Nvidia (NASDAQ: NVDA) မျှတာများသည် တနင်္လာနေ့ ညအချိန်အပြီးအပိုင်းတွင် 2

ဒီအပတ်ဓာတ်ပုံမှုပွားလမ်းညွှန်များအတွက်၊ ထုတ်ကုန်ရှာဖွေရေး၊ ChatGPT၏မြင်သာမှုအကြောင်းအရာများ၊ နှင့် Core Web Vitals တိုးတက်စေသော Background Assets များ၏ SEO သက်ရောက်မှုတို့အကြောင်းအဓိကအသစ်များကို အာရုံစိုက်ထားသည်။ OpenAI သည် ChatGPT တွင် ရှာဖွေမှု(Shopping Research) ကို ဖော်ပြခဲ့ပြီး SE Ranking က ChatGPT တCitation များအပေါ် ရှုမြင်မှုအကြီးအကျယ် ဗဟုသုတလေ့လာမှု(Study) တစ်ခု ထုတ်ပြောခဲ့သည်။ Google ၏ John Mueller က Background Video များသည် SEO ကို ပျောက်ကွက်စေနိုင်ခြင်းမရှိဟု ရှင်းလင်းပြကွဲပြောထားသည်။ ဒီအကြောင်းအရာအပေါ် မှတ်ချက်များကတော့ အောက်မှာပါ။ **ChatGPT စတင်မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် မည်သူမဆို ရှာဖွေရေး** နိုဝင်ဘာ ၂၄ ရက်မှာ OpenAI က ChatGPT အတွက် ရှာဖွေရေး အစီအစဉ်ကို လုပ်ငန်းလုပ်သူများအပါအဝင် အားလုံးအတွက် စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး၊ အခမေးလ်၊ Go, Plus, Pro အပါအဝင် log in လုပ်ထားသူများအတွက် ဖြစ်သည်။ ပုံမှန် ChatGPT အဖြေများလိုမျိုး မဟုတ်ပဲ၊ အသုံးပြုသူများကို မိမိလိုအပ်ချက်များ ဖြည့်စွက်ပြောဆိုနိုင်ပြီး ချက်ချင်း ဘယ်ဘက်ပေါ်မှာ ဈေးနှုန်း၊ ကြိုက်နှစ်သက်မှုများကို ဖြေကြားပြီး ရှာဖွေမှုအကျဉ်းချုပ် ပေးသော ကွဲပြားခြားနားသော Buyer’s Guide အသေးစိတ် ရရှိနိုင်ပါသည်။ - GPT-5 mini အသုံးပြုထားသည်။ - تعطြဝါရီ အပတ်များအတွင်း ကြားဖြတ် မကုန်ဘဲ အသုံးပြုနိုင်မည်။ - စီးပွားရေးလုပ်သူများအနေဖြင့် OpenAI ၏ Allowlisting မှတစ်ဆင့် လိုအပ်သလို လုပ်ထုံးလုပ်နည်းကိုရွေးချယ်နိုင်သည်။ **SEO မြင်သာမှုအပေါ် သက်ရောက်မှု:** Shopping Research သည် ပစ္စည်းရှာဖွေရေးကို တက်ကြွစေပြီး မူလအကြံအစည်ပေးခြင်းများကို ChatGPT အတွင်း မည်သည့် သွယ်ဝိုက်စေနိုင်သည်။ ယခင်က များစွာသော အသုံးပြုသူများသည် မျိုးစုံသော မျှဝေထားသော ဝဘ်ဆိုက်များ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်များအားကြည့်ရှုပြီး မျှဝေခဲ့ကြသည်။ ယခုတော့ ChatGPT သည် ပရောဂျက်အလိုက် အသုံးပြုမှု စိတ်ကြိုက် ထည့်စဉ်းစားပေးပြီး အကြံဉာဏ်အာရုံစိုက်တတ်သည်။ Wix ကိုယ်စားလှယ် Crystal Carter ဟုဆိုသည်မှာ၊ ကိုယ်ပိုင်အမှတ်တံဆိပ်များနှင့် အသိုင်းအဝိုင်းများ ပိုင်ဆိုင်မှုအသွင်အပြင်ကို ရေးဆွဲဆိုင်းငံ့ထားသင့်ပြီး၊ ChatGPT မှ အချိန်ချိန်ကြာကြာ သတ်မှတ်ထားတဲ့ တည်ညီသူများအနေဖြင့် ရှာဖွေရေးအပေါ် ထိရောက်မှုအများကြီးရှိကြောင်း သတင်းပေးပါသည်။ မျှဝေသူများနှင့် ဝဘ်ဆိုက်များအတွက် မြင်သာမှုအရ သုံးမှုအားလုံး မှတစ်ဆင့်မဟုတ်ဘဲ၊ OpenAI ၏ ဖြန့်ဝေသည့် စနစ်အရ မည်သူမဆို ပေးပို့ခြင်းလိုအပ်ပါသည်။ *ပြီးပြည့်စုံသော ချက်ထက်: ChatGPT မှ ပစ္စည်းရှာဖွေရေးများထည့်သွင်းခြင်း* **ထူးခြားသော 20 မှာအကြီးဆုံး သက်ရောက်မှုစပ်နိုင်သော အချက်များ** SE Ranking သည် 129,000 ဝဘ်ဆိုက်များနှင့် 216,524 စာမျက်နှာများကို 20 သီးခြားနယ်ပယ်အလိုက် တိုင်းတာကာ ChatGPT အတွက် Citation များထုတ်ဖော်ရန် ခြားနားချက်ကို လေ့လာခဲ့သည်။ ထိုအကြား Referring Domains များအသားပေးနေကြသည်။ 2,500 ခြားဗမ်းသော websites များမှ ထွက်ပေါက်နေသောရရှိမှုများကိုးကားနိုင်တဲ့ Citation များ သည် 1

