Google Search Generative Experience AI Nedir? Search Ekosistemi Tümden Değişiyor mu?

Google Search Generative Experience AI Nedir? Search Ekosistemi Tümden Değişiyor mu?
Hosting Fiyatları

Google, son I/O konferansında üretken yapay zekayı temel arama sürecine nasıl dahil etmeyi planladığını açıkladı. Artık Google da tamamen yapay zekaya yöneliyor ve çevrimiçi olarak bilgileri keşfetme ve bilgilere erişme şeklimizi temelden değiştirmeyi planlıyor.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka yani AI, en temel haliyle bir bilgisayar programının veya bir makinenin, komutlarla açıkça kodlanmadan düşünme, öğrenme ve eylemde bulunma yeteneğidir. AI, görevleri otonom olarak gerçekleştirebilen, muazzam miktarda veriyi alıp analiz edebilen ve ardından bu verilerdeki kalıpları tanıyan bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesi olarak düşünülebilir. 

Yapay zeka sistemlerinin en önemli avantajı, bu sistemlere yeni girdiler eklendiğinde ya da verilerle beslendiğinde kendi kendine uyum sağlayarak deneyimlerden fiilen öğrenme veya verilerden kalıplar öğrenme yeteneğidir. Bu kendi kendine öğrenme, AI sistemlerinin görüntü tanıma dahil olmak üzere çok çeşitli görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır.

LLM (Large Language Models) Nedir?

Large Language Models yani LLM, ChatGPT’nin ürettiği metinleri oluşturmak gibi doğal dil işleme (NLP) görevleri için çıktılar oluşturmak üzere büyük bir metin verisi üzerinde eğitilmiş bir makine öğrenimi modelidir. LLM’ler, Transformer mimarisi gibi derin öğrenme nöral ağlarına dayalıdır ve çok büyük miktarda veri kümesi (milyarlarca kelime) üzerinde eğitilir.

LLM’ler üzerinde çalışan şirketler, onları eğitmek için gereken devasa ancak yüksek kaliteli veri kümelerini toplamak için çabalar.

Yapay Zeka Teknolojilerinin Google Search’teki Yeri

Google, AI alanındaki öncülerden biridir ve yıllardır arama motorunu geliştirmek için AI algoritmalarını kullanır.

Bugün Google’ın AI/ML uygulamasının kapsamı bundan çok daha geniş bir yelpazeyi kapsamaktadır. Bunlardan bazıları aşağıdaki şekildedir:

1. Dil çevirisi

Google, kullanıcıların farklı dillerde iletişim kurmasına yardımcı olabilecek dil çevirisi hizmetlerini güçlendirmek için AI ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.

2. Görüntü ve konuşma tanıma

Google, kullanıcıların içeriği daha sezgisel yollarla aramasına ve içerikle etkileşim kurmasına yardımcı olabilecek görüntü ve konuşma tanıma teknolojilerinin doğruluğunu iyileştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.

3. Arama algoritmaları

Google, arama sonuçlarının doğruluğunu ve alaka düzeyini iyileştirmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanır ve kullanıcıların aradıkları bilgileri bulmalarını kolaylaştırır.

4. Sanal asistan

Google’ın Google Asistan olarak bilinen sanal asistanı, kullanıcılara hatırlatıcı ayarlamak ve soruları yanıtlamak gibi çok çeşitli görevlerde yardımcı olmak için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.

5. E-posta sıralama

Google’ın makine öğrenimi algoritmaları, gelen e-posta mesajlarını promosyonlar ve sosyal güncellemeler gibi farklı kategorilerde otomatik olarak sıralamak için kullanılır.

6. Reklamcılık

Google, reklamcılık hizmetlerini güçlendirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanır; bu, reklamverenlerin reklamlarını doğru kitleye hedeflemesine ve kampanyalarının etkinliğini artırmasına yardımcı olabilir.

7. Haritalar/yol tarifleri

Google, kullanıcıların hedeflerine daha kolay ve verimli bir şekilde gitmesine yardımcı olabilecek harita ve yol tarifi hizmetlerini güçlendirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu, trafik tahmini ve kişiselleştirilmiş rota önerileri gibi özellikleri içerir.

Google, Generative AI ile Aramayı Nasıl Geliştiriyor?

