Miten tekoäly muuttaa internetin hakua ja selaamista

AI-teknologiat muovaavat nopeasti tapaa, jolla etsimme tietoa verkossa. Hakukoneoptimoinnin (SEO) perusteista aina AI-chatbottien ja multimodaalihakujen nousuun asti koko hakukenttä on muutoksessa. Tämä raportti tarjoaa kattavan yleiskatsauksen näihin muutoksiin teemoittain järjesteltynä:

1. SEO tekoälyn aikakaudella

Hakukoneoptimointi (SEO) mukautuu maailmaan, jossa tekoäly (AI) näyttelee keskeistä roolia hakutuloksissa. Perinteisesti SEO keskittyi avainsanoihin ja linkkeihin, mutta nykyaikaiset AI-pohjaiset hakualgoritmit priorisoivat käyttäjän aikomuksen ymmärtämistä ja suoria vastauksia. Esimerkiksi Googlen käyttämät tekoälymallit tarkoittavat, että hakukone kykenee ymmärtämään hakujen kontekstin ja yhdistämään kyselyt merkityksellisiin tuloksiin, ei vain avainsanoihin blog.google. Käytännössä tämä mahdollistaa luonnollisemman kielen käytön haussa ilman, että vastausten osuvuus kärsii – Google huomautti, että BERT (NLP-malli) auttoi sitä tulkitsemaan paremmin noin joka kymmenennen englanninkielisen kyselyn, erityisesti pidemmät ja keskustelunomaiset kysymykset blog.google blog.google.

Yksi suurimmista muutoksista on “nolla-klikkaus” hakujen ja AI:n generoimien vastausten nousu hakutulosten kärkeen. Sekä Google että Bing esittävät nykyään usein AI:n luoman yhteenvedon (koostettuna useilta sivustoilta) ennen perinteistä linkkilistaa. Nämä AI-yhteenvedot muuttavat SEO-strategioita merkittävästi. Äskettäinen tutkimus osoitti, että toukokuuhun 2025 mennessä jopa puolet kaikista Googlen hauista (49%) sisälsi AI-yhteenvedon ylimpänä, kun osuus oli vielä vuoden 2024 lopulla vain 25% xponent21.com xponent21.com. Nämä yhteenvedot sisältävät tiiviin vastauksen sekä muutamia lähdelinkkejä ja vievät näyttötilasta parhaan osan. Tuloksena on, että sijoittuminen vanhaan malliin “#1”-paikalle ei enää takaa näkyvyyttä – sisältö, jota AI-yhteenveto ei nosta esiin, voi jäädä kokonaan huomiotta xponent21.com. Yhteenvetona, “menestys AI-haussa riippuu siitä, kuinka hyvin sisältö vastaa siihen, miten AI-mallit ymmärtävät osuvuuden, käyttäjän aikomuksen ja auktoriteetin” xponent21.com.

SEO-strategian muutokset: Näkyvyyden säilyttämiseksi verkkosivustojen omistajat muokkaavat taktiikoitaan. Painopiste on nyt korkealaatuisen, auktoriteettisen sisällön tuottamisessa, jonka AI-algoritmit arvioivat luotettavaksi beepartners.vc. Markkinoijat hyödyntävät strukturoidun datan (schema markup) käyttöä ja optimoivat sisältöä esille nostettavia katkelmia (featured snippet) varten, koska AI hyödyntää tiivistelmissään usein juuri pätkämäistä sisältöä beepartners.vc beepartners.vc. Lisäksi keskitytään E-E-A-T (Kokemus, Asiantuntemus, Auktoriteetti, Luotettavuus) -signaaleihin, jotta AI pitää sisältöä uskottavana beepartners.vc. Toinen tapa on kirjoittaa tiiviissä kysymys–vastaus-muodossa – näin sisällöstä tulee “katkelma-ystävällistä”, jolloin AI-yhteenveto saattaa nostaa sen esiin beepartners.vc. Nämä vaiheet ovat linjassa Googlen ohjeiden kanssa: “sisällön tulee vedota sekä AI-algoritmeihin että ihmislukijoihin, tasapainotellen teknistä optimointia ja aitoa sitouttamista” seoteric.com seoteric.com.

AI:n vaikutus klikkauksiin: AI:n tarjoamat vastaukset antavat käyttäjille tarvitsemansa heti, mikä tarkoittaa vähemmän klikkauksia verkkosivustoille. Vuoden 2025 alussa yhden analyysin mukaan, kun Googlen AI-yhteenveto on läsnä, ensimmäisen orgaanisen hakutuloksen klikkausprosentti putoaa noin 34,5 %, ja 77 % tällaisista hauista ei johda yhteenkään klikkaukseen adweek.com. Tämä on merkittävä muutos aiempaan, jolloin suurin osa hauista johti linkin klikkaamiseen. SEO-strategioiden onkin otettava huomioon brändin näkyvyys suoraan AI:n vastauksessa ja etsittävä uusia tapoja houkutella liikennettä (esim. kiinnostavampi sisältö tai vaihtoehtoiset kanavat).

Yhteenvetona: AI ajaa SEO:ta kohti kokonaisvaltaisempaa ja laatuun painottuvaa toimintaa. Vanhasta mallista, jossa pyrittiin vain sivun sijoitukseen, siirrytään kohti sijoittumista AI:n kokoamassa vastauksessa. Brändit, jotka sopeutuvat tuottamalla aidosti hyödyllistä ja hyvin jäsenneltyä sisältöä, saavat parhaat mahdollisuudet päästä AI:n esiin nostamaksi – ja sitä kautta käyttäjien löydettäviksi xponent21.com xponent21.com.

2. AI-avusteiset hakutyökalut ja alustat

Perinteisten hakukoneiden muutosten rinnalla on noussut AI-pohjaisia hakutyökaluja, joiden avulla käyttäjät voivat tiedustella tietoa uusilla tavoilla. Merkittäviä esimerkkejä ovat ChatGPT, Perplexity, Googlen Gemini/Bard ja Microsoftin Copilot/Bing Chat. Jokainen tarjoaa omanlaisen AI-avusteisen hakukokemuksen:

• ChatGPT (OpenAI): Alun perin yleiseksi keskustelu-AI:ksi suunniteltu ChatGPT sai kykynsä selata verkkoa ja käyttää laajennuksia reaaliaikaisen tiedon hakemiseen. Monet käyttävät sitä nykyään hakukoneen tapaan esittämällä kysymyksiä luonnollisella kielellä ja saaden yhden koostetun vastauksen. ChatGPT:tä voidaan pitää vaihtoehtona hakukoneelle monimutkaisissa kysymyksissä ja tiedonhausta, vaikkakaan se ei oletuksena lisää lähteitä vastauksiinsa ilman erityisiä laajennuksia. Sen suosio räjähti – ChatGPT:n kävijämäärät kasvoivat yli 180 % vuoden 2024 alussa, mikä kertoo miljoonien käyttävän sitä tiedonhakuun adweek.com. Siitä huolimatta se käsitteli vain pienen osuuden kokonaisista hakumääristä (noin 2–3 % Googlen volyymista) vuonna 2024 onelittleweb.com, perinteisten hakukoneiden valtavan mittakaavan vuoksi.
• Perplexity Ask: Perplexity.ai on uuden AI-alkuperäisen hakukoneen esimerkki. Se käyttää suurta kielimallia käyttäjän kysymyksiin vastaamiseen, mutta tarjoaa lähdeviitteet jokaiselle vastauksensa osalle. Perplexity yhdistää käytännössä web-haun AI-yhteenvedolla, mikä voi lisätä käyttäjän luottamusta. Sen käyttö on kasvanut ChatGPT:n rinnalla adweek.com. Perplexityn lähteistetty vastaustapa on vaikuttanut myös perinteisten hakukoneiden AI-vastausten esitystapaan (esim. Bing ja Googlen AI-yhteenvedot sisältävät nykyisin lähdelinkit).
• Google-haku (Bard ja Gemini): Google on tuonut generatiivisen tekoälyn hakuunsa Search Generative Experience -toiminnon avulla. Sen Bard-chatbot (aluksi PaLM 2 -mallilla ja jatkossa kehittyneemmällä Gemini-mallilla) on oma itsenäinen työkalunsa ja tulossa osaksi Google Assistantia analyticsvidhya.com. Näkyvämmin Googlen AI-yhteenvedot ilmestyvät hakutulossivuille: nämä AI:n kirjoittamat tiivistelmät “yhdistävät tietoa useilta luotetuilta sivustoilta” yhteiseksi vastaukseksi beepartners.vc. Googlen Gemini-LLM on näiden tiivistelmien moottorina beepartners.vc. Google on tuonut hakuunsa myös “AI-tilan”, erillisen keskustelullisen hakukäyttöliittymän. AI-tilassa käyttäjä voi esittää jatkokysymyksiä, saada multimodaalisia vastauksia (esim. ladata kuvan ja kysyä siitä) ja käydä interaktiivista keskustelua Googlen kanssa xponent21.com blog.google. Käytännössä tämä muuttaa haun näppäily- ja klikkaustoiminnosta rikkaaksi keskusteluksi. Google raportoi, että AI-tilan haut ovat kaksi kertaa pidempiä kuin perinteiset haut, sillä käyttäjät esittävät yksityiskohtaisempia kysymyksiä blog.google.
• Bing (Microsoft Copilot): Microsoftin Bing-hakua on laajennettu OpenAI:n GPT-4-mallilla, joka tunnetaan Bing Chat Copilot -nimellä. Tämä AI on sisäänrakennettu Edge-selaimeen ja Windows 11:een, toimien “verkon kopilotina”. Bingin käyttöliittymässä Copilot voi tuottaa helposti silmäiltävän vastauksen hakutulosten kärkeen, lähdeviitteillä, jolloin käyttäjän ei tarvitse selata eri sivuja microsoft.com. Se tukee myös keskustelevaa hakua – käyttäjä voi tarkentaa hakua luonnollisella kielellä jatkokysymyksin, ja AI muistaa keskustelukontekstin. Microsoft laajentaa kopilot-konseptia kaikkiin tuotteisiinsa (Windows, Office, jne.), mikä osoittaa web-haun ja tuottavuustehtävien yhdistyvän AI-avusteisesti.

Yhteenvetona AI-haun työkalut tekevät hausta keskustelullisempaa ja intuitiivisempaa. Niiden avulla käyttäjä voi kysyä luonnollisella kielellä ja saa usein yksittäisen, tiivistetyn vastauksen (linkkilistan sijaan), joka sisältää kontekstin ja joskus lähteet mukaan. Alla oleva taulukko vertaa muutamia AI-haun alustoja ja niiden tärkeimpiä ominaisuuksia:

AI-hakutyökalu	Tarjoaja	Ominaisuudet & Lähestymistapa
ChatGPT (selaustoiminnolla)	OpenAI	Yleiskäyttöinen LLM-chatbotti, jota käytetään kysymys-vastaus -tehtäviin. Selausliitännäisen avulla se voi etsiä tietoa verkosta ja tiivistää löydökset. Vastauksia ei kuitenkaan automaattisesti lähteistetä. Käytetään usein monimutkaisiin kysymyksiin tai ideointiin.
Perplexity Ask	Perplexity AI	Tekoälyavusteinen hakukone, joka tarjoaa suorat vastaukset lähteillä varustettuna. Käyttää LLM-mallia tulkitsemaan kysymyksiä sekä reaaliaikaisia verkkotuloksia tiiviin ja lähteistetyn vastauksen luomiseen adweek.com. Korostaa luotettavuutta linkittämällä tukeville sivustoille.
Google (Bard & AI-haku)	Google	Hyödyntää generatiivista tekoälyä hakukoneessa. Bard on Googlen chatbot (vastaava kuin ChatGPT) keskustelullisiin kysymyksiin. Hakukoneessa Googlen AI Overviews käyttää Gemini-LLM-malliaan koostamaan vastauksia useilta sivustoilta beepartners.vc. Googlen uusi AI Mode tarjoaa täysin keskustelullisen hakukokemuksen (jatkokysymysten sekä jopa kuvapohjaisten hakujen kera) ja toimittaa tiivistetyt vastaukset sivun yläosaan xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Bingin haku GPT-4 (OpenAI) -tekoälyllä vahvistettuna. Bing Copilot vastaa kysymyksiin chat-ikkunassa hakutulosten rinnalla, usein tiivistelmän ja lähteiden kanssa. Mahdollistaa kysymysten tarkentamisen vuorovaikutteisesti ja on integroitu Edge-selaimeen. Microsoft markkinoi sitä tekoälyavustajana, joka tarjoaa “selkeät vastaukset suoraan hakutulosten kärkeen” microsoft.com, yhdistäen verkkohakuun hyödyllisen dialogin.

Vaikutukset käyttäjiin: Nämä työkalut tarkoittavat, että käyttäjillä on entistä enemmän valinnanvaraa siihen, miten hakea tietoa. Sen sijaan, että pitäisi laatia täydellinen hakusanalauseke, voi esittää koko kysymyksen ja saada välittömän selityksen. Tämä on erityisen hyödyllistä tutkivissa hauissa (esim. matkan suunnittelu tai uuden asian oppiminen), joissa vuorovaikutteinen dialogi selkeyttää tarpeita. Onkin kuvaavaa, että Google huomasi AI-yhteenvetoihin/puhuvaan hakuun siirtyneiden käyttäjien jatkavan enemmän jatkokysymyksillä ja syventyvän aiheeseen tarkemmin, mikä lisää heidän kokonaishakuaktiivisuuttaan business.google.com business.google.com. Samaan aikaan ChatGPT:n ja muiden avointen Q&A-työkalujen saatavuus on hieman murentanut perinteisten hakukoneiden monopolia – ensimmäistä kertaa merkittävä osa tiedonhaun kysymyksistä tapahtuu Googlen ulkopuolella. (Tämä osuus on kuitenkin vielä pieni; esimerkiksi huhtikuu 2024–maaliskuu 2025, 10 suosituinta AI-chatbottia keräsivät yhteensä noin 55 miljardia käyntiä vs. 1,86 biljoonaa käyntiä 10 suosituimmalle hakukoneelle onelittleweb.com. Toisin sanoen chatbotit muodostivat noin 1/34 koko hausta – kasvu on nopeaa, mutta ne eivät vielä korvaa perinteistä hakua onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Luonnollisen kielen haku ja kyselyjen käsittely

Yksi tekoälyn merkittävimmistä vaikutuksista hakuun on mahdollisuus hakea luonnollisella, keskustelunomaisella kielellä – ja että järjestelmä todella ymmärtää käyttäjän tarkoituksen. Aiemmin käyttäjien piti usein käyttää lyhyitä, avainsanapohjaisia kyselyitä (toisinaan leikillisesti kutsuttu “hakusanaenglanniksi”) saadakseen hyviä tuloksia blog.google. Se on muuttumassa. Modernit hakukoneet hyödyntävät edistyneitä luonnollisen kielen prosessoinnin (NLP) malleja – kuten Googlen BERT ja MUM sekä muita transformer-pohjaisia malleja – tulkitsemaan kyselyitä kontekstissa. Tämä tarkoittaa, että hakukone tarkastelee koko lausetta, ei vain yksittäisiä sanoja, ymmärtääkseen, mitä todella haluat.

