Tag: شبکه‌های عصبی

  • هاروارد و آواتارهای هوش مصنوعی: چگونه شبکه‌های عصبی آموزش کارآفرینان را مقیاس‌پذیر می‌کنند

    هاروارد و آواتارهای هوش مصنوعی: چگونه شبکه‌های عصبی آموزش کارآفرینان را مقیاس‌پذیر می‌کنند

    مدرسه کسب‌وکار هاروارد (HBS) بوت‌کمپ نوآورانه Foundry را راه‌اندازی می‌کند که در آن آواتارهای هوش مصنوعی اساتید بازخورد فردی ارائه خواهند داد. این گامی جدید در مقیاس‌بندی برنامه‌های آموزشی است که به طور قابل توجهی کارایی یادگیری را افزایش می‌دهد. هزینه دوره هشت هفته‌ای برای کارآفرینان تنها 699 دلار است.

    بوت‌کمپ Foundry، که توسط HBS توسعه یافته است، جلسات زنده هفتگی با مربیان را ارائه می‌دهد. با این حال، ویژگی کلیدی استفاده از شخصیت‌های هوش مصنوعی متحرک برای تعاملات تعاملی است. این شبکه‌های عصبی، که توسط استارتاپ HeyGen ایجاد شده‌اند، بازخورد شخصی‌سازی شده را در طول ارائه‌های عملی و شبیه‌سازی جلسات هیئت مدیره ارائه می‌دهند.

    این رویکرد امکان افزایش قابل توجه حجم پشتیبانی فردی را فراهم می‌کند که با روش‌های سنتی امکان‌پذیر نبود.

    آواتارهای هوش مصنوعی در عمل: بازخورد شخصی‌سازی شده

    سارا کسلر، خبرنگار نیویورک تایمز، شخصاً این سیستم را آزمایش کرد و پروژه خود با عنوان «اوبر برای موز» را به آواتار هوش مصنوعی جف بوسگانگ، یکی از بنیانگذاران Flybridge Capital، ارائه داد. با وجود اینکه نه بوسگانگ واقعی و نه کپی دیجیتالی او تحت تأثیر این ایده قرار نگرفتند، کسلر اشاره کرد که نسخه مجازی در طول ارائه او «لبخندی به وضوح ثابت» را نشان می‌داد.

    این پتانسیل آواتار هوش مصنوعی با زیرنویس و حالات چهره را برای ایجاد تعامل واقعی‌تر برجسته می‌کند.

    از چت‌بات تا مربی: تکامل هوش مصنوعی در آموزش

    کاتارینا رینگز، مدیر پروژه، در ابتدا مؤلفه هوش مصنوعی را به عنوان یک چت‌بات معمولی تصور می‌کرد. با این حال، پس از راه‌اندازی آزمایشی، دانشجویان تمایل خود را برای تجربه ساختاریافته‌تر و هدفمندتر ابراز کردند.

    این بازخورد منجر به توسعه آواتارهای هوش مصنوعی پیچیده‌تر شد که نه تنها قادر به پاسخگویی به سؤالات بودند، بلکه به طور فعال در فرآیند یادگیری نیز شرکت می‌کردند. این نشان‌دهنده سازگاری تولید عصبی با اشتراک با نیازهای کاربران است.

    جف بوسگانگ اظهار داشت: «دانشجویان من از کپی دیجیتالی هیجان‌زده هستند»، و اذعان داشت که آواتار هوش مصنوعی او کمی «ترسناک» است، اما در فرآیند آموزشی بسیار مفید است.

    کارایی هوش مصنوعی در مقابل UGC واقعی: افق‌های جدید

    شرکت‌کنندگان بوت‌کمپ Foundry، برخلاف برخی از دانشجویان که نگرش منفی نسبت به هوش مصنوعی دارند، استفاده از شخصیت‌های هوش مصنوعی متحرک را مثبت ارزیابی کردند. این تأیید می‌کند که با کاربرد صحیح، تولید انبوه ویدئو توسط شبکه عصبی و ایجاد تبلیغات هوش مصنوعی می‌توانند نه تنها مؤثر، بلکه مورد تقاضا نیز باشند.

