Kas yra dirbtinio intelekto matomumas? [Vaizdo įrašas ir viktorina]

Trumpai tariant: DI matomumas – tai tikimybė, kad jūsų prekės ženklas, turinys, produktai ar patirtis bus tiksliai rodomi DI sugeneruotuose atsakymuose. Jis pagerėja, kai jūsų informacija internete yra aiški, nuosekli, patikima ir atitinka žmonių užduodamus klausimus. Silpna, neišsami ar prieštaringa informacija sumažina įtraukimo tikimybę.

Svarbiausios išvados:

Aiškumas: tiksliai nurodykite, kam teikiate paslaugas, ką siūlote ir kur veikiate.

Autoritetas: publikuokite įrodymais pagrįstus atsakymus, atvejų analizę ir originalias įžvalgas, kurios atitiktų klientų poreikius.

Nuoseklumas: suderinkite prekės ženklo informaciją savo svetainėje, kataloguose, profiliuose ir partnerių platformose.

Stebėjimas: reguliariai testuokite fiksuotą užduočių rinkinį, registruodami paminėjimus, tikslumą ir konkurentų pasirodymus.

Santūrumas: venkite bendro pobūdžio dirbtinio intelekto tekstų, išgalvotų teiginių ir rekomendacijų, kurios neatitinka jūsų prekės ženklo.

1. Kas yra dirbtinio intelekto matomumas paprastais žodžiais?

Dirbtinio intelekto matomumas apibūdina, kaip aiškiai ir dažnai asmuo, įmonė, produktas, paslauga ar svetainė rodomi dirbtinio intelekto sugeneruotuose atsakymuose.

Įsivaizduokite, kad kažkas paklausia dirbtinio intelekto asistento:

• „Kokie yra geriausi apskaitos įrankiai mažoms įmonėms?“

• „Kurie nekilnojamojo turto agentai specializuojasi kaimo vietovėse?“

• „Kaip sumažinti darbuotojų kaitą?“

• „Kas siūlo patikimą saulės baterijų montavimą netoliese?“

• „Kokia yra lengviausia projektų valdymo platforma laisvai samdomiems darbuotojams?“

Dirbtinio intelekto sistema gali reaguoti įvardindama įmones, apibendrindama produktus, lygindama variantus arba paaiškindama temą, naudodama informaciją, surinktą iš kelių vietų.

Prekės ženklas yra gerai matomas dirbtinio intelekto pagalba, kai jis yra:

• Pripažinta kaip svarbi klausimui

• Susijęs su tinkama tema arba kategorija

• Tiksliai aprašyta

• Įtraukta į rekomendacijas arba palyginimus

• Pateikta kaip patikimas šaltinis

• Nuosekliai minima skirtinguose uždaviniuose

Kitaip tariant, dirbtinio intelekto matomumas nėra vien tik egzistavimo internete klausimas. Daugybė įmonių veikia skaitmeniniu formatu ir lieka beveik nematomos dirbtinio intelekto sistemoms.

Svarbu būti suprantamam, patikimam ir aktualiam kontekstui.

Pastarasis punktas yra svarbesnis, nei daugelis žmonių suvokia. Įmonė gali publikuoti šimtus puslapių, tačiau jei tie puslapiai yra neaiškūs, pasikartojantys arba nesusiję su aiškiais klientų klausimais, dirbtiniam intelektui gali būti sunku suprasti, kuo įmonė iš tikrųjų žinoma.

2. Kuo dirbtinio intelekto matomumas skiriasi nuo tradicinio SEO

SEO ir dirbtinio intelekto matomumas sutampa, bet nėra identiški.

Tradicinis SEO paprastai orientuotas į tinklalapių reitingavimą paieškos užklausose. Dirbtinio intelekto matomumas orientuotas į tai, kad prekės ženklas ar šaltinis taptų sugeneruoto atsakymo dalimi.

Paieškos sistemos dažnai pateikia nuorodų sąrašą. Dirbtinio intelekto asistentai paprastai pateikia tiesioginį paaiškinimą. Šis skirtumas keičia tai, kaip žmonės atranda informaciją.

Palyginimo lentelė

Plotas	Tradicinis SEO	Dirbtinio intelekto matomumas	Šiek tiek netvarkinga realybė
Pagrindinis tikslas	Reitingų tinklalapiai	Rodomi DI atsakymuose	Tikriausiai reikia abiejų
Tipinis rezultatas	Paieškos sąrašas	Paminėjimas, santrauka arba rekomendacija	Kartais paspaudimo neįvyksta
Pagrindinis signalas	Aktualumas ir autoritetas	Aktualumas, autoritetas ir mašininis aiškumas	Aiški formuluotė padeda... labai
Turinio dėmesys	Raktiniai žodžiai ir paieškos ketinimas	Klausimai, subjektai ir išsamūs atsakymai	Raktiniai žodžiai vis dar svarbūs, tik kitaip
Matavimas	Reitingai, paspaudimai, srautas	Paminėjimai, tikslumas, atsakymų dalis	Stebėjimas gali būti nepaprastai netikslus
Prekės ženklo vaidmuo	Naudinga, bet ne visada būtina	Dažnai centrinis	Dirbtiniam intelektui reikia žinoti, kas jūs esate
Vartotojo kelionė	Ieškokite, spustelėkite, naršykite	Klauskite, gaukite atsakymą, galbūt spustelėkite	„Galbūt“ čia sunkiai dirba

SEO siekia laimėti poziciją. Dirbtinio intelekto matomumas siekia užsitarnauti įtraukimą.

Tinklalapis gali būti gerai reitinguojamas, bet vis tiek turėti silpną dirbtinio intelekto matomumą, jei prekės ženklas nėra aiškiai susijęs su tema. Gali nutikti ir priešingai. Gerai žinoma įmonė gali pasirodyti dirbtinio intelekto atsakymuose, net jei konkretus puslapis nėra gerai reitinguojamas.

Įsivaizduokite SEO kaip savo parduotuvės perkėlimą į judriausią gatvę. Dirbtinio intelekto matomumas – tai galimybė, kad išmanantis vietinis darbuotojas rekomenduoja jus, kai kas nors klausia, kur eiti. Metafora netobula, bet pakankamai artima.

3. Kodėl svarbus dirbtinio intelekto matomumas

Dirbtinio intelekto įrankiai tampa ankstyvu žingsniu daugelyje tyrimų kelionių.

