နောက်ဆုံးနှစ်ပေါင်းများတွင်၊ ဂိမ်းစက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုမှာ အကြီးအကျယ်ပြောင်းလဲမှုကြီးတစ်ခုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာခဲ့ပြီး၊ ကृतစားစက်တစ်ခုအဖြစ်အပိုင်အင်ဆာအင်တီလျင် (AI) နည်းပညာများနှင့် ထပ်တူတကျလုပ်ဆောင်မှုအပြည့်အဝပါဝင်လာသည်။ ဂိမ်းဖန်တီးသူများက AI ကို ပိုမိုအသုံးချလာပြီး၊ ဂိမ်းအာရုံစိုက်မှုအလင်းအိမ် များများမြှင့်တင်သည့်အပြင်၊ ကစားသူမဟုတ်သောဇာတ်ကောင်များ (NPCs) ကိုတိုးတက်စေခြင်း၊ ဂိမ်းခက်ခဲမှုကိုအပြောင်းအလဲပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ဒိုင်နမစ်ပုံပြင်သမားများဖန်တီးခြင်းတို့တွင်ပါဝင်လာသည်။ ယင်းတိုးတက်မှုများသည် ကစားသူများအတွက် ပိုမိုမိမိကိုယ်ပိုင်၊ စိတ်ဝင်စားစရာနှင့် မျှော်လင့်ချက်မရှိသောအတွေ့အကြုံများရရှိနိုင်စေပြီး၊ ဘယ်အတန်းအတန်းတွင်မှ တန်ဖိုးမြှင့်စေသည်။ ဂိမ်းများတွင် AI အဓိကအသုံးချမှုမှာ NPC များ၏အပြုအမွေရဲ့ တိုးတက်မှုဖြစ်သည်။ ရိုးရာတွင် NPC များဟာ သတ်မှတ်ထားသော script များသို့မဟုတ်ကန့်သတ်ထားသောဆုံးဖြတ်မှုများမှ ထွက်ရှိပြီး ခန္ဓာကိုယ်မပျက်မနက်ပြန်ဖြစ်မှုများကို ပေးပြီး စိုးရိမ်စေခဲ့သည်။ ယခုအခါ၊ များစွာသော AI နည်းပညာများဖြင့်စွမ်းရည်ရှိလာပြီး၊ NPC များမှ လူ့အသံနှင့်အတုအလုပ်များပြုလုပ်နိုင်ကြသည်။ ၎င်းတို့သည် ကစားသူ၏အမှတ်တမ်းများအပေါ်မှ သင်ယူကာ၊ အချိန်အခါအမျှ အကြံဉာဏ်ပြုလုပ်နိုင်ပြီး၊ စိတ်ခံစားမှုများနှင့် မာနများကိုလည်းပြသနိုင်သည်။ ဤတိုးတက်မှုများဖြင့် ပိုမိုလူတန်းစားကဲ့သို့သော၊ မနှစ်မျှခံနိုင်သော ပတ်ဝန်းကျင်အသစ်တစ်ခုဖန်တီးပြီး၊ ကစားသူများကို တကယ့်ကိုယ်တိုင်ရှိနေသော ဂိမ်းလောက၏အစိတ်အပန်းအများကြီးခံစားစေပြီး သက်ဝင်မှုကိုမြှင့်တင်သည်။ AI ကိုယ်တိုင်က ဂိမ်းခက်ခဲမှုကိုအကြမ်းအဖြစ်မဟုတ်ဘဲ၊ အသုံးပြုသူ၏ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အလိုက် စိတ်ကြိုက်အောင်ပြင်ဆင်နိုင်ရန်အသုံးပြုသည်။ ပထမဦးစွာကွဲပြားသော difficulty စနစ်များဟာအစောပိုင်းတွင်ရွေးချယ်ခဲ့သောအခါတွင်ပဲဖြစ်သည်။ ယခု AI ပုံစံများက ကစားသူ၏စွမ်းရည်ကို မသက်မသာစီမံကာ၊ စိမ်းခံခက်ခဲမှုကိုအကြံဉာဏ်ပေးနိုင်သည်။ ဥပမာ မည်သူမှ လူတွဲသောအဆင့်တစ်ခုကိုဖိသဖြင့်၊ AI တစ်ခုက ရန်သူ၏တိုက်ခိုက်မှုကိုလျော့ချနိုင်ပြီး၊ အချို့က ကစားသူကိုကိုယ်တိုင်အကူအညီပေးနိုင်သည်။ ပိုပြီးအသိပညာရှိသောကစားသူများအတွက် ခက်ခဲမှုများကိုမြှင့်တင်ပြီး၊ ပူပန်စရာမလိုဲသော စိမ့်တက်စေသည်။ ဤကျော်ကြားသောစနစ်က ကစားသူများကို ဂိမ်းအပန်းမဲ့မှုနှင့် စိတ်ဝင်စားမှုကိုမြှင့်တင်ကာ၊ ကစားမှုပုံစံကိုလုံးဝတစ်စုလုံးထားစေသည်။ နောက်ထပ်အဆန်းအဖျားအကြောင်းကတော့၊ ဒိုင်နမစ်ရှုခင်းများဖန်တီးနိုင်မှုဖြစ်သည်။ ရိုးရာတွင် ဂိမ်းဇာတ်ကောင်များသည် pre-scripted ဖြစ်ပြီး၊ ကစားသူများကို များပြားသောဧည့်ခံအကောင်အထည်များပေးခဲ့သည်။ ယခု AI ဖြင့်စနစ်ရောနှောထုတ်လုပ်သော မော်ဒယ်များက ကစားသူ၏ဆုံးဖြတ်ချက်များအပေါ်မှာပင်ဇာတ်လမ်းများပျံ့နှံ့ပြီး၊ တစ်ခေါက်ရင်တစ်ခါမတူညီသော မူလဇာတ်လမ်းများဖန်တီးနိုင်သည်။ AI သုတေသနက ကစားသူ၏အပြုအမူများကိုသုံးသပ်ပြီး၊ ညွှန်ကြားမှုများ၊ လမ်းကြောင်းများကို မျှတစွာတည်ဆောက်ပေးနေသည်။ ၎င်းတို့သည် ထူးခြားသောအတွေ့အကြုံများပေးပြီး၊ မိမိလုပ်နိုင်မှုအပေါ်မှာ အာဏာရှိစေသောကြောင့်၊ တစ်ကြိမ်ကစားလိုက်ပါက၊ ထူးခြားသောလမ်းကြောင်းများနှင့်ဆက်စပ်ပြီး၊ ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့်၊ AI ရဲ့လူမှုအရည်အချင်းမြင့်မားမှု၊ သဘာဝစကားစမြောက်ကွန်ပျူတာမြင်ရည်စွမ်းအားများနှင့် reinforcement learning တို့၏တိုးတက်မှုများကြောင့်လည်းဖြစ်သည်။ က တော့ ထုံးတမ်းအတိုင်း AI ဖြင့်သင်ယူခြင်း၊ မိတ်ဆကျပါးခန်းများ၊ ဂိမ်းတိုက်ပွဲအုပ်စုများနှင့် အကြီးအကျယ်အမည်မသိသောဖန်တီးခြင်းများကိုလည်းစမ်းသပ်နေကြသည်။ အနာဂတ်အနေနဲ့ AI ပေါင်းစပ်မှုသည် ဂိမ်းစက်မှုလုပ်ငန်းကို ပိုမိုလှပလာစေပြီး၊ အသုံးပြုသူစိတ်ဖြားလေးမလားမေးမိအောင် ပြောင်းလဲလာနိုင်သည်။ ဟိုင်ပယ်ရစ် အပြင်တွင် ဉာဏ်အရည်အချင်းမြင့်မားသော NPC များနှင့် ထပ်တူတကွဇာတ်လမ်းများအား ဖန်တီးခြင်းဖြင့် အပြန်အလှန်အပန်းမဲ့ဖျော်ဖြေရေးများကို လုပ်နိုင်ပုံပီသလာသည်။ သို့သော် ယဉ်ကျေးမှုပြဿနာများကတော့၊ တရားမျှတမှုအာမခံမှု၊ AI မကူးစက် အသုံးချမှုပုံစံများနှင့် ကစားသူအပေါ်သမားပိုင်ခွင့်များကိုကာကွယ်ရေးတို့ဖြစ်သည်။ AI အသုံးပြုသော ဂိမ်းစိတ်ကြိုက်အတွေ့အကြုံများအတွက်အကျိုးအမြတ်များမှာ များစွာရှိသည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ NPC များ၏အပြုအမွေရဲ့တိုးတက်မှု၊ ဂိမ်းခက်ခဲမှုကိုမည်သည့်စာရင်းပြုစနစ်အတိုင်းမှ התאמהပြုလုပ်ခြင်း၊ နှင့် ဒိုင်နမစ်ပုံပြင်များဖန်တီးခြင်းတို့သည် ဂိမ်းစနစ်မှာအရေးပါတဲ့တိုးတက်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ ၎င်းတို့သည် ကစားသူ၏အတွေ့အကြုံများကို richer ဖြစ်စေပြီး၊ စိတ်ကူးချစ်မှုနှင့် နည်းပညာများကို များစွာပစ်ချပြီးအနာဂတ်တွင် အကြိုက်များစွာပေးကာ၊ ဂိမ်းအကောင်းဆုံး၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအတွေ့အကြုံများကို အကန့်အသတ်မရှိဘဲ ဖန်တီးနိုင်စေသည်။
AI သည် ဂেম်းကစားမှုကို မည်သည့်အပေါ်မူတည်နေသောအပြောင်းအလဲများကို ဖြစ်စေနိုင်သည်မှာ၊ ရယူနိုင်သော ပိုမိုသိမြင်သော NPC များ၊ ပြောင်းလဲနိုင်သော စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဒိုင်နမစ်ပုံပြင်များဖြင့် သက်တမ်းအလွန်ပြောင်းလဲနေပါသည်။
ဇီတာ ग्लိုബിൾ ဇီတာဂလိုဘယ် (NYSE: ZETA) သည် AI Marketing Cloud ဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းသည် CES 2026 အတွက် ထူးခြားသော အစီအစဉ်များကို ခြုံငုံဖော်ပြပြီး၊ Athena လုပ်ငန်းစဉ်အသစ်နှင့် AI အားပေါင်းစည်းထားသော Marketing နည်းလမ်းများကို မိတ်ဆက်ပေးရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဒါနင်ဗစ်စ်၊ Eightco ၏ တာဝန်ခံအရာရှိချုပ်နှင့် အထူးနည်းပညာသုံးသပ်သူ ဖြစ်သူဟောင်း၊ သည် Zeta ၏ဖောက်သည်စဉ်နှင့် သုတေသနနိုင်ငံတော်အသင်းမိတ်၏ ထိပ်တန်းအဖွဲ့ဝင် ငါ့ဒီဗ်အဲစ်စတိန်းဘယားနှင့် တွေ့ဆုံပြီး အံတည်မှုအနာဂတ်နှင့် Athena ဖြင့် ဖြစ်ပေါ်လာမည့် နည်းပညာအတန်းအစားအသစ်များကို ဆွေးနွေးမည်ဖြစ်သည်။ ဇတက်ကိုယ်စားမှ CES 2026 တွင် Athena ၏ နေ့စဉ် ပြပွဲများနှင့် ဖောက်သည်သွားရောက်ဆွေးနွေးမှုများကို ပေးစွမ်းမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် ဇိဘာ့တ်၏ အစည်းအဝေးများတွင်လည်း ပါဝင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ဇရပ်၏ ၈၀၀၀ ထောင်လူတန်းစား အင်တာနက်တွင် မြင်ကွင်းလည်း ပစ္စည်းရုပ်မြင်ကြည့်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ 2015 ခုနှစ် ဒီဇင်ဘာလ 15 ရက်တွင် LAS VEGAS မှာ ပြုလုပ်ခဲ့သော ဤအကြောင်းကြားစာသည် Zeta Global ၏ နောက်ချည်းရောက်သော အကဲခတ်မူများနှင့် AI နည်းပညာအတန်းအစားအသစ်အပေါ် ဦးတည်ထားမှုများကို ပြသကာ၊ ထိပ်တန်း သုတေသနများနှင့် ဘေးအန္တရာယ်များအကြား သဘောတူညီမှုကို အသိပေးသည်။ Zeta Global ၏ အကြောင်းအရာများကို သေချာစွာဖတ်ရှုလိုပါက www