Esimerkiksi Google havainnollisti, miten BERT auttoi tulkitsemaan kyselyn “2019 brazil traveler to usa need a visa.” Ennen tekoälyä Google saattoi ohittaa sanan “to” merkityksen ja antaa tuloksia yhdysvaltalaisista matkaajista Brasiliaan. BERTin kontekstuaalinen ymmärrys antoi Googlen tulkita kyselyn oikein – brasilialainen matkustamassa Yhdysvaltoihin – ja palautti oikeat tiedot blog.google. Yleisesti ottaen tekoälymallit huomioivat myös stop words ja prepositiot (“to”, “for”, jne.), jotka aiemmin jätettiin huomiotta mutta voivat muuttaa merkitystä radikaalisti blog.google. Tämä johtaa huomattavasti tarkempiin tuloksiin pidempien, keskustelunomaisten kyselyiden kohdalla.

Käyttäjän näkökulmasta hausta on tulossa yhä enemmän keskustelua osaavalle avustajalle. Kysymyksensä voi muotoilla täydeksi lauseeksi tai ongelman kuvaukseksi. Hakujärjestelmä, jota ohjaa NLP, tulkitsee vivahteet. Itse asiassa Google on vuodesta 2020 soveltanut tekoälymalleja lähes jokaiseen englanninkieliseen kyselyyn ymmärtääkseen paremmin käyttäjän aikomusta reddit.com. Tämä on myös syy siihen, miksi puhehaku (kysymyksen esittäminen äänellä) on tullut mahdolliseksi – tekoäly pystyy käsittelemään sujuvasti puhuttuja luonnollisia kysymyksiä aivan kuten kirjoitettujakin.

Keskustelunomaiset kyselyt: Tekoäly on mahdollistanut myös monivaiheisen keskustelun haun muotona. Työkaluilla kuten Bing Chat tai Googlen AI Mode voit kysyä jotakin, saada vastauksen ja sitten jatkaa esimerkiksi “Entä ensi viikonloppuna?” tai “Selitä tuo yksinkertaisemmin” – järjestelmä muistaa kontekstin. Tämä on suuri muutos kyselyjen käsittelyssä. Tekoäly ylläpitää keskustelutilaa – jotain, mihin vanhat hakukoneet eivät pystyneet. Microsoftin Bing Copilot esimerkiksi rohkaisee jatkokysymyksiin ja ehdottaa uusia aiheita jatkaaksesi tutkimista microsoft.com microsoft.com. Hakemisesta ei enää tule kertaluonteista, vaan siitä muodostuu iteratiivinen prosessi, joka tuntuu kuin keskustelulta asiantuntijan kanssa. Kuten Microsoft kuvaa: “Copilot Search mukautuu tarpeisiisi… mahdollistaen käyttäjille keskustelullisen vuorovaikutuksen asiantuntijan kanssa.” microsoft.com.

Luonnollisen kielen haun edut: Tämä muutos madaltaa tiedon etsimisen kynnystä huomattavasti. Käyttäjän ei tarvitse tuntea kehittyneitä hakukäskyjä tai tarkkoja hakusanoja. Voi kysyä esimerkiksi “Kuinka korjaan vuotavan hanan, joka ei lakkaa tiputtamasta?” tai “Mitkä ovat hyviä kolmen Michelin-tähden ravintoloita Pariisissa ja miksi ne ovat ainutlaatuisia?” – monimutkaisia kysymyksiä, jotka tekoäly osaa pilkkoa ja ymmärtää. Kulissien takana hakukone voi suorittaa useita hakuja puolestasi (esimerkiksi Googlen AI Mode käyttää “query fan-out” -menetelmää toteuttaen monta alakyselyä taustalla blog.google), mutta käyttäjän näkökulmasta kyse on vain yhdestä sujuvasta kysymyksestä.

Luonnollisen kielen osaaminen liittyy myös puhehakuun ja virtuaaliavustajiin, joista puhutaan myöhemmin lisää. Idea on sama: kun kysyt älykaiuttimelta jotain, odotat sen ymmärtävän kysymyksen ja antavan hyödyllisen vastauksen. NLP:n kehityksen ansiosta puhehaun tarkkuus on parantunut valtavasti – ja tämä onkin kasvattanut käytön suosiota (noin 20 % internetin käyttäjistä maailmanlaajuisesti käyttää puhehakua vuosina 2023–2024, ja osuus on vakiintunut alkuvuosien kasvun jälkeen yaguara.co).

Yhteenvetona: tekoälyllä vahvistetut NLP-mallit ovat tehneet hakukoneista paljon parempia ymmärtämään hakujen semantiikkaa. Käyttäjät voivat hakea luonnollisemmin ja saada tuloksia, jotka vastaavat heidän todellista aikomustaan, eivät vain hakusanojen osumia. Tämä on muuttanut hakuja keskustelullisemmiksi ja intuitiivisemmiksi, luoden pohjan yleistyville puheeseen ja chattiin perustuville vuorovaikutustavoille.

4. Visuaalinen, puhe- ja multimodaalinen haku

Tekstin lisäksi tekoäly mahdollistaa haun kuvien, audion ja muiden modaliteettien avulla. Nykyajan haku ei ole enää rajoittunut perinteiseen tekstikenttään – voit hakea osoittamalla kameralla jotakin tai puhumalla kysymyksen ääneen. Nämä multimodaaliset hakuteknologiat ovat kehittyneet nopeasti:

• Visuaalinen haku: Tekoälyä hyödyntävä kuvantunnistus on mahdollistanut haun kuvien tai kameran avulla. Työkalut kuten Google Lens ja Bing Visual Search antavat käyttäjien tunnistaa esineitä, kääntää kuvien tekstiä, löytää tuotteita ja paljon muuta pelkällä valokuvalla. Visuaalinen haku muuttaa kamerasi hakukyselyksi. Kulisseissa konenäön mallit analysoivat kuvaa havaitakseen esineitä, tekstiä tai maamerkkejä, minkä jälkeen järjestelmä etsii verkosta osumia tai niihin liittyvää tietoa. Tämä on erittäin suosittua – Google Lensillä tehdään nykyisin yli 20 miljardia visuaalista hakua kuukaudessa business.google.com. Sitä käytetään kaikkeen kasvien tai hyönteisten tunnistamisesta ravintolamenun arvostelujen tutkimiseen ja ostoksiin (esim. otat kuvan takista josta pidät ja etsit mistä sen voi ostaa). Google kertoi, että jokainen neljäs Lens-haku liittyy ostoksiin, mikä osoittaa visuaalisen haun kaupallisen merkityksen business.google.com. Tekoälyn kehitys mahdollistaa Lensin tunnistaa nyt koko kohtauksen, ei vain yksittäistä objektia. Vuonna 2025 Google ilmoitti multimodaalisesta tekoälyhausta AI-tilassaan: voit ladata kuvan ja esittää kysymyksiä siitä – yhdistäen näön ja kielen ymmärryksen. Tekoäly (Gemini-mallilla) ymmärtää ”koko kohtauksen, myös esineiden väliset suhteet, materiaalit ja muodot” ja vastaa kysymyksiin, tarjoten suoraan linkkejä lisätietoihin blog.google blog.google. Voit esimerkiksi näyttää kuvan shakki-laudan asetelmasta ja kysyä: ”Onko tämä hyvä avaus?” ja saat analyysiin perustuvan vastauksen kuvaan viitaten.
• Puhehaku: Puheohjattu haku on tullut valtavirtaan tekoälyn edistyessä puheentunnistuksessa ja luonnollisen kielen ymmärtämisessä. Älypuhelinavustajat (Google Assistant, Siri) ja älykaiuttimet (Amazon Echo/Alexa, jne.) sallivat kyselyn puheella. Vuonna 2024 noin 20–21 % ihmisistä käyttää puhehakua säännöllisesti (vähintään viikoittain) yaguara.co yaguara.co, ja mobiililaitteilla tämä osuus on vielä korkeampi (yli neljännes mobiilikäyttäjistä käyttää puhehakua). Puhehakua käytetään usein nopeisiin, liikkuviin tiedonhankintoihin – esim. kysytään reittiohjeita, säätietoja tai yksinkertaisia faktoja – sekä paikallisiin hakuihin (“Etsi lähin kahvila”). Tekoälyllä on tässä kaksinkertainen rooli: ensin muuntaen puheen tekstiksi (edistyneellä puheentunnistuksella) ja toiseksi käsitellen kyselyn kieltä kuten aiemmin esiteltiin. Puheen vaikutuksesta haut ovat yleensä pidempiä ja keskustelunomaisempia (Googlen mukaan “80 % puhehauista on keskustelunomaisia”, eli ne ovat täysiä kysymyksiä tai komentoja). Tämä vaatii hakukoneita vastaamaan samalla tavalla – usein lukemalla vastauksen ääneen. Esimerkiksi jos kysyt puheavustajalta “Mikä on Brasilian pääkaupunki?”, se käyttää tekoälyä etsiäkseen vastauksen ja tekstistä puheeksi -tekoälyä vastaten: “Brasilian pääkaupunki on Brasília.” Puhehaku on saanut hakualustat muotoilemaan tuloksia suoriin vastauksiin (usein esiin nostettujen katkelmien/knowledge graph -tietojen avulla). Erään tutkimuksen mukaan esille nostetut katkelmat muodostavat noin 41 % puhehaun tuloksista – sillä avustaja lukee mieluiten ytimekkään vastauksen yaguara.co. Tekoäly parantaa myös puhevuorovaikutusten laatua – avustajat ymmärtävät paremmin jatkokontekstin (esim. voit kysyä “Kuka ohjasi elokuvan Inception?” ja heti perään “Mitä muita elokuvia hän on ohjannut?” ja avustaja ymmärtää kenen hän tarkoittaa – Christopher Nolan).
• Multimodaalinen ja ambientesearch: Olemme nyt siirtymässä aikaan, jolloin haku voi ottaa seka-inputteja – tekstiä, puhetta ja kuvia – sekä tarjota vastauksia, jotka nekin voivat olla multimodaalisia. Googlen “multisearch”-ominaisuus, joka julkaistiin 2022, antaa yhdistää kuvan ja tekstihaun samaan kyselyyn (esim. ota kuva mekosta ja lisää “punaisena” niin löydät tuon mekon punaisena) econsultancy.com. Tämän mahdollistaa tekoäly, joka yhdistää visuaalisen datan kieleen. Laajemmin kehittyy ambient search -käsite: haku on saumattomasti upotettu ympäristöömme tai rutiineihimme ja joskus jopa ennakoi tarpeitamme. Esimerkiksi AR-laseilla saat tietoa esiin katsomistasi maamerkeistä, tai puhelin voi näyttää automaattisesti kalenteriin, matkoihin tai lähistön nähtävyyksiin liittyvää tietoa ilman että haet erikseen. Tämä on multimodaalisten taitojen ja kontekstin ymmärryksen laajennus. Googlen visio on, kuten eräs heidän VP:nsä ilmaisi, että haku muuttuu ambientiksi – “saatavilla milloin ja missä vain, ilman eksplisiittisiä kyselyitä”, kuin kaiken tietävä ystävä aina läsnä 1950.ai. Ensiaskeleet on jo nähtävissä: Googlen Live ja Lens -toiminnot mahdollistavat nyt keskustelun reaaliajassa siitä mitä kamerasi näkee (voit esittää kysymyksiä live-kuvasta) blog.google, ja avustajat voivat hyödyntää sijaintia tai sähköposteja (jos sallit) räätälöidäkseen vastauksia (esim. ehdotukset matkaohjelmaan lennon vahvistusviestin perusteella blog.google).

Visuaalisen, puhe- ja multimodaalisen haun kokonaisvaikutus on intuitiivisempi käyttäjäkokemus. Sinun ei enää tarvitse olla rajoittunut pelkästään kirjoittamiseen. Jos näet jotain, voit hakea sitä. Jos olet kiireinen tai ajat autoa, voit vain kysyä ääneen. Jos tarvitset tietoa valokuvasta tai videosta, tekoäly voi hakea sen. Tämä vähentää kitkaa ja avaa haun niihin tilanteisiin, joissa kirjoittaminen ei ole kätevää (siksi puhe- ja kamerahaut ovat suosittuja mobiilissa). Yritykset sopeutuvat varmistamalla, että heidän sisältönsä on monimediaystävällistä – esimerkiksi lisäämällä kuviin kuvailevia alt-tekstejä (jotta tekoäly osaa tulkita ne) ja varmistamalla, että tieto on mukana tietografissa, jolloin puheavustajat löytävät sen.

5. Personalisointi ja tekoälypohjaiset suosittelumoottorit

Haku ja sisällön löytäminen ovat yhä henkilökohtaisempia, kiitos tekoälyn, joka analysoi valtavia määriä käyttäjädataa räätälöidäkseen tuloksia ja suosituksia. Tässä yhteydessä personointi tarkoittaa, että kaksi ihmistä voi saada eri tulokset samaan hakuun tai heille suositellaan eri sisältöjä kiinnostuksen kohteista, sijainnista, aiemmasta käytöksestä ja muista tekijöistä riippuen. Tekoäly on kone kaiken tämän takana, oppien datajoukkojen muodostamista kaavoista.