Žmonės juos naudoja šiems tikslams:

• Supraskite nepažįstamas temas

• Trumpojo sąrašo produktai

• Palyginkite paslaugas

• Planuoti pirkimus

• Išspręskite technines problemas

• Tyrimų įmonės

• Klausimų tiekėjams juodraščiai

• Pasidomėkite profesionalų patarimais

• Sumažinkite ilgą sprendimo priėmimo procesą iki lengvai įveikiamo

Tai reiškia, kad dirbtinio intelekto sugeneruoti atsakymai gali turėti įtakos sprendimui dar prieš vartotojui apsilankant paieškos sistemoje, prekyvietėje, atsiliepimų platformoje ar įmonės svetainėje.

Verslas, turintis stiprų dirbtinio intelekto matomumą, įgyja keletą privalumų.

Ankstesnis prekės ženklo atradimas

Potencialus klientas gali susidurti su jūsų vardu dar bandydamas suprasti problemą. Tai svarbu, nes ankstyvas susidūrimas gali nulemti tolesnę pirkimo kelionę.

Padidėjęs suvokiamas autoritetas

Įtraukimas į aiškų ir tinkamą dirbtinio intelekto atsakymą gali sukurti įsitvirtinusio prekės ženklo įspūdį. Žinoma, tai negarantuoja pasitikėjimo, tačiau sukuria vertingą pirmąjį įspūdį.

Daugiau kvalifikuoto srauto

Vartotojai, kurie spustelėja nuorodą iš dirbtinio intelekto atsakymo, jau gali suprasti, ką siūlo įmonė. Jie neatvyksta be jokios ankstesnės informacijos.

Apsauga nuo susitraukiančių spustelėjimų

Kadangi tiesioginiai atsakymai tampa vis dažnesni, kai kurios paieškos gali pritraukti mažiau lankytojų svetainėje. Prekių ženklai, rodomi atsakyme, vis tiek gali būti žinomi, net jei vartotojai iš karto nespaudžia.

Konkurencinis pranašumas

Daugelis organizacijų dirbtinio intelekto matomumą vis dar laiko šalutiniu projektu. Įmones, kurios dabar sukuria tvirtus pamatus, dirbtinio intelekto sistemoms vėliau gali būti daug lengviau atpažinti ir rekomenduoti.

Kalbama ne apie kiekvieno naujo įrankio vaikymąsi su „puodu ant galvos“. Kalbama apie tai, kad reikia pripažinti, jog atradimai internete tampa labiau pokalbių pagrindu.

4. Kaip dirbtinio intelekto sistemos nusprendžia, ką paminėti

Ne visos dirbtinio intelekto platformos veikia vienodai. Kai kurios labai remiasi savo apmokytomis žiniomis. Kitos gauna naujausią informaciją iš svetainių, duomenų bazių, paieškos indeksų, produktų sklaidos kanalų ar prijungtų paslaugų.

Vis dėlto dirbtinio intelekto matomumui įtakos turi keli svarbūs veiksniai.

Aktualumas

Jūsų turinys turi tiksliai atitikti aptariamą temą.

Bendrosios rinkodaros agentūra gali būti aktuali kalbant apie „rinkodaros paslaugas“, tačiau išsamus puslapis apie potencialių klientų paiešką odontologijos klinikose labiau padės atsakyti į konkretaus pramonės klausimo klausimus.

Specifiškumas suteikia dirbtinio intelekto sistemoms kažką konkretaus, su kuo dirbti.

Autoritetas

Dirbtinio intelekto sistemos labiau linkusios remtis informacija, kuri atrodo patikima, nuosekli ir pagrįsta.

Autoritetą galima sustiprinti šiais būdais:

• Ekspertų autorystė

• Originalios įžvalgos

• Išsamūs paaiškinimai

• Pramonės pripažinimas

• Nuolatinė informacija apie prekės ženklą

• Nuorodos iš patikimų svetainių

• Stipri aktuali apžvalga

• Aiškūs įrodymai ir pavyzdžiai

Nuoseklumas

Prieštaringa informacija kelia netikrumą.

Tarkime, viename puslapyje įmonė apibūdinama kaip programinės įrangos konsultacijų įmonė, kitame – įdarbinimo platforma, o sename profilyje nurodoma, kad tai mokymų paslaugų teikėja. Galiausiai žmogus gali sudėlioti istoriją iš po kablelio. Dirbtinio intelekto sistema gali tiesiog prarasti pasitikėjimą savimi.

Aiškumas

Dirbtinio intelekto sistemos turi nustatyti ryšius tarp daiktų.

Jie turėtų sugebėti suprasti:

• Kas tu esi

• Ką siūlote

• Kam jūs tarnaujate

• Kur veikiate

• Kokias problemas sprendžiate

• Kuo jūsų požiūris skiriasi

• Kokiose srityse turite tikrų žinių

Išradingi šūkiai gali paremti prekės ženklo kūrimą, tačiau patys savaime jie retai suteikia pakankamai konteksto. „Kuriame rytojų kartu“ galėtų apibūdinti programinės įrangos įmonę, statybų bendrovę ar neįprastai ambicingą medelyną.

Patvirtinimas

Informacija tampa įtikinamesnė, kai kelios patikimos vietos teigia panašius dalykus.

Jūsų svetainėje gali būti teigiama, kad jūsų įmonė specializuojasi kibernetinio saugumo srityje, skirtoje advokatų kontoroms. Ši pozicija sustiprėja, kai pramonės šakų profiliai, interviu, katalogai, renginių puslapiai, straipsniai ir klientų diskusijos sustiprina tą pačią asociaciją.

5. Stipraus dirbtinio intelekto matomumo elementai

Norint pagerinti dirbtinio intelekto matomumą, reikia daugiau nei paskelbti kelis straipsnius su žodžiu „DI“.

Turi veikti keli komponentai kartu.

Aiškiai apibrėžtas prekės ženklo identitetas

Jūsų svetainėje turėtų būti aiškiai ir suprantamai aprašyta, kuo užsiima jūsų organizacija.

Naudinga informacija apima:

• Pilnas prekės ženklas

• Pagrindinės paslaugos arba produktai

• Pagrindinė auditorija

• Pagrindinės vietos

• Pramonės specializacijos

• Įkūrėjo arba vadovybės duomenys

• Atitinkama kvalifikacija

• Kontaktinė informacija

• Ekspertizės sritys

Tai gali skambėti banaliai. Vis dėlto būtent čia daugelis įmonių ir susiduria su sunkumais.

Temos autoritetas

Svetainę lengviau suprasti, kai ji išsamiai, o ne atsitiktinai aptaria temą.

