente relevantes.

Tomemos como exemplo o Google, que normalmente lida com 8,5 mil milhões de pesquisas por dia. Com a popularidade dos chatbots AI crescendo, eles anunciaram recentemente uma reforma AI para seu mecanismo de pesquisa clássico, passando de uma barra de pesquisa simples para um mecanismo de pesquisa mais inteligente e orientado por AI.

Então, vamos explorar as possibilidades empolgantes que a pesquisa AI impulsionada traz à mesa para as marcas.

A maneira mais simples de entender a pesquisa baseada em AI é dar um passo atrás e entender como ela se compara à pesquisa básica.

A pesquisa básica baseia-se na correspondência de um termo de pesquisa (também chamado de palavra-chave) com o texto da base de dados de um website. No entanto, os motores de busca tradicionais têm as suas limitações. Eles dependem de algoritmos que nem sempre são precisos ou eficientes na entrega de resultados relevantes.

AI pesquisa, por outro lado, fornece rapidamente resultados hiperrelevantes com base em consultas de usuários que são muito desestruturadas e complexas para que os algoritmos de pesquisa básicos compreendam e tratem de forma inteligente, revolucionando assim a pesquisa.

A nova tecnologia de pesquisa orientada por AI inclui aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e outras técnicas de AI que analisam conjuntos de dados extensos, aprimorando os resultados da pesquisa ao longo do tempo. Ao integrar essas tecnologias, os mecanismos de pesquisa com tecnologia AI não apenas fornecem resultados mais precisos, mas também fornecem funcionalidades como sugestões de consultas automatizadas, recomendações personalizadas e até opções de pesquisa visual.

Isto é conseguido através da utilização de um conjunto de ferramentas integradas e tecnologias de otimização, incluindo:

• Processamento de linguagem natural (PNL): Apreende o conteúdo da consulta de várias fontes de dados e escava profundamente em fontes complexas para aprender sobre ele. Também ajuda a identificar elementos linguísticos, como sinónimos, nuances e relações entre palavras e frases, permitindo funcionalidades de pesquisa por voz e pesquisas conversacionais mais eficazes.
• Algoritmos de aprendizagem automática (ML): AI algoritmos desempenham um papel crucial na pesquisa baseada em AI, aprendendo com as interações do usuário. Eles podem se adaptar às mudanças nas preferências e tendências do usuário, garantindo que os resultados da pesquisa estejam sempre atualizados e precisos.
• Ferramentas de facetagem e filtragem: Projetado para encontrar informações precisas em vastas coletas de dados.
• Ferramentas de extração de entidades: Encontre e classifique elementos de dados de texto em categorias predefinidas (por exemplo, tipo de objeto, nomes, produtos, etc.).
• Pesquisa semântica: Compreende o contexto e o significado de palavras e frases usadas em consultas de pesquisa usando processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Isso fornece resultados de pesquisa mais relevantes.

AI mecanismos de pesquisa usam APIs e componentes avançados para incorporar perfeitamente a pesquisa de conteúdo, a navegação guiada e a promoção em qualquer site. Eles são regidos por regras personalizadas com reconhecimento de contexto que usam a funcionalidade preditiva de digitação antecipada em milissegundos. Isso ajuda a fornecer sugestões de conteúdo relevantes em tempo real.

A pesquisa inteligente, outro termo para pesquisa baseada em AI, oferece vários benefícios em relação aos métodos de pesquisa tradicionais. Aqui estão alguns:

• Precisão melhorada: os motores de pesquisa AI fornecem resultados de pesquisa mais precisos, compreendendo o contexto e a intenção por detrás de uma consulta de pesquisa.
• Resultados personalizados: os motores de pesquisa AI podem fornecer resultados de pesquisa personalizados com base nas preferências de pesquisa em tempo real de um utilizador.
• Recuperação eficiente de informações: Os motores de pesquisa AI podem filtrar rapidamente grandes quantidades de dados para encontrar as informações mais relevantes, tornando o processo de pesquisa mais eficiente e fácil de utilizar.
• Melhor experiência do usuário: Ao fornecer resultados de pesquisa mais precisos e personalizados, a tecnologia AI ajuda a fornecer uma melhor experiência ao usuário.

AI pesquisa em sites com tecnologia de sucesso já está provando seu valor e entregando alguns resultados impressionantes. Por exemplo, apenas um mês após a implementação de uma pesquisa de site com tecnologia AI para Sitecore.com, tivemos 50% mais resultados sendo devolvido para algumas palavras-chave principais e um aumento de 25% na taxa de cliques (CTR). Estamos também a aceder a várias novas capacidades, incluindo:

• Personalização em tempo real
• Indexação de PDF
• Perguntas e respostas
• Widgets de recomendação
• Relatórios de conversão avançados

Quando se trata do poder da AI e dos motores de busca como o AI do Google e o Bing da Microsoft, há muita emoção válida, mas também alguns obstáculos práticos que ainda precisam ser superados.

