沒有人能夠完美地預測未來，但事實證明，有些人比其他人更擅長預測未來。
一項針對數千人超過 100 萬個判斷的研究發現了超級預測者：預測成功率明顯更高的人。1
超級預測者與糟糕預測者的區別是什么？他們根據新的證據逐漸改變主意。
經常正確的人會經常傾聽，經常正確的人會經常改變主意，這是擁有世界上最大的電子商務經濟體《華盛頓郵報》和地球上最多財富的人的一句話。 。2
當人們問我要改變主意時，我給出兩個答案：語音和個性化。
我們這個時代最大的變革推動者——比區塊鏈更大——是人工智能。大型語言模型（LLM）有能力讓語音助手和個性化兌現他們曾經做出的承諾。
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到 2020 年，50% 的搜索將來自語音這一備受爭議的預測被夸大了，并且被重復了太多次，因為它創造了一個令人恐懼的好故事。
現實情況是，語音助手設備并沒有那么熱門。他們更像是演講者而不是助手。
當馬克·扎克伯格 (Mark Zuckerberg) 宣布每年注銷 100 億美元用于開發 Multiverse 時，投資者感到害怕，但沒有人會忽視亞馬遜在 Alexa 設備上損失了同樣數額的資金，盡管亞馬遜已經售出了 5 億臺設備。3 4
蘋果和 Alphabet 的情況類似，盡管 Siri 和 Google Assistant 都預裝在其龐大的硬件生態系統中，但它們都擁有近 1 億的 Siri 和 Google Assistant 用戶。5
2020 年，54% 的 18 歲以上美國成年人使用過語音命令，其中 24% 每天使用。6但語音的大多數用例是播放音樂和今天天氣怎么樣？
我的語音助手主要用途是當我走出淋浴間時要求 Siri 繼續我正在聽的播客。命令和搜索是兩雙不同的鞋子。
然而，我們有理由保持樂觀。就像法學碩士可以立即提高搜索框的質量一樣，他們可以通過更好地理解用戶意圖并提供更自然的答案來使語音助手真正有用。
對于 Alphabet、亞馬遜、Meta 等廣告平臺巨頭來說，用戶看不到廣告的任何時刻都是市場機會。
淋浴的想法和要求只是一小部分。美國人每天花一個小時在車里，一個小時做飯，半個小時打掃衛生。只需花費一小部分時間與人工智能對話就可以釋放大量的廣告或訂閱收入。7 8 9
運行良好的語音助手不僅可以直接賺取更多收入，還可以培育新的應用程序生態系統并銷售更多硬件，而亞馬遜最有能力在其家庭安全和其他智能家居產品上做到這一點。
就在最近，由于監管壓力，亞馬遜不得不放棄以 17 億美元收購 iRobot 的交易。
亞馬遜已經上車并致力于升級 Alexa，以實現更好的對話。10
語音助手需要克服速度和訪問方面的挑戰。即使只需要幾秒鐘就能生成答案，這種體驗也不會讓人覺得是對話式的。
最重要的是，語音助手獲取的信息越多，它就越能提供個性化的答案。
法學碩士的多模式性質可以讓語音助手看到和聽到。通過手機、電腦、門鈴、安全攝像頭、家用電器和清潔機器人的應用，谷歌的環境計算愿景可能會成為現實：
在移動時代，智能手機改變了世界。無論您身在何處，擁有一臺功能強大的計算機都非常有用。但當計算在您需要的任何地方并且隨時為您提供幫助時，它會更加有用。現在你聽到我與 Baratunde 談論這個想法，有用的計算可以在你周圍 - 環境計算。您的設備與服務和人工智能協同工作，因此您可以在任何需要的地方獲得幫助，而且是流暢的。當您不需要時，該技術就會消失在背景中。所以設備不是系統的中心，你才是。這就是我們對環境計算的愿景。
網絡個性化是 2010 年代初的區塊鏈：令人失望。
十年前，我們相信網絡的未來是高度定制的網站和搜索結果。但我們有過濾氣泡和劍橋分析。可訪問的數據很難收集和擴展。用戶喜歡免費產品，但不喜歡被跟蹤的感覺。
Google 于 2004 年首先在測試版中開始個性化搜索，然后于 2009 年在全球范圍內進行個性化搜索。如今，Google 為有限數量的查詢（例如觀看什么、事件、以前的搜索和發現）提供個性化結果。
整體程度可以忽略不計。
2013 年，研究人員發現 Google 搜索的平均個性化程度為 11.7%，當然，不同查詢和排名的差異很大。例如，較高的職位比較低的職位更有可能獲得個性化。11
2019 年的一項研究發現，谷歌在搜索人物時個性化 2/10 的結果，在搜索政黨時個性化 4/10 的結果。換句話說，不多。12
搜索中最高程度的個性化體現在 Google Suggest 中：根據像我這樣的人數以百萬計的其他搜索，Google 建議的查詢完成有時簡直令人恐懼。
然而，谷歌開始為其搜索金絲雀提供更多個性化服務：時尚。
用戶可以根據自己的選擇獲得自定義風格推薦，并可以將品牌添加到收藏夾中以自定義搜索。
2022年，谷歌開始更多地根據以前的購買情況定制購物搜索。13
當您在 Google 上購物時，只需選擇一次（您喜歡的部門和品牌）即可在將來查看更多信息。因此，如果您選擇女士部門和 Cuyana 品牌，下次您購買郵差包之類的商品時，我們將向您展示 Cuyana 和類似品牌的女士郵差包。
個性化購物推薦不像政治新聞那么可怕，而且更容易貨幣化，因為谷歌可以縮短轉化路徑，同時讓用戶繼續搜索。
個性化在購物、新聞和本地化方面最有用，但對于具有學習目的的信息搜索則不太有用。
法學碩士和機器學習與超過 350 億個數據點的購物圖相結合，使 Google 能夠比以往任何時候都更加定制購物搜索 - 這正是 Google 在過去幾個月中一直在做的事情：
搜索產品時，您將獲得需要考慮的值得注意因素和符合要求的產品的快照。您還將獲得產品描述，其中包括相關的最新評論、評級、價格和產品圖片。這是因為這種新的生成式人工智能購物體驗是建立在谷歌購物圖譜之上的，該圖譜擁有超過 350 億條產品列表，使其成為世界上最全面的數據集，包含不斷變化的產品、賣家、品牌、評論和庫存。事實上，我們的購物圖表中每小時都會刷新超過 18 億條商品信息，為人們提供新鮮、可靠的結果。14
如果說語音和個性化有機會大展拳腳的話，那就是現在了。事情很少會按照您想象的方式發展，這完全符合語音和個性化的要求。
如果我是對的——個性化和語音搜索確實變得越來越重要——在意圖出現之前成為首要考慮的重要性甚至比今天更加重要。
在后端，品牌需要通過卓越的服務、運輸和退貨來說服客戶，以留住客戶。個性化購物搜索的美妙之處在于，一旦顧客形成了某種意見，就很難讓他們離開。
Google 如何個性化結果？來自 Gmail、YouTube、Android & Co. 和主題等 Google 服務的第一方數據的組合。
我不看好的因素之一是數據。
自從在 SERP 上充斥著地圖包、圖像輪播、購物輪播和其他輪播等功能以來，Google 就沒有向營銷人員提供太多數據來了解其影響。我還擔心，如果 SGE 推出的話，Google 不會向我們提供有關 SGE 的數據，但那是另一回事了。
如果我看到我們如何從當前語音設備獲取查詢和搜索數量，但 Alphabet、蘋果和亞馬遜都不共享這些數據，我的想法就會改變。
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