Yahoo သည် 'Your Daily Digest' ဟုခေါ်သော အသစ်တစ်ခုကို မတိုင်မီနောက်ပိုင်း အော်ဒီယိုသတင်းအကျဉ်းအုန်းပါးအဖြစ် မိတ်ဆက်လိုက်ပြီး၊ ယင်းသည် လူကြப்பு မတိုင်မီ ထိုင်းသီလာသူများအနေဖြင့် နေ့စဉ်သတင်းအချက်အလက်များကို သတင်းစဉ်အတိုင်း သိရှိနိုင်ရန် ဉာဏ်ရည်ညွှန်းထားသော အသံအကြံပေးစနစ်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းအတိုင်းအတာကို တနင်္လာမှ သောကြာအထိ တိုင်းရင်းနာရီ ၁၂ မှ ၅-နာရီအထိ မြေဒေသအလိုက် ရနိုင်ပြီး၊ ယာဟူနီယပ် သတင်း အက်ပ် (Yahoo News app) ကို iOS နှင့် Android ယန္တရားနှစ်မျိုးအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤအပေးအယူအသစ်သည် ယာဟူနီယပ်၏ မနက်ပိုင်းအတွက် အကြံပေးစနစ်ကို ရှေးအတိတ်ကတည်း ပိုမိုမြင်ကွင်းကျက်အောင် ရေးဆွဲအပ်ထားခြင်းဖြစ်ပြီး၊ လူကြပ်အသံအသေးအဖွဲ့အဖြစ် တည်နေရာအပြည့်အဝ အသုံးပြု၍ သတင်းအကြောင်းအရာများကို ပေးပို့နိုင်သည်။ ဤတိုးတက်မှုသည် သတင်းအရပ်ကဏ္ဍတွင် လူကြပ်အရင်း၏တိုးတက်မှု များလာခြင်းနှင့်အညီ ဖြစ် တစ်ခုတည်းသော နည်းပညာအသစ်ဖြစ်သော AI ကို အသုံးပြုပြီး ညာညီဘောင်အချက်အလက်များကို မကြာမီစမ်းသပ်ထည့်သွင်းလာပြီးဆိုတာ ဖြစ်ပါတယ်။ အသုံးပြုသူစိတ်ကြိုက်ကွန်တင်ကို အလွယ်တကူရနိုင်ရန်အတွက် အသံသတင်းအကြောင်းအရာများမှာ ပိုမိုနာမည်ကြီးလာခဲ့ကြပြီး၊ အလုပ်များစွာလုပ်နေသောအခါ သောကြာအချိန်များအတွင်း ငြင်းလုံးအကြောင်းများကို သိရှိနိုင်ရန် လွယ်ကူခဲ့သည်။ ယာဟူနီယပ်၏ 'Your Daily Digest' တစ်ခုသည် ၂၀၂၄ ခုနှစ်၌ ယာဟူနီယပ်၏ Artifact အက်ပလီကေးရှင်းကို ဝယ်ယူခြင်းအပေါ် အခြေခံထားပြီး၊ ဒါကြောင့် ယင်းအပလီကေးရှင်းတွင် တစ်ကိုယ်တိုင်တူးပါတယ်ဖွဲ့ချက်များကို ပိုမိုတိုးတက်အောင် မော်ဒယ်လုပ်နိုင်စေပြီး၊ ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦး၏ စိတ်ဝင်စားမှုများနှင့် အကြိုက်အတန်းအစားများအပေါ် မူတည်ပြီး မီဒီယာအကြောင်းအရာများကို ပေးနိုင်အောင် ဖန်တီးပေးနိုင်သည်။ AI ဖြင့် ညီညွတ်မှုရှိ စနစ်ကိုဆောင်တက်ခြင်းဖြင့် ယာဟူနီယပ်သည် လူကြည့်ရှုမှုအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပြီး၊ သတင်းအကျဉ်းများကို သင့်တော်စွာ ရေးဆွဲပေးသည်။ အမျိုးအစားအသစ်များအဖြစ် AI တိုးတက်မှုကြောင့် အသံထုတ်လုပ်ရေး စျေးနှုန်းများ ချစ်ခင်မှုများလာပြီး၊ သတင်းအဖွဲ့အစည်းများအနေဖြင့် မြန်ဆန်ပြီးအရည်အသွေးမြင့် အသံအကြောင်းအရာများ ဖန်တီးနိုင်ခြင်း ပိုမိုလွယ်ကူလာခဲ့သည်။ ယာဟူနီယပ်၏ ဒီအခြေအနေထဲသို့ ကျွမ်းကျင်လာခြင်းသည် ဒီဂျစ်တလ် ဂျာနယ်လစ်စနစ်၌ လုပ်ဆောင်သော တီထွင်မှုများအတွက် ထောက်ခံမှုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် ဤပုံစံအသစ်များအတွက် အခွင့်အလမ်းအသစ်များကို ပိုမိုရရှိစေသည်။ ဒါ့အပြင်၊ ယင်းမှာ အာမေနစ် Alexa Flash Briefings ကဲ့သို့ ဝန်ဖတ်သူအများအပြားကြား ပြန်လည်သံသင်းစေခဲ့သော အသံသတင်းပုံစံများအပေါ် မျက်နှာစာများနိုင်ဆောင်နေခြင်းကို ယာဟူနီယပ်နှင့် တစ်ပြိုင်တည်းလုပ်ကိုင်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ အနာဂတ်ကို ရှုမြင်လျှင်၊ ယာဟူနီယပ်သည် ညနေအချိန် 'Your Daily Digest' ကို ဖြန့်ချီခြင်းကို ကျေးဇူးပြု၍ တိုးချဲ့ရန် စဉ်းစားထားပြီး၊ တစ်နေ့အနယ်နယ်ထဲအတောအထွာ သတင်းအချက်အလက်များကို ပေးစွမ်းနိုင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ထို့အပြင်၊ စီးပွားရေးလမ်းကြောင်းများကိုလည်း ရှုမြင်ထားပြီး၊ ကြော်ငြာများ သို့မဟုတ် ပူရမ်းသည့်အကြောင်းအရာများကို အသံအကြောင်းအရာများအတွင်းဖြင့် ပေါင်းစပ်၍ ရောင်းအားအသစ်များ ရရှိနိုင်ရန်စွမ်းဆောင်နိုင်ပါသည်။ အကျဉ်းချုပ်မဖြစ်စေ, ယာဟူနီယပ်၏ AI အားအခြေခံ၍ ညနေအချိန် အသံသတင်းအကျဉ်း စတင်ထုတ်လွှင့်ခြင်းသည် သတင်းပေးပို့မှုတွင် တစ်ဆင့်မြှင့်တင်မှုသတင်းတစ်ခု ဖြစ်ပြီး၊ လူအသုံးအများကြား ဝင်ရန်၊ ပုဂ္ဂိုလ်များ၏စိတ်ဝင်စားမှုနှင့် စိတ်ကြိုက် စီမံ ခြင်းများကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဤအစီအစဉ်သည် ဇာတ်ပုံအကျယ်အနှံကို ပြောင်းလဲနေသော ဒစ်ဂျစ်တယ်လောကတွင် သတင်းပုံစံများကိုလည်း များစွာမည်သူမဆို အသုံးပြုနိုင်ရန်အတွက် ရုပ်သိမ်းအောင် ယာဟူနီယပ်ကို အားပေးပြီး၊ အများသူငါ များစွာ အသုံးပြုပြီး ထိန်းချုပ်မှုကို ဖော်ပြနေသောအခါ ဖြစ်ပါသည်။

