Tag: 神经网络

  • 哈佛与AI虚拟形象:神经网络如何扩展企业家培训

    哈佛与AI虚拟形象:神经网络如何扩展企业家培训

    哈佛商学院 (HBS) 正在推出创新的 Foundry 训练营,其中教师的 AI 虚拟形象将提供个性化反馈。这是扩大教育项目规模的新举措,可以显著提高学习效率。为期八周的企业家课程费用仅为 699 美元。

    由 HBS 开发的 Foundry 训练营提供每周与讲师进行的现场课程。然而,其主要特点是使用动画 AI 角色进行互动。这些由初创公司 HeyGen 创建的神经网络在实践演示和董事会会议模拟期间提供个性化反馈。

    这种方法可以显著增加个性化支持的数量,这是传统方法无法提供的。

    AI 虚拟形象在行动:个性化反馈

    《纽约时报》记者莎拉·凯斯勒亲自测试了该系统,向 Flybridge Capital 联合创始人杰夫·布斯冈的 AI 虚拟形象展示了她的“香蕉优步”项目。尽管真实的布斯冈和他的数字副本都没有对这个想法留下深刻印象,但凯斯勒指出,虚拟版本在她推销时表现出“明显僵硬的笑容”。

    这突出了带字幕和面部表情的 AI 虚拟形象在创建更逼真的互动方面的潜力。

    从聊天机器人到导师:AI 在教育中的演变

    项目总监卡塔琳娜·林斯最初将 AI 组件设想为普通的聊天机器人。然而,在试点启动后,学生们表示希望获得更结构化和有指导的体验。

    这一反馈促使开发出更复杂的 AI 虚拟形象,它们不仅能够回答问题,还能积极参与学习过程。这表明订阅式神经制作对用户需求的适应性。

    “我的学生对数字副本感到非常兴奋,”杰夫·布斯冈说,他承认他的 AI 虚拟形象有点“令人毛骨悚然”,但在学习过程中非常有用。

    AI 效率与真实 UGC:新视野

    Foundry 训练营的参与者,与一些对 AI 持负面态度的学生不同,积极评价了 动画 AI 角色的使用。这证实了在正确应用下,通过神经网络批量生成视频创建 AI 广告视频不仅可以有效,而且可以受到追捧。

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

    与传统方法相比,一个AI创意作品的成本是多少?显然要低得多,这为加密项目AI UGC和其他领域开辟了新的可能性。

    AI在教育和营销中的优势

    • 可扩展性: 允许同时向数千名学生提供个性化反馈,这使得以前无法扩展的现在成为可能
    • 经济性: 降低培训和内容创建成本。1分钟AI视频的成本远低于传统制作方法。
    • 个性化: 带有字幕和个性化方法的AI虚拟形象提高了学习质量。
    • 创新: 使用神经网络进行UGC广告AI流水线每天500个视频为营销和教育开辟了新的可能性。

    常见问题

    在教育背景下,什么是AI虚拟形象?

    AI虚拟形象是利用人工智能创建的数字人副本,能够模仿其外貌、声音和举止进行互动,例如提供反馈或进行讲座。这使得可以与同一个“讲师”生成100个或更多视频

    AI虚拟形象如何帮助扩展教育项目?

    通过使用AI虚拟形象,教育机构可以向比真人教师多得多的学生提供个性化教学和反馈。这降低了运营成本,提高了优质教育的可及性。这就像为电子商务制作AI视频的工厂,只是用于教育。

    哪些公司正在开发AI虚拟形象技术?

    该领域的主要参与者之一是初创公司HeyGen,它为哈佛商学院创建了AI虚拟形象。还有其他公司提供类似的解决方案,例如Synthesia的替代品,专注于通过文本生成视频大规模生成API

    AI虚拟形象可以用于创建广告内容吗?

    毫无疑问。AI-avatarsAI 视频广告 被积极用于创建 AI 换脸视频AI 语音配音,以及 AI 撰写脚本和剪辑视频。这大大降低了广告内容的制作成本并加快了制作过程,使得 AI 效率与真实 UGC 相比极具吸引力。

    结论

    AI-avatars 整合到哈佛商学院的教育项目中,标志着教育科技和 AI 内容制作领域的重大突破。这不仅提高了教育的可及性和质量,还为人工智能在从教育到营销的各个领域的应用开辟了新视野。

    如果您正在寻找 为加密货币 或其他项目批量生成视频的服务 — 技术已经到来。教育和内容制作的未来在于神经网络,哈佛已经设定了节奏。在我们的网站上了解更多关于 AI 广告视频制作 的信息。

  • 在ChatGPT中提及品牌比链接更重要:92.8%的对话没有点击

    在ChatGPT中提及品牌比链接更重要:92.8%的对话没有点击

    92,8% диалогов в ChatGPT заканчиваются без перехода на сайт — это данные Profound, которые Кевин Индиг разбирал в дайджесте 21 июля. Замер на живом трафике реального продукта, цифре можно верить. Всё продвижение в поиске держалось на одной сделке: ты попадаешь в верх выдачи, человек переходит по ссылке на сайт, а превратить этот визит в заявку — уже твоя забота. Ссылка была точкой, где бизнес впервые касается клиента. В ответе нейросети эта сделка ломается на первом же шаге: перехода чаще всего просто нет.