Hakujen personointi: Google on jo vuosia käyttänyt kevyttä personointia (esim. paikallisten tulosten priorisointi, hakuhistorian huomioiminen ehdotuksissa). Tekoäly vie tätä paljon pidemmälle. Esimerkiksi Googlen tulevat hakupäivitykset sallivat käyttäjän valita henkilökohtaisen kontekstin hyödyntämisen, jolloin tekoäly voi ottaa tiedot aiemmista hauista ja jopa muista sovelluksista (kuten Gmailista, luvituksella) räätälöityjen vastausten antamiseen blog.google. Jos haet “tapahtumat viikonloppuna” ja annat pääsyn sähköpostiisi sekä sijaintiin, tekoäly voi antaa erittäin henkilökohtaisia ehdotuksia: esim. “5 mailin päässä on musiikkifestivaali ja ravintola, jossa olet aiemmin käynyt, järjestää ulkoilmakonsertin lauantaina.” Esimerkkinä Googlelta: “AI-tila voi näyttää ulkoterassillisia ravintoloita perustuen aiempiin varauksiisi ja hakuihisi sekä ehdottaa tapahtumia lähellä majoituspaikkaasi (tietojen pohjana lento- ja hotellivahvistusviestit).” blog.google. Kaikki tapahtuu yksityisesti omalla tililläsi, ja Google korostaa käyttäjän hallintaa (sinun tulee erikseen valita ominaisuus, ja yhteyden voi katkaista milloin vain) blog.google blog.google.

Jopa ilman näin syvää integraatiota tekoäly muokkaa jatkuvasti sitä mitä näet. Suosittelumoottorit eri alustoilla (kuten YouTuben videosuositukset, Netflixin ohjelmaehdotukset tai Google Discoverin uutisvirta) ovat klassisia esimerkkejä tästä. Ne hyödyntävät koneoppimismalleja ennustamaan, mikä sisältö voisi kiinnostaa käyttäjää seuraavaksi. Ne analysoivat käyttäytymistäsi (katsotut videot, klikatut linkit, käytetty aika jne.) ja vertaavat sitä miljoonien muiden käyttäjien kaavoihin, jotta kiinnostavaa sisältöä nostetaan esiin. Tekoäly mahdollistaa hienovaraiset riippuvuudet – se saattaa esimerkiksi huomata, että henkilöt jotka lukevat artikkelit A ja B, pitävät todennäköisesti myös artikkelista C, ja suosittelee C:tä heille jotka lukivat A:n ja B:n. Tämä koko mittakaavan kollaboratiivinen suodatus ei olisi mahdollista ilman tekoälyn kykyä käydä läpi valtavat tietomäärät.

Hyödyt: Personalisointi tarkoittaa usein sitä, että saat sinulle merkityksellisempiä hakutuloksia. Jos haet aina kasvisreseptejä, tekoälypohjainen hakukone voi oppia mieltymyksesi ja nostaa kasvispitoista sisältöä korkeammalle. Jos klikkaat toistuvasti tietyn uutislähteen juttuja, suosittelumoottori voi näyttää sinulle lisää kyseisen lähteen uutisia. Verkkokaupat hyödyntävät laajasti tekoälysuosittelijoita: Amazonin “Saattaisit myös pitää”– tai “Yleensä ostetaan yhdessä” -ehdotukset ovat tekoälyohjattuja, samoin kuin tuotteiden näyttämisjärjestys. Amazon ja muut jättiläiset hyödyntävät nykyään generatiivista tekoälyä henkilökohtaistaakseen tuotekuvauksia ja suosituksia reaaliajassa (esim. korostamalla eri ominaisuuksia sen mukaan, mitä tietylle käyttäjäryhmälle arvellaan tärkeäksi) aboutamazon.com.

Riskit ja huomioitavat seikat: Vaikka personointi voi parantaa käyttökokemusta, siihen liittyy myös huolia. Yksi niistä on “suodatinkupla” – jos tekoäly näyttää koko ajan vain sitä sisältöä, jota jo entuudestaan kulutat, et ehkä altistu erilaisille näkökulmille tai uusille tiedoille. Esimerkiksi personoitu uutisvirta voi vahvistaa poliittista puolueellisuutta näyttämällä pääosin artikkeleita, joista olet samaa mieltä. Alustat tunnistavat tämän ongelman ja yrittävät tasapainottaa relevanssia ja vaihtelua, mutta se on jatkuva eettinen haaste. Toinen huoli liittyy yksityisyyteen – personointi perustuu henkilötietojen keräämiseen ja analysointiin. Käyttäjät ja sääntelijät kysyvät aiheellisesti: Mitä tietoja käytetään? Onko suostumus saatu? Kuinka turvallisesti tiedot säilytetään? Palaamme yksityisyysaiheeseen seuraavassa osiossa.

Liiketoiminnan näkökulmasta personointi on voimakas väline. Se lisää sitoutumista (ihmiset klikkaavat todennäköisemmin heille kohdennettuja asioita) ja voi parantaa konversioprosentteja (esim. oikean tuotteen ehdottaminen nostaa ostamisen todennäköisyyttä). On olemassa kokonaisia suositusteknologian tekoälypalveluita (esim. Google Cloud tarjoaa Recommendation AI –palvelun verkkokaupoille). Nämä tekoälymallit kehittävät suosituksiaan jatkuvasti käyttämällä esimerkiksi vahvistusoppimista: ne “oppivat”, klikkaatko ehdotusta vai jätätkö sen huomiotta, ja paranevat ajan myötä.

Reaaliaikainen ja ennakoiva personointi: Uusin trendi on, että tekoäly yrittää ennustaa tarpeitasi jo ennen kuin ehdit kysyä. Esimerkiksi puhelimesi saattaa näyttää “arvioitu työmatka kotiin” noin klo 17, koska se tietää, että tavallisesti lähdet kotiin siihen aikaan – tämä on yksinkertaista ympäristöön mukautuvaa personointia. Tai Google Discover saattaa näyttää aiheita, jotka liittyvät johonkin, mitä olet hiljattain hakenut, olettaen että aihe kiinnostaa sinua edelleen. Nämä ennakoivat ominaisuudet hämärtävät hakukoneen ja suosittelun rajaa: tekoäly käytännössä hakee puolestasi henkilökohtaiseen kontekstiin perustuen.

Yhteenvetona tekoälyohjattu personointi tarkoittaa, että verkkokokemuksestasi tulee yhä yksilöllisempi. Hakutulokset, suositukset ja sisältövirrat suodattuvat tekoälymallien läpi, jotka oppivat käyttäytymisestämme. Tavoitteena on tehdä löytämisestä tehokkaampaa – käytät vähemmän aikaa epäolennaisten tietojen seulomiseen ja enemmän asioihin, joista välität. Haittapuolena on varmistaa, että tämä tapahtuu läpinäkyvästi ja oikeudenmukaisesti ilman yksityisyyden loukkaamista tai kaiku­kammiovaikutuksia – haasteita, joihin yhteiskunta aktiivisesti etsii ratkaisuja.

6. Tekoäly sisällön suodattamisessa, järjestämisessä ja tulkinnassa verkossa

Tekoälyllä on ratkaiseva taustarooli siinä, kuinka hakukoneet suodattavat roskapostia, järjestävät parhaat tulokset sekä tulkitsevat hakutuloksia käyttäjille. Nämä toiminnot eivät näy käyttäjälle suoraan, mutta ne ovat olennaisia laadukkaiden hakutulosten tuottamisessa.

Suodatus ja roskasisällön vähentäminen: Modernit hakukoneet käyttävät tekoälypohjaisia järjestelmiä havaitsemaan huonolaatuista tai haitallista sisältöä ja estämään sitä näkymästä hakutuloksissa. Googlen oma SpamBrain on tekoälyjärjestelmä, jonka tarkoitus on tunnistaa roskasivut, huijaussisällöt ja muun “jätteen”, jota käyttäjien ei pitäisi nähdä developers.google.com. Se tunnistaa roskapostaamisen piirteitä koneoppimalla (esim. linkkimyllyt tai automaattisesti generoitu siansaksateksti) paljon tehokkaammin kuin manuaalisilla säännöillä voitaisiin. Googlen mukaan SpamBrainin kehitys on auttanut pitämään yli 99% Google-hauista roskavapaana developers.google.com. Pelkästään vuonna 2022 SpamBrain havaitsi 200 kertaa enemmän roskasivustoja kuin aloittaessaan vuonna 2018 seroundtable.com. Tämä tarkoittaa, että hakiessasi tietoa tekoäly on jo todennäköisesti poistanut suuren määrän roskaa, jotta saat vain olennaisia, luotettavia sivuja tuloksiin. Samoin tekoäly suodattaa sopimatonta sisältöä (kuten väkivaltaa, vihaa tai aikuisviihdettä) hakusuosituksista ja -tuloksista, edistäen sääntöjä ja paikallista lainsäädäntöä.

Järjestysalgoritmit: Sen päättäminen, mitkä tulokset näytetään ensin, on monimutkainen tehtävä, joka sopii tekoälylle. Esimerkiksi Googlen hakualgoritmi hyödyntää koneoppimissignaaleja – kuten RankBrain-järjestelmää, joka otettiin käyttöön 2015. RankBrain säätää hakutulosten järjestystä sen perusteella, miten käyttäjät reagoivat tuloksiin (se oppii, mitkä tulokset näyttävät vastaavan käyttäjien tarpeisiin) ja tunnistaa paremmin moniselitteisiä kyselyjä. Myöhemmin Neural Matching ja BERT -tekniikat otettiin käyttöön auttamaan käsitteellisesti samankaltaisten termien yhteyksien löytämisessä ja kontekstin ymmärtämisessä. Vuoteen 2020 mennessä Google kertoi, että BERTiä käytetään melkein kaikissa englanninkielisissä hauissa rankingin ja relevanssin parantamiseksi reddit.com. Käytännössä tämä tarkoittaa, että hakiessasi tietoa tekoäly ei etsi vain sivuja, joissa on täsmälleen syöttämäsi hakusanat, vaan myös sivuja, jotka semanttisesti vastaavat kysymykseesi. Jos esimerkiksi haet “paras tapa oppia kitaraa nopeasti”, yhdessäkään sanoista ei mainita “harjoittele skaalat päivittäin”, mutta tekoälypohjainen hakukone ymmärtää, että sellainen sivu on hyvä lopputulos, koska se antaa neuvoja nopeaan kitaran oppimiseen.

Neuroverkkojen käyttö järjestämisessä auttaa myös ymmärtämään synonyymejä ja sivun yleisteemaa. Jos sivu ei sisällä täsmällistä hakusanaa, mutta käsittelee kyselyn aihetta hyvin, tekoäly voi nostaa sen näkyviin. Tämä tuottaa hyödyllisempiä hakutuloksia.

Tulosten tulkinta ja tiivistäminen: Uusi tehtävä tekoälylle on yhä useammin paitsi hakea ja rankata tuloksia, myös tulkita niitä käyttäjän puolesta. Tämä näkyy esimerkiksi rich snippet -otteissa tai suorissa vastauksissa hakutuloksissa. Jos haet faktakysymystä, Google näyttää mahdollisesti tiivistelmän, joka vastaa suoraan. Perinteisesti tämä ote oli suora katkelma verkkosivulta. Nykyisin generatiivisen tekoälyn myötä hakukone voi tuottaa synteettisen vastauksen (kuten tekoälykoontien tapauksessa). Tällöin tekoäly tulkitsee useiden eri lähteiden tietoa ja yhdistää niistä vastauksen.

Tämä tulkinta ei ole ongelmatonta. Suuret kielimallit (LLM:t) voivat hallusinoida – ne saattavat keksiä uskottavalta kuulostavaa, mutta väärää tai lähteettömiin tietoihin perustumattomia faktoja. Hakukontekstissa tämä voi johtaa siihen, että tekoälysummaus sisältää virheitä tai vääristymiä. Washingtonin yliopiston Center for an Informed Public -tutkijat kuvasivat tätä esimerkillä: kun generatiiviselta hakukoneelta kysyttiin keksitystä käsitteestä (“Jevinin sosiaalisen kaiun teoria”), tekoäly tuotti itsevarmasti yksityiskohtaisen selityksen lähdeviitteineen – mutta sekä selitys että lähteet olivat keksittyjä cip.uw.edu. Järjestelmä käytännössä “näki unta” vastauksesta, koska LLM ei halunnut sanoa, ettei löytänyt tietoa. Kuten tekoälyasiantuntija Andrej Karpathy totesi: “LLM on 100% uneksija ja sillä on hallusinaatio-ongelma. Hakukoneen uneliaisuusaste on 0%, mutta sillä on luovuuden puute.” cip.uw.edu. Toisin sanoen perinteinen haku ei keksi tietoja (näyttää vain olemassa olevan), mutta puuttuu kyky tiivistää; tekoäly voi antaa napakan vastauksen, mutta voi keksiä tietoja jos ei perustu lähteisiin.

Tämän ratkaisemiseksi hakukoneet ottavat käyttöön hybridimalleja, kuten Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG:ssa ennen kuin tekoäly yrittää vastata, se suorittaa neuraalihaun relevanttien dokumenttien löytämiseksi ja “pakottaa” LLM:n pohjaamaan vastauksensa näihin dokumentteihin (usein myös viitaten niihin). Tätä lähestymistapaa käyttävät mm. Bingin chat ja Googlen SGE estääkseen, että vastaukset irtoavat oikeasta sisällöstä. Tämä vähentää huomattavasti hallusinaatioita, mutta ei poista niitä kokonaan. Kuten CIP:n tutkijat totesivat, vaikka dokumentit olisivatkin mukana, tekoäly voi irrottaa tietoja kontekstistaan – esimerkiksi lainata jotakin väärässä yhteydessä tai yhdistää faktoja väärin cip.uw.edu cip.uw.edu. Tekoälyn hienosäätäminen oikeaan tiivistämiseen ja oikeaan lähdeattribuutioon on jatkuva kehityskohde.

Tekoälyä käytetään myös käyttötarkoituksen tulkintaan pelkkien hakusanojen ulkopuolelta. Esimerkiksi Googlen järjestelmät yrittävät selvittää, onko kysely kaupallinen (halutaan ostaa jotain), paikallinen (haetaan lähialueen tuloksia), uutiskysely vai jotain muuta, ja mukauttaa tulosten asettelua sen mukaan (näyttäen ostolinkkejä, kartan, uutisartikkeleita jne.). Tämä luokittelu tehdään tekoälymalleilla, jotka ottavat huomioon sekä kyselyn että laajemman käyttäjäkontekstin.

Yhteenvetona voidaan sanoa, että tekoälyn rooli hakutulosten suodattamisessa, järjestämisessä ja tulkinnassa voidaan nähdä hakukoneen aivoina:

• Se puhdistaa syötteen (suodattaa roskapostin ja haitallisen sisällön pois),
• järjestää tulokset älykkäästi (antaa hyödyllisimmät ja luotettavimmat tiedot korkeammalle),
• ja yhä enenevässä määrin selittää tai tiivistää nämä tulokset (tekee hakutuloksista heti hyödyllisempiä katkelmien tai tekoälyvastausten avulla).

