Dass sich die künstliche Intelligenz (KI) als Massenanwendung weltweit auf dem Vormarsch befindet und dabei die unterschiedlichsten Bereiche – nicht zuletzt das digitale Marketing – vor grosse Chancen und Herausforderungen stellt, hat der Siegeszug von ChatGPT eindrucksvoll bewiesen. Gleichzeitig zeichnen sich schon jetzt auch Auswirkungen auf das Verhalten von Internet-Usern im Hinblick auf die Beschaffung von Informationen im Netz ab, und es wäre nicht Google, wenn der seit Jahrzehnten global führende Suchmaschinengigant diese Entwicklungen nicht umgehend aufgreifen würde: Im Mai 2023 präsentierte das Unternehmen mit seinen “Search Labs” ein Portal, das ausgewählten Usern (diese mussten sich zuvor in eine Warteliste eintragen und wurden per Zufallsverfahren ausgewählt) Zugang zu experimentellen Ansätzen und Funktionen im Frühstadium gewährt. Zu diesen Innovationen zählt auch die sogenannte “Search Generative Experience” (SGE), eine KI-gestützten Weiterentwicklung der bekannten Google-Suchmaschine. Was diese bereits kann und woran sie mitunter noch scheitert, erläutern wir euch in diesem Artikel.
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Search Generative Experience: Künstliche Intelligenz aus dem Google-Labor
Die Search Generative Experience wurde bis dato noch nicht in breitem Stil ausgerollt, wird jedoch vielfach als Vorzeichen für die Richtung gesehen, in die Google sich in Zukunft weiterentwickeln möchte. Angesichts der momentanen Trends schliesst dies wenig überraschend die verstärkte Nutzung von generativer künstlicher Intelligenz – also solchen KI-Anwendungen, die auf die Anfragen von Nutzern hin gänzlich neuen Inhalt zu produzieren vermögen – mit ein. Konkret verspricht Google in seiner offiziellen Ankündigung bezüglich SGE, dass es dabei um eine zeitgemässe Neuinterpretation der Funktionsweise einer Suchmaschine gehen soll: Für Nutzer bedeutet dies dem Konzern zufolge, dass das einer Suchanfrage zugrundeliegende Thema schneller erfasst, mit zusätzlichen Perspektiven angereichert und inhaltlich einfacher bewältigt werden kann. So soll es beispielsweise durch die Nutzung von SGE in Zukunft möglich sein, eine direkte Antwort auf als konkrete Fragen formulierte Sucheingaben zu erhalten, anstatt diese aus dem Wust an verfügbaren Einzelinformationen durch mühsame Recherche selbst erarbeiten zu müssen.
Google Search Generative Experience: direkte Antworten statt Informationsflut
Wie will Google dieses nicht unambitionierte Versprechen nun konkret einlösen? Seine vorläufige Antwort illustriert das Unternehmen durch ein Veranschaulichungsbeispiel: Gibt man in der Suchmaschine beispielsweise die Frage “was ist besser für einen Familienurlaub mit drei Kindern und einem Hund, der Bryce-Canyon oder der Arches-Nationalpark?” ein, so generiert die KI einen zusammenfassenden Fliesstext über mehrere Absätze, in dem Vergleiche angestellt und die jeweiligen Eigenschaften beider Destinationen an den Kriterien Familien- und Hundefreundlichkeit bewertet werden. Neben diesem informativen “Snapshot” finden sich in den Suchergebnissen weiterführende Links zur eingehenderen Eigenrecherche; darunter wird auf die Möglichkeit zum Stellen von naheliegenden Folgefragen verwiesen (Beispiel: “Wie lange sollte man für einen Besuch des Bryce-Canyon mit Kindern einplanen?”). Nimmt man diese Möglichkeit an, so kann man sich in Form eines Frage-Antwort-Formats dialogartig weiter in die Thematik vertiefen. Die generative KI “merkt” sich dabei den bisherigen Konversationsverlauf, um eine möglichst natürliche Unterhaltung zu simulieren.
Google Shopping und generative KI: eine Kombination für schnellere und bessere Kaufentscheidungen?