Pavyzdžiui, darbo užmokesčio paslaugų teikėjas gali skelbti turinį apie:

• Darbo užmokesčio apdorojimas

• Mokesčių kodai

• Darbuotojų įrašai

• Mokėjimo grafikai

• Atitiktis

• Pensijų įmokos

• Darbo užmokesčio programinė įranga

• Dažniausios klaidos, susijusios su darbo užmokesčiu

Šios temos kartu sukuria atpažįstamą kompetencijos sritį. Vienas paviršutiniškas straipsnis retai kada pasiekia tokį patį efektą.

Į klausimus orientuotas turinys

Dirbtinio intelekto asistentai atsako į klausimus, todėl turinys turėtų aiškiai atsakyti į tikrus klausimus.

Stiprios temos dažnai prasideda taip:

• Kas yra...

• Kaip veikia...

• Kodėl...

• Kuris variantas...

• Kuo skiriasi...

• Kiek daug...

• Kada reikėtų...

• Kas nutiks, jei...

Tikslas nėra paversti kiekvieną antraštę robotiniu klausimu. Tai greitai tampa varginančiu. Svarbiausia yra užtikrinti, kad turinys išspręstų tikrąjį netikrumą.

Patikimų prekės ženklų paminėjimai

Paminėjimai už jūsų svetainės ribų gali padėti patvirtinti jūsų tapatybę ir kompetenciją.

Jie gali būti rodomi:

• Pramonės leidiniai

• Profesionalūs katalogai

• Partnerių svetainės

• Podcast'ai

• Konferencijų programos

• Ekspertų interviu

• Klientų atvejų analizės

• Asociacijos profiliai

• Aktualios bendruomenės diskusijos

Svarbiau yra paminėjimo kokybė ir kontekstas nei grynas kiekis.

Šimtas beprasmių katalogų įrašų nebūtinai turi daugiau svorio nei vienas išsamus, aktualus profilis.

6. Kas yra dirbtinio intelekto matomumo optimizavimas?

Dirbtinio intelekto matomumo optimizavimas – tai procesas, kuriuo siekiama pagerinti prekės ženklo pasirodymo dažnumą ir tikslumą dirbtinio intelekto sugeneruotuose atsakymuose.

Tai taip pat galima apibūdinti kaip generatyvinis variklio optimizavimas, dirbtinio intelekto paieškos optimizavimas, atsakymų variklio optimizavimas arba didelio kalbų modelio optimizavimas.

Terminologija vis dar šiek tiek netiksli. Pagrindinis tikslas yra stabilesnis: padaryti jūsų informaciją lengviau randamą, suprantamą, patikimą ir naudojamą dirbtinio intelekto sistemoms.

Dirbtinio intelekto matomumo optimizavimas paprastai apima:

• Turinio kokybės gerinimas

• Stiprinant aktualią valdžią

• Prekės ženklo subjektų išaiškinimas

• Struktūrizuotų duomenų pridėjimas

• Originalių tyrimų publikavimas

• Autoritetingų paminėjimų pelnymas

• Praktinio palyginamojo turinio kūrimas

• Pasenusios informacijos atnaujinimas

• Autoriaus patikimumo gerinimas

• Dirbtinio intelekto sugeneruotų atsakymų stebėjimas

Nereikėtų į kiekvieną pastraipą kimšti nepatogių frazių.

Dirbtinio intelekto sistemos yra sukurtos ne tik skaičiuoti pasikartojančius terminus, bet ir interpretuoti reikšmę. Tikslūs raktiniai žodžiai gali padėti užtikrinti aiškumą, tačiau svarbus ir semantinis gylis.

Įtakingame puslapyje apie dirbtinio intelekto matomumą natūraliai galėtų būti aptariama generatyvinė paieška, prekės ženklo paminėjimai, subjektų atpažinimas, atsakymų sistemos, autoritetas internete, turinio paieška, citavimo potencialas, rekomendacijų raginimai ir skaitmeninė reputacija.

Platesnis kontekstas padeda mašinoms tiksliau suprasti objektą.

7. Kaip pagerinti savo dirbtinio intelekto matomumą

Praktinė dirbtinio intelekto matomumo strategija gali prasidėti keliais konkrečiais žingsniais.

1 veiksmas: apibrėžkite svarbius raginimus

Išvardykite klausimus, kuriuos jūsų idealūs klientai galėtų užduoti dirbtinio intelekto asistentui.

Tai turėtų apimti:

• Informaciniai klausimai

• Palyginimo klausimai

• Pirkimo ketinimo klausimai

• Vietiniai klausimai

• Problemų sprendimo klausimai

• Klausimai, susiję su prekės ženklu

• Alternatyvūs arba konkurentų klausimai

Pavyzdžiui, komercinio valymo įmonė gali stebėti tokius raginimus kaip:

• „Kaip dažnai biurą turėtų profesionaliai valyti?“

• „Geriausios komercinio valymo įmonės Mančesteryje“

• „Biuro valymo kontrolinis sąrašas mažoms įmonėms“

• „Kas turėtų būti įtraukta į komercinio valymo sutartį?“

• „Alternatyvos samdant valytoją įmonei“

Tai sukuria realų vaizdą apie tai, kur svarbus matomumas.

2 veiksmas: patikrinkite savo dabartinį buvimą

Užduokite keliems dirbtinio intelekto įrankiams tuos pačius arba panašius klausimus.

Užrašykite, ar jūsų prekės ženklas yra:

• Paminėta

• Rekomenduojama

• Tiksliai aprašyta

• Prijungta prie tinkamos kategorijos

• Visiškai trūksta

• Supainiotas su kita įmone

Nebandykite vienos užduoties ir neskelbkite pergalės. Dirbtinio intelekto atsakymai gali skirtis priklausomai nuo formuluotės, konteksto, vietos, platformos ir pokalbių istorijos.

3 veiksmas: pataisykite pagrindinę svetainės informaciją

Įsitikinkite, kad jūsų pagrindiniuose puslapiuose aiškiai aprašoma įmonė.

Prioritetiniai puslapiai dažnai apima:

• Pagrindinis puslapis

• Apie puslapį

• Paslaugų puslapiai

• Produktų puslapiai

• Kontaktų puslapis

• Vietos puslapiai

• Komandos profiliai

• Dažnai užduodami klausimai

• Atvejų analizės

Pašalinkite neaiškius teiginius, kurie mažai ką pasako.

„Plėsti galimybes pasitelkiant prasmingus sprendimus“ skamba didingai, bet tai nepaaiškina, ką kas nors parduoda.