Kaynak: Google

Generative AI, Google’ın kullanıcılara kapsamlı ve bağlamsal olarak alakalı bilgiler sağlayan dinamik arama snippet’leri oluşturmasına olanak tanır. Bu geliştirme, içeriğin kullanıcı sorgularıyla alaka düzeyinin daha kesin olarak anlaşılmasını sağlayarak zamandan tasarruf sağlar ve genel arama deneyimini geliştirir.

Generative AI’dan yararlanan Google, bireysel tercihlere ve ihtiyaçlara göre uyarlanmış daha kişiselleştirilmiş arama sonuçları sağlayabilir. AI algoritmaları, kullanıcı amacına uygun sonuçlar sunmak için kullanıcı davranışını, arama geçmişini ve bağlamsal faktörleri analiz eder.

Generative AI’ın arama sonuçlarına entegrasyonu, SEO stratejilerinde bir değişiklik gerektirecektir. Anahtar kelimeler önemini koruyacak olsa da, web sitesi sahipleri ve işletmeler artık kullanıcının amacına uygun yüksek kaliteli, kapsamlı içerik sunmaya odaklanmalıdır.

Search Generative Experience Nedir?

Google Search Generative Experience, arama deneyimini dönüştürmek için Generative AI’ın gücünden yararlanan yeni bir programdır. Kullanıcıların yeni türde sorular sormasına, bir konuya hızlı bir genel bakış elde etmesine, daha sohbet modunda çalışmasına ve hatta doğrudan Arama’da yaratıcı fikir ve taslaklar oluşturmasına olanak tanıyan, arama teknolojisi alanında önemli bir adımdır.

Generative AI Nasıl Çalışır?

Bir kullanıcı bir sorgu oluşturduğunda, Google’ın AI algoritmaları sorguyu analiz eder ve çeşitli kaynaklardan ilgili bilgileri toplamak için web’i tarar. Yapay zeka, bilgileri, arama sonuçları sayfasının üst kısmında görüntülenen tutarlı ve yararlı bir yanıta entegre eder.

Bir kez tıklandığında, bir sonuç oluşturmak yaklaşık 5 saniye sürer. Bu aynı zamanda birçok kullanıcının 5 saniye beklemeden ilerleyebileceği anlamına gelir.

SGE, her aramaya ilişkin bir genel bakış sağlar, arama yapanlara konuşma modları sunar ve dikey deneyimler sağlar.

How Search Generative Experience – SGE AI: Introduction to Generative AI

Search Generative Experience AI Özellikleri

SGE, her aramaya ilişkin bir genel bakış sağlar, arama yapanlara konuşma modları sunar ve dikey deneyimler sunar. Aşağıda bu ana özelliklerin her birinin kısa açıklamalarını bulabilirsiniz:

1. AI Destekli Anlık Görüntü Sağlar

SGE, kullanıcılara, anlık görüntüdeki bilgileri doğrulayan kaynaklara bağlantılar ve bir genel bakış içeren arama sonuçlarının bir anlık görüntü sunabilir.

Bu, kullanıcıların daha derine inmesine ve farklı kaynaklardan çok çeşitli içerikleri keşfetmesine yardımcı olur. AI Anlık Görüntü’de belirtilen sayfalar, organik sonuçlarda da görünebilir. Her sonuca birden fazla atıf yapılabilir.

2. Sohbet Modu Sunar

SGE ayrıca anlık görüntünün altında bir “takip talebinde bulunun” ve diğer önerilen sonraki adım özelliklerini sunar. Bu sizi anında konuyu daha fazla keşfedeceğiniz konuşma moduna götürür.

Google’a göre, konuşma modu, özellikle takip soruları ve daha karmaşık veya gelişen bilgiler için kullanışlıdır.

3. Dikey Deneyimler Sunar

SGE ayrıca alışveriş veya yerel aramalarla ilgili bilgiler de sunar. Örneğin, alışveriş içgörüleri, ürüne genel bakış anlık görüntüsü ve bir dizi ürün seçeneği sunabilir. Dikey deneyimler ayrıca ürün resimlerini, fiyatları, puanları ve güncel incelemeleri içerir.