Die generative KI von Google Search Experience wirkt sich auch auf die Verarbeitung von kommerziell motivierten Suchanfragen aus. Ziel ist es laut Angaben des Unternehmens, die Informationsbeschaffung im Vorfeld von Käufen zu vereinfachen und zu beschleunigen, damit Nutzer sich möglichst unkompliziert ein umfassendes Bild machen und darauf aufbauend ihre Entscheidung treffen können. Als Hilfestellung soll dabei einerseits wieder ein “Snapshot” dienen, wobei dieser bei Shopping-Anfragen darauf fokussiert, kaufrelevante Kriterien hervorzuheben sowie dazu passende Produktvorschläge anzuzeigen. Als weiteres Element setzt die Search Generative Experience auf Produktbeschreibungen, die mit aktuellen Bewertungen, Fotos sowie Preisangaben angereichert sind. Dabei greift die generative KI auf den sogenannten “Google Shopping Graph” zurück, den das Unternehmen als weltgrössten Datensatz zu Produkten, Marken, Anbietern und Kundenrezensionen mit über 35 Milliarden Einträgen beschreibt.
Google Search Generative Experience: Grenzen und Entwicklungspotentiale
Als weiterer Aspekte, der Google Search Experience ausmachen soll, wird die Integration von zusätzlichen Perspektiven auf das jeweilige der Suche zugrundeliegende Thema genannt. Auf diese Weise sollen User einen Eindruck davon erhalten, welche Erfahrungen andere Menschen im betreffenden Kontext bereits gemacht haben. Im Übrigen bekennt sich Google dazu, dass Werbeanzeigen im Rahmen der Implementierung von SGE auch weiterhin eine wichtige Rolle spielen sollen, da diese ebenfalls einen hohen Informationswert für Nutzer mit sich bringen würden. Diese sollen von organischen Suchergebnissen wie schon bisher unterscheidbar bleiben, um Transparenz zu gewährleisten. Abschliessend weist Google in seiner Übersichtsdarstellung von SGE darauf hin, dass die Technologie weiterhin gewisse Limitationen aufweise und daher ein sorgsamer Umgang mit den sich eröffnenden Möglichkeiten gepflegt werden. Dies schliesse unter anderem die Beschränkung der generativen KI auf bestimmte Arten von Suchanfragen ein. Durch das experimentelle Ausrollen von SGE via Search Labs soll in diesem Zusammenhang sichergestellt werden, dass User-Feedback von Beginn an berücksichtigt wird. Im Juni 2023 wurde der Kreis an zugelassenen Nutzern daher erweitert.
Google-Suche mit generativer KI: Überblick über bisherige Nutzererfahrungen
Im Zuge der (Teil-)Veröffentlichung von Search Generative Experience ab Mai 2023 wurden bereits mehrere Verbesserungen und Korrekturen implementiert, die jedoch verschiedenen Erfahrungsberichten von Fachleuten zufolge bislang nicht alle Schwächen ausräumen konnten. Letztere betreffen beispielsweise den Umgang mit von der KI verarbeiteten Originalquellen, die nicht immer komplett ausgewiesen oder korrekt angegeben werden. Hieraus ergeben sich potentielle Reibungspunkte mit den Urhebern oder Eigentümern der jeweiligen Inhalte. In bestimmten Konstellationen problematisch erscheinen könnte auch der Umstand, dass die generative KI zum Teil auch auf Quellen zurückgreift, die möglicherweise von einem Geschäftsinteresse geleitet sind (etwa, wenn Marken- oder Werbetexte als Informationsgrundlage für ein bestimmtes Thema genutzt werden). Auch einzelne Social-Media-Beiträge scheinen auffällig häufiger als Quelle auf, als man es bislang möglicherweise von Google gewohnt war. Andererseits entspricht dies Googles Versprechen einer perspektivischen Verbreiterung, wie sie mit SGE ja ebenfalls angekündigt wurde.
Fazit: Google Search Generative Experience – Experiment oder dauerhafter Paradigmenwechsel?
Google Search Generative Experience befindet sich derzeit noch in einer Orientierungs- und Selbstfindungsphase, die durch kontinuierliches User-Feedback wie auch durch regelmässige unternehmensseitige Updates und Korrekturen geprägt und gesteuert wird. Die bisher vorliegenden Erfahrungsberichte zeugen von einer Mischung aus positiven Anmerkungen zur thematischen Relevanz der generierten Antworten sowie kritischen Beurteilungen zum Umgang der KI mit Quellen in puncto Vollständigkeit und Präzision. Klar erscheint zum derzeitigen Zeitpunkt lediglich, dass auf Basis der experimentellen Ansätze, die in SGE zusammenlaufen, noch keine definitiven Aussagen zur zukünftigen Funktionsweise von Google Search getroffen werden können. Sehr wahrscheinlich ist darüber hinaus, dass kommerzielle Einschaltungen (Google Ads usw.) weiterhin einen hohen Stellenwert einnehmen und Antworten auf Suchanfragen zukünftig stärker den Charakter von zusammenfassenden Übersichtsdarstellungen haben werden.
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