Salesforce-ը ներկայացրեց նոր սպառիչ արհեստական բանականություն (ԱԲ) և տվյալների նորարարություններ իր Sales Cloud պլատֆորմում, կենտրոնանալով Copilot for Sales-ի վրա՝ ինտեգրված ԱԲ օգնական, որը նպատակ ունի բարձրացնել վաճառքի թիմերի արտադրողականությունն ու արդյունավետությունը: Այս ԱԲ-ի ինտեգրացիան նպատակ ունի օգնել կազմակերպություններին համապատասխանում թարմացող վաճառքի պահանջներին՝ ավտոմատացնելով ռուտինային գործառույթները, տրամադրելով գործնական խորհրդատվություն և բարելավելով որոշում կայացման գործընթացը ողջ վաճառքի ցիկլում՝ թույլ տալով արագ, խելացի վաճառք իրականացնել: Copilot for Sales-ը գործում է որպես խելացի օգնական Sales Cloud-ի միջերեսում, օգտվելով առաջատար մեքենայական ուսուցման և բնական լեզվի մշակումից՝ վերլուծելու համար վաճառքի տվյալները, կանխատեսումներ անելու և տրամադրելու անձնականացված առաջարկություններ։ Այն օգնում է վաճառքի ներկայացուցիչներին առաջնահերթություն տալ առարկաներին, պատրաստել արդյունավետ հաղորդակցություններ և հետևել առաջխաղացմանը՝ թույլ տալով նրանց կենտրոնանալ ավելի շատ հարաբերությունների կառուցման և գործարքներ փակելու վրա: Երոջից օգուտ ստանալու բացգտումից բացի, այս ԱԲ բարձունքները տրամադրում են վաճառքի ղեկավարներին և օպերացիոն խմբերին իրական ժամանակի վերլուծություններ և համապարփակ տվյալներ, բարելավելով թիմի կառավարումը, ռեսուրսների բաշխումը և ռազմավարական պլանավորումը։ Աղեղլները կարող են մերձավորից այդքան վերահսկել աշխատանքի արդյունքներն, ճանաչել տենդենցները և արագորեն փոփոխել մարտավարությունը՝ առավելագույնում տանել եկամուտներ։ Այս ԱԲ-ի ինտեգրացիան արտացոլում է Salesforce-ի ձգտումը նորարարություն և ընդլայնում է միջազգային շարժմանը՝ ներառելով խելացի տեխնոլոգիաներ բիզնեսի գործունեությունը փոփոխելու համար։ Ինտեգրելով ԱԲ-ը իր լիդերային Sales Cloud-ին, Salesforce նպատակ ունի սահմանել նոր չափանիշներ վաճառքի հմտությունների ոլորտում և տրամադրել հաճախորդներին մրցակցային առավելություն: Ներկարկությունը շեշտադրում է տվյալների վրա հիմնված որոշումների կարևոր рольը վաճառքի գործում, քանի որ Copilot նման ԱԲ համակարգերը վերլուծում են մեծաքանակ հաճախորդների և շուկայի տվյալները՝ բացահայտելով արժեքավոր տեղեկություններ, որոնք բարձրացնում են հարմարեցված հաճախորդի մոտեցումները և բարձրացնում փոխարկանցեայնությունը։ Այս ԱԲ գործիքները նախագծված են կապված լինելու արդեն առկա աշխատանքային գործընթացների հետ՝ առաջնության տալով օգտագործման հարմարություն և ապահովություն, ապահովելով հեշտ ընդունում՝ միաժամանակ պահպանելով Salesforce-ի սաստիկ տվյալների գաղտնիության նորմերը։ Այս առաջընթացի կարևոր քայլը վաճառքի տեխնոլոգիաների զարգացման մեջ, Copilot for Sales-ը և համապատասխան ԱԲ գործիքները ցույց են տալիս, թե ավելի մեծ դեր են ստանում ԱԲ-ն՝ ձևավորելով վաճառքի