1. Wiedza
  2. Pojęcia
  3. Zachowania konsumentów w search LLM

Artykuł pomocniczy · pojęcie · Pojęcia · GEO / AI Search

Zachowania konsumentów w search LLM

także: AI search behavior · generative search adoption · LLM-Era Consumer Search Behavior · Zachowania konsumentów w search LLM

Zmiana zachowań wyszukiwawczych konsumentów: od keyword search przez SERP do conversational AI assistants summarizujących i rekomendujących treści.

Rozwidlenie ścieżek, rubinowe ślady prowadzą do wyroczni – metafora zachowań konsumentów w wyszukiwaniu LLM.

Dynamika

Consumers are increasingly asking conversational assistants to summarize, compare, recommend and even decide. Ta zmiana fundamentalnie wpływa na to, jak treści muszą być przygotowane dla algorytmów AI.

Rozszerzona definicja

Badanie opublikowane w ACM wykazało, że użytkownicy korzystający z narzędzi opartych na dużych modelach językowych (LLM) kończyli zadania szybciej, formułowali mniej, lecz bardziej złożone zapytania i oceniali doświadczenie jako bardziej satysfakcjonujące1. Jednocześnie ten sam eksperyment pokazał istotny statystycznie spadek liczby odwiedzanych zewnętrznych witryn w porównaniu z wyszukiwaniem w Google2.

Jak to działa

Generatywne silniki wyszukiwania, takie jak AI Overviews i AI Mode w Google, budują odpowiedź przez osadzanie fragmentów witryn jako cytowań inline — często w różnych długościach, na różnych pozycjach i w różnych stylach3. Google opisuje mechanizm zwany „query fan-out” (rozgałęzianie zapytania), polegający na równoległym wykonywaniu wielu powiązanych wyszukiwań w obrębie podtematów i różnych źródeł danych, aby złożyć jedną spójną odpowiedź4.

Dlaczego to ważne

Zmiana modelu wyszukiwania bezpośrednio ogranicza ruch na zewnętrznych witrynach: badanie ACM wykazało znaczący spadek odwiedzin innych stron zarówno u użytkowników, którym udało się znaleźć poprawną odpowiedź (p < .001, d = 1,60), jak i u tych, którym się to nie udało (p < .001, d = 0,76)2.

Badanie opublikowane na arXiv wskazuje, że optymalizacja pod generatywne silniki wyszukiwania (Generative Engine Optimization, GEO) może zwiększyć widoczność nawet o 40% w odpowiedziach tych systemów5, co sugeruje, że sposób przygotowania treści ma mierzalny wpływ na to, czy zostanie ona zacytowana przez model.

Przykłady

  • Użytkownicy przydzieleni do wyszukiwania opartego na LLM zadawali mniej zapytań niż użytkownicy Google, ale były one bardziej złożone — jak wynika z eksperymentu opisanego w ACM1.
  • W tym samym badaniu odnotowano istotny statystycznie spadek liczby odwiedzanych witryn zewnętrznych przy użyciu ChatGPT zamiast Google, zarówno wśród osób skutecznych (p < .001, d = 1,60), jak i nieskutecznych (p < .001, d = 0,76)2.
  • Generatywne silniki wyszukiwania osadzają witryny jako cytowania inline w różnych miejscach i formatach odpowiedzi, a nie wyłącznie jako linki na liście wyników3.
  • Google AI Overviews i AI Mode stosują technikę query fan-out, by zebrać informacje z wielu podtematów i źródeł przed wygenerowaniem jednej odpowiedzi4.

Częste błędy i mity

  • Mit: Terminy takie jak Answer Engine Optimization (AEO) czy Generative Engine Optimization (GEO) opisują sprawdzone techniki optymalizacji — w rzeczywistości Google wprost stwierdza, że wiele proponowanych „hacków” nie jest skutecznych ani zgodnych z tym, jak Google Search faktycznie działa6.
  • Błąd: Traktowanie wzrostu widoczności o 40% opisanego w badaniu GEO jako gwarantowanego rezultatu — autorzy arXiv podają tę liczbę jako wynik rygorystycznej ewaluacji w określonych warunkach eksperymentalnych, nie jako uniwersalną obietnicę5.

Powiązane hasła

Źródła i odwołania

  1. Effects of LLM-based Search on Decision Making: Speed, Accuracy, and Overreliance

    dl.acm.org ·

    Participants assigned to LLM-based search completed tasks more quickly, with fewer but more complex queries, and reported a more satisfying experience.

  2. A New Era of Online Search? A Large-Scale Study of User Behavior and Personal Preferences during Practical Search Tasks with Generative AI versus Traditional Search Engines

    dl.acm.org ·

    The use of ChatGPT compared to Google as primary search tool led to a significant decline in the visit of other websites to find the correct answer, both for successful searchers (p < .001, d = 1.60) and unsuccessful searchers (p < .001, d = 0.76).

  3. GEO: Generative Engine Optimization

    arxiv.org ·

    Generative Engines provide rich, structured responses and embed websites as inline citations in the response, often embedding them with different lengths, at varying positions, and with diverse styles.

  4. AI Features and Your Website

    developers.google.com ·

    Both AI Overviews and AI Mode may use a "query fan-out" technique — issuing multiple related searches across subtopics and data sources — to develop a response.

  5. GEO: Generative Engine Optimization

    arxiv.org ·

    Through rigorous evaluation, we demonstrate that GEO can boost visibility by up to 40% in generative engine responses.

  6. Google's Guide to Optimizing for Generative AI Features on Google Search

    developers.google.com ·

    As generative AI search evolves, so have the theories and practices—and sometimes, the misconceptions—surrounding it. While terms like Answer Engine Optimization (AEO) or Generative Engine Optimization (GEO) are common online, many suggested "hacks" aren’t effective or supported by how Google Search actually works.

Każde zdanie powyżej odsyła do dosłownego cytatu ze źródła. Daty to daty publikacji lub pobrania źródła.

Źródła faktów

  • Web search is shifting toward LLM Overview systems that select relevant sources and generate a direct answer to the user's query rather than a results list.
  • SEO/references/geo/REFS-GEO-R9-Topical-Cues-LLM-Citation.md