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Nadie puede predecir perfectamente el futuro, pero resulta que algunos lo hacen mejor que otros.
Un estudio de más de 1 millón de juicios de miles de personas encontró «súper pronosticadores»: personas que tienen tasas de éxito significativamente más altas en las predicciones.
¿Qué separa a los súper pronosticadores de los pésimos pronosticadores? Cambian de opinión gradualmente basándose en nueva evidencia.
“La gente que tiene mucha razón, escucha mucho, y la gente que tiene mucha razón, cambia mucho de opinión” es una cita del hombre que posee la economía de comercio electrónico más grande del mundo, el Washington Post y la mayor riqueza del mundo. .
Cuando la gente me pregunta sobre qué estoy cambiando de opinión, les doy dos respuestas: voz y personalización.
El mayor agente de cambio de nuestros tiempos (mucho más grande que Blockchain) es la IA. Los modelos de lenguajes grandes (LLM) tienen el poder de hacer que los asistentes de voz y la personalización cumplan las promesas que alguna vez hicieron.
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No lo llames regreso
La controvertida predicción de que “el 50% de las búsquedas provendrán de la voz para 2020” fue exagerada de proporciones épicas y repetida demasiadas veces porque constituía una buena historia que inducía al miedo.
La realidad es que los dispositivos de asistente de voz no están funcionando tan bien. Son más oradores que asistentes.
Los inversores se asustaron cuando Mark Zuckerberg anunció que cancelaría 10.000 millones de dólares al año para desarrollar el Multiverso, pero nadie se inmuta porque Amazon está perdiendo la misma cantidad de dinero en dispositivos Alexa a pesar de haber vendido 500 millones de ellos.
Apple y Alphabet se encuentran en barcos similares y cuentan con casi 100 millones de usuarios de Siri y Google Assistant a pesar de que están preinstalados en su vasto ecosistema de hardware.
En 2020, el 54% de los adultos estadounidenses mayores de 18 años habían utilizado comandos de voz, el 24% a diario. Pero la mayoría de los casos de uso de la voz son «reproducir música» y «¿qué tiempo hace hoy?».
Mi uso principal del asistente de voz es pedirle a Siri que continúe con el podcast que estoy escuchando cuando salgo de la ducha. Los comandos y las búsquedas son dos pares de zapatos diferentes.
Y, sin embargo, hay motivos para el optimismo. Así como los LLM pueden mejorar instantáneamente la calidad de los cuadros de búsqueda, pueden hacer que los asistentes de voz sean realmente útiles al comprender mejor la intención del usuario y brindar respuestas más naturales.
Para gigantes de las plataformas publicitarias como Alphabet, Amazon y Meta, cualquier momento en el que los usuarios no puedan ver los anuncios es una oportunidad de mercado.
Los pensamientos y peticiones de ducha son sólo un pequeño ejemplo. Los estadounidenses pasan una hora al día en sus automóviles, una hora preparando comida y media hora limpiando. Solo una fracción de ese tiempo dedicado a conversaciones con IA podría generar importantes ingresos por publicidad o suscripciones.
Un asistente de voz que funcione bien sería una oportunidad no solo para generar más ingresos sin rodeos, sino también para fomentar un nuevo ecosistema de aplicaciones y vender más hardware, algo que Amazon está mejor posicionado para hacer con la seguridad del hogar y otros productos para el hogar inteligente.
Recientemente, Amazon tuvo que abandonar un acuerdo de 1.700 millones de dólares para adquirir iRobot debido a la presión regulatoria.
Amazon ya está en el tren y trabajando para mejorar el nivel de Alexa para tener mejores conversaciones.
Los asistentes de voz deben superar los desafíos de la velocidad y el entrada. Incluso si solo toma unos segundos generar una respuesta, la experiencia no parece conversacional.
Lo más importante es que cuanto más entrada a la información tenga un asistente de voz, más podrá personalizar las respuestas.
La naturaleza multimodal de los LLM podría permitir que los asistentes de voz vean y escuchen. Multiplicada en su teléfono, computadora, timbre, cámaras de seguridad, electrodomésticos y robots de limpieza, la visión de Google de computación ambiental podría cobrar vida:
En la era móvil, los teléfonos inteligentes cambiaron el mundo. Es súper útil tener una computadora potente dondequiera que estés. Pero es aún más útil cuando la informática está en cualquier lugar donde la necesites, siempre disponible para ayudarte. Ahora me escucharon hablar sobre esta idea con Baratunde, que la informática útil puede estar a su alrededor: informática ambiental. Sus dispositivos funcionan junto con servicios e inteligencia artificial, por lo que la ayuda está donde la desee y es fluida. La tecnología simplemente pasa a un segundo plano cuando no la necesita. Entonces los dispositivos no son el centro del sistema, tú lo eres. Ésa es nuestra visión de la informática ambiental.