    Гарвард и AI-аватары: как нейронки масштабируют обучение предпринимателей — illustration 2

    هزینه یک خلاقیت هوش مصنوعی در مقایسه با روش‌های سنتی چقدر است؟ واضح است که به طور قابل توجهی کمتر است، که فرصت‌های جدیدی را برای AI UGC برای پروژه کریپتو و سایر حوزه‌ها باز می‌کند.

    مزایای هوش مصنوعی در آموزش و بازاریابی

    • مقیاس‌پذیری: امکان ارائه بازخورد فردی به هزاران دانشجو به طور همزمان را فراهم می‌کند، که مقیاس‌پذیری غیرممکن را اکنون ممکن می‌سازد.
    • مقرون به صرفه بودن: هزینه‌های آموزش و تولید محتوا را کاهش می‌دهد. هزینه 1 دقیقه ویدیوی هوش مصنوعی به طور قابل توجهی کمتر از روش‌های تولید سنتی است.
    • شخصی‌سازی: آواتار هوش مصنوعی با زیرنویس و رویکرد فردی کیفیت آموزش را بهبود می‌بخشد.
    • نوآوری: استفاده از شبکه عصبی برای تبلیغات UGC و خط تولید هوش مصنوعی 500 ویدیو در روز فرصت‌های جدیدی را برای بازاریابی و آموزش باز می‌کنند.

    سوالات متداول

    آواتار هوش مصنوعی در زمینه آموزش چیست؟

    آواتار هوش مصنوعی یک کپی دیجیتالی از انسان است که با استفاده از هوش مصنوعی ایجاد شده و قادر به تقلید ظاهر، صدا و رفتارهای او برای تعاملات پویا، به عنوان مثال، برای ارائه بازخورد یا برگزاری سخنرانی‌ها است. این امکان را می‌دهد که 100 ویدیو یا بیشتر با همان «استاد» تولید شود.

    چگونه آواتارهای هوش مصنوعی به مقیاس‌پذیری برنامه‌های آموزشی کمک می‌کنند؟

    با استفاده از آواتارهای هوش مصنوعی، موسسات آموزشی می‌توانند آموزش شخصی‌سازی شده و بازخورد را به تعداد قابل توجهی بیشتری از دانشجویان نسبت به آنچه با اساتید زنده امکان‌پذیر است، ارائه دهند. این امر هزینه‌های عملیاتی را کاهش داده و دسترسی به آموزش با کیفیت را افزایش می‌دهد. این مانند کارخانه ویدیوهای هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک است، فقط برای آموزش.

    کدام شرکت‌ها فناوری‌های آواتارهای هوش مصنوعی را توسعه می‌دهند؟

    یکی از بازیگران کلیدی در این زمینه استارتاپ HeyGen است که آواتارهای هوش مصنوعی را برای دانشکده بازرگانی هاروارد ایجاد کرده است. شرکت‌های دیگری نیز وجود دارند که راه‌حل‌های مشابهی را ارائه می‌دهند، به عنوان مثال، مشابه Synthesia، که در تولید ویدیو از متن و API تولید انبوه تخصص دارد.

    آیا می‌توان از آواتارهای هوش مصنوعی برای ایجاد محتوای تبلیغاتی استفاده کرد؟

    Безусловно. AI-аватары و ویدئوهای هوش مصنوعی برای تبلیغات به طور فعال برای ایجاد کلیپ‌های هوش مصنوعی با تعویض چهره، صداگذاری با صدای هوش مصنوعی و نوشتن سناریو و تدوین ویدئو توسط شبکه‌های عصبی استفاده می‌شوند. این امر به طور قابل توجهی هزینه و سرعت فرآیند تولید محتوای تبلیغاتی را کاهش می‌دهد، که باعث می‌شود کارایی هوش مصنوعی در مقابل UGC واقعی بسیار جذاب باشد.