Käyttäjille tämä merkitsee parempia hakutuloksia vähemmällä vaivalla – mutta tämä myös edellyttää luottamusta siihen, että tekoäly käsittelee tietoja oikein. Tämän luottamuksen ylläpitäminen on syy siihen, että yritykset ovat varovaisia: esimerkiksi Google on ottanut käyttöön generatiivisia tiivistelmiä asteittain ja korostanut, että ne ovat kokeellisia juuri näistä tulkinnallisista haasteista johtuen. Läpinäkyvyys (kuten lähdelinkkien tarjoaminen) on yksi ratkaisu, jolla käyttäjät voivat tarkistaa tekoälyn antamien vastausten oikeellisuuden microsoft.com microsoft.com. Kun tekoäly kehittyy, voimme odottaa entistä älykkäämpää suodatusta (esimerkiksi virheellisen tai ristiriitaisen tiedon tunnistamista), hienovaraisempaa järjestystä (ehkä henkilökohtaisesti räätälöityjä tuloksia sen mukaan, mitä kukin käyttäjä pitää hyödyllisenä) sekä syvällisempää tulkintaa (ehkä tekoäly tiivistää kokonaisia aiheita tai tarjoaa rinnakkain useita näkökulmia).

7. Tekoälyn vaikutus digitaaliseen mainontaan ja sisällöntuotantoon löydettävyyden kannalta

Tekoälyohjatun haun tulo mullistaa verkon taloutta – erityisesti digitaalista mainontaa (yli 200 miljardin dollarin ala, joka rakentuu pitkälti hakuliikenteen päälle) ja tapoja, joilla sisältöä tuotetaan yleisön houkuttelemiseksi.

Mainonta tekoälyaikaisessa haussa: Hakukoneet kuten Google ovat perinteisesti ansainneet rahaa näyttämällä mainoksia hakutulosten yhteydessä. Kun käyttäjä klikkaa mainoksia, Google saa tuloja. Mutta mitä tapahtuu, kun tekoäly antaa vastauksen suoraan? Vähemmän klikkauksia hakutuloksiin voi tarkoittaa myös vähemmän mainosnäyttöjä ja klikkauksia. Itse asiassa varhaiset tiedot hälyttävät mainostajia: kun tekoälyn vastaukset vievät sivun kärkitilan, orgaanisten klikkausten määrä on laskenut merkittävästi ja monet haut päättyvät ilman yhtään klikkausta (kuten mainittu, jopa 77 % nollaklikkauksiin tekoälyvastauksilla adweek.com). Jos käyttäjä on tyytyväinen tekoälyn antamaan tiivistelmään, hän ei välttämättä selaa mainoksiin tai orgaanisiin linkkeihin lainkaan.

Google tiedostaa tämän hyvin ja kokeilee aktiivisesti keinoja integroida mainoksia tekoälykokemukseen. Sundar Pichai (Googlen toimitusjohtaja) vakuutti sijoittajille, että heillä on “hyviä ideoita natiivien mainosratkaisujen” osalta tekoälykeskusteluiden yhteydessä adweek.com. Nykyisessä Search Generative Experience -kokeilussa Google näyttää mainoksia – yleensä pari sponsoroitua linkkiä tai ostostulosta – tekoälylaatikon sisällä tai välittömästi sen alla, mainoksiksi merkittynä. Tavoitteena on saada mainokset istumaan luontevasti osaksi kokemusta, jotta vaikka käyttäjä ei klikkaisi perinteistä hakutulosta, hän voisi huomata olennaisen sponsorin ehdotuksen. Jos AI-yhteenveto käsittelee esimerkiksi parhaat edulliset älypuhelimet, voi tarjous johonkin tiettyyn puhelinmalliin pompsahtaa esille juuri siinä yhteydessä.

Kuitenkin tasapaino on herkkä. Tekoälyn tehtävä on antaa käyttäjälle haluttu vastaus; liian tungettelevat mainokset voisivat heikentää käyttökokemusta. Googlen johto on ilmaissut luottamusta siihen, että kun he onnistuvat rakentamaan oikeanlaisen käyttäjäkokemuksen tekoälyllä, mainosmalli selviää ajan myötä adweek.com – eli käyttäjäkokemus ensin, rahanteko vasta perässä. Yksi kiinnostava mahdollisuus on, että tekoälypohjainen haku mahdollistaa entistä kohdennetummat mainokset. Jos tekoäly ymmärtää käyttäjän kysymyksen vivahteet paremmin, se voi tarjota juuri käyttäjän todellista tarvetta vastaavan mainoksen. Esimerkiksi tekoälykeskustelu retkeilyn suunnittelusta voisi ehdottaa tiettyä varustetta juuri sillä hetkellä, kun käyttäjä miettii mitä tarvitsee. Tämä on kontekstuaalista mainontaa parannettuna tekoälyn kyvyllä ymmärtää keskustelua.

Jotkut mainosalan asiantuntijat sanovat jopa, että perinteinen mainostaminen hakusanojen kautta voi menettää merkityksensä. Jos käyttäjät eivät enää kirjoita hakusanoja vaan esittävät kysymyksiä, miten mainostaja voi päästä mukaan? Eräs entinen Googlen mainosjohtaja arveli, että “ensimmäistä kertaa 20 vuoteen uskon, että hakusanat ovat oikeasti kuolleet” adweek.com – mikä viittaa siihen, että ala saattaa siirtyä kokonaisuuksien tai tarkoitusperien kohdentamiseen, jotka tekoäly osaa tunnistaa, eikä yksittäisiin hakusanoihin.

Toistaiseksi Googlen hakumainontabisnes on edelleen valtava, mutta paine kasvaa. Kilpailijat kuten Amazon ovat napanneet mainososuuksia (tuotehaussa), ja jos tekoäly vähentää helpon mainostettavan hakuliikenteen määrää, Googlen ylivoima saattaa heiketä. Adweekissa siteeratun markkinatutkimuksen mukaan Googlen osuus USA:n hakumainosmarkkinoista on laskemassa kymmenessä vuodessa 64 prosentista noin 51,5 prosenttiin vuoteen 2027 mennessä adweek.com, näiden muutosten ja kilpailun vuoksi. Toisaalta, jos tekoälyhaku synnyttää enemmän käyttäjäaktiviteettia (ihmiset kyselevät enemmän), voi tulla uusia mahdollisuuksia näyttää mainoksia pidemmillä istunnoilla, vaikka yksittäisen haun klikkausmäärät laskevat. Esimerkiksi Bing näyttää mainoksia chat-käyttöliittymässään ja on raportoinut varsin hyvistä klikkausluvuista, kun mainokset ovat relevantteja.

Sisällöntuotanto ja löydettävyys: Toisella puolella ovat sisällöntuottajat – uutissivustot, bloggaajat, verkkosivulliset yritykset – jotka perinteisesti ovat olleet riippuvaisia hakukoneista saadakseen kävijöitä (joko SEO:n kautta tai mainosten avulla klikkauksina). Tekoälyhaku haastaa tämän kahdella tavalla:

1. Julkaisijoiden liikenteen lasku: Jos vastaukset annetaan suoraan hakusivulla, käyttäjät eivät välttämättä klikkaa lähteeseen. Julkaisijat ovat huolissaan liikenteen ja tulojen menetyksestä. Kuten aiemmin mainittiin, nollaklikkaushaut olivat jo vuonna 2023 reilusti yli 65 % ja ennustetusti yli 70 % lähivuosina 1950.ai. Jotkut julkaisijat vertaavat tekoälykatkelmia “featured snippet” -ongelmaan potenssiin kymmenen – tekoäly voi koostaa vastauksen monesta lähteestä ja käyttäjä saa tietonsa vierailematta lähdesivuilla lainkaan. Tämä haastaa perinteisen verkkosivustojen ekosysteemitasapainon, jossa hakukoneet ohjasivat kävijöitä sivuille, jotka puolestaan ansaitsivat mainoksilla tai tilauksilla. Jos tekoäly on ensisijainen käyttöliittymä, sisällöntuottajat eivät enää saa ansaitsemaansa näkyvyyttä tai liikennettä. Uusia malleja pohditaan – esimerkiksi ehdotetaan, että tekoälyvastaukset sisältäisivät aina selkeät lähdemerkinnät tai jopa korvausta alkuperäisille tuottajille (jatkoa Google Newsin snippet-kiistoille). Sääntelijät seuraavat kehitystä: EU ja muut tutkivat, voiko julkaisijoiden sisällön käyttö tekoälytuloksissa olla tekijänoikeusrikkomus tai aiheuttaa tulojenjaon vaatimuksen tietyissä tapauksissa 1950.ai.
2. Tekoälyn luoman sisällön tulva: Sisällöntuotantokin on muuttunut tekoälyn myötä. Markkinoijat ja kirjoittajat voivat käyttää työkaluja kuten GPT-4 blogien, tuotekuvauksien, some-julkaisujen ja muun materiaalin tuottamiseen mittakaavassa. Tämä parantaa tuottavuutta – pienikin yritys voi parantaa näkyvyyttään ilman suurta kirjoittajahenkilökuntaa. Mutta se johtaa myös sisältöähkyyn. Jos jokainen pystyy tuottamaan kymmeniä tekoälyn kirjoittamia artikkeleita, verkko täyttyy toisteisesta ja heikkolaatuisesta sisällöstä. Hakukoneiden on siksi entistä tärkeämpää suodattaa (kuten mainittiin, Google nostaa “ihmiskeskeistä” sisältöä). Google on ilmoittanut, että tekoälyllä luotu sisältö ei itsessään riko ohjeita, mutta pääasiassa sijoitusten manipulointiin tehty sisältö (roska) rankaistaan, oli sen tekijä sitten ihminen tai tekoäly seo.ai. Laatu nousee siis määrän edelle. Tämä kiristää vaatimustasoa: keskitasoinen “geneerinen” sisältö yleistyy (koska tekoäly osaa tuottaa “okei”-tason tekstiä helposti), joten erottuakseen ja tullakseen löydetyksi tarvitaan inhimillistä otetta, omaperäisyyttä, kokemusta ja asiantuntijuutta. SEO-yhteisöissä puhutaan, että E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) korostuu tekoälyaikana – jos sisältösi pohjautuu omakohtaiseen kokemukseen tai omaan tutkimukseen, se nähdään arvokkaampana kuin AI:n uudelleenkirjoittama yhteenveto siitä, mitä jo muualla on beepartners.vc.

Toisaalta tekoäly voi auttaa sisällöntuottajia optimoimaan sisältöä. Se voi analysoida hakutietoja ja ehdottaa aiheita, joista kannattaa kirjoittaa, tai jopa auttaa optimoimaan sisältöä katkelmaesiintymiseen (esimerkiksi Q&A-muotoisten tekstien kautta, sillä tekoäly ja puheavustajat suosivat napakoita kysymys–vastaus-rakenteita). Sisällönsuositusalgoritmit (kuten YouTubessa tai TikTokissa) myös hyödyntävät tekoälyä tuodakseen tekijöiden työtä uusien yleisöjen nähtäville. Tästä voi olla hyötyä, jos tekoäly osaa yhdistää oikean sisällön kiinnostuneisiin käyttäjiin. Nykyisin puhutaan “tekoälyaikaisesta SEO:sta”, jossa pohditaan: “Miten en vain rankkaa Googlessa, vaan miten tulen niiksi lähteiksi, joita tekoälyavustajat siteeraavat tai joihin ne linkittävät?” Keinoja voivat olla mm. faktatarkkuuden varmistus (luotettavaksi lähteeksi nouseminen), skeemametadatan käyttö (jotta tekoäly voi helposti tulkita sisällön) sekä brändin auktoriteetin rakentaminen (jos tekoäly tietää, että sivustonne on luotettava auktoriteetti, se todennäköisemmin poimii tietoja juuri sieltä).

Mainossisällön luominen: Mainostajat käyttävät itse tekoälyä sisällön luomiseen – esimerkiksi tuottamalla useita mainostekstivaihtoehtoja ja antamalla alustan tekoälyn valita, mikä toimii parhaiten. Google Ads on alkanut ottaa käyttöön tekoälytyökaluja, jotka voivat tuottaa mainosotsikoita ja kuvauksia verkkosivuston sisällön perusteella. Näin tekoäly tehostaa mainosten luomista ja voi tehdä mainonnasta aiempaa tehokkaampaa. Se osaa myös mukauttaa mainoksia eri kohderyhmille automaattisesti (dynaaminen personointi, kuten erilaisten kuvien näyttäminen eri väestöryhmille). Sosiaalisen median mainonnassa tekoäly auttaa kohdentamisessa ja luovan sisällön optimoinnissa (esimerkiksi Facebookin algoritmit, jotka oppivat mitkä mainosmateriaalit tuovat eniten sitoutumista millekin käyttäjäryhmälle).

Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoäly uudistaa perusteellisesti digitaalisen mainonnan ja sisällöntuotannon kannustimia ja toimintamalleja. Mainostajien on sopeuduttava uusiin formaatteihin (kuten siihen, että viesti pitää saada mukaan tekoälyavusteiseen chattivastaukseen tai näkyä silloin, kun tekoäly suosittelee jotain). Julkaisijat ja sisällöntuottajat etsivät uusia strategioita näkyvyyden ja tuottojen säilyttämiseksi – olipa kyse sitten siitä, että optimoidaan lähteeksi, jota tekoäly siteeraa, monipuolistetaan liikenteen lähteitä tai hyödynnetään tekoälyä omassa sisällöntuotannossa. Ala kehittyy nopeasti, ja kaikki seuraavat tarkasti miten tekoälyvastausten ja liikenteenlähteiden välinen tasapaino kehittyy. Uusia kumppanuuksia tai korvausmalleja saattaa syntyä (esimerkiksi vuonna 2023 OpenAI lanseerasi selaimen lisäosan, joka oikeasti haki sisältöä sivustoilta ja näytti sitä käyttäjälle, mahdollisesti sivuston mainosten kera – tämä oli yksi tapa tuoda arvoa julkaisijoille tekoälyä hyödyntäen). Varmaa on vain se, että digimarkkinoinnin pelikirjat kirjoitetaan nyt uudelleen.