4 veiksmas: sukurkite temų grupes

Sukurkite pagrindinį vadovą svarbiai temai, o tada jį papildykite susijusiais straipsniais.

Dėl dirbtinio intelekto matomumo temų grupė galėtų apimti:

• Kas yra dirbtinio intelekto matomumas?

• Dirbtinio intelekto matomumas ir SEO

• Kaip sekti prekės ženklo paminėjimus AI atsakymuose

• Kodėl dirbtinio intelekto asistentai rekomenduoja tam tikras įmones

• Kaip struktūrizuoti duomenys palaiko dirbtinio intelekto atradimus

• Dažnos dirbtinio intelekto matomumo klaidos

• Kaip kurti turinį generatyvinei paieškai

Kiekvienas puslapis turėtų atlikti atskirą paskirtį. Nekurkite septynių lengvai perdirbtų to paties straipsnio versijų – tas kelias greitai tampa purvinas.

5 veiksmas: pridėkite įrodymų

Dirbtiniam intelektui pritaikytas turinys vis tiek turėtų būti patogus žmonėms ir patikimas.

Naudingi įrodymai gali būti šie:

• Duomenys

• Atvejų pavyzdžiai

• Ekrano kopijos

• Proceso paaiškinimai

• Apibrėžimai

• Ekspertų komentarai

• Pirmosios šalies tyrimai

• Metodologijos

• Aiškūs apribojimai

Įrodymai suteikia dirbtinio intelekto sistemoms išsamesnės medžiagos apibendrinimui.

6 veiksmas: sustiprinkite išorinę valdžią

Užtikrinkite nuolatinį buvimą atitinkamose vietose.

Tai galėtų apimti ekspertų indėlį, partnerystes, galimybes kalbėti, interviu, profesinę narystę, skaitmeninius viešuosius ryšius arba išties konstruktyvų dalyvavimą bendruomenėje.

Tikslas nėra išbarstyti savo prekės ženklo pavadinimą internete kaip konfeti šlapiose vestuvėse. Tikslas – sustiprinti aiškias asociacijas.

8. Turinio formatai, palaikantys dirbtinio intelekto matomumą

Kai kurie turinio formatai yra ypač vertingi, nes jie padeda dirbtinio intelekto sistemoms atsakyti į konkretaus tipo klausimus.

Galutiniai vadovai

Išsamūs vadovai pateikia platų teminį kontekstą. Jie geriausiai veikia, kai yra tvarkingi, konkretūs ir prireikus atnaujinami.

Palyginimo puslapiai

Palyginamasis turinys padeda vartotojams rinktis iš kelių variantų.

Stiprūs palyginimo puslapiai gali apimti:

• Produktas A ir produktas B

• Laisvai samdomi darbuotojai ir agentūros

• Debesijos programinė įranga ir įdiegta programinė įranga

• Skirtingi kainodaros modeliai

• Geriausi metodai skirtingiems naudojimo atvejams

Subalansuoti palyginimai paprastai yra patikimesni nei puslapiai, kuriuose teigiama, kad vienas variantas laimi absoliučiai visose srityse.

Žodynėliai

Žodynėliai paaiškina terminologiją ir padeda įgyti dalyko žinių. Jie ypač vertingi techniniuose, medicinos, finansų, teisės ar su programine įranga susijusiuose sektoriuose.

DUK puslapiai

Dažnai užduodami klausimai pateikia glaustus atsakymus į nuspėjamus klausimus.

Jų nereikėtų kimšti netikrais klausimais, kurių niekas niekada neuždavė. Žinote, tokius: „Kodėl mūsų revoliucinė platforma yra geriausias sprendimas?“ Tai reklama su klausimo formos skrybėle.

Atvejų analizės

Atvejų analizės rodo praktinę patirtį.

Stiprus atvejo tyrimas paaiškina:

• Situacija

• Iššūkis

• Metodas

• Rezultatas

• Apribojimai

• Išmoktos pamokos

Originalus tyrimas

Apklausos, vidiniai duomenys, lyginamieji rodikliai, tendencijų ataskaitos ir patentuota analizė gali padidinti autoritetą, nes jie papildo informaciją, o ne tik ją kartoja.

Originalumas suteikia kitoms svetainėms ir dirbtinio intelekto sistemoms priežastį remtis jūsų darbu.

9. Dažnos dirbtinio intelekto matomumo klaidos

Dirbtinio intelekto matomumą lengva pernelyg komplikuoti. Lygiai taip pat lengva jį taikyti prastai.

Paminėjimų persekiojimas neturint statybos leidimo

Kai kurie prekių ženklai visą dėmesį skiria pasirodymui dirbtinio intelekto atsakymuose, nepagerindami informacijos, kuri pateisintų paminėjimą.

Matomumas be patikimumo yra trapus.

Bendro turinio skelbimas

Bendro pobūdžio straipsniuose dažnai kartojama informacija, kuri jau yra visur.

Jie gali būti techniškai teisingi, tačiau nepateikia išskirtinių pavyzdžių, gilesnių paaiškinimų, praktinių sistemų ar originalių įžvalgų.

Dirbtinis intelektas gali apibendrinti bendro pobūdžio informaciją iš beveik bet kurios vietos. Jūsų turiniui reikia priežasties būti pasirinktam.

Objekto nuoseklumo ignoravimas

Prekių ženklų pavadinimai, adresai, paslaugų aprašymai, vadovybės duomenys ir įmonės informacija turėtų būti nuoseklūs visose svarbiose platformose.

Nedideli skirtumai yra normalūs. Dideli prieštaravimai – ne.

Pernelyg didelis dirbtinio intelekto sugeneruoto teksto naudojimas

Dirbtinis intelektas gali padėti atlikti tyrimus, planuoti tekstus, redaguoti ir kurti turinį. Problemų kyla, kai įmonės skelbia didelius kiekius nuobodžios, nepatikrintos medžiagos.

Silpnas turinys gali būti:

• Pasikartojantys sakiniai

• Išgalvoti faktai

• Tuščios išvados

• Nenatūralios antraštės

• Klaidingas pasitikėjimas savimi

• Nėra tikrų pavyzdžių

• Nėra ekspertų atsiliepimų

Masinės gamybos turinys turi atpažįstamą skonį. Lygus paviršiuje, tuščiaviduris viduryje – kaip šokoladinis triušis, tik mažiau malonus.

Matuojamas tik svetainės srautas

Dirbtinio intelekto matomumas gali paveikti sąmoningumą net ir be tiesioginio paspaudimo.