¿Mi web o tu web?
La personalización web es la Blockchain de principios de la década de 2010: una decepción.
Hace diez años, creíamos que el futuro de la web eran los sitios web y los resultados de búsqueda hiperadaptados. Pero tenemos burbujas de filtro y Cambridge Analytica. Los datos patrocinadores son difíciles de recopilar y escalar. A los usuarios les gustan los productos gratuitos, pero no les gusta la sensación de ser rastreados.
Google comenzó a personalizar la búsqueda primero en versión beta en 2004 y luego a nivel mundial en 2009. Hoy en día, Google personaliza los resultados para una cantidad limitada de consultas como «qué mirar», eventos, búsquedas anteriores y Discover.
El grado general es insignificante.
En 2013, los investigadores descubrieron que el grado promedio de personalización en la Búsqueda de Google era del 11,7% (por supuesto, variando mucho según la consulta y la clasificación). Los puestos más altos, por ejemplo, tienen mayores posibilidades de ser personalizados que los puestos más bajos.
Un estudio de 2019 encontró que Google personaliza 2/10 resultados cuando busca personas y 4/10 cuando busca partidos políticos. En otras palabras, no mucho.
El mayor grado de personalización en la búsqueda se encuentra en Google Suggest: basándose en millones de otras búsquedas de personas como yo, Google sugiere completar consultas que a veces dan miedo.
Sin embargo, Google empezó a ofrecer más personalización para su canario de búsqueda: la moda.
Los usuarios obtienen recomendaciones de estilo personalizadas según sus elecciones y pueden agregar marcas a favoritos para personalizar su búsqueda.
En 2022, Google comenzó a personalizar más la búsqueda de compras en función de compras anteriores.
Cuando compre en Google, simplemente haga sus selecciones una vez (su departamento y marcas preferidas) para ver más de cada uno en el futuro. Entonces, si seleccionas el departamento “mujeres” y la marca Cuyana, la próxima vez que compres algo como un bolso tipo mensajero, te mostraremos bolsos tipo mensajero para mujer de Cuyana y marcas similares.
Las recomendaciones de compras personalizadas dan mucho menos miedo que las noticias políticas y son más fáciles de monetizar porque Google puede acortar el camino hacia la conversión mientras mantiene a los usuarios en la búsqueda.
La personalización es más útil en compras, noticias y contenido local, pero menos para búsquedas informativas con intención de aprendizaje.
Los LLM y el aprendizaje automático combinados con el gráfico de compras de más de 35 mil millones de puntos de datos permiten a Google personalizar la búsqueda de compras más que nunca, exactamente lo que Google ha estado haciendo durante los últimos meses:
Al buscar un producto, obtendrá una instantánea de los factores importantes a considerar y los productos que se ajustan a sus necesidades. También obtendrá descripciones de productos que incluyen reseñas, calificaciones, precios e imágenes de productos relevantes y actualizados. Esto se debe a que esta nueva experiencia de compra generativa de IA se basa en Shopping Graph de Google, que tiene más de 35 mil millones de listados de productos, lo que lo convierte en el conjunto de datos más completo del mundo sobre productos, vendedores, marcas, reseñas e inventario en constante cambio. De hecho, cada hora, se actualizan más de 1.800 millones de listados en nuestro Shopping Graph para brindar a las personas resultados nuevos y confiables.
«Hola Google, ¿dónde están mis datos?»
Si la voz y la personalización alguna vez tienen la oportunidad de triunfar, es ahora. Las cosas rara vez salen como crees, lo que encajaría perfectamente en la voz y la personalización.
Si estoy en lo cierto (y la personalización y la búsqueda por voz son cada vez mayores), la importancia de estar en lo más alto de la mente antes de que surja una intención crece incluso más que hoy.
En el backend, las marcas deben convencer con un servicio, envío y devoluciones superiores para conservar a los clientes. Lo bueno de la búsqueda de compras personalizada es que una vez que los clientes tienen una opinión determinada, es complicado convencerla.
¿Cómo personalizaría Google los resultados? Una combinación de datos propios de servicios de Google como Gmail, YouTube, Android & Co. y Topics.
Un factor sobre el que no soy optimista son los datos.
Desde que inundó las SERP con funciones como paquetes de mapas, carruseles de imágenes, carruseles de compras y otros carruseles, Google no ha proporcionado a los especialistas en marketing muchos datos para comprender su impacto. También me temo que Google no nos daría datos sobre SGE si alguna vez se implementara, pero eso es otra historia.
Lo que cambiaría de opinión es si viera cómo obtenemos las consultas y el número de búsquedas de los dispositivos de voz actuales, pero ni Alphabet, Apple ni Amazon comparten esos datos.
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Imagen destacada: Lyna™
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