گوگل مجموعه‌ای از تجربه‌های آزمایشی مبتنی بر هوش مصنوعی را آزمون می‌کند که می‌تواند نحوه تعامل کاربران با جست‌وجو و کشف محتوای دیجیتال را دگرگون کند. این تغییر، از نتایج کیورد‌محور به «سفرهای کشف تعاملی» حرکت می‌کند و بر دیده‌شدن برندها، درگیری کاربر و تصمیم‌گیری خرید اثر می‌گذارد. از منظر کسب‌وکارهای ایرانی، حتی اگر بخشی از این قابلیت‌ها به‌صورت مستقیم در دسترس نباشد، جهت‌گیری بازار جهانی و انتظارات کاربران به‌سرعت تغییر می‌کند؛ بنابراین آماده‌سازی داده‌ها و محتوای ساخت‌یافته یک ضرورت است.

Doppl: استایل‌یابی تعاملی و کشف دیداری

Doppl تجربه‌ای است برای «پروِ لباس مجازی» و کشف استایل شخصی که توصیه‌های هوش مصنوعی را با تصاویر ترکیب می‌کند. کاربر به‌جای جست‌وجوی لیست‌های سنتی، با یک رابط دیداری-تعاملی لباس‌ها و ترکیب‌ها را می‌سنجد.

تصویر مفهومی از Doppl و استایل‌یابی با هوش مصنوعی

تأثیر بر خرده‌فروشی مد و لایف‌استایل

  • پررنگ‌شدن ارزش «داده و تصویر محصول غنی»؛ متادیتا، سایزبندی دقیق و پیشنهادهای استایل مستقیماً بر توصیه‌های AI اثر می‌گذارند.
  • کاهش نقش فهرست‌های سنتی محصول و افزایش نقش «کارت‌های الهام‌بخش» مبتنی بر استایل و موقعیت.
  • ریسک حذف‌شدن برندهایی که محتوای بصری و داده ساخت‌یافته قدرتمند ندارند.

اقدام‌های پیشنهادی (۹۰ روزه)

  1. استانداردسازی داده محصول: عنوان، توضیح، ویژگی‌ها، سایزبندی، جنس، تطبیق رنگ و برچسب‌های استایلی.
  2. تولید تصویر: حداقل سه زاویه + یک تصویر ترکیبی (Look) با زمینه واقعی؛ فشرده‌سازی بهینه و Alt توصیفی.
  3. نشانه‌گذاری ساخت‌یافته (Product/Offer/Review) و به‌روزرسانی فیدهای کاتالوگ.

Food Mood: الهام آشپزی بر پایه حال‌و‌هوا

Food Mood با دریافت «حال‌و‌هوا» یا الهام کاربر، ایده‌های ترکیبی و خلاقانه برای غذا پیشنهاد می‌دهد؛ از جست‌وجوی دستورِ ثابت به پرسش‌های باز و تجربه‌محور حرکت می‌کنیم.

نمایی از Food Mood و تولید دستور غذا بر اساس حال‌و‌هوا

پیامدها برای ناشران غذایی و برندها

  • افزایش اهمیت داده ساخت‌یافته دستور غذا: مواد، اندازه‌ها، کالری، محدودیت‌های غذایی و مناسبت‌ها.
  • جایگزینی «الهام تولیدشده با AI» به‌جای جست‌وجوی نام یک غذا؛ محتوای روایی و داستان‌گو مزیت می‌آورد.
  • نیاز به کنترل کیفیت در مقادیر و اندازه‌گیری‌ها؛ خروجی‌های AI هنوز به پالایش انسانی نیاز دارند.

اقدام‌های پیشنهادی (۹۰ روزه)

  1. غنی‌سازی اسکیما Recipe + Nutrition + HowTo و افزودن برچسب‌های «حال‌و‌هوا/موقعیت/رژیم».
  2. بازنویسی تیترها و لیدها از حالت کیوردی به «وعده تجربه‌محور»؛ مثال: «یک شام آخرهفته سالم اما لذیذ».
  3. ایجاد الگوهای QC برای مقادیر و زمان‌ها و پیاده‌سازی تست کاربری روی دستورهای منتخب.

Talking Tours: روایت شنیداری روی نقشه

Talking Tours روایت‌های صوتی مبتنی بر AI را روی محیط‌های دیداری مثل استریت‌ویو سوار می‌کند؛ کاربر به‌جای خواندن صرف، «می‌شنود و می‌گردد». این امر می‌تواند برنامه‌ریزی سفر و مصرف محتوای فرهنگی را تغییر دهد.

نمایی از Talking Tours و روایت صوتی در استریت‌ویو

تأثیر بر گردشگری و فرهنگ

  • اهمیت «محتوای معتبر و ساخت‌یافته» برای ادغام در روایت‌های هوش مصنوعی.
  • تغییر نقطه تماس: برنامه‌ریزی سفر از وبلاگ به درون اکوسیستم تعاملی؛ رقابت برای «صدای روایت».
  • فرصت برای تجربه پیش از سفر و اثرگذاری بر مقایسه و تصمیم نهایی.