ဂూఠلသည် မူလအနေနဲ့ AI မျဥ်းကြောင်းအကျဉ်းအကျဉ်းများနှင့် AI မုဒ်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် သုတေသနအသစ်တစ်ခုကို စမ်းသပ်နေသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်အသစ်သည် အသုံးပြုသူများအတွက် စိတ်ချလောက်အောင် သဘောတူညီမှုတစ်ခုအနေနဲ့ ပေါင်းစည်းထားသော တစ်ခုတည်းသော အတွေ့အကြုံတစ်ခုကို ပံ့ပွန်ပေးပြီး၊ ကွန်ရက်အသီးသီးအကြောင်းအရာများကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစေသည်။ ဤစာတမ်းသည် ဤသစ်စမ်းသပ်မှု၏ သဘာဝ၊ ဤအပေါ် မားကတ်တာများအတွက် အဓိကအဓိပ္ပါယာနှင့် SEO နှင့် အကြောင်းအရာမြင်ကွင်းကောက်နှုန်းဆေးနည်းလမ်းများအပေါ်ရနိုင်သည့် ပြောင်းလဲမှုများကို ဆန်းစစ်သည်။ အချိန်မ နည်းပါဘူးလေ? ဤမှာအကြားအလယ်အလတ်စာရင်းတစ်ခုပါ: - گوگلရှာဖွေရဲ့အပြောင်းအလဲတွေဘာလဲ? - မားကတ်တာတွေအတွက် ဒီအရေးကြီးတာကဘာလဲ - မားကတ်တာတွေဘာလုပ်ကြမလဲ **گوگلရှာဖွေရဲ့အပြောင်းအလဲတွေဘာလဲ?** گوگلရဲ့ AI မျဥ်းကြောင်းအကျဉ်းအကျဉ်းများ—ရှာဖွေစဉ်အထက်ပိုင်းမှာ မကြာခဏမြင်ရသော ကဒ်များ—သည် ၎င်းကိုအသုံးပြုသူများအနေဖြင့် Search နှင့်အပေါင်းအဖံ့အကျပ်ပြုလုပ်နည်းအပေါ် အဓိကပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ယခင်က၊ သက်ဆိုင်ရာအကြ deeper id တို့ကို ရှာဖွေပေးရန်အတွက် AI Mode အသီးအသီးကို လက်မခတ်လိုက်ဘဲ ပြောင်းရွေ့ရမည်ဖြစ်ခဲ့သည်။ ဤအကြမ်းအနားစမ်းသပ်မှုနှင့်အညီ၊ گوگل သည် အသုံးပြုသူများကို Passive AI မျဥ်းကြောင်းအကျဉ်းအကျဉ်းမှ ပြုလုပ်ထားပြီး၊ Gemini တည်ဆောက်ထားသော စကားပြောဆိုမှုကို ထိရောက်စွာ အသုံးပြုနိုင်အောင် လုပ်ဆောင်နေသည်။ ခုလက်ရှိကမ္ဘာအရမ်းကျယ်ပြန့်ပိတ်ပင်နေသည့် မိုဘိုင်းစမတ်စက်များပေါ်တွင် စမ်းသပ်နေပြီး၊ အသုံးပြုသူများအနေနဲ့ တစ်ဖျက်ကို တစ်ဖျက် ခေါ်ယူနိုင်သည့် ပြောဆိုခြင်းများစိုက်စပ်နိုင်သည်။ ဤဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုမှာ Google ၏ Gemini မဟုတ်ဘဲ များစွာသောဗဟုသုတရရှိမှုကို ဟန်ချက်ညှိနေခဲ့သည်။ Robby Stein, VP of Product for Google Search သည် X တပေါက်တွင် လိုအပ်ချက်ကို ဖော်ပြခဲ့ပြီး၊ “မေးခွန်းကို မည်သည့်နေရာမှာ မေးရမည်၊ မည်သည့်နည်းလမ်းဖြင့် မေးရမည်ဆိုသောအကြောင့် ဖောက်ခြားမှု မဖြစ်စေဘူး” ဟုပါဝါကြော်ငြာခဲ့သည်။ အဓိပ္ပါယာမှာ, ရှာဖွေရေးစနစ်ကို ရပ်တည်နေသောအချိန်မှ ပြည့်ပြည့် မေးခွန်းဖြေဆိုမှုအပေါ် မျှအသစ်ခံစားရခြင်းကို လုပ်ဆောင်နေသည်။ အချိန်ညှိနာမှုသည် အရေးကြီးသည်၊ အများကြီးသောအပြောင်းအလဲကို OpenAI များ “Code Red” ခေါ်သည် ဟုသိရပြီး၊ ထုတ်ကုန်အချိန်ဇယားကို ပြန်လည်သတ်မှတ်နေသည်။ AI မျဥ်းကြောင်းအကျဉ်းအကျဉ်းများကို သာမန်လအပေါင်း ၂ ဘီလျံအသုံးပြုနေပြီး၊ Gemini သည် ၆၅၀ မီလျံအသုံးပြုနေသည်ဟုဆိုပါက၊ ၎င်းတို့၏ ပေါင်းစပ်မှုသည် အသုံးပြုသူ၀ဘ်လောက၌ AI ကို ခံယူမှု့အတွက် သင်္ကေတပစ်မှတ်အသစ်တစ်နေရာဖွင့်နိုင်သည်။ **ဤအကြောင်းအရာဟာ မားကတ်တာများအတွက် အဓိကအဖွဲ့မဲ့အရေးပါမှု** Gemini စွမ်းအားရှိသော ရှာဖွေရေးမော်ဒယ်အသစ်သည် ပစ္စည်းအသစ်မဟုတ်ပဲ၊ အသုံးပြုသူများ မကြာခဏ လုပ်ပိုင်ခွင့်အပြီးသတ်ပုံအပေါ် မည်သို့ ဝင်ရောက်မှု