    نتیجه‌گیری

    ادغام آواتارهای هوش مصنوعی در برنامه‌های آموزشی دانشکده کسب‌وکار هاروارد، پیشرفت چشمگیری را در زمینه EdTech و تولید محتوای هوش مصنوعی نشان می‌دهد. این نه تنها دسترسی و کیفیت آموزش را افزایش می‌دهد، بلکه افق‌های جدیدی را برای کاربرد هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف، از آموزش تا بازاریابی، باز می‌کند.

    اگر به دنبال این هستید که کجا برای کریپتو یا سایر پروژه‌ها تولید انبوه ویدئو سفارش دهید — فناوری‌ها در دسترس هستند. آینده آموزش و تولید محتوا در دست شبکه‌های عصبی است و هاروارد در حال حاضر پیشرو است. اطلاعات بیشتری درباره ساخت ویدئوهای تبلیغاتی با هوش مصنوعی را در وب‌سایت ما بیابید.

  • اشاره به برند در ChatGPT مهم‌تر از لینک است: ۹۲٫۸٪ گفتگوها بدون کلیک

    اشاره به برند در ChatGPT مهم‌تر از لینک است: ۹۲٫۸٪ گفتگوها بدون کلیک

    ۹۲.۸٪ از گفتگوهای ChatGPT بدون انتقال به سایت پایان مییابد — این داده‌ای از Profound است که کوین ایندیگ در خلاصه‌ی ۲۱ ژوئیه بررسی کرد. اندازه‌گیری روی ترافیک زنده‌ی یک محصول واقعی انجام شده و می‌توان به این عدد اعتماد کرد. تمام پیشبرد در جستجو بر یک معامله استوار بود: تو به بالای نتایج می‌رسی، فرد روی لینک سایت کلیک می‌کند، و تبدیل این بازدید به درخواست، کار خودِ توست. لینک نقطه‌ای بود که کسب‌وکار برای اولین بار با مشتری تماس می‌گرفت. در پاسخ شبکه‌ی عصبی، این معامله در همان قدم اول می‌شکند: انتقال در بیشتر موارد اصلاً اتفاق نمی‌افتد.

    چرا ۹۲.۸٪ از گفتگوهای ChatGPT بدون انتقال به سایت پایان می‌یابد

    من چند ماه است که اندازه می‌گیرم که ChatGPT، Perplexity، آلیسا AQI و GigaChat چگونه برندها را در پاسخ‌هایشان نام می‌برند: پرامپت‌های کنترلی اجرا می‌کنم و می‌بینم که مدل چه کسی را ذکر کرده و چه کسی را نه. پشت این اجراها عددی ظاهر شد که منطق مرسوم سئو را می‌شکند — و باعث شد من چیزی را که اصلاً برای مشتریان ردیابی می‌کنم تغییر دهم. به ترتیب بررسی می‌کنم.

    سه هفته پیش پرامپت‌های یک مشتری از حوزه‌ی تحویل غذا را از طریق ChatGPT اجرا می‌کردیم. روال عادی: سؤالی مثل «کدام سرویس تحویل را در مسکو انتخاب کنم» تایپ می‌کنی و پاسخ را می‌بینی. در آن لحظه، مشتری ما به‌مراتب لینک‌های بیشتری از سایت‌های دیگر داشت تا نزدیک‌ترین رقیبش. در Ahrefs — سرویسی که وزن لینک‌های سایت را محاسبه می‌کند — این بلافاصله دیده می‌شود: هم امتیاز کلی اعتبار بالاتر است و هم تعداد سایت‌های مختلفی که به آن لینک می‌دهند، یک و نیم برابر بیشتر است. ChatGPT رقیب را نام برد. مشتری را نه. اصلاً ذکر نکرد، حتی یک بار در بیست پرامپت.

