Ninguém consegue prever o futuro na perfeição, mas acontece que alguns são melhores do que outros.
Um estudo de mais de 1 milhão de julgamentos de milhares de pessoas encontrou “superprevisores”: pessoas que têm taxas de sucesso significativamente mais elevadas nas previsões.
O que é que separa os super-previsores dos maus previsores? Mudam de opinião gradualmente com base em novas provas.
“As pessoas que têm muita razão, ouvem muito, e as que têm muita razão, mudam muito de opinião” é uma citação do homem que detém a maior economia de comércio eletrónico do mundo, o Washington Post, e a maior riqueza do planeta.
Quando me perguntam sobre o que estou a mudar de opinião, dou-lhes duas respostas: voz e personalização.
O maior agente de mudança dos nossos tempos – muito maior do que o BlockchAIn – é a IA. Os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) têm o poder de fazer com que os assistentes de voz e a personalização cumpram as promessas que outrora fizeram.
Melhore as suas competências com os conhecimentos semanais dos especialistas do Growth Memo. Subscreva gratuitamente!
Não lhe chame um regresso
A polémica previsão “50% das pesquisas serão feitas por voz até 2020” foi exagerada e repetida demasiadas vezes porque dava uma boa história que induzia o medo.
A realidade é que os dispositivos de assistente de voz não estão a ter um desempenho muito bom. São mais altifalantes do que assistentes.
Os investidores ficaram assustados quando Mark Zuckerberg anunciou que iria amortizar 10 mil milhões de dólares por ano para desenvolver o Multiverso, mas ninguém se importa que a Amazon esteja a perder a mesma quantidade de dinheiro com os dispositivos Alexa, apesar de ter vendido 500 milhões deles.
A Apple e a Alphabet estão em situação semelhante, com quase 100 milhões de utilizadores da Siri e do Google Assistant, apesar de estarem pré-instalados no seu vasto ecossistema de hardware.
Em 2020, 54% dos adultos americanos com mais de 18 anos tinham utilizado comandos de voz, 24% diariamente. Mas a maioria dos casos de utilização de voz são “reproduzir música” e “como está o tempo hoje?”
A minha principal utilização do assistente de voz é pedir à Siri para continuar o podcast que estou a ouvir quando saio do duche. Os comandos e as pesquisas são dois pares de sapatos diferentes.
E, no entanto, há razões para otimismo. Tal como os LLM podem melhorar instantaneamente a qualidade das caixas de pesquisa, podem tornar os assistentes de voz realmente úteis, compreendendo melhor a intenção do utilizador e dando respostas mais naturais.
Para os gigantes das plataformas de publicidade como a Alphabet, a Amazon e a Meta, qualquer momento em que os utilizadores não vejam anúncios é uma oportunidade de mercado.
Os pensamentos e pedidos de duche são apenas um pequeno exemplo. Os americanos passam uma hora por dia nos seus carros, uma hora a fazer comida e meia hora a limpar. Apenas uma fração desse tempo gasto em conversas com a IA poderia gerar receitas significativas com anúncios ou assinaturas.
Um assistente de voz que funcione bem seria uma oportunidade não só para obter mais receitas directas, mas também para promover um novo ecossistema de aplicações e vender mais hardware, algo que a Amazon está mais bem posicionada para fazer com a sua segurança doméstica e outros produtos domésticos inteligentes.
Recentemente, a Amazon teve de desistir de um negócio de 1,7 mil milhões de dólares para adquirir a iRobot devido a pressões regulamentares.
A Amazon já está a trabalhar no sentido de melhorar o nível da Alexa para que tenha melhores conversas.
Os assistentes de voz precisam de ultrapassar os desafios da velocidade e do acesso. Mesmo que uma resposta demore apenas alguns segundos a ser gerada, a experiência não parece ser de conversação.
Mais importante ainda, quanto mais acesso à informação um assistente de voz tiver, mais pode personalizar as respostas.
A natureza multimodal dos LLMs pode permitir que os assistentes de voz vejam e ouçam. Multiplicada pelo seu telefone, computador, campainha, câmaras de segurança, electrodomésticos e robôs de limpeza, a visão da Google de computação ambiente poderá ganhar vida:
Na era dos telemóveis, os smartphones mudaram o mundo. É muito útil ter um computador potente onde quer que esteja. Mas é ainda mais útil quando a computação está onde quer que precise dela, sempre disponível para ajudar. Ouviu-me falar sobre esta ideia com o Baratunde, de que a computação útil pode estar à sua volta – computação ambiente. Os seus dispositivos trabalham em conjunto com serviços e IA, pelo que a ajuda está onde quer que a queira e é fluida. A tecnologia desaparece em segundo plano quando não precisa dela. Assim, os dispositivos não são o centro do sistema, mas sim você. Esta é a nossa visão para a computação ambiente.
A minha Web ou a sua Web?
A personalização da Web é a Blockchain do início dos anos 2010: uma desilusão.
Há dez anos, acreditávamos que o futuro da Web era os sítios Web e os resultados de pesquisa hiper-personalizados. Mas tivemos bolhas de filtros e a Cambridge Analytica. É difícil recolher e escalonar dados personalizáveis. Os utilizadores gostam de produtos gratuitos, mas não gostam da sensação de serem seguidos.