ရှိလာမည်နည်းဆိုတာအပေါ် မူတည်ပြီး၊ မားကတ်တာများနှင့် SEO များအတွက် အရေးကြီးသော ဥပဒေအပြောင်းအလဲများကို ဖော်အပ်ထားသည်။ အဓိကအရေးကြီးတာကေတာ့ گوگل ကိုယ့်ပလက်ဖောင်းအတွင်း အလားအလာကောင်းပြီးပိုမိုရှာဖွေရေးကို တိုက်တွန်းနေခြင်းဖြစ်သည်။ ထုတ်ကုန်အကြောင်းအရာများကို မမှတ်မိအောင်မလုပ်ပဲ၊ အသုံးပြုသူများသည် ရှာဖွေရေးအတွင်းမှာတင်တာဝန်ခံရမည့့ံ အဖြေများıမေးနိုင်တယ်ဆိုရင်၊ တစ်ဆက်တည်းနဲ့ အမြဲတမ်း မီးပိုးရမနိုင်သော ဝဘ်ဆိုဒ်များများလျှော့နည်းလာနိုင်သည်။ **မားကတ်တာများအတွက် နောက်တစ်ဆင့်လုပ်ဆောင်စရာ** ဤ AI မျှော်မူဖွံ့ဖြိုးမှုများအပေါ် ထိရောက်စွာ ရှေ့နေမည်ဆိုပါက၊ မားကတ်တာများသည် သုံးချက်အကြံပြုချက်သုံးအချက်ကို ဂရုစိုက်ရန်အပ်သည်။ 1

IBM သည် Confluent ကို များစွာ ဝယ်ယူခြင်းကြေငြာပြီး မျှဝေဖ် $၃၁ ကို တိုးမြှင့်ထားပါသည်။ ယင်းသည် ယခင်ခေတ်အရောင်းရတဲ့နေ့ပိတ်ရက်၏ စျေးနှုန်းထက် ၃၄% ပိုမြင့်သည်။ အဆိုပါလှုပ်ရှားမှုသည် မျိုးစိတ်အလျင်အမြန်တိုးလာသော နArtificial Intelligence (AI) ဒင့္ပတ်သက်၍ IBM ၏ ရည်မှန်းချက်ကို ပံ့ပိုးကူညီရန် အမြဲတမ်းမူဝါဒဖြစ်ပြီး အဖွဲ့အစည်းများ ဖွဲ့စည်းခဲ့ပါသည်။ Confluent ၏ ပလက်ဖောင်းနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုများကို ပေါင်းစည်း၍ IBM သည် ဒေတာ စီးရွက်ခြင်းနှင့် အချိန်အမှီဒေတာထုတ်လုပ်မှုများတွင် ပိုမိုတိုးတက်လာရန် ရည်မှန်းထားပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ယနေ့ခေတ် AI လျှောက်ထားချက်များအတွက် အဓိကအချက်များဖြစ်ပါသည်။ Confluent သည် Apache Kafka သို့အခြေံခံသော ဒေတာစီးစနစ်ပလက်ဖောင်းကို သိမြင်ထားပြီး AI နှင့် ယန္တရား သင်ယူမှုအလုပ်များအတွက် မဖြစ်မနေ အချက်အလက်များကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်စေရန်၊ ကြီးမားသော အလားအလာများနှင့်တည်ငြိမ်သော ဖြေရှင်းမှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။ ဤ ဝယ်ယူမှုဖြင့် IBM သည် ထိုအနည်းအမြောနည်းပညာများကို ၎င်း၏ လက်ရှိ ပရိုဖိုင်အတွင်း ဝင်ငွေရေးရင်းများအပါအဝင် ထည့်သွင်းနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ကုမ္မဏီများအတွက် အခက်အခဲများကို ထိရောက်စွာဖြေရှင်းပေးနိုင်လိမ့်မည်။ Confluent ကပေးသော အကျိုးအမြတ်များအပေါ်မူတည်ပြီး မလွဲမလပ် IBM ၏ မျှော်မှန်းချက်မှာ ဒီဝယ်ယူမှုကို မိုက်ခရိုဘော်ပုံများအနိုင်ရဖို့ အစည်းအဝေးတစ်ခုအဖြစ် အသုံးချရန် ဖြစ်ပါသည်။ IBM သည် quantum နည်းပညာများတွင် ထင်ရှားစွာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခဲ့ပီး လူ့လောကတွင် classical ကွန်ပျူတာများမဖြေရှင်းနိုင်သော ပြဿနာများအတွက် quantum ကွန်ပျူတာများအတွက်မူဝါဒများကို တည်ေဆာက္နေပါသည်။ Confluent ၏ နည်းပညာကို ပေါင်းစည်းခြင်းမှာ များစွာသော classical နှင့် quantum ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များကို ချိတ်ဆက်ထားတဲ့ ကြိုးပေးရေး cluster များကို တီထွင်ဖို့ အစီအစဉ်နှင့်အညီ တောင့်တင်းနေပါသည်။ ဤဝယ်ယူမှုသည် လုပ်ငန်းနည်းပညာအရ ပင်လယ်မျက်နှာမှာ IBM သည် နည်းပညာဆန်းသစ်မှုတွင် ထိပ်တန်းနေထိုင်စေဖို့ ကြိုးပမ်းနေကြောင်းအမျိုးအစားပြ သာမက ဒစ်ဂျစ်တယ်ပြောင်းလဲမှုအတွက် open-source ဆော့ဖ်ဝဲများနှင့် ပူးပေါင်းဖွံ့ဖွိုးမှုများ၏ မရှိမဖြစ်အရေးပါမှုကိုလည်း ထောက်ထားပါသည်။ Confluent ကို ဝယ်ယူခြင်းဖြင့် AI နှင့် quantum ကွန်ပျူတာများအတွက် အရေးကြီးသော open-source စနစ်များ၏ တည်ဆောက်မှုကို ပိုမိုမြှင့်တင်နိုင်သည်။ ထို့အပြင် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ထင်ရှားသော