အမြန်ပြောင်းလဲသော ဒစ်ဂျစ္တယ်အပျော်မူစနစ်ကြောင့်၊ စီးရီးများစွာသော အိုင်တီယံနည်းပညာများကို အသုံးပြု စီးရီးဖွဲ့စည်းမှုများကို မြှင့်တင်လာပါသည်။ ဤနည်းလမ်းများသည် အရည်အသွေးမြင့် ဗီဒီယိုအကြောင်းအရာများကို ထို့ကြောင့် လွယ်ကူစေရန်နှင့် ကမ္ဘာတစ်လွှား လွယ်ကူစေရန် အွန်လိုင်းမြန်နှုန်း မည်သည့်အတိုင်းမဆို အင်တာနက်ပေါ်သင့်တော်စွာ ဖော်ပြပေးနိုင်သည်။ အနည်းငယ် ရိုးရာ ဗီဒီယိုချပ်ခြင်းသည် ပိုင်ဖိုင်အရွယ်အစားကို လျှော့ချရန် ထုံးစံအတိုင်း သတ်မှတ်ထားသည့်အဲဂေါရီထမ္များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့်၊ အချို့အချိတ်အတည်းများအတွက် ဒေတာအသုံးပြုမှုနှင့် ရုပ်ပုံအရည်အချင်းကို ္တည်ဆဲစေရာတွင် ခက်ခဲခဲ့ပြီး၊ မကြာခဏ Buffering ဖြစ်စေခဲ့သည်။ AI မော်ဒယ်အခြေခံ ဗီဒီယိုချပ်ခြင်းသည် ထိုပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်ပြီး၊ Machine Learning ဖြင့် ဗီဒီယိုအကြောင်းအရာများကို ဝေဖန်စစ်ကြည့်ခြင်း၊ ပုံပြင်မည်ဖြစ်သည့် လှုပ်ရှားမှု၊ အထည်အလိပ်နှင့် အခတ်အတောက်များကို သုံးသပ်ပေးပြီး၊ ထိုအရည်အသွေးများသည် မျက်နှာဖုံးကာလျော့ချနိုင်သည့်အပြင်၊ မကြာခဏ အရည်အသွေးနည်းစေခြင်းမရှိဘဲအတွက် အပိုအောင်မညီညွတ်မှုကို သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပြုလုပ်ထားသော ချုပ်ဆိုမှုမှ တိုက်ရိုက်အဖြစ်အပျက်များကို ပြင်ဆင်သည့်အခါ၊ စီးရီးပေးသူများသည် ဒေတာပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး မိမိရုပ်ပုံများ ပိုမိုကျယ်ဝန်းနှင့် ပိုမိုရှင်းလင်းစေသည်။ ဤနည်းလမ်းများကြောင့် စီးရီးများ မျက်နှာစာမျပတ်ပွားနိုင်အောင်၊ မြန်မည်နှင့် ဖြည်းဖြည်း ဆန့်ကျင်နိုင်အောင် စုစုပေါင်း ပိုမိုကောင်းမွန်လာသည်။ ထို့အပြင်၊ AI ပမာဏ ချိန်ညှိမှုသည် မိုဘိုင်းဖုန်းများမှ မြန်မာတယ်များအထိ၊ မျိုးစုံသောစကြဝဠာအကြီးအကျယ်ပေါ်မှာ များစွာအသုံးပြုနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ဗီဒီယိုပေးသော အရည်အသွေးကို အကောင်းဆုံးပဲရိုးရိုးလေးလုပ်ပေးနိုင်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုသူရောကျဆင်းမှုများကို တိုးတက်စေသည်။ ပေးသွင်းသူများအတွက်၊ ဤနည်းပညာသည် bandwidth ကို ထိရောက်စွာအသုံးချနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းစရိတ်များကိုလျှော့ချပေးသည်။ ထို့အပြင်၊ အခြေခံဖွဲ့စည်းမှု၏ တိုက်ခိုက်မှုများကို လျော့ချစေ၍ တိုးချဲ့စေခြင်းတွင် အဆင်ပြေနိုင်ပါသည်။ ဤအကောင့်အခါတစ်တွင် မျှပ ထဲမှ စိတ်ချနိုင်သော ဝဘ်ဆိုက်အကြောင်းအရာများကို ထည့်သွင်းပေးပေးမည် ဖြစ်ပြီး၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဗျူဟာများအကြား အခက်အခဲများကို ကျော်ဖြတ်နိုင်ပြီး ဂုဏ်သရုပ်နှင့်ပိုမိုဂရုစိုက်ခံရသည်။ အကြံဉာဏ်ရှာသော အစိတ်အပိုင်းများကတော့၊ အသုံးပြုသူများအတွက် ယခင်ထက်ပိုမိုအဆင်ပြေစေသည့်အပြင်၊ ဗီဒီယိုအသစ်များအတွက် ကျယ်ဝန်းပြီး၊ ငယ်ချဉ်းကပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သောအရည်အသွေးရှိစေရန် AI ချိန်ညှိမှုအခွင့်အလမ်းများကို ရှာဖွေနေကြသည်။ ယခင်က ဗီဒီယိုစနစ်များသည် များစွာသောအနည်းငယ် ရှေးရှေးစွာနဲ့အပေါ်ယံက်များပေးခဲ့သည်။ ယခုမော်ဒယ်များသည် ပိုမိုတိကျသောဖြစ်ပွားမှုကိုခန့်မှန်းနိုင်သော predictive algorithms များကို ထည့်သွင်းထားပြီး၊ အသုံးပြုသူ၏ လုပ်ဆောင်မှုများနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်အခြေအနေများကို မျှငြိမ်း ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး၊ မျှအမြင်များ ပိုမိုတိုးတက်စေပါသည်။ အကျဉ်းချုပ်ပြောလျှင်၊ AI ကိုအခြေခံသောဗီဒီယိုချပ်ခြင်းကို