    من سه بار دوباره بررسی کردم، فرمول‌بندی سؤال، تاریخ گفتگو و منطقه را تغییر دادم. نتیجه همان بود. یک ساعت و نیم صادقانه نمی‌فهمیدم قضیه چیست. بیست سال پیشبرد سایت‌ها به یک قانون ساده عادت داده بود: هرچه بیشتر به تو لینک بدهند، در نتایج گوگل و یاندکس بالاتر هستی، و بنابراین شبکه‌های عصبی نیز باید با میل بیشتری تو را نام ببرند. اینجا قانون کار نکرد. فقط اینجا نتایج به معنای مرسوم وجود نداشت. مدلی بود که خودش تصمیم می‌گرفت چه کسی را با نام صدا بزند و چه کسی را نه. و این تصمیم را بر اساس شمارنده‌ی لینک‌ها نمی‌گرفت.

    ذکر برند را نمی‌توان با لینک خرید — مثل اعتبار انباشته می‌شود

    در عین حال، خود ترافیک هوش مصنوعی از نظر حجم بسیار کوچک است — Ahrefs گزارش می‌دهد که ChatGPT حدود ۰.۱۹٪ از تمام انتقال‌های لینک در اینترنت را به خود اختصاص می‌دهد، در مقابل ۴۲٪ برای گوگل. اگر مستقیم مقایسه کنی، به‌طرز خنده‌داری کم است. اما نکته‌ی جالب‌تر این است: آن تعداد کمی که واقعاً از ChatGPT کلیک می‌کنند، با نظمی بسیار بیشتر تبدیل می‌شوند — نرخ تبدیل حدود ۷.۱٪ است و خود بازدید ۴.۴ برابر ارزشمندتر از بازدید معمولی ارزیابی می‌شود. افراد کمتری به سایت می‌رسند، اما آن‌هایی که رسیده‌اند — آماده‌ی خرید یا هر اقدام هدفمند دیگری آمده‌اند.

    اشاره به برند در ChatGPT مهم‌تر از لینک است: ۹۲٫۸٪ گفتگوها بدون کلیک

    و اینجا یک چرخش مهم است. اگر تصمیم قبل از کلیک، درون خود پاسخ مدل گرفته می‌شود، پس باید برای کلیک نجنگید. باید برای نحوه‌ی نام‌برده‌شدنت در لحظه‌ای که کلیک هنوز رخ نداده و به احتمال زیاد اصلاً رخ نخواهد داد، جنگید. ذکر در پاسخ ChatGPT مانند جایگاه در نتایج جستجو نیست. جایگاه را می‌توان با کار روی سایت به دست آورد — با لینک‌ها، سرعت بارگذاری، پاک‌سازی فنی. ذکر این‌طور خریداری نمی‌شود. مدل آن را از دو منبع جمع می‌کند: از متون‌هایی که روی آن‌ها آموزش دیده و از صفحاتی که درست در حین پاسخ کشیده می‌شوند. و نه تعداد لینک‌ها، بلکه نحوه‌ی نوشتن درباره‌ی برند به‌طور کلی تصمیم می‌گیرد — در بررسی‌ها، در انجمن‌ها، در مقالات صنعتی، در مقایسه‌ها.

    ارتقاء در جستجو عادت داشت رتبه‌های برتر را بگیرد، زیرا رتبه به کلیک روی سایت منجر می‌شد. ارتقاء در پاسخ‌های شبکه‌های عصبی متفاوت عمل می‌کند: باید برای خودِ ذکر شدن جنگید، زیرا ممکن است اصلاً کلیکی رخ ندهد، اما فرد همچنان تصمیم می‌گیرد — بر اساس اینکه مدل برند را چگونه نام برده است. لینک یک دارایی یک‌باره است. تا زمانی که صفحه در نتایج باقی بماند، تا زمانی که سایت زنده باشد، تا زمانی که الگوریتم آن را ارزشمند بداند، کار می‌کند. ذکر شدن به شکل دیگری انباشته می‌شود: این شهرتی است که قبلاً در متون‌هایی که مدل روی آن‌ها آموزش دیده و اکنون می‌خواند، جا افتاده است. یک مقاله را حذف کنید — ذکر شدن از بین نمی‌رود، در ده‌ها منبع پخش شده است.