No entanto, quando se trata de pesquisa de sites AI para profissionais de marketing, não há necessidade de esperar por provas para validar seu potencial. Marcas progressivas e voltadas para o futuro que adotaram essa tecnologia transformadora estão melhorando a utilização da pesquisa no site, aumentando a taxa de conversão da pesquisa no site e ampliando a receita de pesquisa do site por visita.

Em outras palavras: eles estão aproveitando a pesquisa de sites impulsionada por AI para transformar visitantes casuais do e-commerce em embaixadores de marca engajados, leais e de longo prazo. E realmente, não é disso que se trata o marketing digital?

Sitecore Search permite que as marcas conectem usuários individuais com conteúdo altamente relevante usando a pesquisa de sites orientada por AI com recursos como:

• Personalizar a correspondência, classificação e promoções de conteúdo para corresponder aos requisitos distintos da pesquisa de cada usuário.
• Melhorar o envolvimento do usuário por meio de regras baseadas em AI que destacam conteúdo específico para atender aos objetivos de negócios ou responder às sugestões dos clientes.
• Fornecer resultados rápidos com sugestões de pesquisa instantâneas e preditivas, tudo graças à personalização integrada orientada por AI.

O que dizem Sitecore Search clientes

LB Forsikring testemunharam uma transformação notável em suas capacidades de pesquisa baseadas em AI:

"Antes Sitecore Search, 55% de todas as pesquisas resultavam em resultados indefinidos. Isso se deveu principalmente à administração e manutenção complexas."

"Sitecore pesquisa fornece uma maneira rápida de fornecer resultados de pesquisa mais precisos e capacita nossos negócios com ferramentas poderosas para personalizar a experiência de pesquisa para atender às necessidades de nossos clientes."

Saiba mais sobre Sitecore Search.

The implication runs deeper than search strategy. The teams that win in an AI-first search world are the ones whose content operation is built for it, and the build is more achievable than it looks. Consider the below shifts to decide whether yours is ready.

Structured content, by default

AI search engines reward content that’s organized, labeled, and modular: the kind that can be lifted, summarized, and re-assembled. With each round of AI model advances, long-form pages with no semantic structure get represented less accurately by the AI-powered tools reading them, less often. Structured content models built into the CMS are the foundation, not an SEO add-on. This is content-side problem solving for marketing teams that pays back every time an AI summary appears.

Governance that holds across every surface

When AI summaries pull from multiple sources, brand voice and message consistency stop being a campaign problem and start being a content infrastructure problem. The more places your content shows up, and the more AI-powered systems pulling from it, the more ways the brand can drift in the representation. Governance by design, not by retrofit, is what protects the brand at the moment of the answer, and supports the decision making that follows.

Real-time signals, connected to content

The brands clearing the AI search bar are the ones whose CMS uses automated signals to know who’s reading, what they’re looking for, and what to surface next. AI search is conversational, contextual, and personalized; a content stack that can’t keep up will get represented as a generic version of itself.

Content, data, and personalization in one platform, not stitched together after the fact: AI search is the latest, and possibly the most exciting, reason the connected approach wins.

Picture the journey a single customer is on right now. They start in a chat with an AI assistant. They drift to Google and land inside an AI Overview. They tap through to your site on their phone, then finish on a laptop a day later. At every step, an AI is forming an impression of your brand on their behalf, often before a human in your team has had a chance to weigh in.

SitecoreAI is built for that reality. When an AI is forming brand impressions across surfaces you don’t control, the only way to stay in the story is to make sure your content, your data, and your governance are connected on the surfaces you do. The platform is engineered to do exactly that.

Start with the layer the AI actually reads. Your CMS structures every page so it can be lifted, summarized, and quoted by AI search engines, AI Overviews, and the conversational interfaces customers are already using. Your digital asset library keeps the supporting assets organized, governed, and reusable, so the brand shows up consistently across every channel an AI might pull from.

Around it, Content Operations connects planning, workflow, and delivery so the brand reaches every channel, and every AI agent representing it, in step. Audience and Insights turns customer signals into a unified profile, the 360-degree view that powers real-time personalization. And Conversion Optimization puts that intelligence to work wherever the customer shows up.

AI-driven discovery isn’t a challenge to wait out, it’s a spark for innovation, and an opening for brands willing to deliver meaningful, immediate value at the exact moment a decision is forming. Lean in, and your content isn’t just found. It’s trusted, shared, and remembered, inside the answer the customer actually reads.