နည်းပညာအကျိုးအမြတ်ရရှိရေးအတွက် ကမ္ဘာ့စက်မှုတစ်ခုလုံးအတွင်း လူသိများပြီဖြစ်ကာ မျှဝေမှုနှင့် တိုင်ပင်လုပ်ဆောင်မှုအပေါ်က aandelen ဖြစ်နိုင်ပေသည်။ Open-source နှင့် cloud-native နည်းပညာများသည် AI အမြန်နှုန်းရွှေ့ပြောင်းမှုတွင် အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းများဖြစ်ပြီး IBM ၏ Confluent ဝယ်ယူမှုကို ယင်းအနက် အကောင်းဆုံး အနေအထားအဖြစ် အသုံးချထားသည်။ ငွေရေးကြေးရေးအနေနှင့် $၃၁ တစ်မျှဝေဖ်သည် IBM ၏ Confluent ၏ တန်ဖိုးနှင့် တိုးတက်မှုအခိုင်အမ anchors ဖြင့် ထောက်ခံချက်များကို ပြသထားပါသည်။ ဤဝယ်ယူမှုအပြီး IBM သည် ငွေလုပ်ငန်းများ၊ ဆေးဝါး၊ ထုတ်လုပ်မှုနှင့် အကြော်အခွာများဆိုင်ရာဝစ်ဖျော်ရန် အသုံးချနိုင်မည်။ ဒါကလည်း အချိန်အမှီဒေတာစနစ်များနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းများအတွက် အသုံးခံဆောင်ရွက်မှုများတြင် စိတ်ဝင်စားစရာများ ထွန်းကားလာမည်။ စက်မှုနယ်ပယ်အတွင်း ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် ပုဂ္ဂိုလ်အမည်အချင်းများ များစွာက open-source နည်းပညာများနှင့် cloud-native နည်းပညာများကိုထပ်တိုးအသုံးချခြင်းဖြစ်ပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ်ပြောင်းလဲမှုရယူရေးအတွက် တီထွင်မှုအမြန်နှုန်းကို မြှင့်တင်နိုင်စေပါသည်။ IBM ၏ Confluent ဝယ်ယူမှုသည် ၎င်း၏ အဓိကစီးပွားရေးမူဝါဒတွင် open-source လုပ်ငန်းစဉ်များကို ထည့်သွင်းရန် ထိုအတွက် မူဝါဒတစ်ခုပါဖြစ်လာသည်။ စာရင်းကဏ္ဍအရ ဤစီးပွားရေးလုပ်ငန်းကွက်မှာ IBM သည် သက်တမ်းရှည်အောင် သဲသိုင့်ထားရှိလျက် AI ဝင်ထားပီး အနာဂတ်အတွက်အဓိပ္ပါယ်ရှိသော မျက်နှာချင်းဆိုင် ကြိုးပမ်းမှုများမှာ Confluent ၏ နည်းပညာအသုံးချမှုဖြစ်သည်။ IBM သည် quantum ကွန်ပျူတာစီမံကိန်းများကို တိုးတက်အောင် လုပ်ဆောင်ပြီး၊ ကြီးမားသော ကွန်ပျူတာ cluster များကို တည်ေဆာက္ရန် မျှော်လင့်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် အနာဂတ်မည်အောင် ဖန်တီးမည့် များစွာသော ထူးခြားသောနည်းပညာများကို ထောက်ပံ့ရန် နှင့် ဖောက်သည်များအတွက် တန်ဖိုးကြီးစွာ ထုတ်ပေးနိုင်ရန်အတွက် သိပ်လိုအပ်သောအချက်များဖြစ်ပါသည်။

ပုံးစစ်တမ်းအတိတ်မည်သည့်အခါမှာ တစ်အာဏာကြီးရှား ပြောင်းရွှေ့မည်မည့် LLM အမြင်ကွင်းလွှာအပြောင်းအလဲ (perception drift) သည် ၂၀၂၆ ခန့်တွင် SEO အစီအစဉ်များအတွက် ပြောင်းလဲမှုကြီးဝန်းမည်ဟုခန့်မှန်းထားလျက်ရှိသည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ် မาร์ကတ်‌တင်းအရမ်းမြန်နှုန်းလျင်အပြောင်းအလဲများအတွင်း၊ အသစ်တစ်ခုသော စံချိန်တစ်ခုအဖြစ် LLM perception drift သည် SEO မူဝါဒများအတွက် အခြားထက်များမည့်တော်လှန်မှုအဖြစ် ပြုမှုနေလိုက်ပါသည်။ ဤအကြံဉာဏ်သည် ကြီးမားသောဘာသာစကား မော်ဒယ်များ (LLMs) သည် အကြောင်းအရာများနှင့်အမှားအယွင်းများအပေါ် သေချာစွာ ထာဝရရှုမြင်နားလည်မှုများပြုလုပ်လာသလို သူတို့၏လေ့ကျင့်မှုဒေတာများ၊ အပ်ဒိတ်များနှင့်ပတ်သက်၍ မည်သို့ပြောင်းလဲလာပြီးနည်းကို လိုက်နာခြင်းဖြစ်သည်။ AI စွမ်းအင်အခြေခံရရှိထားသော ရှာဖွေမှုအင်တာဖေ့စ်များသည် တားမြစ်သောအခါ၊ ဤ perception drift ကိုစောင့်ကြည့်ခြင်းသည် AI-centric ကမ္ဘာတွင္ မိမိ၏ အမှတ်တံဆိပ်အမြင်မြင့်မားစေဖို့အတွက် အလွန်အရေးကြီးလာသည်။ ပညာရှင်များက သတိပေးပါသည်၊ ၂၀၂၆ ခုနှစ်အတွင်း perception drift ကို မရုဏ်းမထားပါက အမှတ်တံဆိပ်အာဏာနှင့် ဝဘ်မီဒီယာ လည်ပတ်မှုများတွင် ထိုးဖောက်အနိုင်ကျ ရန်အကြီးအကျယ်ဆုံးရှုံးနိုင်သည်။ **LLM perception drift ကို နားလည်ခြင်း** LLM perception