Przez lata internetowy ekosystem wyszukiwania opierał się na stosunkowo prostym modelu biznesowym. Użytkownik wpisywał zapytanie, wyszukiwarka prezentowała wyniki, a obok nich pojawiały się reklamy sponsorowane. To właśnie ten mechanizm finansował znaczną część otwartego Internetu i pozwolił rozwinąć się takim gigantom jak Google.
Dziś podobny model zaczyna pojawiać się w świecie generatywnej sztucznej inteligencji. Jednym z najczęściej komentowanych tematów w branżowych mediach technologicznych była informacja o uruchomieniu przez OpenAI wersji beta reklam produktowych w Ads Managerze. O sprawie pisały m.in. Search Engine Land oraz serwisy analizujące rozwój rynku AI i wyszukiwania. Choć na pierwszy rzut oka może wydawać się to kolejną wiadomością z obszaru marketingu cyfrowego, w rzeczywistości wydarzenie może mieć znacznie szersze konsekwencje dla sposobu pozyskiwania wiedzy w Internecie.
Chatboty coraz częściej zastępują wyszukiwarki
W ciągu ostatnich dwóch lat granica pomiędzy chatbotem a wyszukiwarką zaczęła się wyraźnie zacierać. Użytkownicy wykorzystują modele językowe nie tylko do generowania tekstów czy pisania kodu, ale również do porównywania produktów, analizowania dokumentów, wyszukiwania usług i podejmowania decyzji zakupowych.
W praktyce oznacza to, że część zapytań, które jeszcze niedawno trafiały do Google lub Binga, jest dziś kierowana bezpośrednio do ChatGPT i innych systemów konwersacyjnych. Gdy użytkownik pyta o najlepszy laptop, narzędzie OSINT, kurs online czy oprogramowanie dla firmy, coraz częściej oczekuje gotowej rekomendacji zamiast listy linków prowadzących do różnych stron. W takim środowisku pojawienie się reklam produktowych wydaje się naturalnym krokiem w rozwoju modelu biznesowego sztucznej inteligencji.
Reklama przestaje być związana wyłącznie z kliknięciem
Dotychczas reklama internetowa była ściśle powiązana z ruchem na stronach internetowych. W modelu generatywnym najważniejszym elementem staje się jednak sama rekomendacja prezentowana użytkownikowi.
Jeżeli osoba korzystająca z AI otrzymuje propozycję konkretnego produktu bez konieczności opuszczania okna rozmowy, pojawia się nowy mechanizm wpływania na decyzje zakupowe. W takim modelu znaczenia nabiera nie tylko jakość rekomendacji, ale również sposób jej finansowania i zasady wyboru prezentowanych ofert.
Uruchomienie narzędzi reklamowych wokół systemów AI pokazuje, że branża zaczyna budować ekonomię opartą nie na kliknięciach w wyniki wyszukiwania, lecz na obecności w odpowiedziach generowanych przez modele językowe. Dla firm oznacza to potencjalnie nowy kanał dotarcia do klientów, a dla dostawców AI – dodatkowe źródło przychodów.
Dlaczego jest to istotne dla OSINT?
Na pierwszy rzut oka reklamy produktowe mogą wydawać się tematem odległym od wywiadu ze źródeł otwartych. W rzeczywistości OSINT od dawna zajmuje się nie tylko analizą danych, ale również badaniem sposobów ich dystrybucji oraz mechanizmów wpływających na widoczność treści w sieci.
Jeżeli coraz większa część wiedzy będzie docierała do użytkowników za pośrednictwem systemów AI, analitycy będą musieli rozumieć, jakie czynniki decydują o tym, które materiały zostaną wykorzystane przez model i które rekomendacje zobaczy odbiorca. W poprzednich latach podobne analizy dotyczyły algorytmów wyszukiwarek, pozycjonowania stron czy reklam sponsorowanych. W najbliższej przyszłości podobne pytania będą dotyczyć odpowiedzi generowanych przez modele językowe.