8. Eettiset ja yksityisyyteen liittyvät kysymykset tekoälyavusteisessa selaamisessa

Tekoälyn tuominen osaksi hakua ja selaamista tuo mukanaan paitsi parannuksia, myös eettisiä ja yksityisyydensuojaan liittyviä haasteita, jotka vaativat huolellista pohdintaa:

Väärät tiedot ja puolueellisuus: Kuten on käsitelty, tekoälyjärjestelmät voivat joskus tarjota virheellistä tietoa hyvin vakuuttavasti. Tämä nostaa esiin eettisiä kysymyksiä – käyttäjä saattaa luottaa hyvin auktoriteettiselta kuulostavaan mutta väärään tekoälyvastaukseen. Esimerkiksi, jos tekoäly vastaa terveys- tai lakikysymykseen väärin, seuraukset voivat olla vakavat. Eettisesti tekoälyhakujen tarjoajien tulee minimoida nämä ”hallusinaatiot” ja viestiä epävarmuuksista selkeästi. Tähän suuntaan onkin nähty kehitystä: tekoälyhakujen käyttöliittymissä on usein varoituksia (esim. “Generatiivinen tekoäly on kokeellinen, eikä sen tuloksia voida taata”) blog.google ja käyttäjiä kehotetaan tarkistamaan viitatut lähteet. Lisäksi pitää huomioida tekoälyn puolueellisuus. Mallit oppivat verkkodatan pohjalta, joka voi heijastaa yhteiskunnallisia ennakkoluuloja tai vinoutuneita näkemyksiä. Jos korjauksia ei tehdä, tekoäly voi esimerkiksi liittää ammatteja johonkin tiettyyn sukupuoleen tai painottaa enemmistön näkemyksiä ja jättää muut varjoon. Yritykset pyrkivätkin eettisesti kohdentamaan tekoälyn tuotoksia tasapuolisemmiksi ja faktapohjaisemmiksi – mutta tämä on jatkuva haaste, joka vaatii läpinäkyvyyttä ja monipuolista arviointia.

Läpinäkyvyys: Kun tekoäly antaa vastauksen, pitäisikö sen kertoa, miten se päätyi siihen tulokseen? Monen mielestä kyllä. Siksi lähdeviittaukset ovat tärkeitä – käyttäjällä on oikeus tietää “Kenen mukaan?” vastaus on oikea. Yksi varhaisempien suljettujen tekoälyjärjestelmien kritiikeistä oli nimenomaan läpinäkyvyyden puute (ns. “musta laatikko” -ongelma). Tarjoamalla lähdeviittauksia tai ainakin lyhyen selityksen (esim. ”Löysin tämän tiedon Wikipediasta ja Britannicasta”) tekoälyhakukoneet voivat olla läpinäkyvämpiä ja mahdollistaa tiedon tarkistamisen microsoft.com microsoft.com. Lisäksi tekoälyjärjestelmissä pyritään siihen, että tunnustetaan epävarmuus ennemmin kuin keksitään vastauksia. Perinteinen hakukone saattoi ilmoittaa “ei hakutuloksia” erittäin harvinaiseen kyselyyn. Tekoälyllä on taipumus vastata kaikkeen, vaikka joutuisi keksimään asian. Eettisesti on usein parempi, että tekoäly joskus sanoo “En ole varma” tai “En löytänyt tietoa tästä”. Tällä hetkellä monet tekoälykeskustelupalvelut on viritetty kieltäytymään vastaamasta tietyistä asioista tai ilmaisemaan epävarmuuden (esim. ChatGPT saattaa sanoa “Minulla ei ole tietoa tästä” jos näin todella on). Tämä on käyttäjän kannalta parempi kuin harhaanjohtava vastaus, vaikka se olisi vähemmän tyydyttävä.

Käyttäjien yksityisyys: Tekoälyavusteinen selaaminen tarkoittaa usein sitä, että käyttäjältä kerätään enemmän dataa palvelun personointiin ja kehittämiseen. Tämä herättää yksityisyyshuolia: miten tietoja säilytetään? kenellä on pääsy niihin? voivatko ne vuotaa tai joutua vääriin käsiin? Huomionarvoinen tapaus sattui keväällä 2023, kun Italian tietosuojaviranomainen asetti ChatGPT:lle tilapäisen kiellon yksityisyyshuolien vuoksi reuters.com. Viranomainen totesi, ettei OpenAI:lla ollut laillista perustetta kerätä valtavia määriä henkilötietoja mallin opettamiseen, eikä käyttäjille kerrottu kunnolla, miten heidän tietojaan (keskusteluja myöten) saatetaan säilyttää tai hyödyntää reuters.com reuters.com. Tämän takia OpenAI teki muutoksia: selkeämpi tietosuojapolitiikka, ikävarmennus (koska alaikäisten tiedot olivat huolenaiheena) sekä mahdollisuus kieltäytyä keskustelujen käytöstä mallin opettamisessa reuters.com. Tämä tapaus korostaa, että tekoälytyökalujen tulee noudattaa tietosuojalakeja. EU:n yleinen tietosuoja-asetus (GDPR) ja vastaavat lait vaativat tietojen keräämiselle tarkoituksen ja mahdollistavat käyttäjää pyytämään tietojensa poistamista tai markkinoinnin estämistä. Palvelut kuten ChatGPT tarjoavat nyt asetuksia, joilla käyttäjä voi kytkeä keskusteluhistorian pois päältä (tällöin keskusteluja ei käytetä tekoälyn jatkokoulutukseen).

Lisäksi kun tekoälyhakurobotit selaavat verkkoa puolestasi, on pohdittava, kuinka paljon omaa kontekstiasi niille välittyy. Jos esimerkiksi tekoäly auttaa sinua varaamaan lentoa, se voi käyttää sijaintiasi tai muita henkilökohtaisia tietoja. Näiden yksityiskohtien tahaton paljastuminen ulkopuolisille on riski. Tekoälyn suunnittelijoiden pitääkin rakentaa turvarajoituksia: sekä estämään arkaluontoisten tietojen paljastuminen ulos että suojaamaan niitä taustajärjestelmissä. Esimerkiksi, jos pyydät tekoälyä kertomaan “Missä olen nyt?”, sen pitäisi todennäköisesti kieltäytyä yksityisyyssyistä (ja niin moni avustaja tekeekin, ellei kyse ole käyttäjän luvallisesta pyynnöstä).

Tietoturva: Kun tekoäly käsittelee yhä enemmän dataa, sen turvaamisesta tulee ensiarvoisen tärkeää. Tekoälymallit voivat nimittäin vahingossa muistaa osia harjoitusdatasta, myös henkilötietoja. On ollut tapauksia, joissa vanhempi GPT-2-malli saattoi joskus toistaa harjoitusaineistoaan sanatarkasti (esim. pätkiä tekijänoikeudella suojatuista artikkeleista tai koodista). Tämä riski on yksi syy, miksi yritykset pyrkivät puhdistamaan harjoitusdataa henkilötiedoista ja miksi käyttäjäviestien käyttö koulutuksessa on kiistanalaista. Yrityskäyttäjät ovat erityisen varovaisia – monella firmalla on ollut kielto liittää luottamuksellista tietoa ChatGPT:hen, koska tiedot voisivat vuotaa. (Esimerkiksi Samsungin työntekijöiden kerrotaan liittäneen salassa pidettävää koodia ChatGPT:hen, mikä joutui mukaan OpenAI:n koulutusdataan ja aiheutti vuotoriskin). Tämän seurauksena yritysversiot näistä tekoälypalveluista lupaavat, ettei dataa käytetä mallin koulutukseen, ja tarjoavat salauksen sekä lokitietojen tarkastelun yritysturvallisuuden takaamiseksi.

Sisällön eettinen käyttö: Toinen eettinen ulottuvuus koskee sisällöntuottajia – onko reilua, että tekoäly käyttää kaikkea verkon sisältöä vastausten tuottamiseen? Osa pitää sitä yhteiskuntaa hyödyttävänä ja tiedon jalostuksen muotona. Toiset (kuten eräät taiteilijat tai kirjailijat) kokevat, että tekoäly ”vapaamatkustaa” heidän tuotannollaan ilman krediittiä tai korvausta. Tämä on johtanut kiistoihin ja jopa oikeusjuttuihin (esim. jotkut kirjailijat ovat haastaneet OpenAI:n oikeuteen, koska heidän teoksiaan on käytetty koulutusdatassa ilman lupaa). Näiden oikeusjuttujen lopputulos voi vaikuttaa siihen, millaisia vaatimuksia harjoitusdatasta tulee. EU:n luonnostelemassa tekoälyasetuksessa saatetaan jo vaatia tekoälyltä tietoisuutta käytetyistä tekijänoikeudella suojatuista aineistoista reuters.com. Jatkossa saatamme nähdä haku- ja tekoälypalveluissa julkaisijalle mahdollisuuden kieltäytyä käytöstä – esimerkiksi erityisellä tagilla tyyliin “älä sisällytä sisältöä tekoälytiivistelmiin”, vähän kuin hakukonenäkyvyyden estäminen robots.txt:llä. Itse asiassa Google on väläyttänyt ”NoAI”-meta-tagin mahdollisuutta, jolla sivusto voi estää sisältönsä käyttämisen tekoälyn koulutukseen tai otteisiin – tämä varmasti tarkentuu lähivuosina.

Käyttäjän autonomia ja riippuvuus: Eettisesti joudutaan myös pohtimaan, miten tekoäly vaikuttaa käyttäjien toimintaan ja näkemyksiin. Jos tekoälyavustajat alkavat toimia tiedon pääportinvartijoina, tuleeko käyttäjistä liian riippuvaisia yhdestä lähteestä? Voiko se tehdä helpommaksi pahantahtoisten tahojen vaikuttaa tekoälyyn – ja näin harhauttaa miljoonia? Tämä siirtää paljon valtaa tekoälymallin ylläpitäjille. Yhteiskunta vaatii todennäköisesti valvontaa ja vastuunkantoa – ehkä ulkopuolisia auditointeja tekoälyjen oikeudenmukaisuuden ja paikkansapitävyyden arvioimiseksi. Toisaalta tekoäly voi demokratisoida tiedonsaantia niille, joille perinteiset käyttöliittymät ovat vaikeita – esimerkiksi lukutaidottomat tai vammaiset voivat kysyä äänellä ja saada vastaukset luettuna. Tämä on eettinen hyöty: saavutettavuuden ja tiedon tasa-arvon parantuminen.

Yksityisyys vs. personoinnin tasapaino: Kuten kappaleessa 5 mainittiin, erittäin personoidut tekoälypalvelut voivat tarjota suurta hyötyä, mutta vaativat henkilötietojen käyttöä. Oikean tasapainon löytäminen on keskeistä. Todennäköinen lähestymistapa on antaa käyttäjälle hallinta – käyttäjä voi valita personoinnin ja hänelle kerrotaan selkeästi, mitä tietoja käytetään (kuten Google teki salliessaan Gmail-integraation hakuihin tekoälyn avulla, mutta vain käyttäjän suostumuksella blog.google). Myös vahva anonymisointi – tietojen käyttö koosteina tai laitteessa tapahtuva käsittely – voi osaltaan suojata yksityisyyttä (esimerkiksi jotkin tekoälyominaisuudet voivat toimia paikallisesti laitteellasi niin, että raakadata ei koskaan poistu sieltä).

Yhteenvetona tekoälyn eettinen ja yksityisyysympäristö selaamisessa pyörii luottamuksen ympärillä. Käyttäjien on voitava luottaa siihen, että tekoäly antaa tarkkaa ja puolueetonta tietoa sekä suojaa heidän henkilötietojaan. Tämä vaatii jatkuvaa parantamista tekoälyn läpinäkyvyydessä (lähteet esiin, epävarmuuden tunnustus, auditointimahdollisuus), tietokäytännöissä (yksityisyyslakien noudattaminen, käyttäjän antama hallinta tietoihinsa) ja sisällön eettisyydessä (sisällöntuottajien oikeuksien ja työn kunnioittaminen). Yritykset, jotka tuovat tekoälyä hakukoneisiin, ovat suurennuslasin alla saadakseen tämän oikein. Todennäköisesti näemme jatkossakin tekoälyn toiminnan päivityksiä (esim. vähemmän harhoja mallien parantuessa), päivitettyjä yksityisyysominaisuuksia (kuten yksityiskohtaisemmat tietojen poistomahdollisuudet ja säilytystoiminnot) sekä mahdollisesti uusia sääntelykehyksiä (hallinnot laativat sääntöjä tekoälypalveluille samoin kuin aiemmin tietosuojaan ja verkkosisältöihin).