اقدام‌های پیشنهادی (۹۰ روزه)

  1. تولید محتوای مرجع مکان‌محور (POI) با داده‌های دقیق: ساعات، تاریخچه کوتاه، نکات محلی، دسترسی.
  2. نشانه‌گذاری LocalBusiness/Attraction و ساخت قطعات صوتی کوتاه با اسکریپت‌های قابل بازترکیب.
  3. یکپارچه‌سازی نقشه‌ها و تورهای مجازی در صفحات فرود و بهینه‌سازی سرعت/موبایل.

Learn About: مربی گفتگویی برای یادگیری موضوعات

Learn About مانند یک مربی دیجیتال، مفاهیم پیچیده را به بخش‌های ساده تبدیل و مسیر یادگیری گفتگویی را هدایت می‌کند؛ نقطه ورود «یادگیرنده» از جست‌وجوی دوره‌ها به گفت‌وگو تغییر می‌کند.

محیط Learn About به‌عنوان مربی گفتگویی برای یادگیری تدریجی

پیامدها برای آموزش

  • ارزش «اقتدار و شفافیت ساختاری» در محتوا؛ محتوای خوشه‌ای و مسیرهای سطح‌بندی‌شده ارجح می‌شوند.
  • احتمال جابجایی ترافیک: دیده‌شدن در جلسات آموزشیِ AI به‌اندازه رتبه ارگانیک مهم می‌شود.
  • انعطاف زمانی: محتوای «قدیمی اما معتبر» همچنان می‌تواند در توصیه‌ها ظاهر شود.

اقدام‌های پیشنهادی (۹۰ روزه)

  1. طراحی مسیرهای یادگیری سطح‌بندی‌شده (مقدماتی/میانی/پیشرفته) با هدف و خروجی ملموس.
  2. نشانه‌گذاری محتوای آموزشی (HowTo/FAQ/Video) و افزودن مفاهیم پیش‌نیاز/پس‌نیاز.
  3. بازبینی اعتبار منابع و به‌روزرسانی گزینشی ماژول‌های کلیدی به‌جای بازطراحی کامل.

چارچوب آمادگی سازمان برای «کشف تعاملی»

حوزهاولویت‌های ۹۰ روزهشاخص‌های سنجش
داده و اسکیماتکمیل Product/Recipe/Local/HowToنرخ ایندکس اسکیما، خطاهای اعتبارسنجی
تجربه بصری/تعاملتصاویر چندزاویه، لندینگ‌های الهام‌بخشCTR، زمان ماندگاری، عمق پیمایش
محتوای روایت‌محوراسکریپت‌های کوتاه صوتی/ویدیوییتکمیل تماشا، اشتراک‌گذاری
کارایی فنیبهینه‌سازی Core Web Vitals موبایلLCP/INP/CLS در صدک ۷۵
حاکمیت دادهکیفیت، به‌روز بودن فیدها و کاتالوگنرخ مغایرت ویژگی‌ها، بهنگام‌بودن

جمع‌بندی

مسیر جست‌وجو به‌سوی تجربه‌های تعاملی و روایت‌محور حرکت می‌کند. برندهایی که از امروز روی داده‌های دقیق، محتوای ساخت‌یافته، تصاویر/روایت‌های باکیفیت و کارایی فنی سرمایه‌گذاری کنند، در صورت عمومی‌شدن این تجربه‌ها یک گام جلوتر خواهند بود.

پرسش‌هایی برای جلسه مدیران ارشد
  • کدام خطوط محصول/محتوا به «الهام تعاملی» نزدیک‌ترند و باید زودتر آماده شوند؟
  • الفبای داده ما (اسکیما، فید، تصویر، ویدیو) چقدر کامل و قابل مصرف برای AI است؟
  • آیا شاخص‌های CX ما فراتر از کلیک و سشن، «تکمیل سفر الهام» را می‌سنجند؟
  • چه ریسک‌هایی در حذف‌شدن از توصیه‌های AI داریم و برنامه کاهش ریسک چیست؟
نکته پایانی برای ایران

ممکن است همه این قابلیت‌ها بلافاصله و به‌صورت کامل در ایران فعال نباشند؛ بااین‌حال جهت‌گیری پلتفرم‌های جهانی و انتظارات کاربران تغییر کرده است. اگر به بازارهای بین‌المللی می‌فروشید یا مخاطب فارسی‌زبان خارج از کشور دارید، سرمایه‌گذاری بر داده ساخت‌یافته، محتوای الهام‌بخش و بهینه‌سازی فنی، مزیت رقابتی پایداری ایجاد می‌کند.