Coraz większego znaczenia nabiorą kwestie związane z wyborem cytowanych źródeł, wpływem danych treningowych na rekomendacje oraz możliwością optymalizacji treści pod kątem systemów generatywnych.
GEO staje się kolejnym obszarem analizy
Jeszcze niedawno walka o widoczność w Internecie była domeną SEO. Obecnie coraz częściej mówi się o GEO (Generative Engine Optimization), czyli optymalizacji treści pod kątem systemów generatywnych.
Firmy, instytucje i wydawcy zaczynają zastanawiać się nie tylko nad tym, jak znaleźć się wysoko w wynikach Google, ale również jak zwiększyć prawdopodobieństwo pojawienia się w odpowiedziach tworzonych przez sztuczną inteligencję. To zjawisko może w najbliższych latach znacząco wpłynąć na strategie komunikacyjne przedsiębiorstw oraz sposób budowania widoczności marek w Internecie.
Dla środowiska OSINT oznacza to pojawienie się kolejnego obszaru badawczego. Analitycy będą musieli obserwować, w jaki sposób modele selekcjonują treści, jakie witryny preferują oraz które typy materiałów najczęściej wykorzystywane są podczas generowania rekomendacji.
Znaczenie źródeł pierwotnych nie maleje
Paradoksalnie rozwój reklamy w systemach AI może jeszcze bardziej podkreślić znaczenie źródeł pierwotnych. W tradycyjnej wyszukiwarce użytkownik widział wiele konkurencyjnych wyników jednocześnie i mógł samodzielnie porównywać różne opracowania. W modelu konwersacyjnym otrzymuje najczęściej jedną syntetyczną odpowiedź.
To sprawia, że proces weryfikacji staje się jeszcze ważniejszy niż wcześniej. Dla profesjonalnego OSINT nie zmienia się podstawowa zasada pracy. Analityk powinien zweryfikować każdą istotną tezę u źródła, niezależnie od tego, czy znalazł ją za pomocą klasycznej wyszukiwarki, czy otrzymał w odpowiedzi wygenerowanej przez model językowy.
Reklamy w AI to sygnał dojrzewania nowego modelu wyszukiwania
Znaczenie działań OpenAI wykracza daleko poza sam rynek reklamowy. Jest to kolejny dowód na to, że systemy generatywne przestają być eksperymentalnymi narzędziami, a stają się pełnoprawnymi platformami informacyjnymi konkurującymi z tradycyjnymi wyszukiwarkami.
Historia Internetu pokazuje, że sposób finansowania platform ma bezpośredni wpływ na sposób prezentowania treści. Tak było w przypadku wyszukiwarek, mediów społecznościowych i portali informacyjnych. Wszystko wskazuje na to, że podobny proces rozpoczyna się obecnie w świecie sztucznej inteligencji.
Podsumowanie
Uruchomienie przez OpenAI beta-testów reklam produktowych jest kolejnym krokiem w kierunku przekształcenia systemów generatywnych w pełnoprawne platformy wyszukiwania i rekomendacji. Dla użytkowników oznacza to nowe sposoby odkrywania produktów i usług, dla firm – kolejny kanał promocji, a dla rynku informacji – początek zmian porównywalnych z tymi, które przyniosło pojawienie się wyszukiwarek internetowych.
Dla środowiska OSINT jest to sygnał, że analitycy muszą rozszerzyć analizę źródeł o badanie mechanizmów decydujących o tym, jakie treści trafiają do użytkowników za pośrednictwem modeli AI. W świecie, w którym coraz więcej decyzji podejmowanych jest na podstawie rekomendacji generowanych przez algorytmy, zrozumienie sposobu działania tych systemów staje się równie ważne jak umiejętność odnajdywania danych w otwartych źródłach.
Źródło: https://searchengineland.com