    اینجا اشتباه من با آن مشتری تحویل غذا بود. پروفایل لینک او قوی بود، اما تقریباً همه از اگریگیتورها و کاتالوگ‌ها بود، جایی که برند فقط در یک لیست ذکر شده بود. رقیب لینک‌های کمتری داشت، اما سه بررسی تحریریه مفصل با توضیح اینکه سرویس چه تفاوتی با دیگران دارد، داشت. مدل روی آن‌ها نیز آموزش دیده بود. او لینک‌ها را نمی‌شمرد — او زمینه را می‌خواند. به هر حال، رتبه اول در گوگل اصلاً ذکر شدن در ChatGPT را تضمین نمی‌کند. ما این را جداگانه روی چند مشتری بررسی کردیم: جستجو و شبکه عصبی مکانیزم‌های انتخاب متفاوتی دارند، و رتبه اول در نتایج معمولی به خودی خود به خطی در پاسخ مدل تبدیل نمی‌شود.

    جایی که لینک هنوز مشتری می‌آورد، و جایی که سوال مستقیماً در پاسخ بسته می‌شود

    لینک کاملاً نمرده است — مهم است این را اشتباه نگیریم. در گوگل معمولی، ۶۸٪ جستجوها در ایالات متحده تا آغاز سال ۲۰۲۶ نیز بدون کلیک به پایان می‌رسند، این داده‌های SparkToro با ارجاع به Search Engine Land است. پاسخ بدون انتقال به سایت به جستجوی قدیمی خوب هم آمده است، فقط آنجا زودتر دیده می‌شد — از طریق بلوک‌های پاسخ آماده، کارت‌های اطلاعاتی و پاسخ‌های مستقیم در بالای نتایج.

    لینک هنوز جایی کار می‌کند که تصمیم پس از اولین تماس گرفته می‌شود: مقایسه قیمت‌ها، خواندن نظرات، مستندات فنی، هر چیزی که نیاز به رفتن به جزئیاتی دارد که در پاسخ کوتاه مدل جا نمی‌شود. در حوزه‌هایی با چرخه تصمیم‌گیری طولانی کار می‌کند — آنجا فرد به هر حال به سایت می‌رسد، فقط دیرتر. لینک جایی کار نمی‌کند که سوال با یک عبارت در پاسخ بسته می‌شود. «کدام سرویس تحویل را انتخاب کنم» — با یک عبارت بسته می‌شود. «هزینه تحویل از رستوران خاص در منطقه خاص فردا شب چقدر است» — بسته نمی‌شود، آنجا نیاز به کلیک است. یک کسب‌وکار واحد در هر دو طرف این مرز زندگی می‌کند — همه‌چیز بستگی به این دارد که کاربر دقیقاً چه سوالی پرسیده است.

    اشاره به برند در ChatGPT مهم‌تر از لینک است: ۹۲٫۸٪ گفتگوها بدون کلیک

    آنچه اکنون به جای جایگاه‌ها در جستجو برای مشتریان اندازه‌گیری می‌کنم

    من دیگر فقط به جایگاه‌ها در نتایج نگاه نمی‌کنم و یک اندازه‌گیری جداگانه اضافه کرده‌ام: هر چند وقت یکبار و در چه زمینه‌ای مدل‌ها برند مشتری را مستقیماً، بدون کلیک، بدون انتقال نام می‌برند. ما پرامپت‌های کنترلی را اجرا می‌کنیم — سوالات واقعی مخاطب — از طریق ChatGPT، Perplexity، Алиса AI و GigaChat، می‌بینیم که آیا مدل برند را نام می‌برد، به چه ترتیبی نسبت به رقبا، با چه عبارتی. ChatGPT تنها نیست. Perplexity پاسخ را تقریباً به طور کامل از منابع نقل‌شده می‌سازد و آن‌ها را به صورت لیست نشان می‌دهد — مدل با کمال میل از مقالات در پلتفرم‌های شخص ثالث می‌گیرد. Алиса AI نتایج تازه Yandex را مخلوط می‌کند، GigaChat به روش خودش پاسخ می‌دهد. برندی که در یک مدل شنیده می‌شود ممکن است در مدل دیگر ساکت باشد — بنابراین اندازه‌گیری با یک ChatGPT بسته نمی‌شود.

