La SGE (Search Generative Experience) è un nuovo approccio alla ricerca online che utilizza l’intelligenza artificiale per fornire risposte generate automaticamente, basate su contesto e intenzione dell’utente. Questo tipo di ricerca migliora l’esperienza offrendo risultati personalizzati e più rilevanti in tempo reale rispetto ai motori di ricerca tradizionali.
Origini della SGE: La SGE nasce dall’evoluzione della ricerca online, integrando modelli avanzati di intelligenza artificiale per migliorare l’esperienza utente. L’obiettivo è fornire risposte più rapide, personalizzate e contestuali, superando il tradizionale approccio basato sui soli link.
Motori generativi AI: Questi motori utilizzano modelli di machine learning avanzati, come il linguaggio naturale (LLM), per generare contenuti e risposte basati sull’intenzione dell’utente. Diversamente dai motori tradizionali, non si limitano a restituire pagine web, ma producono direttamente risposte sintetizzate e mirate, basate su set di dati enormi.
Motori di ricerca AI-driven: Sono una nuova generazione di motori che utilizzano l’intelligenza artificiale per analizzare in tempo reale le query e il contesto, fornendo risultati molto più accurati rispetto ai motori tradizionali. Includono risposte personalizzate e sintetizzate, sfruttando l’AI per una ricerca dinamica, come accade con modelli conversazionali (ChatGPT, Google Bard). L’AI non solo indicizza, ma capisce l’intento e le sfumature della domanda, migliorando la rilevanza delle risposte e l’interazione con l’utente.
Quindi, la SGE porta la ricerca a un livello più intelligente e dinamico, utilizzando motori generativi AI e motori di ricerca AI-driven per fornire risposte avanzate e altamente contestualizzate.
Il legame tra Google Gemini e la Search Generative Experience (SGE) risiede nel fatto che entrambi rappresentano l’integrazione di tecnologie avanzate di intelligenza artificiale all’interno dell’ecosistema di ricerca di Google. Google Gemini è un modello AI avanzato sviluppato da Google che utilizza deep learning per generare risposte contestuali e dinamiche. SGE, dall’altro lato, sfrutta l’intelligenza di modelli come Gemini per migliorare l’esperienza di ricerca, fornendo risultati più accurati, sintetizzati e personalizzati direttamente dalle query degli utenti.
In sostanza, Gemini alimenta il motore AI-driven dietro SGE, migliorando la qualità delle risposte generative.