Search Generative Experience AI Avantajları ve Dezavantajları

Generative AI, resimler, videolar ve metin gibi yeni içerik oluşturmak için kullanılan bir tür yapay zekadır. Yeni fikirler üretmek, sorunları çözmek ve yeni ürünler yaratmak için kullanılabilecek güçlü bir araçtır.

Generative AI’ın avantajlarından bazıları aşağıdaki şekildedir:

1. Artan Verimlilik

Generative AI, normalde el emeği gerektirecek görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir. Bu, işletmelerin zamandan ve paradan tasarruf etmesinin yanı sıra verimliliği artırmasına yardımcı olabilir. Örneğin, pazarlama kampanyalarında veya diğer projelerde kullanılabilecek hızlı ve doğru görüntüler ve videolar oluşturmak için generative AI kullanılabilir.

2. İyileştirilmiş Kalite

Generative AI, oluşturulan içeriğin kalitesini artırmaya yardımcı olabilir. Manuel olarak oluşturulanlardan görsel olarak daha çekici olan yüksek kaliteli resimler ve videolar oluşturmak için kullanılabilir. Ek olarak, generative AI, insanlar tarafından oluşturulan metinden daha doğru ve alakalı metin oluşturmak için kullanılabilir.

3. Daha Hızlı Sonuçlar

Generative AI, işletmelerin manuel iş gücünden daha hızlı sonuç almasına yardımcı olabilir. Örneğin, bir insanın aynı görevi yapması için gereken süreden çok daha kısa sürede görüntü ve videolar oluşturmak için kullanılabilir. Bu, işletmelerin projelerini daha hızlı ve daha verimli bir şekilde tamamlamasına yardımcı olabilir.

4. Maliyet Tasarrufu

Generative AI, işletmelerin maliyetten tasarruf etmesine yardımcı olabilir. İşletmeler, görevleri otomatikleştirerek işçilik maliyetlerini azaltabilir ve maliyetten tasarruf edebilir. Ek olarak üretken yapay zeka, işletmelerin resim ve video gibi içerik oluşturmayla ilişkili maliyetleri azaltmasına yardımcı olabilir.

5. Geliştirilmiş Karar Verme

Generative AI, işletmelerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir. İşletmeler üretken yapay zekayı kullanarak daha iyi kararlar almak için kullanılabilecek veriler üretebilir. Örneğin, pazarlama kampanyaları veya ürün geliştirme hakkında kararlar almak için kullanılabilecek verileri oluşturmak için kullanılabilir.

6. Artan Yaratıcılık

Generative AI, işletmelerin daha yaratıcı olmasına yardımcı olabilir. Generative AI’yi kullanarak işletmeler, yeni ürün veya hizmetler oluşturmak için kullanılabilecek yeni fikir ve kavramlar üretebilir. Ek olarak, manuel olarak oluşturulanlardan görsel olarak daha çekici olan resim ve videolar oluşturmak için üretici yapay zeka kullanılabilir.

7. İyileştirilmiş Müşteri Deneyimi

Generative AI, işletmelerin müşteri deneyimlerini geliştirmelerine yardımcı olabilir. İşletmeler, üretici yapay zekayı kullanarak daha doğru ve müşterileriyle alakalı içerik üretebilir. Bu, işletmelerin daha iyi bir müşteri deneyimi oluşturmasına ve müşteri memnuniyetini artırmasına yardımcı olabilir.

Generative AI’ın da herhangi bir teknoloji gibi dezavantajları vardır. Generative AI ile ilgili temel endişelerden biri, ön yargı potansiyelidir. Diğer bir sorun da üretilen çıktılar üzerinde kontrol eksikliğidir. Bu da etik dışı veya uygunsuz içerikle sonuçlanabilir. 

1. Sınırlı yaratıcılık

Generative AI, mevcut kalıplara dayalı olarak yeni veriler oluşturabilirken, yaratıcılık ve özgünlük açısından sınırlıdır. Mevcut verilerden öğrendiklerine göre yeni veriler üretebilir, ancak bunun ötesini düşünemez.

2. Ön Yargı

Generative AI, üzerinde eğitildiği veriler ön yargılıysa sonuçlar da ön yargılı olabilir. Örneğin, generative AI modelini eğitmek için kullanılan veriler belirli bir insan grubuna karşı ön yargılıysa, oluşturulan veriler de bu ön yargıyı yansıtabilir.