9. Tulevaisuuden ennusteita: tekoälyagentit, ambient-haku ja virtuaaliavustajat

Tulevaisuudessa ”hakukoneen”, ”selaimen” ja ”avustajan” väliset rajat hämärtyvät entisestään. Tekoälyagentit, jotka voivat suorittaa tehtäviä itsenäisesti verkossa, ovat tulossa, ja haku integroituu osaksi arkea (ambient computing). Tässä keskeisimmät ennusteet ja trendit selaamisen/hakemisen tulevaisuudesta:

• Autonomiset tekoälyagentit tehtäviin: Tietojen hakemisen lisäksi tulevaisuuden tekoälyjärjestelmät osaavat suorittaa toimia käyttäjän puolesta. Tätä nähdään jo esimerkiksi Googlen haun ”agenttimaisissa” ominaisuuksissa. Google esitteli tekoälyn, joka osaa konserttilippuja etsittäessä hakea tietoa useilta lippusivustoilta, vertailla vaihtoehtoja ja aloittaa ostolomakkeiden täyttämisen – jättäen lopullisen päätöksen käyttäjälle blog.google. Toisin sanoen tekoäly ei vain hakenut tietoa (”mitä lippuja on saatavilla”), vaan suoritti osia ostoprosessista (”syötä lippujen määrä, tarkista eri sivustojen hinnat”). Tämä viittaa tulevaisuuteen, jossa tekoäly toimii kaiken kattavana concierge-palveluna. Kuvittele, että sanot: ”Tekoäly, varaa viikon rantamatka 2000 dollarin budjetilla” – tekoäly etsii lennot, hotellit, lukee arvostelut, ehdottaa matkaa ja voi varata sen hyväksyntäsi jälkeen. Myös Microsoft tähtää tähän: heidän ”copilot”-näky on, että tekoäly ei vain löydä tietoa vaan myös tekee asioita puolestasi (Windows Copilot osaa jo säätää asetuksia tai tiivistää dokumentin; tulevissa versioissa ehkä sähköpostien ja kalenterin automaattinen hallinta). Nämä agentit tukeutuvat verkkohakuun, mutta käyttävät myös integraatioita ja rajapintoja (API). Ne kohtelevat verkkoa sekä tietolähteenä että toimintojen tietokantana. Esimerkiksi tekoälyagentti voi käyttää OpenTable-rajapintaa ravintolavaraukseen, tai naarmuttaa tiedot strukturoimattomalta sivustolta lomakkeen täyttöä varten. Tämä herättää kysymyksiä: täytyykö sivustojen tarjota tekoälyystävälliset rajapinnat (API, strukturoitu data), jotta agentit voivat käyttää niitä? Mahdollisesti. Googlen Duplex-palvelu (joka soittaa ravintoloihin varauksia varten) vihjaa tähän agenttien tulevaisuuteen. SEO:ssa ja markkinoinnissa puhutaan jo “tekoäly-funnelleista” – joissa ei optimoida enää suoraan ihmiselle, vaan tekoälyagenteille, jotka valitsevat tuotteet/kohteet käyttäjälle. Jos tekoälyagentit valitsevat minkä brändin tuote sinulle ostetaan, yritysten täytyy varmistaa, että tekoäly huomioi heidän tuotteensa. Tämä voi luoda uuden optimointityylin: tekoälyagenttioptimointi, hieman kuin SEO. Kuten eräs SEO-asiantuntija totesi, “Tekoäly valitsee, mitä brändiä suositella, ja sinun tehtäväsi on varmistaa, että se valitsee sinut.” xponent21.com. Tähän voidaan vaikuttaa hyvällä tuotetiedolla, kilpailukykyisillä hinnoilla ja vahvalla brändillä – koska käyttäjän puolesta toimiva tekoäly opitaan optimoimaan käyttäjätyytyväisyys (esim. suosimaan parempiarvoisia, hyvin arvosteltuja tuotteita/brändejä). Yritysten on siis vakuutettava tekoälyarvioijat, ei vain suoraan kuluttajia.
• Ambient-haku & jatkuva avustaminen: Ambient-haku tarkoittaa, että haku tapahtuu taustalla, valmiina tarjoamaan tietoa proaktiivisesti. Olemme jo matkalla kohti kaikkialla läsnä olevaa tietotekniikkaa – älylaitteet ympärillämme. Tulevaisuudessa esimerkiksi lisätyn todellisuuden (AR) lasit voivat tunnistaa mitä katsot ja tarjota tietoa (tunnisteita, ohjeita, käännöksiä) ilman, että edes pyydät. Tämäkin on hakua – aloite tulee kontekstista. Esim. kävelet kadulla ja AR-lasit näyttävät arvioita ravintoloista, joiden ohi kuljet – tämä on ambient-hakukokemus, jossa sijainti, visio ja tekoäly yhdistyvät. Toinen esimerkki: kontekstia ymmärtävät puheavustajat, jotka kuuntelevat vihjeitä. Jos olet keskustelussa (ja valitset tämän), avustaja etsii hiljaa faktoja keskustelun aiheesta ja on valmiina vastaamaan. Tai autosi tekoäly varoittaa: ”Polttoaine vähissä, edullinen huoltoasema 2 km päässä” – käytännössä haku tapahtuu tarpeen perusteella. Ambient computing liittyy usein ennakoivaan tekoälyyn: tarpeiden arvaamiseen. Googlen haun varajohtaja Elizabeth Reid totesi tavoitteenaan tehdä hakemisesta yhtä luontevaa kuin kysyä ystävältä, joka tietää kaiken, luonnollisesti ympäristöön integroituna 1950.ai. Käytännössä voimme pian olla tilanteessa, jossa syötät harvoin hakuja: sensorit (näkö, sijainti, terveys, jne.) ja tekoäly tietävät milloin tarjota hyödyllistä tietoa. Yksityisyys on tässä ratkaisevaa – ambient-hakua on voitava kontrolloida (kukaan ei halua uteliasta avustajaa salakuuntelemaan tai esittämään tietoja muille luvatta). Tulevaisuuden laitteissa on todennäköisesti käyttötiloja, joissa käyttäjä voi kytkeä ambient-avustamisen päälle/pois, kuten nyt “Hey Siri” tai “OK Google”.
• Uuden sukupolven virtuaaliavustajat: Digitaaliset avustajat kuten Siri, Google Assistant, Alexa jne. tehostuvat huomattavasti isojen kielimallien integroinnin myötä. Google on jo ilmoittanut Assistant with Bard-palvelusta, joka yhdistää ääniavustajan ja Bardin (LLM) ominaisuudet analyticsvidhya.com. Tämä tarkoittaa, että ennalta määriteltyjen vastausten sijaan avustaja voi luoda monipuolisia, keskustelunomaisia vastauksia ja suorittaa monimutkaisempia tehtäviä. Luvassa ovat avustajat, jotka suoriutuvat usean vaiheen pyynnöistä jouhevasti (esim. “Järjestä minulle luokkakokousviikonloppu: etsi paikka, lähetä email kaikille, tee alustava aikataulu”). Ne osaavat todennäköisesti myös ylläpitää pitempiä keskusteluja ja ovat persoonallisempia (ehkä vihdoin toteutuu scifi-visio oikeasti juttelevasta tekoälyavustajasta). On täysin mahdollista, että muutaman vuoden päästä oma “tekoälysihteeri” arjessa on yleistä – agentti, joka hoitaa päivän asiasi (lukee ja tiivistää sähköpostit, varaa ajat, muistuttaa tehtävistä jne.). Microsoft 365 Copilot vie jo toimistotyötä tähän suuntaan; vastaavia agentteja tulee henkilökohtaiseen elämään.
• Integraatio IoT:n ja muiden datalähteiden kanssa: Tulevaisuuden haku saattaa ulottua omiin tietovirtoihisi – voit hakea oman elämän dataa. Jos esimerkiksi älylaitteet seuraavat terveyttäsi, voit kysyä ”Milloin viimeksi juoksin yli 5 km lenkin?” ja tekoäly löytää vastauksen älykellosi tiedoista. Tai ”Löydä se resepti jonka tein viime kuussa sienillä” ja se etsii älyuunin lokista tai muistiinpanoistasi. Käytännössä siis haku laajenee julkisesta verkosta henkilö- ja sensoridataan, tekoälyn toimiessa sillanrakentajana. Tämä on tehokasta mutta myös arkaluontoista (yksityisyys jälleen!), joten toteutus tullaan tekemään varovaisesti.
• Neuroliitännät ja uudet muodot: Pidemmällä aikavälillä jotkut teknologiayhtiöt tutkivat aivo-tietokoneliittymiä. Jos nämä toimivat, ”haku” voisi olla yhtä nopeaa kuin ajatus. Tämä on spekulatiivista, mutta ilmentää suuntausta kitkan vähentämiseen. Käytännön tasolla monimuotoiset tekoälymallit (kuten seuraavat GPT- ja Googlen Gemini-versiot) käsittelevät saumattomasti tekstiä, kuvaa, ääntä ja jopa videota. Voit pyytää tekoälyä katsomaan videon puolestasi ja vastaamaan siitä kysymyksiin. Esimerkiksi: ”Tekoäly, käy läpi tämä tunnin kokousnauhoite ja kerro päätökset.” Tämä on kuin audiovisuaalista hakua. Tai reaaliaikainen käännös ja kontekstitietoisuus: korvissa kuulokkeet, jotka eivät vain käännä puhetta vaan tuovat myös esiin taustatietoa (esim. jos joku mainitsee yrityksen, tekoäly kuiskaa viimeisimmät uutiset siitä).
• Yhteiskunnalliset ja liiketoiminnan muutokset: Kun tekoälyagentit hoitavat yhä enemmän hakua ja selaamista, tietyt työt voivat muuttua tai vähentyä. Esimerkiksi matkatoimiston tai asiakastuen rooli voi siirtyä tekoälyagenttien valvontaan. Hakumarkkinoinnin ala (SEO/SEM) muuttuu uuteen suuntaan (joidenkin mukaan siitä tulee Answer Engine Optimization tai jopa pyrkimys saada oma osaaminen/datat tekoälyavustajiin). Yritykset saattavat toimittaa dataansa näihin ekosysteemeihin (APIen, syötteiden kautta) pysyäkseen näkyvillä. Näemme mahdollisesti uusia kumppanuuksia, kuten yrityksiä jotka syöttävät sisältönsä suoraan tekoälyalustoille taatun näkyvyyden takaamiseksi (esim. osa mediayrityksistä neuvottelee jo sisällön tuottamisesta Microsoftin Bing AI:lle).

Käyttäjän näkökulmasta, jos tekoäly sulautuu kaikkeen, myös datanlukutaidon on sisällettävä tekoälyn ymmärrystä: esim. oikeiden kysymysten esittämistä (prompt-taidot) ja tekoälyn vastausten arviointikykyä. Koulutukseen voi tulla mukaan tekoälyn käyttö apuvälineenä, mutta samalla on opetettava kriittistä ajattelua, jotta tekoälyn tuotosta ei hyväksytä kritiikittä.

Ytimessä selaamisen ja haun tulevaisuus on siirtymässä kohti tekoälyn välittämää kokemusta, jossa käyttäjän aikomus voidaan täyttää mahdollisimman vähällä kitkalla – mahdollisesti ilman perinteisiä verkkosivuja monissa tehtävissä. Haku muuttuu toimintakeskeisemmäksi (ei vain tiedon etsimistä, vaan jonkin asian tekemistä) ja kontekstia ymmärtäväksi. Perinteisestä verkkoselailusta saattaa tulla enemmänkin niche-tason toimintaa, kun halutaan tehdä syvällistä tutkimusta tai nauttia itseohjatusta löytämisestä – kun taas monet arkipäiväiset kyselyt (”etsi tämä, osta tuo, näytä miten, kerro nyt”) hoitaa tekoäly ääni- tai muunlaisten käyttöliittymien avulla.

Seuraukset ovat merkittäviä: tieto muuttuu entistä saavutettavammaksi, mutta myös enemmän tekoälyn välittämäksi. Yritykset, jotka hallinnoivat näitä tekoälyvälittäjiä (kuten Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon), voivat saada entistä suurempaa vaikutusvaltaa, mikä korostaa kilpailun ja avoimien ekosysteemien merkitystä. On myös toiveikas näkökulma: tekoälyagentit voivat auttaa kuromaan kiinni saavutettavuuden kuiluja (niille, jotka eivät aiemmin pystyneet käyttämään internetiä tehokkaasti) ja hoitaa tylsiä tehtäviä, vapauttaen ihmiset luovampiin askareisiin.

Yhteenvetona: olemme menossa kohti läpitunkevaa, agenttipohjaista ja keskustelevaa laskentaa. Se on kuin älykkään kumppanin kanssa eläminen, joka osaa navigoida digitaalisessa maailmassa puolestasi. Haun ydinperiaatteet – löydä paras tieto – säilyvät, mutta kuinka tuota tietoa löydetään ja välitetään, muuttuu dramaattisesti; se integroidaan syvästi elämäämme tekoälyn kautta.

10. Tekninen perusta: LLM:t, neurohaku ja vektoripohjaiset tietokannat

Haun tekoälymuutoksia ohjaavat kehitysaskeleet ydintekniikoissa. Näiden perusteiden ymmärtäminen avaa näkymää siihen, miten tekoälyhaku toimii:

• Suuret kielimallit (LLM:t): Nämä ovat valtavia neuroverkkomalleja (kuten GPT-4, PaLM tai Googlen Gemini), jotka on koulutettu valtavilla tekstikorpuksilla. LLM:t muodostavat aivot keskustelevalle ja generoivalle haulle – ne tuottavat ihmismaisia vastauksia ja ymmärtävät monimutkaista kielellistä syötettä. Tekninen toteutus on syvä transformer-malli, joka on oppinut kielen tilastolliset lainalaisuudet ”lukemalla” miljardeja lauseita. Se ei hae faktoja tietokannasta perinteisessä mielessä, vaan sillä on implisiittisesti koodattuna paljon tietoa parametreihinsa. Kun kysyt jotakin, se käytännössä ennustaa todennäköistä vastausta mallin koulutuksessa näkemien kaavojen perusteella cip.uw.edu. Se esimerkiksi on oppinut monista dokumenteista, että ”Ranskan pääkaupunki on Pariisi” seuraa usein fraasia ”Ranskan pääkaupunki on”, joten se osaa vastata tähän. LLM:t ovat erittäin hyviä kielellisissä tehtävissä (yhteenveto, kääntäminen, tekstuaalinen päättely), minkä vuoksi ne ovat keskeisiä kyselyjen tulkitsemisessa ja vastausten muodostamisessa. Koska LLM:t eivät kuitenkaan ole tietokantoja, niillä ei ole taattua faktatäsmällisyyttä tai ajan tasalla olevaa tietoa ellei niitä yhdistetä tietokantoihin. Suuri osa viimeaikaisesta haku-AI:n kehityksestä onkin LLM:ien käyttäminen yhdessä hakemistoindeksien kanssa – näin saadaan LLM:ien sujuvuus ja tietokantojen/tietoverkon faktapohja.
• Neurohaku ja vektoriedustukset: Perinteiset hakukoneet käyttävät käänteisiä indeksejä ja avainsanavertailua. Sitä vastoin neurohaku edustaa sanoja ja dokumentteja vektoreina (lukumassoina) moniulotteisessa avaruudessa. Tämän mahdollistavat neuroverkot, jotka luovat embedauksia – numeerisia esityksiä tekstistä (tai kuvista, äänestä jne.), siten että samankaltainen sisältö sijaitsee lähellä toisiaan samassa tilassa. Esimerkiksi sanat ”koira” ja ”pentu” voivat saada toisiaan lähellä olevat vektorit, vaikka ne ovat eri sanoja, koska ne esiintyvät samankaltaisissa yhteyksissä. Tämä mahdollistaa semanttisen haun: jos haet ”pentukoulutusvinkkejä”, neurohaku voi löytää artikkelin ”Kuinka koulutat uuden koiran”, vaikka siinä ei käytettäisi sanaa ”pentu”, koska ”koira” on semanttisesti lähellä ”pentua”. Näitä embedauksia tuottavat neuroverkkomallit (usein myös transformer-pohjaiset), ja niistä on tullut tekoälyhaun selkäranka. Google käyttää malleja kuten BERT upottaakseen kyselyjä ja dokumentteja, parantaen osuvuutta. Bing tekee samoin. Kun käytetään AI-chat-hakua, järjestelmä tekee usein taustalla vektorihakua: se upottaa kysymyksesi ja etsii lähimmät vastaavat dokumenttivektorit vektori-indeksistä. Tämä menee avainsanahakua pidemmälle ja etsii käsitteellistä samankaltaisuutta infoworld.com. Vektoripohjaiset tietokannat: Neurohaun skaalaamiseksi on kehitetty erikoistietokantoja, jotka tallentavat ja hakevat vektoreita tehokkaasti. Vektoripohjainen tietokanta (kuten Pinecone, Milvus tai Facebookin FAISS-kirjasto) voi tallentaa miljoonia tai miljardeja embedding-vektoreita ja palauttaa nopeasti kyselyvektoria lähimpänä olevat infoworld.com infoworld.com. Tämä on ratkaisevaa AI-haussa – näin tekoäly hakee relevanttia tietoa vastauksilleen pohjaksi. Esimerkiksi, kun kysyt Bingin tekoälyltä ”Mitkä ovat muovin kierrätyksen edut?” järjestelmä upottaa kysymyksen, etsii verkkosivuembeddingejään kyseistä aihetta käsittelevistä sisällöistä (esim. sivuista, joissa pohditaan muovin kierrätyksen hyötyjä/haittoja), hakee osuvimmat katkelmat ja syöttää ne LLM:lle vastauksen synteesiä varten. Vektorihaku on erityisen hyvä jäsentymättömän datan ja luonnollisen kielen kyselyjen sekä monimuotodatan käsittelyssä. Se ei rajoitu tekstiin: myös kuvia voidaan embedata vektoreiksi (koneoppivan näön avulla), jolloin ”kuvahaun” voi tehdä vektorien samankaltaisuudella. Myös ääni ja video voidaan vektoroida samalla tavalla. Pohjimmiltaan vektoripohjaiset tietokannat ja haku ovat avanneet kyvyn hakea ihmisen lailla – merkityksen perusteella – eivät vain merkkijonojen yhtäläisyyksiä infoworld.com. Tämä tekee hakutuloksista osuvampia ja on suuri syy, miksi moderni haku tuntuu älykkäältä.
• Hakuun perustuva tuottava tekoäly (Retrieval-Augmented Generation, RAG): Kun yhdistetään LLM:t ja vektorihaku, päästään RAG-lähestymistapaan. Teknillisesti RAG-järjestelmässä on kaksi pääosaa: hakija (usein vektorihakukone, joka hakee kyselyn kannalta top-N relevanttia dokumenttia) ja generaattori (LLM, joka yhdistää nämä dokumentit + kysymyksen ja muodostaa lopullisen vastauksen). Näin järjestelmä paikkaa LLM:n puutteita ajan tasalla olevassa tai yksityiskohtaisessa tiedossa tuomalla oikeat lähteet avuksi cip.uw.edu. Tuloksena on vastaus, joka on sekä sujuva että (toivottavasti) tosiasioihin perustuva. Tällä tavalla toimivat esimerkiksi Bing Chat, Google SGE ja monet AI-avustajat, kun tarvitaan tuoretta tietoa. Teknologisesti RAG:n onnistuminen riippuu hyvien embeddingien löytämisestä (oikean tiedon hakeminen) ja kysely- ja komentotekniikasta (miten haettua tekstiä syötetään LLM:lle tehokkaasti). Usein haettu teksti yhdistetään kehotukseen tyyliin: ”Käytä seuraavaa tietoa vastataksesi kysymykseen…” ja sitten käyttäjän varsinainen kysymys. LLM punoo tällöin vastauksen tästä tiedosta.
• Neuraalinen järjestäminen ja vahvistusoppiminen: Haun lisäksi tekoälyä käytetään tulosten järjestämiseen ja parantamiseen. Hakuyhtiöt ovat jo pitkään käyttäneet koneoppimista (learning-to-rank -algoritmeja) mallien kouluttamiseen klikkausdatan perusteella, jotta tiedetään, mitä tuloksia pitää nostaa kärkeen. Nyt tähän käytetään syviä malleja (kuten Googlen RankBrainia tai transformer-johdannaisia). Dynaamisen järjestyksen lisäksi järjestelmät, kuten Bingin chat, voivat luoda useita vaihtoehtoisia vastauksia tai käyttää vahvistusoppimista ihmisten palautteen avulla vastauksien hienosäätöön. (OpenAI käytti kuuluisaa RLHF-menetelmää – reinforcement learning from human feedback – jotta ChatGPT:n vastaukset olisivat yhteneväisiä ja hyödyllisiä.) Lisäksi, kun tekoäly tuottaa vastauksia, täytyy seurata, että ne noudattavat tiettyjä periaatteita (ei vihapuhetta jne.). Tämä tehdään tekoälypohjaisilla moderaatiomalleilla – luokittelijoilla, jotka tarkistavat sisällön ja voivat suodattaa tai muokata vastausta tarvittaessa. Nämä ovat osa pohjarakennetta: jokainen tekoälykysely tarkastetaan yleensä rinnalla toimivalla turvallisuusmallilla.
• Infrastruktuuri (laskentateho ja viive): Tekninen toteutus tekoälyhaun skaalaamiseksi on haastavaa infrastruktuurin osalta. Suuret LLM:t ovat raskaita ajettavia – yhden GPT-4-haun suorittaminen vaatii huomattavasti enemmän CPU/GPU-resursseja kuin normaali avainsanahaku. Vektorihaku suurissa indekseissä tarvitsee erikoislaitteita (GPU:t, TPU-kiihdyttimet, paljon RAM-muistia tai lähimpien naapureiden estimaattialgoritmeja nopeuttamiseen). Yritykset panostavat optimointiin. Google asensi esimerkiksi TPU-piirit datakeskuksiinsa juuri BERT-mallien nopeaan ajamiseen hakua varten blog.google. Microsoftilla Bingissä on ”Orchestrator”, joka päättää, milloin kutsutaan iso GPT-malli ja miten tuloksia välimuistitetaan jne. kustannusten ja nopeuden hallitsemiseksi. Viive on kriittistä – ihmiset odottavat vastauksia sekunnissa tai parissa. LLM voi normaalisti ottaa useita sekunteja vastauksen tuottamiseen. Paljon tekniikkaa käytetään tähän; esimerkiksi vastausta voidaan alkaa näyttää sana sanalta sitä mukaa, kun sitä syntyy (streaming), jotta käyttäjä kokee saavansa vastauksen heti, vaikka koko suoritus kestää kauemmin. Ajan myötä tulee tehokkaampia malleja (tislattuja, kvantisoituja), jotka voivat toimia nopeammin – jopa laitteella itsellään henkilökohtaistusta tai offline-käyttöä varten.
• Tietograafit ja hybridi-järjestelmät: Vaikka LLM:t ja vektorit ovat tämän hetken kuumia juttuja, hakukoneet hyödyntävät yhä perinteisiä rakenteisia tietoja monissa tilanteissa. Googlen Knowledge Graph – faktatietokanta entiteeteistä (henkilöistä, paikoista, asioista ja niiden suhteista) – tarjoaa pikafakta-laatikoita moniin tiedonhakuihin. Tekoäly ei ole syrjäyttänyt tätä; se täydentää sitä (esimerkiksi jos tietograafista löytyy tieto, tekoäly saattaa painottaa sitä varmistaakseen oikeellisuuden). Monet hakutulokset yhdistävät useita järjestelmiä: tietopaneeli sivussa (rakenteinen data), muutama perinteinen sininen linkki ja nyt AI-yhteenveto päällä. Tavoite on yhdistää eri lähestymistapojen parhaat puolet.
• Avoimen lähdekoodin ja räätälöidyt mallit: Kaikki tekoälyhaku ei tule isojen yhtiöiden kautta. On olemassa avoimen lähdekoodin LLM:iä ja vektoripohjaisia tietokantoja, joiden avulla organisaatiot voivat rakentaa omia erikoishaun ratkaisujaan – esimerkiksi yritykset, jotka toteuttavat tekoälyhaun sisäisiin dokumentteihinsa. Vektoripohjaisia tietokantoja kuten FAISS tai Weaviate voi ajaa paikallisesti, ja pienempiä LLM:iä (tai suurempia API:n kautta) käyttää Q&A-ratkaisuissa. Tämä demokratisointi tarkoittaa, etteivät tekniset peruspilarit rajoitu enää suuriin teknologiayhtiöihin, vaan ovat tulossa standardityökaluiksi kehittäjille. Siksi nähdään erikoishaun sovelluksia – vaikkapa lääketieteen hakukone, joka hyödyntää lääkejulkaisuilla hienosäädettyä LLM:ää ja tuoreiden tutkimusten vektori-indeksiä antaakseen lääkäreille suoran yhteenvedon aiheesta. Tai yrityshaku, joka osaa etsiä yrityksen kaikista dokumenteista ja vastata työntekijän kysymykseen ”Onko yrityksellämme politiikkaa asiassa X?”

Yhteenvetona tekoälyllä ohjatun haun tekninen perusta yhdistää neuroverkkomallit kielen ja ymmärryksen osalta (LLM:t, transformerit) ja neuroedsutukset tiedolle (embeddingit ja vektorihaku). Ensimmäinen tarjoaa aivot kielen ymmärtämiseen ja tuottamiseen; jälkimmäinen muistin tiedon tallentamiseen ja hakemiseen tehokkaasti infoworld.com infoworld.com. Yhdessä – ja RAG:n kaltaisilla tekniikoilla vahvistettuina cip.uw.edu – ne mahdollistavat älykkäät hakukokemukset, joista olemme puhuneet. Kun tutkimus edistyy, nämä mallit kehittyvät entistä kyvykkäämmiksi (esim. monimuotomallit, jotka ymmärtävät tekstiä ja kuvaa yhdessä) ja tehokkaammiksi. Algoritmien jatkuva kehitys (paremman samankaltaisuushaun menetelmät, paremmat koulutustekniikat harhojen vähentämiseksi) tulee jatkossa hiomaan tekoälyhaun kokemusta – tehden siitä nopeamman, tarkemman ja luotettavamman.

11. Liiketoiminnalliset ja yhteiskunnalliset vaikutukset tekoälyvetoisessa verkkohakukehityksessä

Tekoälyn nousu hauissa ei muuta ainoastaan teknologiaa – sillä on laajoja vaikutuksia liiketoimintaan, yhteiskuntaan ja globaaliin tietomaisemaan:

Liiketoiminnan näkökulmat:

• Liikenteen ja valta-asetelmien muutos: Sivustot, jotka aikaisemmin menestyivät hakuliikenteellä, saattavat huomata kävijämäärien laskua, kun tekoälyvastaukset vievät klikkaukset. Verkkosisällöntuottajat (uutis-, opas- ja muut sivustot) ovat huolissaan, että heidän sisältöään käytetään vastausten tuottamiseen ilman, että kävijät tulevat sivustolle (ilman mainosnäyttöjä tai tuloja). Tämä voi pakottaa verkkobisnesmallit muutokseen. Mahdollisia ratkaisuja: julkaisijat voivat hakea kompensaatiosopimuksia (kuten uutismedioiden ja Google Newsin välillä joissain maissa), optimoida sisältöään päästäkseen valituksi lähteeksi tekoälytiivistelmiin tai hajauttaa riippuvuutta hausta (esim. uutiskirjeet, sosiaalinen media suoraan yleisölle). Data osoittaa orgaanisen liikenteen jo laskevan – arvioiden mukaan vuoteen 2025 mennessä suositut sivustot voivat saada merkittävästi vähemmän liikennettä hausta kuin aiemmin 1950.ai. Tämä asettaa taloudellista painetta julkaisijoille sopeutua tai yhdistyä. Mainostulojen vähetessä voi tulla lisää maksumuureja ja tilausmalleja.
• Mahdollisuudet uusille toimijoille: Hakutilanteen häiriintyminen avaa ovia uusille tulijoille. Viime aikoihin asti “Google-haku” oli lähes synonyymi tiedonhaulle. Nyt uudet toimijat (OpenAI, Neeva ennen sulkeutumistaan, Braven Summarizer, lukuisa joukko hakustartuppeja) voivat houkutella käyttäjiä, jotka etsivät tekoälypohjaisia hakukokemuksia. Vaihtoehdot kuten ChatGPT ja Perplexity ovat kasvaneet valtavasti käytössä, vaikka lähtötaso oli pieni adweek.com. Vaikka Google hallitsee yhä, huomiota herättää että huhtikuussa 2023 Googlen haku liikevaihto laski hieman (1% vuosiin suhteutettuna), kun taas ChatGPT ja Perplexity-käynnit nousivat 180% adweek.com. Tämä viittaa siihen, että osa käyttäjistä siirtyy jo tietyissä hauissa. Jos Google ei olisi reagoinut omalla tekoälyllään, se olisi voinut jäädä muutoksen ulkopuolelle. Nyt käynnissä on teknologinen kilpajuoksu: Google, Microsoft (OpenAI:lla), sekä muut (mahdollisesti Meta, Amazon ja Apple omilla tekoälyratkaisuillaan) kilpailevat seuraavan sukupolven haun määrittelystä. Liiketoiminnan kannalta panokset ovat suuret: se yritys, joka tuottaa parhaan tekoälyhakukokemuksen, voi saavuttaa valtavan markkinaosuuden. Googlen vankka hakuyliote ei ole taattu tekoälykeskeisessä maailmassa (vaikka valtava skaala ja data antavat sille edelleen etumatkaa tekoälyn koulutukseen ja markkina-aseman säilyttämiseen).
• Rahastus ja uudet mainosmallit: Aiemmin mainittiin, miten mainonta muuttuu. Tämä pakottaa kehittämään uusia mainosmalleja. Voi syntyä keskustelumainoksia, joissa tekoälyavustaja paljastaa esimerkiksi: “Voin etsiä sinulle tuotteen – tässä on sponsoroitu ehdotus.” Tai brändättyjä tekoälyapureita (kuvittele verkkokaupan tekoälyagentti, joka hienovaraisesti mainostaa kaupan omia tuotteita). Hakumainokset voivat siirtyä avainsanojen huutokaupasta tarkoitusten tai kysymysaiheiden huutokauppaan, tai jopa alustaan, jossa mainostetaan tekoälyvastauksen sisällä (esim. olla yksi tekoälytiivistelmän mainituista lähteistä– verrattavissa SEO:hon, mutta mahdollisesti ostettavissa jossain muodossa, tosin tämä voi heikentää luottamusta jos ei ole selvästi ilmoitettu). Pitkällä aikavälillä herää kysymys: jos tekoälyhaku vähentää klikkien ja mainospaikkojen kokonaismäärää, nouseeko jäljelle jäävien paikkojen hinta? Mahdollisesti – niukkuus voi nostaa mainoskohtaisia hintoja (analyytikot arvelevat, että vähemmän mainoksia mutta kohdistetumpia voisi tuottaa yhtä tai enemmän tuloja). Tai, jos mainostaminen on haasteellisempaa, budjetit voivat siirtyä muihin kanaviin (kuten vaikuttajamarkkinointiin tai Amazonin kaltaisille alustoille, joka on sekä jälleenmyyjä että mainosalusta).
• Uudet palvelut ja markkinat: Tekoälyhaun kyvykkyydet voivat synnyttää kokonaan uusia toimialoja. Esimerkiksi henkilökohtaiset tekoälyapulaiset palveluna – ehkä tulevaisuudessa jokaisella on oma pilvipohjainen tekoäly, ja yritykset myyvät erityistaitoisia premium-tekoälyjä (esim. rahoitusalan tekoälyneuvonantaja). Tai vertikaaliset tekoälyhakukoneet, jotka rahastavat tilauksilla – kuten lakialan tekoäly, josta asianajotoimistot maksavat työkaluna. Rajat haun ja muiden sektoreiden (opetus, terveydenhuolto, asiakaspalvelu) välillä hämärtyvät, kun tekoälystä tulee yleisrajapinta. Yritysten kannattaa valmistautua tekoälyagenttitalouteen: varmistaa, että tieto ja palvelut ovat tekoälyn saavutettavissa (APIen kautta jne.) ja mahdollisesti käyttää omaa tekoälyä asiakasrajapinnassa.
• Työ ja osaaminen: Hakukone-ja markkinointiala näkee työroolien muuttuvan. SEO-osaajien pitäisi kehittää osaamistaan enemmän sisältöstrategien ja tekoälyn kouluttajien suuntaan, painottaen auktoriteettista sisältöä ja metatietoa, jota tekoälyalgoritmit suosivat. Toisaalta matalamman osaamistason sisällöntuotanto (paljon yksinkertaisia artikkeleita SEO:ssa) todennäköisesti vähenee koska tekoäly hoitaa sen; painopiste siirtyy korkealaatuiseen ja uniikkiin asiantuntijuuteen. Asiakastukipuolella, kun tekoäly hoitaa enemmän kysymyksiä (myös verkkokeskusteluissa ja puheluissa), työn luonne muuttuu – vähemmän perustason kysymys-vastaajia, enemmän haastavien tapausten käsittelijöitä tai tekoälyn valvojia. Kaikkiaan tekoäly voi tehdä joistain töistä tehokkaampia mutta vaatii myös uusia taitoja (kuten tekoälyn ohjeistamista, tekoälyvastausten tarkistamista jne.).