ပေါင်းစည်းခြင်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အပျော်ပွဲများတွင် တစ်ခြားအကဲဖြတ်မှုအဆင့်သစ်ကို လုပ်ဆောင်ထားခြင်းဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာများသည် ဒေတာအသုံးပြုမှုနှင့် Net ဝန်းကျင်အခြေအနေများကို ဉာဏ်အလိုက် ထိတောက်စွာချိန်ညှိနိုင်ပြီး၊ အရည်အသွေး၊ ထိရောက်မှုနှင့် မျှဝေရန် ချိန်ညှိမှုများကို အသစ်စေပါသည်။ ဤအပြည့်အစုံအာမခံချက်များသည် ပရိသတ်များအတွက် ပိုမိုမြတ်နိုးစရာ၊ ယုံကြည်စရာအပျော်မူမှုများဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
ပျော်ပါးမည့် تعطیلات မျိုးအဲယာ၊ AI သည် ကိုယ်ပိုင် လုပ်ငန်းအလှည့်အပြောင်းအဖြစ် တိုးတက်လာနေပါသည်။ Salesforce ဒေတာများအရ AI သည် ကမ္ဘာ့ပျော်ပွဲအော်ဒါများ ၂၁ ရာခိုင်နှုန်းကို ထိတွေ့မည်ဟု ခန္တာရောင့်စပ်ထားပြီး၊ ၎င်း၏အရောင်းအချက်ပြုမည့် ပမာဏမှာ $၂၆၃ ဘီလီယံ ဖြစ်ပါသည်။ ဝယ်သူများကလည်း AI သို့ ယုံကြည်စေပြီး လက်ရာအကောင်းဆုံးအခန်းကဏ္ဍတွေကို ရွေးချယ်ရန်၊ ဈေးနှုန်းအကောင်းဆုံးကို ရှာဖွေရန်၊ ထို့အပြင် အသစ်တိုးတက်လာသော ရောင်းဝယ်ရေးမိတ်ဖက်များမှ နည်းလမ်းအသစ်များဖြင့် ဝယ်ယူနိုင်ရန် အားထားကြသည်။ သို့သော်၊ မည်သူမဆို AI အား မည်သည့်အသုံးချမှုကို မူတည်ပြီး ထိန်းချုပ်ရန် ဂရုစိုက်စေရမည်ဟု ကျွမ်းကျင်သူများ သတိပေးကြသည်။ Neumann University ၏ မိတ်ဖက်အကောင့် မကြာရှုပ် Najiba Benabess ဟုအမည်ကျော်သူကပြောကြားရာတွင် AI သည် အသုံးပြုမှုအပေါ်မူတည်၍ ကုသိုလ်မြှင့်သည့်အလားအလာနှင့် အုပ်ချုပ်သူအဖြစ် လုပ်ဆောင်နိုင်ကြောင်း၊ စိတ်ချရသော ရွေးချယ်မှုများကို ကိုယ်ပိုင်အကြံပေးခြင်း၊ မျိုးစုံစျေးနှုန်းများနှင့် တစ်ချက်တည်းဖြင့် စစ်ထုတ်နိုင်သော ခြင်းများအဖြစ် တရားလွှတ်စေနိုင်ကြောင်း ဖော်ပြထားပါသည်။ ဤအရာများဟာ အသုံးပြုသူ၏ စမ်းသပ်မှု နှင့်စိတ်ထဲ ဆုံးဖြတ်မှုများကို လွယ်ကူစေပြီး၊ ပြုံးမြောက်စေခြင်းနှင့် အနုပညာအထောက်အကူပြုသည့် ပစ္စည်းများကို မြှင့်တင်နိုင်ကြောင်း ဆိုပါသည်။ လူအနေဖြင့် မုန်းတီးခြင်းအလားအလာများကို ဥပမာပြောဆိုလျှင် ယခုပိုင်ဆိုင်မှု့များသည် ပိုမိုမြင့်မားလာနိုင်သည်ကို ဗျည်းပင်ပြသော သုတေသနများ ရှိသည်။ Adobe Analytics ၏ အချက်အလက်များနှင့်အညီ၊ ခန့်ခွါထုတ်လားသည်ဖြင့် generative AI traffic သည် အောက်တိုဘာလအတွင်း တစ်နှစ် ရှင့်တစ်နှစ်တိုးတက်နေပြီး၊ မျိုးစုံစျေးနှုန်းများတွင်အသုံးပြုသူများ၏ ၁၆ ရာခိုင်နှုန်း ပိုမိုဝယ်ဆောင်နိုင်ကြောင်း ဖော်ပြထားပါသည်။ AI ၏ သက်တမ်းပိုမိုကြီးလာနေမည်ဖြစ်ပြီး လူကြီးမင်း မိတ်ဖက်များအပါအဝင် အဓိကကုန်သွယ်ရေး ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းကို ပိုမိုနက်နက်ချင်းထည့်သွင်းရေးလုပ်နေကြသည်။ ဥပမာအနေနဲ့ Walmart မှ ပွင့်လင်း AI နဲ့ ပူးပေါင်းပြီး ChatGPT ဖြင့် ဝယ်ယူနိုင်စေပြီး၊ Target ကအလားအလာကောင်း၍ ChatGPT တစ်လျှောက်လုံး အပြီးစေကြောင်းပိုမိုချုံ့နေပါသည်။ ဤသည်အပြင်၊ အသစ်အဆန်းသော၊ အနာဂတ်စီးပွားရေးစီမံချက်များပါဝင်သော၊ လှပသောအစားအသောက်များကို ဝယ်ယူဖို့၊ များစြာသောအကြိမ်များလုပ်ဆောင်ဖို့၊ နှစ်ခြင်းကျ ကြိုတင်ပြီး ပေးပို့ထားနိုင်သည်။ AI ၏ တိုးတက်လာမှုကြောင့် မျှတစွာအသုံးချရန်အတွက် စည်းကမ်းတကျရမည်ဖြစ်သည်။ Benabess ကပြောကြားမှာ AI စနစ်များသည် လူသားများက သတ်မှတ်ထားသော ရည်မောင်းချက်များကို ဦးတည်၍ အဓိကအားဖြင့် စိတ်ဝင်စားမှု သို့မဟုတ် အကျိုးအမြတ်များကို ဦးတည်လုပ်ဆောင်လျက်ရှိပြီး၊ လူစိတ်ချလက်မူမသိ မဟုတ်သော လက်လှမ်းရှည်ကို ဝေးလံခိုင်လုံစေနိုင်ပေမယ့်၊ မပြောပြနိုင်သော