3. Sınırlı Uygulama

Generative AI, üzerinde eğitilecek çok miktarda mevcut verinin olduğu uygulamalar için uygunudur. Sınırlı verinin mevcut olduğu veya verilerin oldukça karmaşık olduğu durumlarda üretken yapay zeka etkili olmayabilir.

4. Etik Kaygılar

Generative AI, sahte haberler veya diğer yanlış bilgi türleri oluşturmak gibi kötü amaçlı amaçlar için kullanılabilir. Bu, teknolojinin olası kötüye kullanımına ilişkin etik kaygıları artırmaktadır.

Generative Experience AI’nin Geleceği ve Endişeler

Generative AI, dünyayı ve sektörleri her gün, hatta her saat sürekli olarak şekillendirmektedir. Bu yüzden Generative AI çözümleri ile işletme sahiplerinin ve yöneticilerin, işletmelerini daha önce ulaşılamaz bir hıza ulaştıracağı tahmin edilmektedir. 

Ayrıca generative AI çözümleri ile şirketlerin iş süreçlerini otomatikleştirip optimize ederek yeni içgörüler üretmesi ve yeni müşteri deneyimlerini her zamankinden daha hızlı sunması beklenmektedir.

Fakat generative AI’ın geleceği ile ilgili bazı endişeler de bulunmaktadır.

Sürekli değişen yeni bir teknoloji olduğu için birçok mevcut düzenleyici ve koruyucu çerçeve, generative AI’a ve onun uygulamalarına henüz yetişememiştir. Bu noktada en önemli endişe, bir insan yerine yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği tanıma veya doğrulama yeteneğidir. “Teknolojik tekillik” olarak adlandırılan bir diğer endişe ise, yapay zekanın duyarlı hale geleceği ve insanların zekasını aşacağıdır.

Generative AI ile Alışveriş Deneyimi

Generative AI ile Google Arama’ya yeni alışveriş özellikleri de gelmesi beklenmektedir. Bu konuda Google’ın duyurduğu ilk özellik, sanal deneme aracıdır. Bu özellik kullanıcıların bir giysiyi satın almadan önce kendilerine uygun olup olmadığını görmelerini sağlar. Sanal deneme aracı, kullanıcılara giysilerin çeşitli gerçek modellerde nasıl göründüğünü gösterir.

Google, özelliğin nasıl çalıştığını açıklarken, generative AI modelinin yalnızca bir giysi görüntüsünü alarak çeşitli pozlarda ve gerçek modellerde nasıl görüneceğinden kırışıklıklara ve hatta gölgelere kadar tüm ayrıntıları doğru bir şekilde yansıtabileceğini söylüyor. 

Google ayrıca, Google Arama’da yeni bir kılavuzlu ayrıntılandırma özelliğini de kullanıma sunmayı planlıyor. Bu yeni özelliğin amacı, alışveriş yapanların mükemmel ürünü bulana kadar ürünlerde ince ayar yapmalarına yardımcı olmaktır. Makine öğrenimi ve yeni görsel eşleme algoritmaları sayesinde renk, stil ve desen gibi girdileri kullanarak mümkündür. Bir mağazada alışveriş yapmanın aksine, tek bir satıcıyla sınırlı olmazsınız.

Generative AI Limitleri

Generative AI’ın birçok faydasına rağmen, dikkate alınması gereken bazı sınırlamaları da vardır. Generative AI’ın sınırlamalarından bazıları aşağıdakileri içerir:

Doğrulama sırasında yanlış yorumlama: Generative AI modellerinin ürettiği çıktıların yorumlanması genellikle zordur ve bu da sonuçlara nasıl ulaştıklarını anlamayı zorlaştırır.

Ön Yargı: Generative AI modelleri, eğitildikleri verilerde var olan önyargıları sürdürebilir.

Etik Endişeler: İnsanları aldatmak için kullanılabilecek sahtekarlıkların oluşturulması gibi etik kaygılara sebep olabilir.

Hesaplamalı Kaynaklar: Generative AI modellerinin karmaşıklığı, önemli hesaplama kaynakları gerektirir ve bu da onları daha küçük işletmeler veya bireyler için erişilemez hale getirir.