ռազմավարություններ և արդյունքներ։ Մասնագետները նշում են, որ ԱԲ-ի և մարդու փորձոների համակցումը բարելավում է վաճառքի արդյունավետությունը՝ ավտոմատացնելով կրկնվող գործառույթները և հնարավորություն տալով մասնագետներին կենտրոնանալ ռազմավարական և հարաբերությունների վրա հիմնված գործունեությունների վրա՝ անհրաժեշտ լինի գուրծտություն և ընկալում։ Salesforce-ի նախաձեռնությունը նաև նպատակ ունի հանրության մեջ դիամոկրատել ԱԲ-ի հասանելիությունը՝ պատկերացնելով ԱԲ-ն որպես անհրաժեշտ գործընկեր, որը մեծացնում է վաճառքի թիմերի հմտությունները և արագացնում աճը։ Սիմվոլում, Salesforce-ի ԱԲ և տվյալների նորարարությունների գործարկումը՝ գլխավորելով Copilot for Sales-ը, հանդիսանում է վաճառքի տեխնոլոգիաների ոլորտում կարևոր առաջընթաց՝ Equip փորձառու վաճառքի ներկայացուցիչներին, ղեկավարներին և օպերացիոն թիմերին տրամադրելով խելացի գործիքներ՝ արագ, խելացի և արդյունավետ վաճառք իրականացնելու համար՝ բարելավելով վաճառքի աշխատաչային արդյունավետությունը և առաջացնելով բիզնես եկամուտ, ինչպես նաև ամրապնդելով Salesforce-ի առաջամարտն այդտնիծում։

Էլեկտրոնային փոստի մարքեթինգը շարունակում է մնալ համաշխարհային թվային մարքեթինգային ռազմավարությունների կարևոր մասնիկը, և վերջերս ինտեգրված արտաքին արհեստական բանականությունը (ԱԱԲ) նրա արդյունավետությունը զգալիորեն բարձրացրել է։ Վերլուծելով մեծածավալ անցյալ ուղղորդումների տվյալները, ԱԱԲ-ն möjlig է դարձնում մարկետինգի մասնագետներին անել տվյալների վրա հիմնված որոշումներ, որոնք բարելավում են հիմնական մատնիչներն այնպիսիք են բացման տեմպերը, սեղմման տեմպերը և ընդհանուր ներգրավվածությունը՝ ապահովելով ավելի արդյունավետ արդյունքներ։ Մեծ նշանավոր առաջընթաց է առկա թեմատիկ մեծամասշտաբի օպտիմալիզացման մեջ, որոնցից են կարևոր թեմաներ, որոնք օգնում են գրավիչ դարձնել ուղարկվող էլեկտրոնային փոստը և ձեռնարկային բացման դրդել։ ԱԱԲ ալգորիթմները գնահատում են նախորդ էլեկտրոնային Փոստերի արդյունքներն՝ պարզելու համար բարձր բացման տեմպերի հետ կապված ներդրումներ, և սա թույլ է տալիս մարկետինգի մասնագետներին ստեղծել այնպիսի թեմատիկ բարձրարժեքներ, որոնք համատեղում են գայթակղիչությունն ու համապատասխանությունը՝ անցնելով մենակ մարդկային ինտուիցիայի հետ և հիմնվում օնց տվյալներով։ ԱԱԲ-ը նաև բարելավում է էլեկտրոնային փոստերի առաքման ժամանակացույցը՝ օգտագործելով մեքենայական ուսուցման մոդելներ, որոնք կանխատեսում են տարբեր լսարանի խմբեր համար օպտիմալ ուղարկման ժամանակները։ Այս մոդելները գնահատում են գործոններ՝ ինչպիսիք են ժամանակային զոնաները, անցյալ ներգրավվածությունը, սարքավորումների օգտագործումը։ Սա ապահովում է, որ էլեկտրոնային փոստը ուղարկվի այն ժամանակ՝ երբ հակառակորդները ամենաշատը նկատելու և փչացնելու հավանականություն ունեն, ինչը բարձրացնում է տեսանելիությունն ու պատասխանատվությունը։ Բաժանման գործոնային տարբերակումը, որպես էլեկտրոնային մարքեթինգի կարևորագույն մասնիկ, զգալիորեն օգուտ է քաղում ԱԱԲ-ի ունակություններից։ Թվային մեթոդները սովորաբար հիմնված են պարզ ժողովրդագրական կամ որոշակի վարքագծային տվյալների վրա, բայց ԱԱԲ-ի կառավարչական բաժանումը օգտագործում է բարդ ալգորիթմներ՝ ձևավորելու բաշխված խմբեր՝ ըստ գնման պատմության, կայքէջի վարքագծի, ներգրավվածության և նախընտրությունների։ Այս շատ մասնագիտական տարբերակումը Ensures that the emails are highly relevant, personalized, and timely, boosting engagement and customer satisfaction

Apple-ն հաստատել է իր իսրայեստական Q

Այս գրառումը խրախուսվել է Ahrefs-ով՝ կողմնորոշմամբ, որը արտացոլում է հիմնական ներկայացուցիչների տեսակետները։ Եթե դուք արդեն ծանոթ եք միայնակ AI կամ ձեռքով SEO գործիքների սահմանափակումներին, ապա սա ձեզ համար է։ Վերջապես, AI-ն կարող է առաջարկել գաղափարներ և գրել պարունակություն, սակայն հաճախ lacks համոզմունքելի տվյալներ, ինչը կարող է հանգեցնել սխալների։ Պարադիգմական SEO վահանակները ներկայացնում են ուժեղ տվյալներ, սակայն կարող են լինել մրացանց և մեկուսացված։ Օպտիմալ լուծումը համատեղում է AI-ն իրական ժամանակի SEO տվյալների հետ, հզորացնում բնական լեզվով հարցումների հնարավորությունը՝ արագ և ճշգրիտ ենթադրություններ ձեռք բերելու համար։ Ahrefs-ը իր Model Context Protocol (MCP) սերվերը կիրառում է՝ բարելավելու SEO աշխատանքները։ MCP-ն, որպես բաց ստանդարտ, թույլ է տալիս AI օգնականներին՝ ինչպիսիք են ChatGPT-ն ու Claude-ն, մուտք գործել արտաքին տվյալներ և գործիքներ կայուն ինտերֆեյսի միջոցով։ Սա թույլ է տալիս ձեզ հարցնել՝ «Մեկնաբանությու՞ններն են, որոնց համար իմ մրցակիցները առաջ քաշվել են, բայց ես ոչ», կամ «Ո՞ր կայքերն են այս տարվա ընթացքում հավաքել առավել օրգանական տրաֆիկ», և ստանալ տվյալների վրա հիմնված պատասխաններ։ Օրինակ՝ երբ մուտք եք գործում նոր eCommerce ապրանք՝ կարող եք AI-ին տե՛ս հարցնել՝ նախքանակառավարելով մրցակցության կամակորությունները, որոնողական վերնագրերի հնարավորություններն ու պարունակության գաղափարներ՝ առանց էլեկտրոնային տվյալների ձեռքով համադրելու։ Ի՞Նչու համատեղել AI-ն իրական ժամանակի SEO տվյալների հետ։ Շատ շուկայախաղացողներ օգտագործում են առանձին SEO պլատֆորմներ (տվյալների համար) և AI (արագության և մեկնաբանի համար)։ Միայն AI-ն կարող է գերագնահատել՝ ստեղծելով համոզիչ, բայց սխալ պատասխաններ՝ առանց իրական տվյալների։ Քանզի SEO վահանակները միայնակ պահանջում են ձեռքով, դանդաղ հետազոտություն և մեկնարկներ։ Համենայնդեպս՝ AI-ն և իրական ժամանակի SEO տվյալները միավորելու դեպքում՝ AI-ի լեզվական հնարավորությունները համատեղվում են ճշգրիտ, մասշտաբային SEO չափանիշների հետ՝ հնարավորություն տալով ավելի խելամիտ և արագ ռազմավարական որոշումներ կայացնել։ Ներքևի հուշում՝ 15 գործնական օգտագործման հուշում՝ Ձեր SEO AI օգնականի համար, սկսած արագ ենթադրություններից և մինչև խորքային վերլուծություն, ամենինչ հիմնված է գործադրելի տվյալների վրա։ **Փուլ 1

