CES, Դավոս, և այս տարվա Սուպերբոուլ գովազդները պարզեցրել են, որ ԱԻ-ն արդեն ոչ միայն կարողությունների մասին է՝ այն դարձել է գործարկման մոդելի փոփոխություն։ Հարյուրավոր քննարկումներից, որոնց մասնակցել են CMOs-ները, արտադրության, և տեխնոլոգիական ղեկավարները, ներկայացնում ենք 10 համատեղվող միտումներ, որոնք սահմանում են այս նոր իրականությունը.

Search Engine Land-ը պատկանում է Semrush-ին։ Մենք նվիրված ենք բարձրորակ տեղեկատվություն տրամադրելու մարքեթինգային թեմաների մասին։ Ոչ նշված այլ կերպ, այս էջի կոնտենթը ստեղծվել է Semrush Inc

Լենովոն հստակեցրեց, որ անցած եռամսյակում իր տվյալային կենտրոնների գործարանային բիզնեսի միավորումը, Ինֆրաակմեթր Հաղորդակցական Ելուծումներ (ISG), վերակազմավորել է՝ «արժեքային կառուցվածքը՝ վերագտնելով», իր արտադրատեսակների պորտֆելն առավել արդյունավետ կազմակերպելով, աշխատողներին հմտություններ ձեռք բերելով և կայուն արտադրողականության բարելավումներ իրականացնելով։ Այս վերակազմավորման մանրամասներն ընդգրկված են ընկերության üçünամ եռամսյակային վերլուծությունում, և դրանով առաջացում է մեկական վճարման՝ 285 միլիոն դոլար, ինչպես նաև նպատակն է արագացնել ISG-ի վերադարձը սեղմարժույթի: ISG-ը գրանցեց ռեկորդային 22

Տիպիկ SEO վերլուծությունները սովորաբար ապավինում են մենախողովակային տվյալների հավաքագրմանն ու վերլուծությանը, ինչը Labour-intensive գործընթաց է և սխալների համար ենթակա: Այս ավանդական մեթոդը պահանջում է զգալի մարդկային ջանք՝ տվյալներ հավաքել շատ աղբյուրներից, կազմակերպել դրանք և մեկնաբանել արդյունքները: Քանի որ SEO-ն դառնում է ավելի բարդ՝ տարբեր թվային հարթակների ինտեգրմամբ և որոնողական համակարգերի փոփոխվող ալգորիթմների անընդհատ զարգացման conjunction, چنین մենախողովակային մոտեցումները հաճախ խոչընդոտում են ժամանակին որոշում կայացնելուն և ռազմավարական փոփոխությունների իրականացմանը: Վերջին տարիներին, արհեստական բանականությունը (ԱԲ) փոխել է SEO վերլուծությունները՝ ավտոմատացնելով տվյալների հավաքագրման գործընթացը, ինչը թույլ է տալիս գործիքներին արդյունավետորեն հավաքել մեծ ծավալով տեղեկատվություն և զգալիորեն նվազեցնել շոգ սենյակի ռոբոտային գործառույթները: Այս ավտոմատացումը հարմարեցրել է վերլուծության աշխատանքային պրոցեսները և բարելավել տվյալների ճշտությունը՝ նվազեցնելով մարդակատար սխալները: ԱԲ-ի կարևոր բաղադրիչներից մեկն է մեքենայական ուսուցումը (Machine Learning), որն օգնում է բացահայտել բարդ մտածողական ձևեր և միտումներ, որոնք ավանդական մեթոդները կարող են բաց թողնել: Օրինակ, մեքենայական ուսուցումը կարող է ցույց տալ լարված կապեր հիմնական բառերի, օգտվողների վարքի և որոնողական համակարգերի դասավորությունների միջև, տալով շուկայավարողներին արժեքավոր տեղեկություններ SEO-ի արդյունավետության վրա ազդող գործոնների մասին: ԱԲ-ի հնարավորությունը