Srautas vis dar svarbus, tačiau jį reikėtų vertinti kartu su prekės ženklo paminėjimais, rekomendacijų dažnumu, pranešimų tikslumu, prekės ženklo paieškomis, pagalbinėmis konversijomis ir klientų atsiliepimais.

10. Kaip išmatuoti dirbtinio intelekto matomumą

Dirbtinio intelekto matomumo matavimas yra ne toks paprastas kaip paieškos reitingo tikrinimas.

Dirbtinio intelekto atsakymai gali keistis, o skirtingos platformos gali generuoti skirtingus atsakymus. Todėl garso matavimo procesą reikia kartoti ir struktūrizuoti.

Stebėti apibrėžtą raginimų rinkinį ir įrašyti:

• Ar jūsų prekės ženklas rodomas

• Kur tai rodoma atsakyme

• Kaip tai aprašoma

• Kokie konkurentai minimi

• Ar atsakyme yra neteisingos informacijos

• Kokie produktai ar paslaugos yra susiję su jūsų prekės ženklu

• Ar atsakymas siūlo apsilankyti, ar atlikti tolesnius tyrimus

• Kaip rezultatai keičiasi skirtingose ​​platformose

Taip pat galite sukurti pagrindinį dirbtinio intelekto matomumo balą.

Pavyzdžiui:

• 0 taškų – Nepaminėta

• 1 taškas – paminėta, bet prastai aprašyta

• 2 taškai – tiksliai paminėta

• 3 taškai – Įtraukta kaip svarbi parinktis

• 4 taškai – rekomenduojama su aiškia priežastimi

• 5 taškai – Rekomenduojama aiškiai ir tiksliai

Tai nėra universalus mokslinis standartas. Tai tiesiog veiksmingas būdas palyginti rezultatus laikui bėgant.

Nuoseklumas yra svarbiau nei apsimesti, kad skaičius yra tobulas.

11. Ar mažos įmonės gali konkuruoti dėl dirbtinio intelekto matomumo?

Taip – ​​ir čia ši tema tampa ypač įdomi. 🌱

Dideli prekių ženklai gauna naudos iš plataus pripažinimo, stiprių atgalinių nuorodų profilių, didelio spaudos dėmesio ir didžiulių turinio bibliotekų. Mažos įmonės ne visada gali prilygti tokiam mastui.

Tačiau jie gali konkuruoti dėl specifiškumo.

Maža įmonė gali tapti labai matoma dėl:

• Specializuota paslauga

• Siaura vieta

• Ypatingas klientų tipas

• Techninė niša

• Išskirtinė metodologija

• Gerai apibrėžta problema

• Unikalus patirties derinys

Nacionalinė teisinė platforma gali dominuoti plačiuose klausimuose apie teisines paslaugas. Mažos įmonės advokatas vis tiek gali būti tinkamesnis sprendžiant klausimus apie nuomos ginčus, kuriuose dalyvauja nepriklausomi mažmenininkai konkrečiame mieste.

Daugelyje ilgalaikių sandorių specifinė patirtis pranoksta neapibrėžtą mastą.

Mažos įmonės taip pat paprastai turi tiesioginę prieigą prie išsamių klientų klausimų, konkrečių pavyzdžių ir praktinių žinių. Tinkamai surinkta ši medžiaga gali sukurti puikų turinį.

Iššūkis – ištraukti tai iš žmonių galvų ir perkelti į svetainę.

12. Ką dirbtinio intelekto matomumas reiškia turinio ateičiai

Turinio strategija tampa mažiau orientuota į atskirus raktinius žodžius ir daugiau į visapusišką supratimą.

Prekių ženklai turi kurti informaciją, kuri gali būti:

• Rasta

• Išanalizuota

• Patvirtinta

• Apibendrintas

• Palyginta

• Tiksliai pakartotinai panaudota

• Prijungtas prie pripažinto subjekto

Tai nereiškia, kad reikia rašyti robotams, o ne žmonėms. Greičiau priešingai.

Aiškus, naudingas ir gerai struktūruotas turinys paprastai tinka abiem atvejais.

Stipriausias turinys atsako į tikrą klausimą, parodo kompetenciją, pripažįsta niuansus ir suteikia skaitytojams tai, ką jie gali pritaikyti praktikoje.

Dirbtinio intelekto matomumas apdovanoja lengvai suprantamus prekių ženklus. Jis taip pat gali atskleisti tuos, kurie remiasi neaiškiu pozicionavimu, kopijuotu turiniu ar vien reputacija.

Tai gali atrodyti nemalonu, bet galbūt tai sveika. Dažniausiai.

Baigiamoji perspektyva

Kas yra dirbtinio intelekto matomumas? Tai matas, rodantis, kokia tikimybė, kad jūsų prekės ženklas, turinys, produktai ar patirtis bus rodomi dirbtinio intelekto sugeneruotuose atsakymuose.

Tai apima ne tik reitingus ir paspaudimus, bet ir paminėjimus, rekomendacijas, santraukas, palyginimus bei dirbtinio intelekto sistemų teikiamos informacijos apie jus tikslumą.

Didelį dirbtinio intelekto matomumą lemia kelios tarpusavyje susijusios pastangos:

• Aiškus prekės ženklo pozicionavimas

• Naudingas, klausimais pagrįstas turinys

• Gilus temų autoritetas

• Nuolatinė verslo informacija

• Patikimi išoriniai paminėjimai

• Struktūrizuota, mašininio skaitymo informacija

• Originalūs įrodymai

• Nuolatinis stebėjimas

Svarbiausia nepanikuoti ir per naktį iš naujo kurti visą rinkodaros strategiją.

Pradėkite nuo to, ką dirbtinio intelekto sistemos šiuo metu sako apie jūsų prekės ženklą. Nustatykite svarbius klausimus. Patobulinkite puslapius, kuriuose paaiškinama, kas esate ir ką veikiate. Tada sukurkite autoritetą tomis temomis, kuriose iš tikrųjų galite vertingai prisidėti.

Dirbtinio intelekto matomumas nėra triukas ar stebuklingas optimizavimo mygtukas. Tai aiškumo, aktualumo, patikimumo ir nuoseklumo rezultatas.

Ko, deja, visada reikėjo geram marketingui. 🤷

Praktinis pavyzdys: dirbtinio intelekto matomumo gerinimas vietinėje komercinėje valymo įmonėje

Scenarijus

Įsivaizduokite Mančesteryje įsikūrusią valymo įmonę pavadinimu „Northside Office Cleaning“. Ji veikia jau aštuonerius metus, aptarnauja biurus, kuriuose dirba nuo 10 iki 100 darbuotojų, ir teikia reguliarų valymą, kruopštų valymą bei nuomos pabaigos paslaugas.