ကတ်ကြွေးများနှင့် ပူပန်းစေနိုင်သောအရောင်းအဝယ်များနှင့်နားလည်မှုများကို တိုးတက်စေနိုင်ပါသည်။ အကျိုးအမြတ်မုိန်းမဲ့ရန် AI ကို တာဝန်ခံသော်လည်း၊ ယနေ့ခေတ်အတွက် တော်တော်အရေးကြီးသည်။ ကျွမ်းကျင်သူများ၏အကြံပြုချက်မှာ AI ကို အဆုံးစွန်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက် လုပ်အတည်မထားဘဲ ကူညီမှုအဖြစ် အသုံးပြုရန် ဖြစ်ပါသည်။ အကောင်းဆုံး လုပ်ဆောင်မှုများမှာ - AI ကို နှိုင်းယှဉ်စျေးနှုန်းနှင့် ပရိုမိုးရှင်းများ ရှာဖွေရန် အသုံးချပါ၊ သို့သော် ရွေးချယ်မှုအဆုံးစွန်ကို ကိုယ့်ကြားအကွက်မေးကြည့်ပါ။ ဂုဏ်ပြုခမဲ့နဲ့ သက်တမ်းရှည်စေရေးအာမခံချက်တွေနဲ့ အခြားလူကြိုက်များတဲ့အကြံဉာဏ်များအပေါ် ယုံကြည်မှု မရှိပါ။ AI ၏ အကြံဉာဏ်များ မှာ သင့်ရောကြားမှုအတွက်မပါဝင်ဘဲ ကိုယ့်ဘဏ္ဍာရေးအနာဂတ်လေးရဲ့ ကိုယ့်ကိုယ်ပိုင်အကျိုးအမြတ်အတွက်သာ ရည်ရွယ်မူရှိကြောင်းကို သတိပြုပါ။ ထို့အပြင်၊ လူကြီးလည်းမပျက်နိုင်သော ခလုတ်ကို နှိပ်တာမလိုဘဲ AI ၏အကြံဉာဏ်များကို လုပ်ဆောင်မည့်အခါမှာ များစွာထူထောင်မှု့ဖိုချင်သော၊ တစ်ကိုယ်တော်အကြံဉာဏ်များအတွက် မျက်စိကြည်လင်ပြောကြားဖို့ လိုအပ်ပါသည်။ Benabess က ငြင်းလုံးကြားပေးပါတယ်၊ AI သည် မြန်မြန်ဆန်ဆန် ထုတ်လုပ်နိုင်သော်လည်း၊ မီးသွေးရှည်ရာ စဉ်းစားပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း မရှိလျှင် ငြိမ့်ချိမိနဲ့ ထားသည်ကောင်းသည်။
Chicago Tribune သည် Perplexity AI ဟုအမည်ရှိသော AI အခြေခံဖြေရှင်းစနစ်တည်ဆောက်သူကုမ္ပဏီကို တရားမကျင့်မှုအထောက်အထားကျု လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြင့် ရင်ဆိုင်ပြီး Tribune ၏ သတင်းစာအကြောင်းအရာများကို မအကျိုးခွင့်မဲ့ မျှဝေနိုင်ခြင်းနှင့် မျက်နှာစာကြားမကြာမီ လမ်းကြောင်းကို ပျံကျေမှုကြောင့် နောက်လိုက်ခဲ့သည်။ ယင်းကြောင့် Tribune ၏ ကြော်ငြာဝင်ငွေကိုကြီးမားစွာ ချုံးရွံစေခဲ့ပြီး မကြာမီ ငွေပဟောမှာ စိုးရိမ်မှုများပေါ်လာစေခဲ့သည်။ မြင်သာစွာ လိမ္မာချက်မရှိသော သတင်းအအကြောင်းအရာများကို တရားမဝင် အသုံးပြုခြင်းအပြင်၊ ဤအကြောင်းအရာများကို သူ၏ဖြေရှင်းစနစ်ထဲတွင် ပေါင်းထည့်သွင်းအသုံးပြုထားခြင်းက ဉာဏ်ပညာအခွင့်အရေးများကို ချိုးဖျက်ပြီး ကိုင်တွယ်ထားခြင်းနှင့် တိုက်ရိုက်အခြေခံသော ပရိသတ်အပေါင်းအပြားနှင့် ကြော်ငြာဝင်ငွေကို လုပ်ငန်းကို ဖျက်ဆီးနေပါသည်။ မအထောက်အထားထား၍ အသုံးပြုခြင်းနှင့် ဝင်ငွေဆုံးရှုံးမှုအပေါ်အပြင်၊ Tribune သည် Perplexity AI သည် သတင်းအရင်းအမြစ်များနှင့် မမှန်သော သတင်းအချက်အလက်များကို ပြသနေခြင်းကြောင့် မိမိတို့၏အမှတ်တံဆိပ်နာမည်နှင့် တရားမဝင်ပြီး မမှန်ကန်သောအကြောင်းအရာများကို ပြရန် တားမြစ်လိုပါသည်။ ၎င်း၏ လုပ်ငန်းနောက်ခံအခြေပြုလုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် ပုံမှန် သတင်းအကျင့်ဓာတ်များအပေါ် ထိခုံးတတ်နိုင်မှုအတွက် တာဝန်ခံစေခြင်း ဖြစ်သည်။ သတင်းစာလောကအတွင်း ရေရှည် ထိခိုက်မှုများကို မျှော်လင့်ပြီး ငြင်းပယ်မှုများပင် ဖြစ်လာနိုင်သည်။ Perplexity AI သည် တိုးတက်သော သဘာဝဘာသာစကားအလုပ်လုပ်ပုံများနှင့် စက်သင်ကြားဘဲ အင်အားအတန်းအစားအမျိုးမျိုးကို အသုံးပြု၍ သတင်းဆောင်းပါးများအပါအဝင် အစုံအလင်အရင်းအမြစ်များမှ ဖြေဆိုချက်များ ထုတ်လုပ်နေသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် မြန်မြန်ဆုံး ဖြေရှင်းခြင်းကို ရည်ရွယ်ထားသော်လည်း၊ ဥပဒေကျင့်ဝတ်နှင့် သန့်ရှင်းမှုကိစ္စများအပေါ် သက်ဆိုင်မှု၊ မူပိုင်ခွင့်ချိုးဖျက်မှုများနှင့် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် တာဝန်ယူမှုများအပေါ် ကန့်သတ်ချက်များကို