drift သည် AI မော်ဒယ်များ သည် မည်သို့ပုံစံမြင်နားလည်ပြီး အကြောင်းအရာများကို ရေးပြပါသည်ဆိုသောအခါ ထိုအခမဲ့ပြောင်းလဲမှုများကို ဖမ်းယူသည်။ ထိုကဲ့သို့သောပြောင်းလဲမှုများသည် မူရင်းအမြင်များမှ မည်သို့ပုံစံကိုလဲပြောင်းလာကြောင်းကို အနည်းငယ်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ပရိုဖက်ရှင်နယ်များအနေဖြင့် ဒီအသစ်အပေါ်မှာ အချိန်နည်းနည်းအတွင်းခြောက်ခြားအကြောင်းအရာများကို ထောက်ထားမိကြသဖြင့်၊ ဥပမာအားဖြင့် ဘရားန့်များကို “ဖန်တီးမယ့် ဦးစီး” မှ “အဟောင်းအတန်းက ပျက်စီးသူ” သို့ ရှုပ်ထွေးလာသည်ဆိုလျှင်၊ ဒါကတော့ မူဝါဒမှာ အန္တရာယ်ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ လုပ်ငန်းသမားများက ဤအကျိုးသက်ရောက်မှုကို သမိုင်းနောက်ခံကျသော ရှာဖွေရေးအယ်လဂိုရီသို့ မဖြစ်မနေနိုင်သောအပြောင်းအလဲများအဖြစ်နှိုင်းယှဉ်ကြသည်။ ChatGPT၊ Gemini အဖြစ်ရဲ့မူလထုတ်ကုန်များကဲ့သို့သော ဖန်တီးပေးသော AIကိရိယာများ ကြီးပြင်းလာနေသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် သူတို့၏ ထွက်ရှိမှုနည်းလမ်းများ၊ ပါဝင်မှုများနှင့် အတွက်အကြံပေးမှုများကို မည်သည့်အနေနဲ့ ချိုးဖောက်နိုင်သည့္ဖြစ်စဉ်ကိုလည်း အလေးပေးလျက်ရှိပါသည်။ အသုံးပြုသူများ ပိုမိုများပြားလာသည်နှင့်အမျှ၊ AI များ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် တိကျမှုမှာအရေးကြီးလာပြီဖြစ်သည်။ အစောပိုင်းအသုံးပြုသူများက perception shift များကို စောင့်ကြည့်နိုင်အောင် ကိရိယာများ တွဲဖက်အသုံးပြုနေကြပြီး၊ SEO ငွေစလုံးစီမံခန့်ခွဲမှု ဦးစားပေးမှုများမှာ ပြန်လည်ညွှန်ပြသွားပါသည်။ **Perception Drift မည်သို့လုပ်ဆောင်သလဲ** LLMs သည် ဒေတာအကြီးအကျယ်အပေါ်သင်ကြားနေသည်။ သို့ပေမဲ့၊ ဤကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များသည် အသစ်ထည့်သွင်းသော ဒေတာများ၊ ပြင်ဆင်ခြင်းများနှင့် ပတ်သက်၍ သူတို့၏ အမြင်များကို ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ သုတေသနများအရ၊ perception drift ကို ထိခိုက်စေသူများမှာ ဒေတာအသစ်၊ သင်ကြားမှုအရင်းအမြစ်များအကြောင်းကို လူမႈအကျိုးပေးမှုများနှင့် ကင်းလင်းမှုများ စသည်များဖြစ်သည်။ ဥပမာအနေနဲ့၊ နည်းပညာအကြီးအကျယ်များအပေါ် သတင်းမကြာသေးမီတွင် အကျိုးသက်ရောက်မှု ဖြစ်လာနေခြင်းအပေါ် မပြည့်မစုံ ဩဇာများဖုံးကွယ်နေပြီဆိုလျှင်၊ AI ကုတ်မည့်အရာမှာ ဤအမှားများကို ထיפနေစဉ်၌ အရိုးရှိပြီး မသန့်စင်သေးသော ဝေဖန်မှုများအပေါ် ပို၍ထင်ရှားလာပါသည်။ ဤေလမ်းကြောင်းတွင် perception drift ကို စောင့်ကြည့်ရန်အတွက် ကောင်းမွန်သော ကိရိယာများ၊ မကြာမီ မေးခွန်းများနှင့် လေ့လာဆန်းစစ္မယ့်နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုကြသည်။ သို့သော်၊ ဤအမျိုးအစားသော သက်တမ်းကြာလာသည့် AI မော်ဒယ်များ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ပိုမိုတိုးတက်လာစေနိုင်သည်။ **2026 ဟာအဓိကအရေးပါသောနှစ်ပါ** ၂၀၂၆ နောက်ပိုင်းတွင် မြန်မြန်ဆန်ဆန် AI စွမ်းအင်အခြေခံ ရှာဖွေမှုများက လမ်းကြောင်းစိုက်သွားမည်ဟု မျှော်လင့်ကြပါတယ်။ ဤအပြောင်းအလဲသည် perception drift ကို သဘောပေါက်စေခြင်းသည်အရေးကြီးလာနေပြီ။ များစွာသောအမှတ်တံဆိပ်များအနေနဲ့ ဤ perception drift ကို မစောင့်ကြည့်ခဲ့လျှင်၊ AI ဖြင့် ထုတ်ပေးသော အကြောင်းအရာများတွင် မမြင်သာနိုင်ပါ။ လုပ်ငန်းရှင်များအနေဖြင့် perception drift ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် ရှေးတန်း နှင့်မဟုတ်နိုင်သောဘက်များအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ မည်သည့်ကမ္ဘာကြီးကို