Įmonė turi puikių klientų atsiliepimų ir gana gerai rodosi vietinės paieškos rezultatuose. Tačiau kai savininkas užduoda tokius klausimus kaip „Kurios įmonės teikia biurų valymo paslaugas mažoms įmonėms Mančesteryje?“, dirbtinio intelekto asistentai retai tai mini.

Problema nebūtinai yra prastas aptarnavimas ar prasta reputacija. Įmonės informaciją internete tiesiog sunku suprasti. Jos pagrindiniame puslapyje teigiama, kad ji teikia „pilnus valymo paslaugas“, keliuose paslaugų puslapiuose vartojama beveik identiška formuluotė, o sename katalogo profilyje namų valymas nurodomas kaip pagrindinė paslauga.

Todėl „Northside“ vykdo nedidelį, struktūrizuotą dirbtinio intelekto matomumo projektą, užuot publikavusi dešimtis bendro pobūdžio straipsnių ir tikėjusis, kad kažkas pavyks.

Ko reikia įmonei

Prieš atlikdamas bet kokius pakeitimus, savininkas surenka:

• Aiškus paslaugų ir aptarnavimo sričių sąrašas

• Įmonės aptarnaujamų įmonių tipai ir dydžiai

• Dešimt nuoširdžių klausimų, kuriuos neseniai uždavė klientai

• Esami svetainės puslapiai ir katalogų profiliai

• Atitinkama kvalifikacija, draudimo informacija ir profesinė narystė

• Trys klientų atvejų analizės, kurias galima publikuoti gavus leidimą

• 20 raginimų, kuriuos gali naudoti potencialūs klientai, sąrašas

• Paprasta skaičiuoklė dirbtinio intelekto sugeneruotiems atsakymams įrašyti

• Prieiga prie įmonės svetainės, analizės ir svarbių verslo profilių

Savininkas taip pat sukuria vieną patvirtintą įmonės aprašymą:

„Northside Office Cleaning“ teikia planinio biurų valymo ir kruopštaus valymo paslaugas mažoms ir vidutinėms įmonėms visame Didžiajame Mančesteryje

Sakinys nėra itin žavus. Tačiau jis pakankamai tikslus, kad jį suprastų ir žmonės, ir mašinos.

Sąrankos veiksmai

Įmonė pradeda nuo 20 savo raginimų testavimo dviejose dirbtinio intelekto platformose. Kiekvienas raginimas yra išbandomas naujame pokalbyje, kad ankstesni atsakymai neturėtų įtakos kitam.

Raginimai apima kelių rūšių ketinimus:

• „Kaip dažnai 30 žmonių biurą turėtų profesionaliai valyti?“

• „Kas turėtų būti įtraukta į biuro valymo sutartį?“

• „Komercinių patalpų valymo įmonės mažiems biurams Mančesteryje“

• „Grupinio biuro valymo paslaugos Salforde“

• „Ar mažoji įmonė turėtų samdyti valytoją, ar naudotis valymo įmonės paslaugomis?“

• „Kokius klausimus turėčiau užduoti biuro valymo paslaugų teikėjui?“

• „Alternatyvos šiaurinės pusės biuro valymui“

Kiekviename atsakyme savininkas nurodo, ar minima Northside, ar aprašymas tikslus, kokie konkurentai minimi ir ar reikia pataisyti kokius nors teiginius.

Tada įmonė tobulina internete prieinamą informaciją.

Jos pagrindinis puslapis perrašytas, kad būtų aiškiai nurodyta, ką įmonė veikia, kam ji tarnauja ir kur veikia. Sukurti atskiri puslapiai planiniam biuro valymui, kruopščiam valymui ir valymui pasibaigus nuomai. Pasenę katalogų įrašai ištaisomi, o pasikartojantys arba neaktualūs profiliai, kur įmanoma, pašalinami.

Įmonė taip pat skelbia praktinę medžiagą, pagrįstą tikrais klientų klausimais, įskaitant:

• Biuro valymo dažnumo vadovas

• Komercinio valymo sutarties kontrolinis sąrašas

• Samdomų valytojų ir išorės valymo įmonių palyginimas

• Atvejo analizė apie 45 asmenų apskaitos biuro valymą

• Puslapis, kuriame paaiškinama, kaip apskaičiuojamos kainos

• Vietos puslapiai, kuriuose pateikiama tikrai aktuali vietos informacija

Kiekvieną puslapį peržiūri asmuo, išmanantis valymo procesą. Tikslas – ne tik kartoti Mančesterį ar „biuro valymą“ visame tekste. Tikslas – tinkamai atsakyti į klausimą.

Instrukcijos pavyzdys

Rengdamas valymo sutarties kontrolinį sąrašą su dirbtinio intelekto rašymo asistentu, savininkas vadovaujasi šiais nurodymais:

„Sukurkite pirmąjį kontrolinio sąrašo juodraštį mažai Mančesterio įmonei, kurioje būtų lyginamos komercinio valymo sutartys. Naudokite pridėtą paslaugų specifikaciją, draudimo informaciją ir penkis anoniminius klientų klausimus. Jame aptarkite valymo dažnumą, aptariamas zonas, eksploatacines medžiagas, prieigos tvarką, saugumą, kokybės patikrinimus, skundus, atšaukimo sąlygas ir papildomus mokesčius.“.

Neišgalvokite teisinių reikalavimų, sertifikatų, kainų ar paslaugų garantijų. Pažymėkite [VARNELE]. Rašykite biuro vadovui, kuris niekada anksčiau nėra pirkęs komercinių valymo paslaugų. Rašykite praktišku tonu ir venkite reklaminių teiginių

Silpnas rezultatas gali reikšti:

„Rinkitės „Northside“, nes čia siūlomos geriausios valymo paslaugos Mančesteryje už neprilygstamas kainas.“

Šis teiginys yra neaiškus, nepatikslintas ir mažai pagrįstas.

Stipresnis rezultatas reikštų:

„Patikrinkite, ar į nurodytą kainą įskaičiuotos tualeto reikmenys, periodinis kruopštus valymas ir darbuotojų pavadavimas nedalyvaujant. Paprašykite tiekėjo raštu išvardyti neįtrauktas užduotis, kad būtų lengviau nustatyti papildomus mokesčius.“

Antroji versija atsako į tikrą pirkimo klausimą, neapsimetinėdama, kad įmonė automatiškai yra geriausias pasirinkimas.