Քաջ տարի առաջ, Սամ Բլոնդը թողեց իր վենչուր կապիտալի պաշտոնը Founders Fund-ում ընդամենը 18 ամիս անց, նշելով, որ վենչուրային կապիտալը չի համապատասխանում իր ոգshootգին և ուզում է վերադառնալ օպերացիվ աշխատանքային շրջապատ։ Չորեքշաբթի օրը նա պաշտոնապես ներկայացրեց իր նոր ստարտափը՝ Monaco-ն, որը նա համատեղ հիմնադրել է քույր Բրայից Բլոնդի հետ — որ նույնպես նախկին վաճառքի մասնագետ է, այժմ վենչուր կապիտալիստ — և ևս երկու գործընկերի՝ Աբիշեկ Վիշվանաթան (ապոլլոյի նախկին գլխավոր արտադրության պատասխանատու և Քվալտրիքս) և Մալայ Դեսայ (վերջին ժամանակներս Սեվենտրետի ինժեներական ավագ տնօրեն)։ Monaco-ն հավաքել է 35 միլիոն դոլար՝ 10 միլիոն դոլարի սերմնավորման և 25 միլիոն դոլարի սերիա A ռաունդներով, որոնք ղեկավարել են Founders Fund-ը և մասնակցել է Human Capital-ը: Ստարտափի AI-վաճառքի հարթակը ռազմավարական փորձնական տարբերակով էր հասանելի և բացվեց հանրության համար միջնորդության օրը։ Բլոնդ եղբայրները՝ լավ կապերով ոլորտում (Սամ Բրակսում վաճառքի ղեկավար էր), նաև գրավեցին նշանավոր վարդապետ ներդրողներ՝ ինչպես Stripe-ի հիմնադիր Patrick և John Collison, Y Combinator-ի գլխավոր տնօրեն Garry Tan, և Greenoaks Capital-ի Neil Mehta։ Ինքնատիպ և շուկային խիտ մրցակցությամբ լի AI-վաճառքի տեխնոլոգիական ոլորտում Monaco-ն առանձնանում է իվերա-մոդելով

Նոր գտածո՝ արհեստական բանականության օգտագործմամբ՝ գիտնականներին տալիս է անվերականգելի տեսլական՝ հետևելու բջջային ինտերակցիաներին վնասված կրպի մեջ, ինչը անմիջականորեն ազդում է քաղցկեղի հետազոտությունների, բորբոքային հիվանդությունների ուսումնասիրության եւ անհատական բժշկության վրա։ Ձեռնարկության քննական մակարդակից՝ բջջային համախառնության հասկացության Շատ տարիների ընթացքում բիո բժշկական հետազոտությունները կենտրոնացել են առանձին բջիջների վերացույցների վրա, որոնք դուրս են բերվում նրանց բնական միջավայրից՝ նրանց գործառույթները բացահայտելու համար։ Սակայն բազմաթիվ հիվանդություններ առաջանում են ոչ թե մի եզակի սխալ բջիջից, այլ տարբեր բջիջների միջև համակարգված փոխազդեցություններից՝ նույն քրքերի ներսում։ ԱԻ-տնտեսվող գործիք՝ բջջային համագործակցության դիտարկման համար Հիմա, նորանոր ԱԻ հիմքով գործիքը հեղափոխություն է կատարում։ Այն հնարավորություն է տալիս հետազոտողներին հետևելու, թե ինչպես են բջիջները համագործակցում հիվանդավորված քրմերում, վերականգնելով հաղորդակցման եւ համագործակցության ցանցերը, որոնք ավանդական մեթոդները չկարողացան բացահայտել։ Տեխնոլոգիայի մեխանիզմները Այս տեխնոլոգիան գրանցում է առաջադեմ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ բարձր էկրանավոր միկրոսկոպիկ լուսանկարների տվյալների եւ ամենքի պոտենցիալային ծանուցումների հետ: Ավանդական ուսումնասիրությունների փոխարեն, այն պատկերացնում է քրմերը որպես դինամիկ էկոապարատներ, որտեղ յուրաքանչյուրը բջիջը ազդում է մյուսների վարքի վրա։ Ալգորիթմը հայտնաբերում է կազմակերպչական նմուշները, ազդանշանային ուղիները եւ համաժամանակյա փոփոխությունները առողջ եւ վնասված բջջների միջև, նշելով կարևոր հատվածները, որտեղ սկսվում կամ առաջանում է հիվանդությունը։ Առողջության եւ գիտության վրա ազդեցությունները Գիտնականները կարծում են, որ այս գործիքը կարող է խորապես ազդել օնկոլոգիայի, բորբոքային հիվանդությունների ուսումնասիրության եւ անհատական թերապիայի ոլորտներում։ Լայնածավալ բջջային վերլուծությունը ներկայացնելով, ԱԻ-ն թույլ է տալիս ավելի ճշգրիտ ախտորոշումներ եւ բուժումներ՝ ապահովելով յուրաքանչյուր հիվանդի բջջային կազմության հատուկ առանձնահատկություններին համապատասխան։ Բիո բժշկության մեջ փոխակերպող փոփոխություն Այս նորամուծությունը նշանավորում է հողային միտում՝ հիվանդությունը դիտելով որպես առանձին դեպք, ոչ թե որպես հավաքական երևույթ։ Արհեստական բանականությունը դրսեւորվում է որպես հիմնական ռեսուրս՝ մեծ բիոլոգիական տվյալների հավաքածուները վերածելով կլինիկապես արժեքավոր կանխատեսումներ եւ բացելով դուռը ավելի գուշակիչ, ճշգրիտ եւ անհատական բժշկության։

OpenAI-ն ներկայացրել է նոր և առաջատական գործիք՝ «Operator», որը մասնագիտացած է վեբում կատարել առաջադրանքներ իրականացնելու համար։ Այս նվաճումը կարևոր առաջընթաց է արհեստական բանականության կիրառության մեջ՝ արտադրողականությունը բարձրացնելու համար դեղագործական միջավայրերում։ «Operator»-ը ուղղակիորեն շփվում է էկրանային տարրերի հետ, ինչը նրան հնարավորություն է տալիս արդյունավետ կառավարել տարբեր վեբ-կառավարական առաջադրանքներ։ «Operator»-ի գործարկումը կատարվում է այն ժամանակ, երբ ընկերություններն ավելի մեծ ուշադրություն են դարձնում իրագործվող և ռյուտինային գործընթացների ավտոմատացմանը։ «Operator»-ը օգտագործելով՝ ընկերությունները կարող են պարզեցնել գործառույթները, նվազեցնել մարդասիրական ջանքերը և վերջապես բարձրացնել ամբողջական արտադրողականությունը։ Այս արհեստական բանականության գործիքը կարող է նավիգացնել վեբ էջերում, սեղմել կոճակները, մուտքագրել տվյալներ և կատարել այլ սովորական գործողություններ, որոնք սովորաբար անում են մարդիկ։ «Operator»-ի կարևոր առանձնահատկություններից է այն, որ նա կարող է հասկանալ և կարգավորել տարբեր տեսակի վեբ տարրեր, ինչը նրան շատ կիրառություններ է տալիս։ Փոխաբերաբար, դա նշանակում է, որ տվյալների մուտքագրում, տեղեկատվության հանելը և ավելի բարդ բազմափուլ գործընթացներ ավտոմատացնելը դառնում է առավել պարզ և ապահով տարբեր վեբ պլատֆորմների վրա՝ առավել հեշտ և հուսալի։ OpenAI-ի «Operator»-ը խոստանում է փոխել բիզնեսի աշխատանքային գործընթացները՝ ծառայելով որպես ինտելիգենտ օգնական, որը սերտորեն ինտեգրվում է վեբ ինտերֆեյսների հետ։ Սա նվազեցնում է հատուկ ծրագրային ապահովման օգտագործման անհրաժեշտությունը և ընկերություններին հնարավորություն է տալիս արագ փոխվել փոփոխվող վեբ-տեխնոլոգիաների նկատմամբ՝ չհաջողեցնելով անհատական կամ ընդհանրական ծրագրային լուծումների։ «Operator»-ն ներդնել է ոչ միայն ավտոմատացման ոլորտում, այլ նաև օգնում է աշխատակիցներին կենտրոնանալ ռազմավարական և yaratական աշխատանքի վրա՝ բարձրացնելով աշխատանքային բավարարվածությունը և խրախուսելով նորարարությունը։ Ավելին՝ ռյուտինային գործընթացների ավտոմատացում թույլ է տալիս նվազեցնել մարդկային սխալներն ու ապահովել ավելի բարձր ճշգրտություն և կայունություն։ Բացի այդ, «Operator»-ի նախագծումը արտացոլում է OpenAI-ի սատարումը՝ զարգացնելու արհեստական բանականության տեխնոլոգիաները՝ բարելավելու մարդկանց կարողությունները, այլ ոչ թե նրանց փոխարինելու։ Օգնականի կարգավիճակում, որը ավտոմատացնում է սովորական գործառույթները, «Operator»-ը խթանում է աշխատակիցների արդյունավետությունը, ինչի արդյունքում ստացվում են ավելի լավ բիզնես արդյունքներ։ Առանցքային կիրառական ոլորտներում, ընկերությունները կարող են օգտագործել «Operator»-ը՝ հաճախորդային տվյալների կառավարում, առցանց գործառնություններ, հաշվետվությունների պատրաստում կամ համաձայնեցման գործընթացում օգնել՝ ապահովելով համեղ և թույլատրելի տվյալների մշակման կամ սպասարկման պրոցեսներ։ Նրա ճկունությունը ցույց է տալիս, որ այն կարող է հարմարեցվել տարբեր ոլորտների՝ ֆինանսներ, առողջապահություն, առևտրի և այլ արդյունավետ տարբերակների համար։ «Operator»-ի ստեղծումը նաև ընդգծում է այն աճող միտումը, երբ արհեստական բանականության գործիքները ինտեգրվում են գործող թվային համակարգերի հետ՝ անկախ իրենցից։ Այդ մոտեցումը նպաստում է ավելի անխափան adoption և վիճակագրորեն ավելի մեծ տեսանելիության՝ նպաստավորելով առկա համակարգերի բարելավմանը՝ առանց կտրուկ վերաշինությունների։ Ուստի, կազմակերպությունները երբևիցե ակտիվորեն անցում են իրականացնում թվային միջավայրում, «Operator»-ն դառնում է առանցքային գործիք՝ փոխակերպող՝ ապահովելով մարտահրավերների բարձր կայունություն, արդյունավետություն և ճկունություն։ Բրա նման գործիքը հնարավորություն է տալիս բիզնեսներին մնալ մրցունակ՝ դյուրացնելով հսկայական թվային ռեսուրսների կառավարումն ու գործարկումը։ Հավաքին՝ OpenAI-ի «Operator»-ի ներկայացումը նշանակում է պիզնես արտադրողականության ոլորտում մեծ հարված առաջ, որը նոր հնարավորություն է տալիս ավտոմատացնել ռոուտինային առաջադրանքները, նվազեցնել գործառնական բեռը և աշխատակիցներին ֆիքսել բարձր արժեքավոր աշխատանքների վրա։ Զարգացման դեպքում այն կդառնա արդիական բիզնեսի հիմնական բաղադրիչը՝ խթանելով նորարարությունն ու արդյունավետությունը արդյունաբերություններով։