မကြာ မလင့်မီးတင်နိုင်မည်ကို သေချာစေခြင်းဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဤသို့ perception drift ကို လေ့လာမာယာအနေနဲ့ ချိန်ညှိထားပြီး သက်တမ်းကြာသော SEO မူဝါဒများ၊ ပြီးခဲ့သောအချိန်က သုံးခဲ့သော SEO များကို ပြောင်းလဲစေနိုင်သည်။ **အလားအလာများနှင့် ချိုးဖောက်ချက်များ** အဖြစ်အပျက်များအနေနဲ့ perception drift က အလျားအနှောင်တစ်ခုအဖြစ် မကြာမီ ဣနစမြစ်များခန့်မှန်းကြသည်။ ဤကြောင့် သမိုင်းများသည် perception drift ကို လိုက်နာဖို့ကောင်းမလား၊ မလားကို ခံယူမနိုင်။ AI မော်ဒယ်များအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချမှု၊ bias များ၊ အချက်အလက်အတင်းအကျပ်များအပေါ် မူတည်သောစီမံကိန်းများကြောင့် ကနဦးကျော်လွှားလာရင် စစ်ဆေးကြတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့၊ ကျန်းမာရေးလက်မှတ်အကြောင်းကျပ်စဲမှု မော်ဒယ်၏ ရလဒ်များမှာ အသိပညာခွဲခြားစွမ်းရည်များကို ထိခိုက်စေပြီး၊ မည်သည့်အကြောင်းအရာပဲဆိုစေပါစေ၊ လာမည့်အချိန်တွင် perception drift ကြောင့် ထိခိုက်နိုင်သည်။ ဤမှာ perception drift ကို ကြည့်ရှုဖို့မှာ လွယ်ကူသည့် ကိရိယာများ၊ များစွာသောစမ်းသပ်မှုများအသုံးပြု၍၊ မည်သည့်အကြောင်းအရာနှင့်ပတ်သက်သော AI ဟာ အပေါ်အာရုံစိုက်စေမည်။ ဤကဲ့သို့သော fluid AI perception ကို တိုင်းတာခြင်းမှာ အခက်အခဲများရှိသော်လည်း၊ အရေးပါမှုမှာ တိုးတက်လာသည့်အတွက် ဖြစ်သည်။ **2026 ဘာကြောင့်အရေးကြီးပါသလဲ** 2026 ခုနှစ်အထိ AI ဆက်ခံရှာဖွေမှု များသည် အွန်လိုင်းမေးခွန်းများ၏ ၃၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ ထပ်တိုးလာမည်။ ဤပြောင်းလဲမှုအတွက် perception drift ကို ကူညီစောင့်ကြည့်ခြင်းမှာ အရေးကြီးလာသည်။ များစွာသောအမှတ်တံဆိပ်များ မဲ့အသစ်ဖြစ်လာမည်နှင့် perception drift များကို မကြည့်မိလျင်၊ AI များတည်ရှိနေစဉ်အထိ မမြင်နိုင်ကြပါ။ လုပ်ငန်းရှင်များအတွက် perception drift ကို အမြဲစောင့်ကြည့်မှု အဖွဲ့အစည်းများသည် မျှော်မှန်းချက်များကို တိုးတက်စေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ AI မှ ပြောပါ့မည့်နေရာတွင်အပစ်အခတ်များကြောင့် များပြားပြီးကျော်လွှားနေသည်၊ ရောင်းအားများအတွက် ပြုပြင်ချက်များ လုပ်လိုက်သောကြောင့် perception များပြည့်စုံလာသည်။ ဒီလို စနစ်ကို တိုးတက်အောင်မြင်လာစေဖို့ လိုအပ်လာကြသည်။ **ကိရိယာများနှင့် မူဝါဒများ** ယင်း perception drift ကိုကြည့်ရှုရန် စနစ်အသစ်များအား ဖြန့်ဖြူးနေပါပြီ။ များစွာသောAI မော်ဒယ်များကို သုံးပြီး မေးခွန်းပေါင်းသန်းများ စမ်းသပ်၍ perception ပြောင်းလဲမှုများကို မြေပုံပေးနိုင်သော ဒိုင်ချာများစွာရှိသည်။ တစ်ခုသော နည်းလမ်း “entity optimization” ဟုအမည်ရပြီး၊ Wikipedia များ၊ ဇာတ်ကွက်အချက်အလက်များနှင့်အာထွေဖြစ်သောဝက်ဘ်ဆိုက်များပေးခြင်းအားဖြင့် မသန့်စင်သော perception များကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ဒါ့အပြင် “sentiment engineering” နိုင်ငံတကာအကြံပေးစနစ်များဖြင့် ဖြန့်ဖြူးထားသော အကြောင်းအရာများက AI မော်ဒယ်များ၏ training data ကို ထိခိုက်စေနိုင်ပြီး၊ E-E-A-T (အတွေ့အကြုံ၊ ကျွမ်းကျင်မှု၊ အာဏာနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု) ကို ဦးစားပေး၍အချိန်အတန် ကြည့်နိုင်သည်။ SEO အကျိုးခံစားသူများသည် ဤနည်းလမ်းများကို ၂၀၂၅ ထက်ပြီးနောက်ပိုင်းမှာ AI platform များအတွက် အရေးကြီးလာမည်ဟု မြင်ကြပြီးဖြစ်ကြသည်။ **Traditional SEO နှင့် perception drift ကိုပေါင်းစည်းခြင်း** LLM perception drift ကို