թաքնված ձևաչափերով դետեկցիայի հնարավոր է բիզնեսներին կատարել տեղեկացված, տվյալների վրա հիմնված որոշումներ: Շուկայավարողները կարող են օգտվել այդ տեղեկություններով՝ կատարել SEO ռազմավարությունների կատարելագործում, ուղղորդել համապատասխան լսարանը և բարելավել կայքի տեսանելիությունը որոնողական արդյունքներում։ Բացի այդ, ԱԲ-ի կանխատեսողական հատկությունները հնարավորություն են տալիս նախապես կանխատեսել ապագա SEO տենդենցները՝ հիմնվելով նախկին տվյալների վրա, ինչը ընկերություններին көмեկտու է լինել մրցակցական՝ ակտիվորեն փոփոխություններ մենեջերմենթում: Տվյալների հավաքագրումից և ձևանմուշների բացահայտումից բացի, ԱԲ-ն զգալի կերպով բարելավում է SEO հաշվետվությունների ճշգրտությունն ու պարզությունը: Ավտոմատացված հաշվետվության գործիքները արտադրում են մանրամասն և հստակ հաշվետվություններ, որոնք ներկայացնում են կարևոր SEO指标ները հեշտ ընկալունակ ձևափոխությամբ՝ ապահովելով, որ բոլոր շահագրգիռ կողմերը՝ SEO մասնագետներից մինչև բարձր ղեկավարությունը, ունենան հստակ պատկերացում SEO-ի արդյունավետության մասին։ Ճշգրիտ հաշվետվությունները օգնում են ստուգել առաջընթացը, նշել ծրագրավորման վերապատրաստման անհրաժեշտ տարածքները և հիմք լինել SEO ներդրումների պատասխանատվության համար: Այնուհետև, շատ ԱԲ-վերահսկվող SEO վերլուծական պլ্যাটֆորմներ պարունակում են իրական ժամանակում վերահսկման հնարավորություններ, ինչը թույլ է տալիս բիզնեսներին անմիջապես արձագանքել SEO-ի արդյունքներով և արագ լուծել խնդիրները կամ օգտագործել հնարավորությունները։ Այս շարունակական հսկողությունը նպաստում է մշտական օպտիմալացմանը՝ փոփոխվող որոնողական ալգորիթմների շրջանակում։ ԱԲ-ի ինտեգրընկմամբ, նաև դեցամատիզացվում է առաջադեմ վերլուծական հնարավորություններն՝ թույլ տալով փոքր բիզնեսներին և քիչ տեխնիկական գիտելիք ունեցող շուկայավարողներին օգտվել ուժեղ ինֆորմացիայից՝ առանց մեծ տվյալագիտության։ Կենդանափոխվող և օգտագործել հեշտությամբ գործիքները հաճախ նպաստում են բարձր մակարդակով SEO վերլուծության հասանելիությանը տարբեր ոլորտներում և կազմակերպությունների չափերի:

Ի مصنوعական բանականության (AI) ինտեգրացիան վիդեո արտադրության մեջ արագ փոխում է այն, թե ինչպես է ստեղծվում և օգտագործվում բովանդակությունը։ Երբ AI տեխնոլոգիաները զարգանում են, նրանք առաջարկում են տարբեր արտադրողական գործիքներ, որոնք ոչ միայն ավտոմատացնում են ժամանակատար գործեր, բայց և ուժեղացնում են ռեժիսորների, խմբագիրների և կոնտենտ ստեղծողների ստեղծագործական հնարավորությունները ամբողջ աշխարհում։ Մեծ ազդեցություն AI-ն ունի վիդեո արտադրებაში՝ այն ավտոմատացնելով խմբագրումը։ Հարուստ վիդեո խմբագրությունը պահանջում է ժամեր թողած աշխատանք՝ կտրում և միելով կադրեր, գույնի անտեսում և անցումները կառավարել։ Այժմ, AI-ն աշխատող ծրագրակազմը կարող է վերլուծել նյութը՝ գտնելու կարևոր պահեր, առաջարկել խմբագրման տարբերակներ և նույնիսկ ավտոմատ հավաքել նախնական տարբերակները։ Սա արագացնում է արտադրական ժամկետները և հնարավորություն տալիս ստեղծողներին更 կենտրոնանալ պատմողության և արվեստի վրա։ Որպեսզի ռադիկալ փոխվի ավտոմատացված խմբագրման դաշտը՝ AI-ն նաև փոխում է տեսողական էֆեկտների բարելավումը։ Машинное обучение նպաստավոր ալգորիթմները բարելավում են պատկերների որակը՝ նվազեցնելով աղմուկը, հարթեցնելով տատանող նկարները և բարձրացնելով լուծաչափը։ Այս բարելավումները կարևոր են՝ ստեղծելու տեսողականապես գրավիչ բովանդակություն՝ առանց թանկարժեք վերարտադրությունների կամ բարձրակարգ սարքավորումների։ Բացի այդ, գեներատիվ AI մոդելները կարող են ստեղծել գրավիչ տեսողական էֆեկտներ, որոնք նախկինում պահանջում էին մեծ մասնագիտական խմբեր՝ այնուամենայնիվ, տրամադրում են հասանելիություն բարձրակարգ արտադրական գործիքների։ Համակշիռ՝ նոր և վիճահարույց մի կիրառություն AI-ի՝ ռեալիստականDeepfake վիդեոների ստեղծումը։ Deepfake տեխնոլոգիան օգտագործում է նեյրոնային ցանցեր՝ ստեղծելու կամ փոխելու դեմքերը վիդեոներում՝ բարձր ճշգրտությամբ, ինչը թույլ է տալիս ֆաբրիկացնել պատականներ և հաղորդագրություններ, որոնք թվում են իսկական։ Սա հետաքրքրաշարժ ազդեցություն ունի՝ տոնի, գովազդի և վարձական պրոդուկցիոնների մեջ՝ օրինակ, պատմական դեմքերին կենդանի վերադարձնել փաստահավաք դոկումենտալներում, կամ ստեղծել անձնական կերպարներ հայտնի բոլոր կերպարների մրցախաղում։ Դրանով էլ փոխվում է ավանդական ժողովրդապատումային տեխնիկայի ուղղությունը՝ կերպարները մուլտիպլիկացիաներով վերստեղծելով աննախադեպ ձևերով։ AI-ի ինտեգրացիան վիդեո ստեղծողությունում հեշտացնում է աշխատանքային ընթացքներն, կրճատում ծախսերը և ընդլայնում է ստեղծագործական հնարավորությունները։ Կոնտենտ ստեղծողները կարող են ավելի ազատ փորձել, արագ ճանապարհորդել նախապատմությունների վրա և արտադրել ավելի սոլիդ վիդեոներ՝ քիչ ռեսուրսներով։ Այս հանդուրժողականությունը հնարավորություն է տալիս անկախ ստեղծողներին և փոքր ստուդիաներին մրցել մեծ մեդիա մատակարարների հետ՝ խթանելով բազմազանությունը և նորարարությունը ոլորտում։ Սակայն, AI արագ կիրառումը վիդեո արտադրության մեջ raises կարևոր էթիկական խնդիրներ։ Դրանցից մեկը է՝ ֆաբրիկացիայի հեշտությունը՝ ռեալիստական վիդեոների ստեղծման հեշտությամբ՝ մտահոգություն հայտնել շփոթեցնող և հանրային կարծիքներին մանիպուլացնելու մասին։ Deepfake-ները կարող են մսխվել՝ misinformation տարածելու, հանրային դեմքերի փոխարինման կամ ապատեղեկատվություն տարածելու համար՝ որը վնասում է բարիջները և մղում անկարգություններ։ Այս էթիկական հանգամանքները լուծելու համար անհրաժեշտ է զարգացնել robuste հակադրական գործիքներ, օգտատերերի տեղեկացվածություն բարձրացնող արշավներ և սահմանել կարգավորող շրջանակներ, որոնք հավասարապես ապահովում