ပေါ်လာစေသည်။ Tribune ၏ တရားတမ်းက ဤလုပ်ရပ်များက ကိုယ်ပိုင်အကြောင်းအရာများ ထပ်မံအသုံးပြုခြင်း နှင့် တာဝန်ယူမှုဆိုင်ရာ ရိုးရာစည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကို ထိုးထွင်းလေ့လာရန် ကန့်သတ်နေပြီး တနည်းအားဖြင့် AI များအတွက် သတင်းအကြောင်းအရာများကို ပြန်အသုံးပြုသည့် လုပ်ငန်းလုပ်နေမှုများအတွက် စိုးရိမ်မှုများဖြစ်လာသည်။ ဤတရားမပါအပ်သော အထောက်အထားများ၊ ထပ်မံလွှမ်းမိုးနေသောငွေကြေးထွက်မှုပြဿနာနှင့် ပရိသတ်၏ ယုံကြည်မှုကို ထိခိုက်စေနိုင်သော တကယ့်တဲ့ မမှန်ကန်သော သတင်းအချက်အလက်များအခြေခံပြီး ဥပဒေနဲ့ သက်ဆိုင်ဖွယ်ရာများအတွက် ထုတ်ဖော်ကြားပြနေပါသည်။ ထိုစာတမ်းသည် သတင်းအရင်းအမြစ်များကို အခြေခံ၍ သတင်းစာထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများနှင့် AI အပေါ်တွင် ဖြစ်ပေါ်လာသော ပဋိပက္ခများအတွက် ပိုမိုထင်ရှားလာစေသည်။ ဤကိစ္စသည် မာတိကာများနှင့် ထုတ်လုပ်သူများအကြား ဥပမာများဖန်တီးခြင်းအပေါ်မှာ အရေးကြီးသော သတ်မှတ်ချက်များကို ထားပေးနိုင်သည်။
မီတာက မကြာသေးမီက WhatsApp အုပ်စုဒေတာကို အဆင့်မြှင့် AI သင်ကြားမှုအတွက် အသုံးချခြင်းအပေါ် မူဝါဒကို ပြန်လည်ရှင်းလင်းပြီး လူသိအများ သိအောင်လုပ်လိုက်ပါတယ်။ ကုမ္ပဏီက ပိုမိုမူလား အောင်မြင်စီစဉ်ထားသောကြောင့် WhatsApp အုပ်စုစာတိုင်းများကို AI သင်ကြားမှုအတွက်မသုံးပါကြောင်း အတည်ပြုလိုက်ပြီး သုံးစွဲသူများ၏ပုဂ္ဂိုလ်ရေးနှင့် လုံခြုံခြုံရေးအပေါ် ငြင်းဆန်မှုမရှိလာအောင် လုံလုံခြုံခြုံ သက်သေပြလိုက်ပါတယ်။ တိုးတက်သော ပုဂ္ဂိုလ်ရေးကာကွယ်မှုများအပေါ် တုံ့ပြန်ပြီး မေတ်တာက ၂၀၂၅ ခုနှစ် ဧပြီလတွင် 'အတိုးပေးထားသော စကားပြောရန်လုံခြုံမှု' ဟုခေါ် нэрသော new feature ဖွင့်လိုက်ပါတယ်။ ဤအလုပ်စိတ်ကြိုက်မှာ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ပုဂ္ဂိုလ်ရေးစီမံခန့်ခွဲမှုများ ပါဝင်ပြီး အဖွဲ့ဖော်ဝါဒတွင်အသုံးပြုသူများအတွက် ထိန်းသိမ်းမှုပံ့ပိုးမှုများ ပေးစွမ်းနိုင်ပါတယ်။ အဓိကအင်္ဂါရပ်က အဖွဲ့အပါအဝင်များအနေဖြင့် စကားလုံးများကို ငါးရှားမလုပ်နိုင်အောင်များ ပြုလုပ်ပြီး အဖွဲ့ဝင်များသည် စကားပြောမူတွေကို WhatsApp လွန်တဲ့နေရာမှာ မျှဝေနိုင်တော့ဘူး။ ဒါ့အပြင် ဤနည်းစနစ်က အထူးသဖြင့် AI သင်ကြားမှုအတွက် အဖွဲ့မက်ဆေ့များကိုမသုံးပဲ၊ မီတာ၏ AI မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် မည်သည့် third-party AI စနစ်ကိုမှ မသုံးမှုရှိမည်မဟုတ်ကြောင်း သေချာစေပါတယ်။ ၎င်းအကောင့်က မီတာ၏သုံးစွဲသူ ဒေတာများကို မလိုအပ်သည့် သို့မဟုတ် မတော်တဆ အသုံးပြုမည့်ရည်ရွယ်ချက်များကနေကာကွယ်စောင့်ရှောက်ခြင်းကိုအာမခံပါတယ်။ ဤအဖွဲ့စကာကာကွယ်မှုများအပြင် WhatsApp က မူပိုင်လုံခြုံရေးအခြေခံစနစ်ကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားပါတယ်။ အဆိုပါစနစ်က သာမက ပုဂ္ဂိုလ်ရေးစကားများအတွက် အဆုံးရှုံးအထိ အချိုးအမိန့် ပေးထားသော အဆုံးအဖြတ်ကုဒ်စနစ်ဖြစ်ပြီး မကြာမီ AI အင်္ဂါရပ်အသစ်များ ထည့်သွင်းစဉ်စာများမပါဘဲ သာမက၊ မှတ်သားလျက်မရောက်ရှိနိုင်သော မက်ဆေ့များကိုလည်း ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ပါတယ်။ AI သို့ပေါင်းစပ်မှုဆိုင်ရာမှာ Meta က သူတို့၏ AI စနစ်က WhatsApp မှာ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်ကြောင်းရှင်းပြခဲ့ပါတယ်။ AI များကို အကြားအလယ်မှာမမောင်းနှင်ပေးသေးဘဲ၊ user များကိုယ်တိုင်းလိုချင်ရာမှာ သက်ဆိုင်ရာ AI ကိုစတင်အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ တစ်ခါတလေ မည်သည့်သူမဆို ပုဂ္ဂိုလ်ရေးစကားအပြောအဆိုများကိုစောင့်ကြည့်ဖို့မလိုဖြစ်ပါ။ AI ကိုအသုံးပြုနိုင်ဖို့မှာ user တစ်ဦးတည်း အသေးစိတ် bond လုပ်ပြီး လူစိတ်ကိုဖြစ်စေ၊ သတိထားစရာမရှိပါ။ AI အကျိုးအမှာသလား၊ မိတ်ဆက်ဖျော်ဖြေရေးအံ့မခဲဖော်ဖော်မကာ၊ user များသာလျှင် တစ်ညီတစ်ညွန်းဖြစ်အောင် သူ၏ဘောင်သည်အမြဲဖွင့်ထားနိုင်ပါတယ်။ အကျဉ်းချုပ်မှာ Meta က WhatsApp သုံးစွဲသူများ၏ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးမက်ဆေးများ (တစ်ဦးချင်းချင်း၊ အုပ်စုများပါ) လုံလုံခြုံခြုံ အတွင်းအပြင် မကြည့်ဖြတ်မထားပဲ လုံခြုံမှုအပြည့်အဝပေးထားသောကြောင့် တစ်စုံတစ်ရာမှာ AI နဲ့ ချိတ်ဆက်တဲ့အခါ ခိုင်မာသောသက်သေကို ထောက်ခံလိုက်ပါတယ်။ ဒီရည်ရွယ်ချက်က user တွေနဲ့အတူ သူတို့၏ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဒေတာကို မလိုအပ်အောင်မပေးအပ်ဘဲ၊ ဂျင်အကြောင်းအရာရဲ့ ကြိုးပမ်းနိုင်ရန်နဲ့ ညိနွယ်ထားရယ်မဟုတ်ပါဘူး။
မာကစ် မော်ရီနာစတာ၊ AI SEO Newswire ၏ ဥက္ကာဌာနချုပ်၊ မကြာသေးမီက Daily Silicon Valley ဘလော့ချက်တွင် ထူးခက်ထူးခြားသောလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျပ်တည်းဖော်ပြခဲ့ပြီး သူ၏ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို Generative Engine Optimization (GEO) ဟု အမည်ပေးခဲ့သည်။ ၎င်း၏ မူလအတွက် AI နှင့် အဆင့်မြင့် ဘာသာစကားမော်ဒယ်များစွာအပေါ် မူတည်သော သစ်လြင်လှသောနေရာသစ်ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ အသေးစိတ် ဖော်ပြချက်အရ၊ မြန်ဆန်သော ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာအပေါ် အပြောင်းအလဲများ ပြားလို့ ရွေ့လျားခါးခဲသူများအတွက် မူလအခြေခံ Search Engine Optimization (SEO) နည်းလမ်းများမှ မတူညီသော မိတ်ဆက်အသစ်တစ်ခုလိုအပ်လာပြီဖြစ်သည်။ သူသည် Google ရဲ့ Gemini နှင့် OpenAI ၏ ChatGPT ကဲ့သို့သော Large Language Models (LLMs) ဧရိယာများ တိုးတက်လာခြင်းအပေါ် အလေးပေးပြီး၊ အွန်လိုင်းတွင် သတင်းအချက်အလက်ကို ရှာဖွေရန်နဲ့ ရှင်းလင်းပြသရန် ဆောင်ရွက်မှုများ မြစ်ကြိုးယှဉ်ပြောင်းလဲနေကြောင်း ရှင်းလင်းပြောကြားသည်။ ရှေးခေတ်အင်ဂျင်များက keyword algorithms နဲ့ backlink strategies ရဲ့အစာရင်းပဲသာမက၊ ယခင်က ရှာဖွေရေးကိရိယာများအပေါ်မှာသာမကလည်း၊ ယခု AI လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် မှန်ကန်၍ ယုံကြည်ရသော ရုပ်ပုံမြင်စာအတန်းများကို ပြုစုခြင်းနှင့် အများသိအောင်လက်ခံထားသော တရားဝင် PR ကြော်ငြာများဖြင့် ထောက်ခံမှု ရရှိထားသော အကြောင်းအရာများကို ဦးစားပေးနေသည်။ Traditional SEO သည် ဝက်ဘ်ဆိုက်အကြောင်းအရာများကိုလည်း ပိုမိုအုပ်ချုပ်မြှင့်တင်ထားရိုက်ခတ်မှုများအပေါ် အာရုံစိုက်ခဲ့ကြသော်လည်း၊ Morningstar သည် LLM များ၏ ပြောင်းလဲမှုကြောင့် ကုမ္ပဏီများသည် မျက်နှာဖြူမော်ဒယ်များအပေါ် မူတည်၍ သူတို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ် များကို တိုးချဲ့ရန်လိုအပ်ကြောင်း ပြောကြားသည်။ ၎င်းတွင် PR သည် AI စွမ်းအင်ကို လုပ်ငန်းရှင်များ၏ ခံစားမှုနဲ့ အကြောင်းအရာဟာမည်မည်ကို ရုပ်ရှင်ပုံရိပ်တစ်ခုအဖြစ် ထင်ရှားစေရန်အကူအညီပြုသောအရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ ၎င်းသည် တကယ့်တမ်းကိုယ်စားပြုမှတ်သားမှုများ၊ မီဒီယာများမှ ထောက်ခံချက်များနှင့် သမိုင်းနှင့်အညီတူညီသော ထောက်ခံချက်များ ရယူခြင်းသည် AI မော်ဒယ်များအတွက် အလုပ်အကိုင်အတည်ပြုမှုနှင့် သက်ဆိုင်မှုကို တိုက်ရိုက် ထိခိုက်စေနိုင်ကြောင်းအဓိပ္ပါယ်ထားသည်။ Morningstar ၏ Generative