ရိုးရိုး SEO နှင့်အညီ ပေါင်းစည်းမှုအဖြစ် တွေးကြပါ။ keyword များဖြင့် ရှာဖွေရေး၏ မူလအချက်အလက်များအပြင်, semantic အနေအထားကိုလည်း ရှာဖွေနိုင်စေပြီး AI မော်ဒယ်များ သည် မည်သို့အသုံးပြုသူ မေးခွန်းများကို မြင်ကွင်းကျယ်စွာ ပြောဆိုမည်ကို မတ်တပ်ရပ်ထားသည်။ ဤသည်အတွက် Generative Engine Optimization (GEO) ဟုခေါ်သောအကြောင်းအရာများ၊ မျှဝေရေးကဏ္ဍတွင် ဆက်လက်ဖွံ့ဖြိုးလာနေသည်။ ဤသို့ AI ပြောဆိုမှုကို တိုးတက်အောင်မြင်စေခြင်းဖြစ်ပြီး ရှာဖွေနေရာများတွင် ကြည့်ရှုမှုများ များစွာရစေခြင်းတို့ကို ရည်ရွယ်သည်။ ၎င်းအတွက် လုပ်ငန်းများအနေဖြင့် AI တွင် မြင်ကြည့်နိုင်စေရန်၊ perception drift ကို စောင့်ကြည့်၍ trust နှင့် တစ်ခြားသောယုံကြည်စိတ် ခိုင်မာစေဖို့ အတွက် AI visibility tools များတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရမည်ဟု အကြံပြုသည်။ **ပုံပြဇာတ်များနှင့် perception drift ၏ ထိရောက်မှု** အမျိုးမျိုးသောစက်မှုကဏ္ဍများတွင် perception drift ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို မြင်ကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ကျန်းမာရေးအမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုက သေချာမူမယ့် “ယုံကြည်စိတ်ချနိုင်” မှ “အန့အယောင်” သို့ မပြောင်းလဲခဲ့၊ AI ကုတ်များ ငြင်းဆိုခြင်း၊ သက်တမ်းကျော်၍ များပုံသဏ္ဍာန်အလားအလာများ တိုးလာသည်။ ထို့အပြင် ငွေကြေးလုပ်ငန်းများက လုပ်နေတဲ့အခါ ဥပဒေရေးရာအပြောင်းအလဲများကို ဖြေရှင်းနိုင်ခြင်း၊ perception များတည်တံ့စေသည်နှင့် ထိရောက်မှုကို ထိမ်းသိမ်းအောင်လုပ်နိုင်သည်။ ဤအခြေအနေများသည် SEO ရဲ့ စစ်ဆေးမှုများ၌ perception drift ကို ထည့်သွင်းအသုံးပြုမှုရှိကြောင်း ပြပါတယ်။ **စွမ်းအင်များနှင့် အသုံးချမှုများ** ယခုကာလတွင် perception drift ကိုကြည့်ရှုရန် dashboard များဖော်ပြနေပါသည်။ AI မော်ဒယ်များစွာကို မေးခွန်းများပေး၍ perception အပြောင်းအလဲများကို တင်ပြမည်။ “entity optimization” သဘောတရားကိုအသုံးပြု၍ Wikipedia, structured data, authoritative websites များနှင့် ဆက်စပ်ခြင်းဖြင့် perception များကို သိမ်းထားနိုင်သည်။ ဤကဲ့သို့သောအကြံဉာဏ်များသည် AI platform များအပေါ်ရှိ ချိတ်ဆက်မှုမှာ ထုလွှာဖြစ်စေနိုင်ပြီး၊ positive brand image ကို ပိုမိုမြှင့်တင်ရန်နှင့် အနုတ်လက္ခဏာများကိုကြားနှေးရန်အတွက် အရေးကြီးသည်။

ဒီဇင်ဘာ ၃ ရက် (ရူထာ) - ဗုဒ္ဓဟူးနေ့က Microsoft သည် The Information မှ ထုတ်ပြောခဲ့သည့် အစီရင်ခံစာကို ပယ်ချလိုက်ပြောကြားခဲ့သည်။ အဆိုပါအစီရင်ခံစာတွင်၊ ကုမ္ပဏီအတွင်း လုပ်ငန်းခွဲအများအပြားသည် ဇွန်လအဆုံးသတ်သည့် ငွေကြေးပိုင်ခြင်းနှင့် ပတ်သက်သော ရောင်းအား ကြီးကြပ်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ အချို့အာရုံစိုက်မှုအချက်အလက်များကို လျှော့ချခဲ့ကြောင်း၊ အရောင်းဝန်ထမ်းများ မိမိတို့ရည်မှန်းချက်များကို မရှိမဖြစ်ပြည့်မင်းနိုင်ဘဲ ဖြစ်ပွားခဲ့ကြောင်း သတင်းစုံတစ်ရပ်အပေါ် အခြေခံ၍ဆိုနေခြင်း ဖြစ်သည်။ အဆိုပါအစီရင်ခံစာကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ မထားရှိပဲ Microsoft က အကြောင်းပြန်ဆိုချက်မှာ ငြင်းဆိုခဲ့သည်။ ထို့အတူ၊ "The Information ၏ သတင်းအကြောင်းအရာသည် တိုးတက်မှုနှင့် ရောင်းအားအပိုင်းကို မတိကျစွာ ပေါင်းစပ်ထားပြီး ရောင်းအားအဖွဲ့အစည်းအလုပ်လုပ်နိုင်စွမ်းနှင့် လုပ်အားချိန်းထားမှုကို မသေချာလေးနက်စွာမရိုးပေါ်စေစေသော နားလည်မှုမရှိခြင်းကို ဖော်ပြနေသည်။" ဟု သတ္တုတင်ခဲ့သည်။ သူတို့က ကြားစေinal masked}}