March 31, 2026, 2:24 p.m.
AI ရှာဖွေခြင်းက အွန်လိုင်း ဈေးဝယ်မှုနှင့် သုတေသနအတွက် ဥပ…
AI ရှာဖွေရာမြင့်မားလာချိန်မှာ မြင်ကွင်းပြန်လည်မြင်ရတာဆိုတာ မူလတန်းပဲ ကြေညာထားတဲ့အတိုင်း မျှဆိုရင်းသာမက၊ ပံ့ပိုးပေးသော generate engine များမှ ပြပေးခြင်းဖြစ်ပါသည်။ လူအခိုးအကျားများ AI ပလက်ဖောင်းများကို တင်စား၊အကြံပြုသည်နှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအတွက် အမြဲတမ်းပိုမိုမယ့်အခါမှာ အမှားအယွင်းမရှိတဲ့အမှတ်အသားဂုဏ်ခံပေးနေပါသည်။ AI သည် အင်တာနက်၏ မျိုးဟာသမားကြေးပေါ်လမ်းခင်းဖြစ်လာပြီး။ Optimizely မှ ခေါင်းဆောင်သော ဒီဂျစ်တယ်အတွေ့အကြုံပလက်ဖောင်းအသစ်အပြားမှ လေ့လာမှုအသစ်က လူဦးေရအပေါ်ယံနဲ့အမှတ်အသားပြင်သူအကြားအကွာအဝေးကြီးမားကြောင်းကို ဖော်ပြထားသည်။ လူ ၁၀၀၀ ကျော်သော မาร์ကီတင်းခွဲထားသူများနှင့် လူ ၁300 ကျော်သော စျေးပုံစံအသုံးပြုသူများကို ခြုံမှုံးအမြင်ထားပြီး နိုင်ငံပေါင်း ၇ မှာ စုစုပေါင်းအချက်အလက်များစုဆောင်းလိုက်သော ဒီလေ့လာမှုက ပြောခဲ့သည်။ တစ်နှစ်အတွင်းမှာ ပြင်းပါးအောင် လုပ်ဆောင်မှုမရှိလျှင် တစ်ချို့အကြံပြုမှုများ ခြားနားနေမည့် အချိန်လက်ဖက်ပြရပုံ 30-ချပ်ခံရသည်ဟု ဖော်ပြသည်။ မားကီတင်း ဌာနမှ တက်ကြွသော ၆၂% မှ လူတွေ မျှော်လင့်ကြပါသည် မိမိတို့အမှတ်အသားများကို ပုံမှန်အတိုင်း အချိန်မီအောင် မလုပ်နိုင်ပါဘူး။
“AI အတွက် မ Optimize မလုပ်ထားရင် မမြင်ရနိုင်ပါဘူး” ဟု Optimizely ၏ Marketing SVP Tara Corey ပြောကြားခဲ့သည်။
အသုံးပြုသူများအနေနဲ့ AI ပလက်ဖောင်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် မည်သည့်အချိန်မဆို မပဲ စျေးနှုန်းအောက်မှာ ဝယ်ယူနိုင်ကြပါသည်။ မားကီတင်းများ အပေါ်မှာ ဒီ Generative Engine Optimization (GEO) မှာ ဦးစားပေးနိုင်မှုကို ဆွေးနွေးရင်းမှာ သူတို့ရဲ့အမှတ်အသားများကို algorithms များမှ ခြုံမှုံ၊ နှိုင်းယှဉ်၊ မျှတမှုမရှိအောင် ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ များစွာ မြဲမြံစွာ ထိန်းသိမ်းပြီး ဤ AI-ကွဲပြားမှုများထဲကို လမ်းညွှန်မှု ပြုလုပ်နိုင်သူများ ဟာ ဂီဂါမိတ်မီဒီယာရှုခင်း အနာဂတ်ကို ပုံပန်းပေးမည် ဖြစ်သည်။
အဆင်သင့်ဖြစ်မှုအကွာအဝေးကြားကိုယ်စားလှယ်ခြင်းမှာ ခိုင်လုံသည်: လူ 67% သည် AI ကိရိယာများကို အသုံးပြုကြပါသည်။ ဥပမာ – ChatGPT, Google AI Overviews, မျှား Perplexity တို့ဖြင့် ပစ္စည်းများကို ရှာဖွေနေကြပါသည်။ သို့ရာတွင် မားကီတင်းများသည် ရှာဖွေမှုအတွက် GEO ကို ထူးခြားစွာ ဦးစားပေးမှုကို သတ်မှတ်ထားခြင်းမှာ ြမာ 39% ပဲဖြစ်ပြီး 6 လအတွင်း သို့မဟုတ် 1 နှစ်အတွင်း ထိပ်ဆုံး သုံးခုအပါအဝင်အတွက် ပထမဆုံးအကြံပြုမှုမှာ မရှိသေးပါ။ ၈၄ ဖြစ်ပေမယ့် လူကြီးများ (၁၈–၄၄) ကိုထို့မကာပဲ AI ကိုနေ့စဉ်အသုံးပြုသော