Kaip tai išbandyti

Praėjus keturioms savaitėms po pakeitimų atlikimo, bendrovė pakartoja pradinį 20 raginimų testą.

Jame naudojamos tos pačios platformos, greitas formulavimas ir vertinimo metodas:

• 0 taškų: Nepaminėta

• 1 taškas: paminėta, bet neteisingai aprašyta

• 2 punktai: Tiksliai paminėta

• 3 taškai: Įtraukta kaip svarbi parinktis

• 4 taškai: Rekomenduojama su aiškia priežastimi

• 5 taškai: Rekomenduojama aiškiai ir tiksliai

Savininkas taip pat tikrina kokybę, o ne tik matomumą.

Atsakymas neatitinka tikslumo patikrinimo reikalavimų, kai:

• Išvardija paslaugą, kurios įmonė neteikia

• Nurodo neteisingą aptarnavimo zoną

• Apibūdina įmonę kaip namų valymo paslaugas teikiančią įmonę

• Išgalvoja kainą, sąlygą ar garantiją

• Supainioja su kitu verslu

• Rekomenduoja klientui, kuriam nėra pritaikyta aptarnauti

Teste taip pat yra keblių atvejų. Pavyzdžiui, „Northside“ nereikėtų primygtinai rekomenduoti pramoninių pavojingų atliekų valymui, nes ji neteikia šios paslaugos. Netinkamo atsakymo pašalinimas yra vertingesnis nei netikslus paminėjimas.

Rezultatas

Iliustracinis rezultatas: pradiniame 40 atsakymų teste – 20 užduočių dviejose platformose – „Northside“ pasirodė keturiuose atsakymuose. Du paminėjimai tiksliai apibūdino įmonę, o kiti du neteisingai nurodė, kad pagrindinė jos paslauga yra namų valymas.

Patobulinus svetainę ir išorinius profilius, tas pats testas parodė 11 paminėjimų 40 atsakymų. Devyni buvo tikslūs, vienas naudojo pasenusį paslaugos aprašymą, o vienas įvardijo įmonę nepateikdamas pakankamai informacijos aprašymui įvertinti.

Pagal penkių balų vertinimo sistemą bendras balas išaugo nuo 8 balų iš 200 iki 30 balų iš 200. Tai vis dar rodo silpną bendrą matomumą, tačiau suteikia atkartojamą pradinį lygį ir parodo, kur reikia toliau dirbti.

Per kitas keturias savaites bendrovė taip pat užfiksavo 14 apsilankymų savo komerciniuose valymo puslapiuose iš su dirbtiniu intelektu susijusių nukreipiančiųjų šaltinių. Šis skaičius registruojamas atskirai, nes nukreipiančiųjų stebėjimas neužfiksuoja kiekvieno dirbtinio intelekto paveikto apsilankymo, o nedidelio skaičiaus nepakanka įrodyti, kad turinio pakeitimai lėmė užklausų skaičiaus padidėjimą.

Šie skaičiai yra pavyzdinis nurodyto fiktyvaus testo įvertinimas, o ne paskelbtas įmonės rezultatas. Įmonė turėtų naudoti savo bazinį lygį ir kiekvieną kartą naudoti tas pačias užduotis, platformas ir vertinimo taisykles.

Kas gali nutikti ne taip

Bendrovė galėtų lengvai pakenkti projektui, sutelkdama dėmesį tik į paminėjimų skaičių.

Pavyzdžiui, agentūra gali paskelbti dešimtis beveik identiškų vietovių puslapių, gauti žemos kokybės katalogų sąrašus arba kurti fiktyvius atvejų tyrimus. Tokia taktika gali padidinti su prekės ženklu susijusio teksto apimtį, tuo pačiu sumažinant pagrindinės informacijos patikimumą.

Kitos rizikos apima:

• Palikti pasenusius profilius nepakeistus

• Kliento duomenų skelbimas be leidimo

• Teigiama, kad įmonė neturi kvalifikacijos

• Naudojant atsiliepimus, kurių negalima patikrinti

• Testuokite tik tuos klausimus, kurie greičiausiai duos palankius atsakymus

• Vieno DI atsakymo traktavimas kaip nuolatinio rezultato

• Nepaisyti netikslių rekomendacijų, nes jose vis dar minimas prekės ženklas

• Darant prielaidą, kad kiekvieną matomumo pokytį lėmė svetainės atnaujinimai

Todėl bendrovė turėtų saugoti datuotą savo bandymų įrašą, išsaugoti atsakymus, jei tai leidžiama, ir rankiniu būdu peržiūrėti svarbius faktinius teiginius.

Praktiškas išsinešimui skirtas maistas

„Northside“ negerina savo dirbtinio intelekto matomumo naudodama slaptą frazę ar techninį trumpinį. Ją lengviau paminėti, nes jos svetainė, išoriniai profiliai ir praktinis turinys perteikia tą pačią aiškią istoriją.

Pamoka paprasta: apibrėžkite svarbius klausimus, nustatykite pakartojamą pradinį lygį, ištaisykite painią informaciją ir paskelbkite įrodymus, kurie padėtų priimti pagrįstą sprendimą. Dirbtinio intelekto matomumas yra vertingiausias tada, kai paminėjimai yra ne tik dažni, bet ir tikslūs bei pateisinami.

DUK

Kas yra dirbtinio intelekto matomumas ir kodėl jis svarbus įmonėms?

Dirbtinio intelekto matomumas – tai tikimybė, kad prekės ženklas, svetainė, produktas ar ekspertas pasirodys dirbtinio intelekto sugeneruotuose atsakymuose. Tai svarbu, nes žmonės vis dažniau naudoja dirbtinio intelekto įrankius problemoms tirti, tiekėjams palyginti ir produktams atrinkti prieš apsilankydami svetainėje. Geras matomumas gali pagerinti prekės ženklo atpažįstamumą, suvokiamą autoritetą ir kvalifikuotą srautą, net kai vartotojas iš karto nespaudžia nuorodos.

Kuo dirbtinio intelekto matomumas skiriasi nuo tradicinio SEO?