Yhteiskunnalliset vaikutukset:

• Pääsy tietoon: Jos tekoälyhaku toteuttaa lupauksensa, se voi tasoittaa tietoon pääsyä. Ne, joilla on ollut haasteita haussa (kielimuuri, lukutaidon puute jne.), voivat esittää kysymyksiä luonnollisesti ja saada vastauksia. Lisäksi se voi tiivistää monimutkaista tietoa yksinkertaistetussa muodossa ja auttaa kaventamaan tietokuilua. Esimerkiksi potilas voi pyytää tekoälyä selittämään lääkärilausunnon kansankielellä. Tämä mahdollistaa yksilön valtaistumisen. Kuitenkin tiedon välittäminen keskittyy entistä enemmän harvojen käsiin. Jos kaikki alkavat luottaa vain muutamaan tekoälyjärjestelmään, niistä tulee portinvartijoita. Tämä herättää huolta siitä, kuka ohjaa tekoälyä ja mitkä harhat voivat vaikuttaa vastauksiin. Yhteiskunta tarvitsee todennäköisesti keinoja (säätely, riippumattomat auditoinnit, tekoälylähteiden moninaisuus), jotta yksittäinen narratiivi tai agenda ei hallitse tekoälyn kautta vahingossa.
• Kriittinen ajattelu ja koulutus: Helppojen vastausten saanti on kaksiteräinen miekka. Toisaalta nopeat faktat vapauttavat aikaa syvemmälle ajattelulle – triviaalien faktojen ulkoa opetteluun ei tarvita aikaa, kun tekoäly kertoo ne. Toisaalta, jos käyttäjät eivät enää tutki lähteitä itse ja luottavat sokeasti tekoälyyn, he voivat jäädä vaille nyansseja tai harhaan, jos tekoäly erehtyy. Koulutusjärjestelmät voivat mukautua painottamalla medialukutaitoa ja faktantarkistustaitoja (“tekoäly sanoo näin, mutta miten tarkistan itse?”). Myös tekoälyvastausten luotettavuutta tarkistavia työkaluja voi tulla (esim. selainlisäosa, joka korostaa tiedon alkuperän tekoälyn kerromana).
• Tietojen monimuotoisuus: Perinteinen haku näyttää usein monia vaihtoehtoja, ja käyttäjä voi valita eri linkkejä ja nähdä erilaisia näkökulmia. Tekoäly saattaa tiivistää kaiken yhdeksi narratiiviksi. Onko tämä narratiivi moninainen ja edustava? Vastaako tekoäly kiistanalaisiin kysymyksiin esittelemällä useita näkemyksiä (“tästä asiasta osa asiantuntijoista sanoo X, osa sanoo Y”)? Tähän pyritään, mutta vaarana on yksikulttuurinen tiedon esitys, jos asiaa ei hoideta hyvin. Toisaalta tekoäly voi myös auttaa murtamaan suodatin-kuplia yhdistämällä vastaukseensa laajaa lähdejoukkoa – kun käyttäjä olisi omin päin klikannut vain suosikkilinkkiään. Lopullinen vaikutus tiedon monimuotoisuuteen riippuu tekoälyalgoritmien suunnitteluratkaisuista.
• Harha ja oikeudenmukaisuus: Yhteiskunnallisesti herättää huolta, että tekoäly voi vahvistaa koulutusdatansa harhoja. Jos niitä ei hallita, tekoälyhaku voi heijastaa yhteiskunnan ennakkoluuloja tai aliedustaa vähemmistöjen näkemyksiä. Tämä voi huomaamatta vaikuttaa mielipiteisiin tai syrjiä ryhmiä. Oikeudenmukaisuuden varmistaminen tekoälyvastauksissa – esimerkiksi tasapainoisten lähteiden kautta sekä huomioimalla herkät piirteet – on jatkuvan tutkimuksen ja keskustelun aihe. Jos käyttäjä kysyy: “Miksi ryhmän X ihmiset ovat Y?”, tekoälyn on vastattava harkitusti, ettei se toista stereotypioita, vaan mahdollisesti oikaisee kysymyksen lähtökohtaa tai tarjoaa tosiasiat, jotka korjaavat harhan.
• Sääntely ja hallinto: Kun tekoäly on näin keskeisessä roolissa, hallitukset alkavat kiinnittää asiaan huomiota. Mainittiin Italian toimenpiteet ChatGPT:tä kohtaan. EU:n tekoälyasetus, jonka odotetaan astuvan voimaan lähivuosina, tuo velvoitteita “korkean riskin tekoälyjärjestelmille” – mahdollisesti niille, jotka vaikuttavat julkiseen mielipiteeseen (haku saattaa kuulua tähän). Tämä voi vaatia enemmän läpinäkyvyyttä tekoälyvastausten syntytavassa sekä algoritmista valvontaa. Kilpailuoikeudelliset tekijät ovat myös keskiössä: jos harvat yritykset hallitsevat tekoälyä, onko se kilpailun kannalta ongelma? Tällä hetkellä suurten yritysten tekoälyosaamisen keskittyminen on huomattu. Avoimen lähdekoodin ratkaisut saattavat kuitenkin tasapainottaa tätä, ja sääntely voi suosia avoimia ekosysteemejä (esim. vaatimus yhteensopivuudesta – mahdollisuus liittää ulkopuolisia palveluita tekoälyavustajaan, kuten mikä tahansa verkkosivu pääsee Google-hakuun).
• Sosiaalinen vuorovaikutus ja käyttäytyminen: Jos virtuaaliavustajista tulee erittäin päteviä kumppaneita, voi siitä seurata sosiologisia vaikutuksia – ihmiset saattavat turvautua tekoälyyn tiedonhakuun tai jopa seuraan useammin kuin ihmisiin. Esimerkiksi opettajaa tai ystävää ei kysytäkään vaan tekoälyltä kysytään aina ensin. Tämä voi vaikuttaa tiedon jakamiseen ihmisten välillä. Toisaalta, tekoäly voi auttaa tiettyjä ryhmiä (kuten autismikirjolla olevia, sosiaalisesti ahdistuneita) harjoittelemaan kommunikointia matalammalla paineella. Kokonaisvaikutusta yhteiskuntaan on vaikea ennakoida, mutta kun tekoälyavustajat yleistyvät, uusia käytöstapoja syntyy (esim. onko kohteliasta käyttää AR-avustajaa tietohakuun kasvokkain keskustelun aikana? Kuten älypuhelimien yleistyessä, tullaan tämäkin oppimaan).
• Globaali tasa-arvo: Yksi positiivinen puoli on, että tekoälymallit voivat olla monikielisiä ja tuoda yhä laajempia alueita verkon piiriin. Bingin ja Googlen tekoälyt tukevat jo nyt monia kieliä. Henkilö syrjäseudulla, jolla on rajallinen virallinen koulutus mutta perusälypuhelin, voi saada tietoa äänikyselyllä omalla äidinkielellään ja saada vastaukset luettuna – englanninkielinen verkkohaku ei olisi ollut hänelle vaihtoehto. Tämä voi kiihdyttää kehitystä ja koulutusta. Useat yritykset kouluttavat malleja yhä useampiin ja vähemmän yleisiin kieliin. On kuitenkin huolehdittava, että näillä kielillä annettu tieto on kunnollista eikä vain yhden näkemyksen käännös.

Kaiken kaikkiaan tekoälyn hallitseman haun liiketoiminnalliset ja yhteiskunnalliset vaikutukset ovat syvällisiä. Käytännössä muutamme ihmisen suhdetta koko tallennettuun tietoon. Yritysten täytyy sopeutua uusiin löytö- ja kilpailutapoihin, todennäköisesti solmia tiiviimpää kumppanuutta tekoälyalustojen kanssa tai kehittää omia tekoälyratkaisujaan. Yhteiskunnan täytyy sopeuttaa normeja, koulutusta ja mahdollisesti sääntelyä, jotta uusi paradigma hyödyttää kaikkia ja minimoidut haitat. Luvassa on jännittävä tulevaisuus – kuin internetin aikakauden alku, mutta nyt välittäjänä on tekoäly.

---

Yhteenveto:

Internetin haun ja selailun tulevaisuus, jota tekoäly ohjaa, lupaa entistä henkilökohtaisemman, keskustelullisemman ja integroidumman käyttökokemuksen. Hakukoneoptimoinnin strategiat ovat siirtymässä kohti linjausta tekoälyn ymmärryksen kanssa; uudet tekoälyyn perustuvat työkalut vastaavat kysymyksiimme suoraan; luonnollisen kielen ja monimuotoiset haut yleistyvät; ja digitaaliset assistenttimme muuttuvat jatkuvasti kyvykkäämmiksi ja ennakoivammiksi. Kaiken tämän taustalla suuret kielimallit ja vektoripohjainen neuronihaku ovat teknologioita, jotka mahdollistavat tämän muutoksen.

Vaikka käytännöllisyyden ja saavutettavuuden hyödyt ovat valtavat, nämä kehitykset pakottavat meidät myös uudelleenarvioimaan liiketoimintamalleja, eettisiä käytäntöjä ja tiedon arvottamisen tapoja. Tieto- ja tehtäväalusta, jota tekoäly kuratoi dynaamisesti, syrjäyttää staattisen verkkoindeksin. Tässä siirtymässä terveen ja avoimen verkon ylläpitäminen — jossa tieto on uskottavaa, monipuolista ja sisällöntuottajia palkitaan — tulee olemaan merkittävä haaste.

Olemme vasta tämän tekoälyvetoisen hakumuutoksen alkumetreillä. Seuraavat vuodet tuovat todennäköisesti innovaatioita, joita emme vielä osaa ennustaa, sekä oppeja varhaisista virheliikkeistä. Keskittymällä käyttäjien tarpeisiin, oikeudenmukaisuuteen ja eri sidosryhmien (teknologiayritykset, julkaisijat, sääntelijät, käyttäjät) yhteiseen yhteistyöhön voimme varmistaa, että haun tulevaisuus on sellainen, jossa tekoäly auttaa kaikkia löytämään juuri sen, mitä he tarvitsevat — helposti ja luottamuksella.

Lähteet:

• Search Engine Land (2025), Miten tekoäly muuttaa hakukoneoptimointia seoteric.com seoteric.com
• Xponent21 (2025), AI-yhteenvedot dominoivat hakutuloksia xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
• Microsoft Bing -blogi (2023), Copilot Search -haku esitellään microsoft.com microsoft.com
• Google-blogi (2019), Hakujen ymmärtäminen paremmin kuin koskaan blog.google blog.google
• Bee Partners (2025), SEO:n optimointi AI-yhteenvedoille beepartners.vc beepartners.vc
• Adweek (2025), Googlen tekoälyaikakausi haussa adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
• Onelittleweb-tutkimus (2025), Chatbotit vs. hakukoneet onelittleweb.com onelittleweb.com
• Yaguara (2025), Puhehaun tilastot yaguara.co yaguara.co
• Think with Google (2024), Kuinka hyvin tunnet Google Haun? business.google.com
• Google Product Blog (2025), Monimodaalihaun tuominen AI-tilaan blog.google blog.google
• CIP, UW (2024), Generatiivisen tekoälyhaun luotettavuus cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
• Google Developers Blog (2023), Webspamin raportti 2022 developers.google.com
• InfoWorld (2023), Vektoripohjaiset tietokannat haussa infoworld.com infoworld.com
• 1950.ai (2023), AI-yhteenvedot ja ambient-internet 1950.ai 1950.ai 1950.ai
• Reuters (2023), Italia palauttaa ChatGPT:n käyttöön reuters.com reuters.com