အသက်အရွယ် ပုံစံအသစ်များတွင် ၃ ဆမှ ၄ ဆ ပိုများပြီး တိုက်ရိုက်အပေါ် မူတည်နေပါသည်။ ယခု trend ဟာ တိုးတက်လာမည်ဆိုတာ သက်သေပြုနေပါသည်။ မားကီတင်းအသင်းစု၏ 75% သည် မိမိတို့အမှတ်အသားများကို AI ရဲ့ ခြုံမှုံအချက်အလက်များတွင် မျှော်လင့်မှုမရှိပါ, သို့သော် 40% ခန့်မှ လူကြီးများက AI ရဲ့ ခြုံမှုံကို ယုံကြည်ထားကြပြီး ဝဘ်ဆိုက်များမပျက်ပါဘူး။ ထမင်းလေးမျှ အချိုးအမောင်း လက်ခံပြီး AI ဖြင့် အဖြေများကိုသာ အခြေခံပြီး ဝယ်ယူလိုက်သောသူများမှာ ခန့်မှန်း 1/3 ပါဝင်ပြီး 87% မှကန့်လန့်ပြီး ပြန်လည်ကျေနာငြိမထားကြပါ။
အမှတ်အသားအနေနဲ့ ညစ်ညမ်းမှုကောင်းမွန်မှုကိုအရေးကြီးပါသည်: လူ 31% သည် AI ခြုံမှုံများကို မိမိတို့အကြိုက်ဆုံး အမှတ်အသားများမှ ထုတ်ဖော်ထားပါက ပိုမိုယုံကြည်ကြသည်။ ထို့နောက် 31% ဆိုသည်ဆိုပါက လူကြီးများနှင့် ထုတ်ကုန်အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ် အသုံးပြုကြပြီး 22% သည် သေချာပြီး မှန်ကန်သော ထုတ်ကုန်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုသာ တန်ဖိုးထားကြသည်။ မားကီတင်းများအနေနဲ့ ဒီ AI ရဲ့ ပုံရိပ်များက သင့်အမှတ်အသားကို သေချာပြင်ဆင် စေဖို့ ခန္ဓာအခြေအနေပြုလုပ်ရပြီး သေချာအောင် ချိတ်ဆက်ထားကြရပါမည်။ ဒါပေမယ့် များသောအားဖြင့် 25% တောင် ထိုအချက်အလက်များ သည် မိမိအမှတ်အသားကို ညွှန်ပြထားသော ဆုံးဖြတ်ချက်ကို မှန်ကန်ကောင်းမွန်စွာ တင်ပြနိုင်အောင် သေချာအောင် ယုံကြည်မှုမရှိကြပါ။
ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် မားကီတင်းလုပ်သားများကို ထိန်းသိမ်းရန် ပြဿနာများလည်း ရှိနေပါသည်။ သူတို့၏ ဥပဒေ / အညီအမျှ ရုပ်ကြမ်းအန္တရာယ်များ (25%)၊ ဆိုက်လမ်းလမ်းလျှင် လာမယ့်များစွာနားလည်မှု (20%)၊ အချိန်ကုန်ဆုံးနေသောအကြောင်းအရာများ (20%)၊ မက်ဆေ့များကို ထိန်းချုပ်မှုလက်လွတ်ခြင်း (19%) နှင့် မျှတမှု မရှိခြင်း (18%) တို့ကို လွှမ်းမိုးထားကြသည်။ သုံးစဲသူချင်းအနေနဲ့ မတူကြသည့် များသောကိစ္စများမှာ AI သို့မဟုတ် GEO မရှိပါက သားအလေးချမုန်းမြင့်နေပါ။ မည်သို့သောလူများ၊ မည်သူများက များစွာ မမေးမှုများကို ထောက်ထားခဲ့ကြတာဟာ ချီးမြှင့်မူကိုလည်း ပြပါတယ်။ ယခုကဲ့သို့ အချိန်အနိုင်ခံမည် မရှိပါက သူတို့အလေးအနက်များ ထားပါမည်။ ယခုအခါမှာအဖွဲ့အများစု (45%) မှာ GEO မဆို AI များအတွက် ကန့်သတ်ခြင်းလမ်းကြောင်း မရှိပါ။ ဤလုပ်ငန်းများကို မဆောင်ရွက်ချိန်မှာ ငါတို့က အတွက်စဉ်အတန်းပျက်စီးမှုကြောင့် လူနေသူအလုပ်ချန်ခုံများလာနိုင်သည်။
Optimizely ၏ သုတေသနက AI ဥပေမဲ့ ရှာဖွေရေးအမြန်လျင်မြန်မှုကို သက်တမ်းအားဖြင့် မြှင့်တင်ပြီး လုပ်ငန်းများအတွက် လိုအပ်ချက်များဖြစ်လာဆဲကြောင်း ထောက်ပြပါသည်။ နောက်ထပ် အမြင်များအတွက် အကြမ်းအားလုံးကို ဒီနေရာမှာ ဖတ်ရှုနိုင်ပါသည်။ https://www