Tradicinė SEO daugiausia dėmesio skiria tinklalapių reitingavimui paieškos rezultatuose, o dirbtinio intelekto matomumas – tam, kad jie būtų paminėti, apibendrinti, palyginti ar rekomenduojami dirbtinio intelekto sugeneruotame atsakyme. Šios dvi sritys sutampa, nes aktualumas, autoritetas ir vertingas turinys vis dar svarbūs. Tačiau dirbtinio intelekto sistemoms taip pat reikia aiškios informacijos apie tai, kas yra prekės ženklas, ką jis siūlo ir kokias temas jis iš tiesų gerai išmano.

Kaip dirbtinio intelekto sistemos nusprendžia, kuriuos prekės ženklus paminėti?

Dirbtinio intelekto sistemos dažniausiai atsižvelgia į aktualumą, autoritetą, aiškumą, nuoseklumą ir patvirtinamumą. Prekės ženklą lengviau paminėti, kai jo svetainėje aiškiai paaiškinamos paslaugos, auditorija, vietos ir patirtis. Nuosekli informacija kataloguose, leidiniuose, interviu ir partnerių svetainėse taip pat gali sustiprinti pasitikėjimą. Prieštaringi aprašymai ar neaiškus pozicionavimas gali apsunkinti prekės ženklo interpretavimą ir sumažinti tikimybę, kad jis bus rodomas.

Kaip maža įmonė gali pagerinti savo dirbtinio intelekto matomumą?

Mažoji įmonė gali pradėti nuo klausimų, kuriuos klientai gali užduoti, testavimo keliose dirbtinio intelekto platformose ir rezultatų registravimo. Tada ji turėtų patikslinti pagrindinius savo svetainės puslapius, ištaisyti pasenusius profilius ir paskelbti praktinį turinį, pagrįstą tikrais klientų rūpesčiais. Specifinė patirtis, aktualumas vietos lygmeniu ir konkretūs pavyzdžiai gali padėti mažesnėms įmonėms konkuruoti su platesniais, geriau žinomais prekių ženklais.

Kokio tipo turinys geriausiai tinka dirbtinio intelekto paieškos matomumui?

Efektyvūs formatai apima išsamius vadovus, palyginimo puslapius, žodynėlius, DUK, atvejų analizes, kontrolinius sąrašus ir originalius tyrimus. Šie formatai padeda dirbtinio intelekto sistemoms atsakyti į aiškius informacinius, pirkimo ir trikčių šalinimo klausimus. Geriausias turinys yra konkretus, gerai organizuotas ir pagrįstas pavyzdžiais ar įrodymais. Bendro pobūdžio straipsniai, kuriuose kartojama plačiai prieinama informacija, nesuteikia dirbtinio intelekto sistemoms daug priežasčių pasirinkti ar remtis vienu konkrečiu šaltiniu.

Kaip įmonė turėtų patikrinti, ar dirbtinio intelekto platformose minimas jos prekės ženklas?

Sukurkite fiksuotą atitinkamų užklausų sąrašą, apimantį informacines, palyginamąsias, vietines, pirkimo ketinimų ir su prekės ženklu susijusias paieškas. Išbandykite tas pačias užklausas keliose dirbtinio intelekto platformose, geriausia naujuose pokalbiuose, ir užfiksuokite, ar prekės ženklas rodomas, kaip jis apibūdinamas ir kurie konkurentai yra įtraukti. Reguliariai kartokite procesą, naudodami nuoseklią formuluotę, kad pokyčius būtų galima patikimiau palyginti laikui bėgant.

Kaip struktūrizuoti duomenys gali palaikyti dirbtinio intelekto matomumą?

Struktūrizuoti duomenys gali padėti mašinoms interpretuoti svarbią informaciją apie įmonę, įskaitant jos pavadinimą, paslaugas, produktus, vietas, autorius ir dažnai užduodamus klausimus. Tai negarantuoja, kad dirbtinio intelekto platforma paminės prekės ženklą. Tačiau jie gali padėti aiškiau atpažinti subjektą, kai derinami su tiksliu svetainės turiniu, nuosekliais išoriniais profiliais, temų autoritetu ir patikimais įrodymais.

Kokios yra dažniausios dirbtinio intelekto matomumo klaidos?

Dažnos klaidos apima bendro pobūdžio turinio skelbimą, paminėjimų vaikymąsi nesukuriant patikimumo, prieštaringos prekės ženklo informacijos pateikimą internete ir per didelį pasikliovimą nepatikrintu dirbtinio intelekto sugeneruotu tekstu. Įmonės taip pat gali matuoti tik svetainės lankomumą, ignoruodamos netikslius aprašymus ar netinkamas rekomendacijas. Prekės ženklo paminėjimas nėra automatiškai vertingas; jis turėtų susieti įmonę su tinkama paslauga, vieta, auditorija ir kompetencijos sritimi.

Kaip tiksliai išmatuoti dirbtinio intelekto matomumą?

Stebėkite apibrėžtą raginimų rinkinį ir užfiksuokite paminėjimo dažnumą, aprašymo tikslumą, rekomendacijos stiprumą, konkurentų pasirodymą ir faktines klaidas. Paprasta vertinimo sistema gali klasifikuoti rezultatus nuo nepaminėtų iki aiškiai ir tiksliai rekomenduojamų. Įvertinimas nėra universalus mokslinis standartas, tačiau jis sukuria pakartojamą bazinį lygį. Nuolatinis testavimas yra vertingesnis nei vieno dirbtinio intelekto atsakymo traktavimas kaip nuolatinio įrodymo.

Kiek laiko užtrunka, kol pagerėja dirbtinio intelekto sugeneruotų atsakymų matomumas?

Nėra garantuoto laiko intervalo, nes dirbtinio intelekto platformos naudoja skirtingus duomenų šaltinius, paieškos metodus ir atnaujinimų tvarkaraščius. Paprastai įmonės pirmiausia turėtų ištaisyti neaiškią svetainės informaciją ir pasenusius išorinius profilius, tada paskelbti tvirtesnį patvirtinamąjį turinį ir stebėti rezultatus per kelis testavimo ciklus. Patobulinimai gali atsirasti palaipsniui, o besikeičiantys atsakymai ne visada įrodo, kad skirtumą sukėlė vienas konkretus svetainės atnaujinimas.

Nuorodos

1. Atvirasis dirbtinis intelektas — openai.com

2. OpenAI pagalbos centras – help.openai.com

3. „Google“ paieškos centras — developers.google.com

4. „Google“ paieškos pagalba — support.google.com

5. arXiv — Generatyvus variklio optimizavimas — arxiv.org

6. Pew tyrimų centras — pewresearch.org

Raskite naujausią dirbtinį intelektą oficialioje dirbtinio intelekto asistentų parduotuvėje

Apie mus