    از این موضوع سه نکته بیرون آمد که اکنون به هر بازاریابی توصیه میکنم آنها را پیگیری کند:

    • سهم ذکر برند در میان رقبای اصلی بر اساس سؤالات کلیدی خودتان: درصد مشخصی برای مجموعهای مشخص از پرامپتها، بدون رتبهبندیهای کلی.
    • لحن بیان: مدل ممکن است برند را خنثی نام ببرد یا کلمهای ارزشی مانند «مطمئن» یا «گران» به آن اضافه کند — این بر انتخاب تأثیر بیشتری از خودِ واقعیت ذکر شدن دارد.
    • منابعی که مدل ظاهراً این بیان را از آنها میگیرد: اغلب یک یا دو مقاله هستند — و بهتر است ابتدا روی تقویت همانها تمرکز کنید، بهجای اینکه بودجه را بین دهها پلتفرم پخش کنید.

    با آن مشتریِ تحویل غذا، در نهایت به دنبال لینکهای جدید نرفتیم. چند مطلب مفصل درباره محصول در پلتفرمهایی نوشتیم که مدل بهوضوح آنها را میخواند و نقلقول میکند — و بعد از یک ماه و نیم، ذکر برند ظاهر شد و دید در پاسخهای هوش مصنوعی افزایش یافت. مشتری لینکهای بیشتری داشت، اما ChatGPT رقیب را نام برد. حالا میدانیم چرا.

    سؤالات متداول

    چگونه ذکر برند را در ChatGPT اندازهگیری کنیم؟

    پرامپتهای کنترلی — سؤالات واقعی مخاطب — را از طریق ChatGPT، Perplexity، Алиса AI و GigaChat اجرا کنید. سهم ذکر برند را در میان رقبای اصلی محاسبه کنید، لحن و منابعی را که مدل از آنها اطلاعات میگیرد ثبت کنید.

    اشاره به برند در ChatGPT مهم‌تر از لینک است: ۹۲٫۸٪ گفتگوها بدون کلیک

    آیا میتوان ذکر برند در شبکههای عصبی را با لینک خرید؟

    خیر. لینکها در جستجوی کلاسیک کار میکنند، اما شبکههای عصبی آنها را مستقیم حساب نمیکنند. ذکر برند بستگی به این دارد که برند در نقدها، مقالات و انجمنها چگونه توصیف میشود — این اعتباری است که در متونِ آموزش مدل انباشته میشود.

    اگر برند در ChatGPT ذکر نشود چه کنیم؟

    پلتفرمهایی را پیدا کنید که مدل بیشتر از همه از آنها نقلقول میکند و مطالب مفصل درباره محصول در آنجا منتشر کنید. نقدهای تحریریه، مقایسهها و مقالات کارشناسی را تقویت کنید — آنها بر ذکر برند تأثیر بیشتری از توده لینکها دارند.

    آیا باید SEO را به نفع شبکههای عصبی کنار بگذاریم؟

    خیر. لینکها همچنان در حوزههایی با چرخه تصمیمگیری طولانی و برای جستجوهای تراکنشی کار میکنند. استراتژی بهینه ترکیب SEO کلاسیک با کار روی ذکر برند در پاسخهای هوش مصنوعی است.

    نتیجهگیری

    خلاصه ساده است: ۹۲.۸٪ از گفتگوها در ChatGPT بدون کلیک پایان مییابند، اما تصمیم انتخاب برند قبلاً گرفته شده است. لینک یک دارایی یکباره است، ذکر برند اعتبار انباشتهشده است. برای پیروزی در نتایج هوش مصنوعی، دست از تعقیب لینکها بردارید و شروع به مدیریت نحوه توصیف خودتان در متونی کنید که مدلها میخوانند. پرامپتهای کنترلی را اجرا کنید، سهم ذکر و لحن را پیگیری کنید — و خواهید دید کجا واقعاً مشتری از دست میدهید. از ممیزی ذکرهای برند خودتان از امروز شروع کنید.