Começar um novo negócio de buscas sempre foi uma montanha quase impossível de escalar, pois você sempre enfrentará o Monte Everest (também conhecido como Google). Mas a Perplexity pretende trazer um novo impulso ao mundo empresarial da IA a partir da pesquisa generativa, ao mesmo tempo que explora a publicidade mais adiante na linha do tempo.
Na semana passada, a Perplexity anunciou sua entrada no mundo da tecnologia empresarial. Com novo financiamento, a startup de pesquisa orientada por IA espera construir um caso de negócios mais amplo com versões gratuitas e por assinatura de sua plataforma generativa de pesquisa de IA, bem como um novo serviço chamado Enterprise Pro. Os profissionais incluem a agência de mídia Universal McCann, de propriedade do IPG; Outros primeiros clientes abrangem vários setores, incluindo Zoom, HP, Stripe e Cleveland Cavaliers da NBA.
Ao melhorar a forma como as empresas pesquisam documentos e tudo mais na Internet, as empresas podem usar IA generativa para conduzir pesquisas de mercado, encontrar clientes potenciais, analisar vendas e elaborar roteiros de produtos. Agências de publicidade e empresas de mídia já usam a pesquisa para pesquisar campanhas, empresas e pessoas.
Existem vários motivos pelos quais a Perplexity aborda as empresas como parte de sua estratégia geral de usuário. Em entrevista à Digiday, o diretor de negócios, Dmitry Shevelenko, disse que essa estratégia não é apenas um bom fluxo de receita, mas também um canal de crescimento porque permite que as pessoas experimentem o Perplexity no trabalho e, ao mesmo tempo, encontrem valor fora do trabalho. é. No entanto, a Perplexity prioriza não sofrer com o SEO baseado em anúncios.
“O modelo de negócios do Google não é fornecer respostas, mas fazer com que as pessoas cliquem no maior número possível de links”, disse Shevelenko. “E a razão pela qual eles podem distribuí-los gratuitamente é porque estão monetizando seus dados e sua atenção.”
Isso não significa que a Perplexity evite completamente a publicidade. Nenhum cronograma definido foi definido, mas Shevelenko disse que provavelmente não durará “pelo menos um quarto ou dois”, no mínimo. Ele disse que se o fizerem, os anúncios não aparecerão acima das respostas e os anunciantes não poderão pagar para publicá-los para distorcer os resultados da pesquisa. Em vez disso, eles podem aparecer em “questões relacionadas”, disse Shevelenko, observando que 40% de todas as consultas dos usuários no Perplexity têm perguntas de acompanhamento.
O acompanhamento pode ser uma “área rica para as marcas orientarem os consumidores em sua direção”, disse Shevelenko, acrescentando que às vezes a coisa mais importante para as marcas e os usuários é fazer as perguntas certas.
“Digamos que você esteja pesquisando um produto e tenha uma resposta para ele”, diz Shevelenko. “Nas perguntas subsequentes, deixe claro que você é patrocinado, mas também pode ter dúvidas sobre o produto de uma marca específica e suas características.
A perplexidade também pode medir os anúncios de maneira diferente. Shevelenko disse que não espera que os produtos publicitários iniciais da empresa se concentrem em métricas tradicionais, como valor de desempenho ou geração de demanda. Em vez disso, podem concentrar-se em impulsionar o futuro e não em ações imediatas.
“Só porque você faz uma pergunta a alguém não significa que essa pessoa tomará medidas imediatas”, diz ele. “Trata-se de gerar consideração. E, ironicamente, sempre que nosso negócio de publicidade o faz; [begin]Não está em concorrência direta com. [Google] O AdWords não está tentando gerar conversões para ações específicas. ”
Como qualquer pessoa que atua no campo da IA generativa já aprendeu, obter respostas consistentemente precisas de grandes modelos de linguagem é um sério desafio, especialmente para grandes conjuntos de documentos ou documentos longos. E, assim como a pesquisa tradicional, saber quais links e documentos são mais confiáveis e valiosos que outros pode ser uma tarefa difícil. Este é um problema que gigantes das buscas como Google e Microsoft, bem como startups como a Brave, ainda estão tentando resolver.
“A razão pela qual este desafio não é trivial é porque é muito difícil classificar os sinais de dados internos e da web”, disse Shevelenko. “Existem muitos sinais: com que frequência um site é acessado, com que frequência ele é atualizado, como outras pessoas o indexam, etc. Classificar as fontes que respondem às suas consultas pode fornecer sinais úteis. Existem muitos deles, o que leva para uma boa qualidade de resposta.”
Desenvolver pesquisa corporativa usando um LLM é muito mais difícil do que simplesmente conectar-se a outra plataforma. Kian Catanforouch, cofundador da Workera, que ajuda as empresas a melhorar as competências com capacidades de IA, diz que quando as empresas desenvolvem uma abordagem à IA, precisam de se concentrar em três coisas: estratégia, tecnologia e uma força de trabalho treinada em IA. são necessários pilares. Mas ele disse que falhas perigosas ocorrem frequentemente na terceira perna do banco.
“Incógnitas desconhecidas são um grande problema”, disse Catanforouche. “Pessoas que pensam que sabem, mas não sabem, ou pessoas que sabem muito, mas não percebem. [more than they realize]”
A Perplexity é apenas uma das várias empresas que visam o mercado empresarial de IA generativa. Na semana passada, Snowflake anunciou novos modelos de IA de código aberto do Ártico para clientes corporativos, e outras startups como Cohere e Snorkel AI também anunciaram novos recursos para a plataforma. O LLM da Snowflake é construído com tecnologia derivada da Neeva, que a empresa de dados em nuvem adquiriu há um ano. Assim como o Perplexity, Neeva estava tentando competir com o Google criando um produto de busca melhor para usuários comuns, sem anúncios e focado na privacidade.
Especialistas em SEO argumentam que competir em buscas exige um fosso de dados que poucas empresas além de Google, Microsoft e Apple possuem. No entanto, alguns dizem que a Perplexity poderia ter sucesso mantendo o foco primeiro na empresa.
Ethan Smith, cofundador da agência de SEO Graphite, disse que a Perplexity poderia vencer se tivesse aplicações reais para pesquisa empresarial, como ResearchGate e Google Scholar. Outra opção é fazer parceria com empresas como Google, Apple e Microsoft, que possuem grandes quantidades de dados próprios.
“Todos terão acesso aos mesmos algoritmos”, disse Smith. “São os dados de treinamento que importam, e os dados de treinamento são o resultado. Portanto, quem tiver mais dados de resultados e um melhor ciclo de feedback vencerá, independentemente do algoritmo.”
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