A Google mesterséges intelligencia áttekintései 38%-kal csökkentették az organikus kattintásokat, a helyszíni tanulmányok eredményeit

Peter

Egy véletlenszerű terepi kísérlet szerint a Google mesterséges intelligencia áttekintései csökkentik a külső webhelyekre érkező organikus kattintásokat 38% azokon a lekérdezéseken, ahol megjelennek, míg az önbeszámoló keresési elégedettség szinte változatlan marad az összefoglalók eltávolításakor.

Az Indian School of Business és a Carnegie Mellon Egyetem kutatóinak munkadokumentuma ebben a hónapban jelent meg az SSRN-ben. A szerzők, Saharsh Agarwal és Ananya Sen az első véletlenszerű terepi kísérletként írják le, hogy teszteljék, hogyan befolyásolják az AI áttekintések a felhasználók viselkedését egy valós böngészési környezetben.

Hogyan működött a kísérlet

Agarwal és Sen készített egy Chrome-bővítményt, amely véletlenszerűen 1065 amerikai résztvevőt osztott be a három csoport egyikébe. Az embereket a Prolific cégtől toborozták, és asztali számítógépen használták a Chrome-ot. Ezenkívül meg kellett felelniük a böngészési előzményekre vonatkozó minimális küszöbértékeknek, így a minta az aktív asztali Chrome-felhasználókat tükrözi, nem pedig az összes Google-felhasználót.

A kontrollcsoport normálisan látta a Google Keresést. Az „AIO elrejtése” csoportban a bővítmény valós időben távolította el az AI áttekintéseket. Egy harmadik csoportot átirányítottunk a Google AI módjába minden keresésnél. A vizsgálat résztvevőnként két hétig tartott 2026 januárja és februárja között.

A kutatók az adatgyűjtés előtt előzetesen regisztrálták a kísérletet az AEA RCT Registry-nél. A Hide AIO csoport felhasználóinak több mint 95%-a nem észlelt semmilyen változást a vizsgálat során.

Amit a kutatók találtak

Az AI áttekintések a lekérdezések 42%-ánál jelentek meg, és ezek eltávolításával a kimenő kattintások száma keresésenként 0,38-ról 0,61-re nőtt. 38%-kal csökkentették a kimenő organikus kattintásokat az aktivált lekérdezéseknél, a kattintás nélküli keresés pedig 54%-ról 72%-ra emelkedett.

A hatások akkor voltak a legerősebbek, amikor az AI áttekintések az oldal tetején jelentek meg, ami az esetek 85%-ában előfordult. A legfelső pozíciójú AI-áttekintések eltávolítása csaknem megduplázta a kimenő kattintások számát, de az alacsonyabbak nem jártak hatással.

A szponzorált kattintások és a keresési gyakoriság változatlan maradt, ami azt jelzi, hogy a mesterséges intelligencia áttekintése és az organikus látogatások helyettesítik egymást.

A felhasználói élmény keresése

A végfelmérés egy 1-től 5-ig terjedő Likert-skálát használt a résztvevők keresési tapasztalatainak felmérésére. A vezérlő és az AIO elrejtése csoport válaszai szinte azonosak voltak minden mérőszámban, beleértve az elégedettséget, az információ minőségét és az információ könnyű megtalálását.

A kutatók azt írták, hogy az AI áttekintésekelterelheti a forgalmat a megjelenítőktől anélkül, hogy mérhető javulást eredményezne a felhasználói élményben.

Az AI mód összehasonlítása

Az AI módba irányított résztvevők alacsonyabb kimenő kattintási arányt, magasabb nulla kattintási arányt és alacsonyabb elégedettséget mutattak a végvonalon a többi csoporthoz képest.

A szerzők megjegyzik, hogy ezek az eredmények feltáró jellegűek, mivel a nagyobb kopás, a bővítmény eltávolítása vagy a megkerülő megoldások keresése befolyásolhatta az eredményeket.

Miért számít ez?

Az AI-áttekintések forgalomra gyakorolt ​​hatásának független mérései többnyire korrelációt mutattak. A Pew Research azt találta, hogy a felhasználók az esetek 8%-ában kattintanak a mesterséges intelligencia áttekintésével, míg az esetek 15%-ában nem. Az Ahrefs elemezte a GSC adatait, és 58%-os átkattintási arány csökkenésről számolt be a legmagasabb rangú oldalakon, amikor megjelentek az AI áttekintések.

Ez a kísérlet egy másik megközelítést ad azáltal, hogy véletlenszerűen hozzárendeli a felhasználókhoz, hogy megtekintsék az AI-áttekintéseket, vagy sem, elkülönítve az okozati hatást.

Liz Reid, a Google alelnöke azt állítja, hogy az AI Overviews csökkentette a „visszapattanó kattintások” számát, de nem tartalmaz adatokat, amelyek alátámasztanák a felhasználó-előny oldalát. Az Agarwal és Sen tanulmány egy kapcsolódó kérdést tesztelt véletlenszerű elrendezéssel, és nem talált mérhető változást az elégedettségben vagy az információkeresés egyszerűségében.

Előre tekintve

A tanulmány az SSRN-re vonatkozó vázlat, és nincs szakértői lektorált. A szerzők további eredményeket adnak hozzá, és frissítjük, ha az eredmények megváltoznak.

A szerzőről

Peter, az eOldal.hu tapasztalt SEO szakértője és tartalomgyártója. Több mint 10 éve foglalkozik keresőoptimalizálással és online marketinggel, amelyek révén számos magyar vállalkozás sikerét segítette elő. Cikkeiben részletes és naprakész információkat nyújt az olvasóknak a legfrissebb SEO trendekről és stratégiákról.