Engine Optimization (GEO) မှတ်ချက်သည် PR များနှင့် AI နည်းပညာများအား ပေါင်းစပ်ထားသည့် နည်းဗျူဟာများ ဖြစ်ပြီး၊ အကြောင်းအရာများကို သိရှိအောင်သာမက ယုံကြည်ရလဒ်များနှင့် တန်ဖိုးရှိသောအကြောင်းအရာများ ဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။ GEO သည် သုတေသနပြုထားသော၊ ရိုးရှင်းပြီး အကျိုးရှိသော ဗျာတွနာများ၊ သတင်းဌာနများ၊ သိုက်မိနေသောလူမှုကွန်ယက်များ၊ ထူထောင်နေသော မီဒီယာများ လေးယာကျော်စေရာ မျှော်လင့်ချက်များဖြစ်စေသည့် ဖြစ်စဉ်များဖြစ်သည်။ Daily Silicon Valley ၏ ဖော်ပြချက်တွင် ကုမ္ပဏီများအတွက် လုပ်ဆောင်မည်ဆိုရန်မူလအနေဖြင့် SEO နှင့် PR များကို များစွာ တိုးတက်စေသည့် GEO နည်းလမ်းများအပေါ် အာရုံစိုက်ရန်လိုအပ်ကြောင်း ဖော်ပြထားသည်။ ယခုမူလအောင်မြင်မှုကို ရရှိရန်၊ မီဒီယာအကြီးစားနှင့် ထိန်းသိမ်းသူကြီးများနှင့် ဆက်သွယ်မှုများ တည်ဆောက်ရန်ပါဝင်ရမည်။ ထို့အပြင် လုပ်ငန်းများအနေဖြင့် ယုံကြည်ရသော အကြောင်းအရာများကို တစ်စင်းတည်း ဖန်တီးသေချာစေရန်၊ AI မော်ဒယ်များအတွက် ရည်ညွှန်းနိုင်သော အကြောင်းအရာများ ထုတ်လုပ်ရမည်။ ထို့အတူ Morningstar သည် ယခုရှာဖွေရေး နည်းပညာ၏ မျက်နှာချင်းဆိုင်ကို ဆောင်ရွက်ပေးသည့်အခါ အစီအစဉ်အသစ်မှာ ပရိသတ်၏ ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပြီး အကြောင်းအရာများကို ပိုမိုကြာရှည်၊ ပိုမိုပုဂ္ဂိုလ်ရေးအခြေစိုက်သောအကြောင်းအရာများ ပေးနိုင်ကြောင်းလည်း တံခါးဖွင့်ထားသည်။ GEO သည် သီးခြားအမှတ်အသားများအတွက် သတင်းအချက်အလက်များ ပေးရန်အတွက် အကူအညီဖြစ်ပြီး ပိုမိုတိကျသော ယုံကြည်မှုနှင့် ဧည့်သည်သစ်များကို တိုးပွားစေနိုင်သည်။ သို့သော် ဤအကျိုးများကို ရယူရန်၊ လုပ်ငန်းများသည် AI ဘာသာစကားမော်ဒယ်များအကြောင်း နားလည်မှုကို တိုးချဲ့ရန်နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဆက်သွယ်နိုင်မှုအတွက် လုပ်ဆောင်မှုများ ရှာဖွေရမည်။ အဆိုပါဆောင်းပါး၏ နောက်ဆုံးတွင် Morningstar သည် စီးပွားရေးလူကြီးများနှင့် မားကတ်တင်များအား SEO နှင့် PR နည်းဗျူဟာများကို ပြန်လည်စဉ်းစားရန် တိုက်တွန်းလိုက်သည်။ GEO သည် မဟာဗျူဟာအပြင် လုပ်ငန်းများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ဆုတ်ရှားမှုနှင့်အတူ ဤဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာသမား အရေးပါလာမည်ဟုဆိုသည်။ ၎င်းတို့၏ ကြိုးပမ်းမှုများကို Large Language Models ၏ စွမ်းရည်များနှင့် ကိုက်ညီအောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါက၊ ကုမ္ပဏီများအနေဖြင့် ရပ်တည်နေနိုင်ခြင်း၊ အာဏာရောက်ခြင်းနှင့် ပျံ့နှံ့နိုင်စွမ်းများကို ထိထားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အကျဉ်းချုပ်စွာစဉ်းစားလျှင်၊ Marcus Morningstar ၏ AI SEO Newswire နှင့် ပူးပေါင်းလုပ်ကိုင်မှုသည် AI နှင့် လူမည်းအဆက်အဆံချိတ်ဆက်မှုများတွင် ကြီးမားသော ပုံပြင်တစ်ပုဒ်ဖြစ်ပြီး၊ LLM များ၏ အလေးပုံကြီးနေရာကို ဦးစားပေးနေသည့် မီးမဲ့နယ်ပယ်အသစ်တစ်ခုအဖြစ် ရပ်တည်နေသည်။ ၎င်းတို့အတွက် Generative Engine Optimization ကို လက်ခံအသုံးချခြင်းသည် ဤနောက်သို့အဆင့်မြှင့်စေမည့် မိုဃ်းမိုး၌ အရေးကြီးသော တိုးတက်မှုဖြစ်ကြောင်း သတ်မှတ်နိုင်သည်။
Salesforce ၏ ၂၀၂၅ ခုနှစ် Cyber Week ရောင်းအားအကြမ်းအနေဖြင့် ကမ္ဘာတစ်လွှား စုစုပေါင်း ရောင်းအားသန်းတစ်ရာပေါင် ၃၃၆
Launch your AI-powered team to automate Marketing, Sales & Growth
and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed
Begin getting your first leads today