են նորարարության և պատասխանատվության միջև: Տնտեսական և մերդանիշային կազմակերպությունները՝ տեխնոլոգիական ընկերությունները, կոնտենտ ստեղծողները և օրենսդրական մարմինները, պետք է համագործակցեն՝ կանխելու չարաշահումները և խթանելու AI-ի դրական կիրառությունները։ Որպես AI-ն շարունակելու է զարգանալ, նրա դերը վիդեո արտադրությունում ընդլայնվելու է ևս։ Նոր զարգացումները՝ AI-ն ուղղված պատմողականությանը, իրական ժամանակում տեսողական էֆեկտների վերահաշվառում և անձնական բովանդակության ստեղծում՝ բացելու նոր սահմաններ։ Բավարար դոնտական էթիկայի լուծումներով՝ վիդեո արտադրության արդյունաբերությունը կարող է լիարժեք օգտագործել AI-ի պոտենցիալը՝ ստեղծելու հետաքրքիր, իրական և ազդեցիկ բովանդակություն՝ աշխարհի լսարանների համար։

Ամերիկյան Astera Labs ընկերությունը հայտարարել է Իսրայելում նոր հետազոտական և զարգացման կենտրոնի բացման մասին, որը տեղակայված է Թել Ավիվում և Հաիֆայում,՝ նպատակ ունենալով առաջ տանել բարձր կատարողական կապի տեխնոլոգությունները արհեստական բանականության ենթակառուցվածքի համար։ Հաջորդ տարիների ընթացքում ընկերությունը նախատեսում է կ աշխատանքի ընդունել հարյուրավոր աշխատակիցների, այդ թվում՝ տեղական ղեկավարությամբ Գուայ Ազրադի ներքո, ով նախկին Գուգլի գործադիրն է։ Այս նոր իսրայելական կենտրոնը կ կենտրոնանա ամբողջական չիպի նախագծման գործընթացի վրա, սկսած կառուցվածքից մինչև արտադրություն, ներառյալ ծրագրային ապահովում և համակարգեր արդի արհեստական բանականության ծրագրոմների համար։ Ազրադը նշել է, որ այս որոշումը ապացուցում է ընկերության վստահությունը Իսրայելի տաղանդների և տեխնոլոգիական էկոհամակարգի նկատմամբ, թեև տարածաշրջանի բարդ շրջակա միջավայրի մասին։ 2018 թվականին հիմնադրված՝ նախկին Texas Instruments ինժեներների կողմից՝ Astera Labs-ը ստեղծում է լուծումներ տվյալների հոսքը օպտիմալացնելու համար տվյալային կենտրոններում և հաշվարկային প্লատֆորմներում։ Կերպակերպության ռազմավարությունը կենտրոնացած է կապի, հիշողության և հաղորդակցական բարդույթների վրա՝ աշխատող արագացուցիչների այլասման ժամանակ։ Nasdaq-ի ցուցակում գտնվող և շուրջ 30 միլիարդ դոլարի գնահատման արժողությամբ՝ Astera Labs-ը նաև ծրագրում է համագործակցել համալսարանների և տեղական սկսնակ ընկերությունների միջո։ Մշակել տեխնոլոգիաներ, որոնք տեղի ունենալու են ապագայի արհեստական բանականության ենթակառուցվածքը աշխարհում։

OpenAI-ն ներկայացրեց նոր կարևոր նախաձեռնություն՝ «Ստարգեյթ» նախագիծ, որը ցույց է տալիս ոլորտի առաջատար և համագործակցության դերակատարներ՝ Oracle, SoftBank և MGX ընկերությունները։ Այս խոշոր ծրագիրը նախատեսում է կառուցել հինգ առաջատար արհեստական բանալի տեղեկատու կայաններ ամերիկայի տարածքում՝ Տեխասում, Նյու Մեքսիկոյում, Ուիսկոնսինում և Օհայոյում։ Այս կայանները ընդհանուր առմամբ նախատեսված են ունենալ 6