אדובי מציגה חזון חדש לאתרי אינטרנט: במקום דף בית אחיד המוצג לכל המבקרים, כל גולש עשוי לקבל אתר מעט אחר - כזה שמותאם בזמן אמת למה שחיפש, לדפים שבהם ביקר ולזמן שהקדיש לתכנים שונים.
על פי הדגמה שערך קרלוס סנצ'ז, מדען ראשי באדובי, המערכת מסוגלת לייצר עמוד מותאם אישית בתוך כ־1.1 שניות. הרעיון, שמכונה בחברה “Agentic Sites” או אתרים סוכניים, נשען על מודל בינה מלאכותית שמחליט אילו רכיבים להציג לגולש, באיזה סדר, ואילו טקסטים להציע לו - תוך שימוש בתכנים קיימים של המותג.
בהדגמה שהוצגה בפודקאסט AI Engineer, גולש חיפש “מכונת קפה להכנת קפה בזמן קמפינג”. המערכת קיבלה את שאילתת החיפוש והחזירה עבורו עמוד מוצר מותאם, עם דגש על ציוד קפה לשטח. לפי אדובי, זמן התגובה הכולל עמד על 1.64 שניות, בעוד פעולת המודל עצמו ארכה בערך שנייה אחת.
לא אתר חדש מאפס - אלא ארגון מחדש של הקיים
המערכת אינה אמורה לייצר אתר שלם מחדש בכל כניסה. במקום זאת, היא פועלת על רכיבים מוגדרים: אזורי פתיחה, כרטיסי מוצר, תפריטי ניווט, הצעות תוכן, באנרים וכפתורי פעולה. המודל בוחר אילו מהבלוקים להציג, משנה את סדרם ומנסח טקסטים מותאמים לפי ההקשר של המשתמש.
כך, למשל, אתר שמוכר מכונות קפה יכול להציג לגולש אחד מבצעים על מכונות אספרסו ביתיות, ולגולש אחר - שביצע חיפוש הקשור לטיולים - ערכות קפה ניידות, תרמוסים, מטחנות קומפקטיות ומדריכים להכנת קפה מחוץ לבית.
הגישה נועדה גם לצמצם סיכונים. במקום לאפשר למודל להמציא מחירים, מפרטים או מסרים שיווקיים באופן חופשי, הוא פועל על בסיס מאגר מידע שנבנה מתכני האתר הקיימים. מדובר בשימוש בגישת RAG - קיצור של Retrieval-Augmented Generation - שבה המודל מקבל מידע רלוונטי ומבוסס לפני שהוא מנסח תשובה או מרכיב את העמוד.
באדובי מקווים שכך ניתן יהיה לשמור על דיוק בפרטי מוצרים, שפה מותגית עקבית ועיצוב שתואם את זהות החברה, גם כאשר הדף משתנה מגולש לגולש.
מהירות היא תנאי מרכזי
אחד האתגרים הגדולים באתרים המופעלים באמצעות בינה מלאכותית הוא זמן התגובה. התאמה אישית שאורכת כמה שניות עלולה להיראות לגולש כמו תקלה או טעינה איטית - במיוחד באתרי מסחר, שבהם כל עיכוב עלול לפגוע במכירות.
סנצ'ז הציג את המהירות כמרכיב קריטי בהיתכנות של המודל. לדבריו, אם התאמת דף אורכת שנייה או שתיים, היא יכולה להרגיש כחלק טבעי מחוויית השימוש. אם היא מתקרבת לחמש שניות, המשתמש כבר עשוי להבחין בהמתנה ולהתנתק מהחוויה.
לצורך ההדגמה השתמשה אדובי בתשתית ההסקה של Cerebras ובמודל Gemma של גוגל. לפי הנתונים שהוצגו, המערכת הגיעה לקצב של כ־2,300 טוקנים בשנייה. סנצ'ז טען כי ספקים אחרים שנבדקו סיפקו זמן ממוצע של כ־4.6 שניות - פער שעשוי לקבוע אם הטכנולוגיה תרגיש שימושית או איטית מדי עבור אתר חי.
גם העלות עומדת במוקד. לפי ההערכה שהוצגה בהדגמה, עלות יצירת עמוד מותאם עשויה לעמוד כיום על סנט עד שני סנטים לכל דף. הסכום נשמע נמוך עבור משתמש בודד, אך כאשר מדובר באתרים עם מיליוני כניסות בחודש, העלות המצטברת יכולה להפוך לשיקול עסקי משמעותי.
מאב-טיפוס למוצר מסחרי
סנצ'ז הציג לראשונה את רעיון האתרים הסוכניים באירוע AI Engineer World’s Fair שנערך בסן פרנסיסקו. בהדגמה, אתר העוסק בציוד קפה שינה את מבנהו ואת ההמלצות שבו בהתאם לרמזי עניין של המשתמש בנושא קמפינג.
אדובי כבר מפעילה כמה יכולות סוכניות במסגרת Adobe Experience Platform ו־Adobe Experience Manager. בין היתר מוזכרות יכולות כמו Brand Experience Agent ו־Content Advisor Agent, שנועדו לסייע למותגים לנהל תוכן, התאמות אישיות וחוויות דיגיטליות.
עם זאת, הטכנולוגיה עדיין לא הוטמעה בהיקף רחב באתרי לקוחות פעילים. אדובי מציגה את הרעיון ללקוחות ומחפשת שותפים לניסויים, בזמן שנותרו שאלות פתוחות: כיצד יפקחו חברות על תוכן שנוצר באופן אוטומטי, איך יימנעו טעויות או הטיות, מה תהיה העלות במערכות עתירות תנועה - ואיך יתומחר מצב שבו למעשה כל מבקר באתר מקבל גרסה מעט שונה של אותו מותג.
אם אדובי תצליח להפוך את ההדגמה למוצר אמין, מהיר וכלכלי, אתרי אינטרנט עשויים לעבור שינוי עמוק: מדפים סטטיים שמיועדים לקהל רחב, לחוויות דינמיות שנבנות מחדש עבור כל גולש כמעט בזמן אמת.