Halüsinasyon: Tüm LLM tabanlı deneyimler gibi SGE de bazen gerçekleri yanlış gösterebilir veya içgörüleri yanlış bir şekilde tanımlayabilir.

Üretken Yapay Zekayı (Generative AI) Uygulama

Üretken yapay zeka, işletmeler tarafından gerçekçi ürün görüntüleri oluşturmaktan kişiselleştirilmiş pazarlama içeriği oluşturmaya kadar çeşitli şekillerde kullanılmaktadır. Örneğin, bir moda perakendecisi, müşteri tercihlerine göre yeni tasarımlar oluşturmak veya pahalı fotoğraf çekimlerine ihtiyaç duymadan gerçekçi ürün görüntüleri oluşturmak için üretici yapay zekayı kullanabilir.

Finans sektöründe, üretken yapay zeka, piyasa koşullarının simülasyonlarını oluşturmak veya bir müşterinin finansal verilerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş yatırım önerileri oluşturmak için kullanılabilir.

Üretken yapay zekayı uygulamanın ilk adımı, teknolojinin çözmeye yardımcı olabileceği sorunu veya kullanım durumunu belirlemektir. Bir kullanım durumu belirlendikten sonraki adım, modeli eğitmek için gereken verileri toplamak ve hazırlamaktır. Bu, modelin öğrenebileceği ilgili örneklerden oluşan geniş bir veri kümesinin toplanmasını içerir.

Bir sonraki adım, eldeki göreve uygun bir derin öğrenme modeli mimarisi seçmektir. Bu, en iyi sonuçları vereni bulmak için farklı modeller ve parametrelerle denemeler yapmayı içerebilir.

Son olarak, model hazırlanan veri seti üzerinde eğitilir ve performansı bir test veri seti üzerinde değerlendirilir. Model başarılı bir şekilde eğitildikten sonra öğrendiği kalıplara dayalı olarak yeni içerik oluşturmak için kullanılabilir.


İlgili İçerikler:

Google BARD: Google Yapay Zeka Güncellemeleri ve Search Ekosistemindeki Yeni AI Özellikleri 

Bing Chat: Web İçin Yardımcı Pilotunuzla Tanışın, Yapay Zeka Destekli Bing ve Microsoft Edge

Midjourney Nedir? Yaratıcılığınızı Görsellere Çevirin – Yapay Zeka İle Mükemmel Görseller Oluşturma 

İşinizi Kolaylaştıracak En İyi 15 Yapay Zeka Aracı ve Web Sitesi

BERT Algoritması Nedir? Yapay Zekanın Search Ekosistemindeki Hakimiyeti, Örneklerle BERT Algoritması

Yapay Zeka vs. İnsan Tarafından Yazılan İçeriklerin Tespiti

OpenAI ChatGPT Nedir, Nasıl Kullanılır? Yen Yapay Zeka Destekli Chatbot Uygulaması Google’ın Yerini Alabilir mi?

DALL-E 2 Nedir? Yazılan Yazıyı Görsele Çeviren Yapay Zeka Bir Devrin Başlangıcı Mı?

Yapay Zeka ile Üretilen İçerikler SEO Organik Performansı İyileştirir Mi?

GPT-3 Nedir? Derin Öğrenmede Yapay Zeka Teknolojileri

SEO Çalışmalarında ChatGPT Kullanımının 16 Yolu

E.E.A.T Nedir? SEO için Önemi, E.E.A.T ve YMYL Kriterleri İle Google’da Sitenizi ve İçeriklerinizi Nasıl Kaliteli Hale Getirebilirsiniz?

GPT-4 Nedir? GPT-3 vs. GPT-4 Arasındaki Farklar, GPT-4 Artık Görselleri de İşleyebiliyor

Doğal Dil İşleme, NLP (Natural Language Processing) Nedir?

Neural Networks Nedir? Nasıl Çalışır?

Google Lens Nedir? Multisearch Sistemi İle Nasıl Kullanılır?

Multisearch (Çoklu Arama) Nedir, Nasıl Kullanılır? Google Lens ile Arama Dünyasını Yeniden Keşfedin

Text to Speech Nedir? Text to Speech Algoritması Nasıl Çalışır?

En İyi 15 ChatGPT Eklentileri

Domain Sorgulama