A Google começou a personalizar a pesquisa, primeiro na versão beta em 2004 e depois globalmente em 2009. Atualmente, o Google personaliza os resultados para um número limitado de consultas, como “o que ver”, eventos, pesquisas anteriores e Descobrir.
O grau global é insignificante.
Em 2013, os investigadores descobriram que o grau médio de personalização na Pesquisa Google era de 11,7% – claro que variava muito consoante a consulta e a posição. As posições mais altas, por exemplo, têm mais hipóteses de serem personalizadas do que as posições mais baixas.
Um estudo de 2019 descobriu que o Google personaliza 2/10 resultados ao pesquisar pessoas e 4/10 para partidos políticos. Por outras palavras, não muito.
O grau mais elevado de personalização na pesquisa é obtido através do Google Suggest: Com base em milhões de outras pesquisas de pessoas como eu, o Google sugere conclusões de consultas que, por vezes, são simplesmente assustadoras.
No entanto, o Google começou a oferecer mais personalização para o seu canário de pesquisa: a moda.
Os utilizadores recebem recomendações de estilo personalizadas com base nas suas escolhas e podem adicionar marcas aos favoritos para personalizar a sua pesquisa.
Em 2022, a Google começou a personalizar mais a pesquisa de compras com base em compras anteriores.
Quando estiver a fazer compras no Google, basta fazer as suas selecções uma vez – o seu departamento e marcas preferidos – para ver mais de cada um no futuro. Assim, se selecionar o departamento “mulher” e a marca Cuyana, da próxima vez que estiver a comprar algo como uma mala de viagem, mostrar-lhe-emos malas de viagem para mulher da Cuyana e marcas semelhantes.
As recomendações de compras personalizadas são muito menos assustadoras do que as notícias políticas e mais fáceis de rentabilizar porque a Google pode encurtar o caminho para a conversão, mantendo os utilizadores na pesquisa.
Crédito da imagem: Kevin Indig
Crédito da imagem: Kevin IndigA personalização é mais útil em compras, notícias e locais, mas menos em pesquisas informativas com uma intenção de aprendizagem.
Os LLM e a aprendizagem automática, juntamente com o gráfico do Shopping com mais de 35 mil milhões de pontos de dados, permitem à Google personalizar a pesquisa de compras mais do que nunca – exatamente o que a Google tem vindo a fazer nos últimos meses:
Ao procurar um produto, obterá um instantâneo dos factores dignos de nota a considerar e dos produtos que se enquadram no que procura. Também obterá descrições de produtos que incluem críticas relevantes e actualizadas, classificações, preços e imagens de produtos. Isto deve-se ao facto de esta nova experiência de compras com IA generativa ser construída com base no Google Shopping Graph, que tem mais de 35 mil milhões de listagens de produtos, o que faz dele o conjunto de dados mais abrangente do mundo de produtos, vendedores, marcas, críticas e inventário em constante mudança. De facto, a cada hora, mais de 1,8 mil milhões de listagens são actualizadas no nosso Gráfico de compras para fornecer às pessoas resultados actualizados e fiáveis.
“Google, onde estão os meus dados?”
Se a voz e a personalização têm uma hipótese de se tornarem grandes, é agora. As coisas raramente se desenrolam da forma que pensamos, o que se adequaria perfeitamente à voz e à personalização.
Se eu estiver certo – e a personalização e a pesquisa por voz se tornarem maiores – a importância de estar no topo das atenções antes de surgir uma intenção aumenta ainda mais do que atualmente.
Na retaguarda, as marcas precisam de convencer com um serviço superior, envios e devoluções para manter os clientes. A beleza da pesquisa de compras personalizada é que, uma vez que os clientes tenham uma opinião formada, é difícil tirá-los dela.
Como é que a Google personaliza os resultados? Uma combinação de dados próprios de serviços Google como o Gmail, YouTube, Android & Co. e Tópicos.
Um fator que não me parece muito positivo são os dados.
Desde que inundou os SERPs com funcionalidades como Map Packs, carrosséis de imagens, carrosséis de compras e outros carrosséis, a Google não tem dado aos profissionais de marketing muitos dados para compreenderem o seu impacto. Também receio que a Google não nos forneça dados sobre o SGE, caso este venha a ser lançado, mas isso é outra história.
O que me faria mudar de ideias seria ver como obtemos as consultas e o número de pesquisas dos actuais dispositivos de voz, mas nem a Alphabet, nem a Apple, nem a Amazon partilham esses dados.
Como é que os melhores analistas prevêem acontecimentos como os resultados eleitorais
A Amazon vendeu mais de 500 milhões de dispositivos compatíveis com a Alexa, lança 4 novos produtos Echo
Alexa, porque está a perder tanto dinheiro?
Porque é que o HomePod original da Apple falhou? Vamos contar as razões
De acordo com um novo relatório, cerca de 1 em cada 4 adultos nos EUA tem agora um altifalante inteligente
Inquérito americano sobre condução: 2022
Explorar o tempo gasto em culinária, leitura e outras actividades para o Mês Nacional do Hobby
Média de horas por dia gastas em actividades domésticas seleccionadas
A Amazon está a preparar-se para sobrecarregar a Alexa com IA generativa
Medir a personalização da pesquisa na Web
O que é que viu? Um estudo para medir a personalização no motor de pesquisa do Google
9 novas funcionalidades e ferramentas para facilitar as suas compras no Google
Superalimentar a pesquisa com IA generativa
Imagem em destaque: Lyna ™