    Почему 92,8% диалогов в ChatGPT кончаются без перехода на сайт

    Я несколько месяцев измеряю, как ChatGPT, Perplexity, Алиса AQI и GigaChat называют бренды в своих ответах: прогоняю контрольные промпты и смотрю, кого модель упомянула, а кого — нет. За этими прогонами всплыла цифра, которая ломает привычную логику SEO, — и заставила меня поменять то, что я вообще отслеживаю у клиентов. Разбираю по порядку.

    Три недели назад мы прогоняли через ChatGPT промпты одного клиента из ниши доставки еды. Обычная рутина: вбиваешь вопрос вроде «какой сервис доставки выбрать в Москве», смотришь ответ. У клиента к тому моменту было куда больше ссылок с чужих сайтов, чем у ближайшего конкурента. В Ahrefs — сервисе, который считает ссылочный вес сайта, — это видно сразу: и общая оценка авторитетности выше, и разных сайтов, которые на него ссылаются, в полтора раза больше. ChatGPT конкурента назвал. Клиента — нет. Не упомянул вообще, ни разу за двадцать промптов.

    Я перепроверил три раза, менял формулировки вопроса, дату диалога, регион. Результат тот же. Полтора часа я честно не понимал, в чём дело. Двадцать лет продвижения сайтов приучили к простому правилу: чем больше на тебя ссылаются, тем выше ты в результатах Google и Яндекса, а значит — тем охотнее тебя должны называть и нейросети. Здесь правило не сработало. Только тут выдачи в привычном смысле не было. Была модель, которая сама решала, кого назвать по имени, а кого — нет. И решала она это не по счётчику ссылок.

    Упоминание бренда нельзя купить ссылками — оно копится как репутация

    При этом сам ИИ-трафик по объёму крошечный — Ahrefs передаёт, что на ChatGPT приходится около 0,19% всех переходов по ссылкам в интернете, против 42% у Google. Смешно мало, если сравнивать в лоб. Но вот что интереснее: те немногие, кто всё же кликает из ChatGPT, конвертируются на порядок охотнее — конверсия около 7,1%, а сам визит оценивается в 4,4 раза ценнее обычного. Меньше людей доходит до сайта, но те, кто дошёл, — пришли готовыми сделать покупку или любое другое целевое действие.

    在ChatGPT中提及品牌比链接更重要:92.8%的对话没有点击

    И тут важный разворот. Если решение принимается ДО клика, внутри самого ответа модели, то бороться нужно не за клик. Нужно бороться за то, как тебя назовут в тот момент, когда клика ещё не случилось и, скорее всего, не случится вовсе. Упоминание в ответе ChatGPT устроено не так, как место в поисковой выдаче. Место можно выбить работой над сайтом — ссылками, скоростью загрузки, технической чисткой. Упоминание так не покупается. Модель собирает его из двух источников: из текстов, на которых её обучали, и из страниц, которые она подтягивает прямо во время ответа. И решает не число ссылок, а то, как о бренде вообще пишут — в обзорах, на форумах, в отраслевых статьях, в сравнениях.

    Продвижение в поиске училось занимать верхние места, потому что место вело к переходу на сайт. Продвижение в ответах нейросетей живёт иначе: бороться приходится за само упоминание, ведь перехода может не случиться вовсе, а решение человек всё равно примет — по тому, как модель назвала бренд. Ссылка — разовый актив. Она работает, пока страница держится в выдаче, пока сайт жив, пока алгоритм её ценит. Упоминание накапливается по-другому: это репутация, которая уже осела в текстах, на которых модель обучалась и которые она читает сейчас. Убрать одну статью — упоминание никуда не денется, оно размазано по десяткам источников.

    Здесь и была моя ошибка с тем клиентом по доставке еды. Ссылочный профиль у него был сильный, но почти весь — от агрегаторов и каталогов, где бренд просто перечислен в списке. У конкурента ссылок было меньше, зато были три развёрнутых редакционных обзора с описанием, чем сервис отличается от других. Модель обучалась в том числе и на них. Она не считала ссылки — она читала контекст. Первое место в Google, кстати, вообще не гарантирует упоминание в ChatGPT. Мы проверяли это на нескольких клиентах отдельно: у поиска и у нейросети разные механики отбора, и первое место в обычной выдаче само по себе не превращается в строчку внутри ответа модели.

    Где ссылка ещё приводит клиента, а где вопрос закрывается прямо в ответе

    Ссылка не умерла целиком — важно это не путать. В обычном Google 68% поисков в США к началу 2026 года тоже заканчиваются без клика, это данные SparkToro со ссылкой на Search Engine Land. Ответ без перехода на сайт пришёл и в старый добрый поиск, просто там его было видно раньше — через блоки с готовым ответом, карточки-справки и прямые ответы наверху выдачи.

    Ссылка ещё работает там, где решение принимается ПОСЛЕ первого касания: сравнение цен, чтение отзывов, техническая документация, всё, что требует перехода по деталям, которых в кратком ответе модели просто не помещается. Она работает в нишах с длинным циклом принятия решения — там человек всё равно дойдёт до сайта, просто позже. Ссылка не работает там, где вопрос закрывается одной фразой в ответе. «Какой сервис доставки выбрать» — закрывается фразой. «Сколько стоит доставка от конкретного ресторана в конкретном районе завтра вечером» — не закрывается, там нужен переход. Один и тот же бизнес живёт по обе стороны этой границы — всё решает, какой именно запрос задал пользователь.

    在ChatGPT中提及品牌比链接更重要:92.8%的对话没有点击

    Что я теперь замеряю у клиентов вместо позиций в поиске

    Я перестал смотреть только на позиции в выдаче и добавил отдельный замер: как часто и в каком контексте бренд клиента называют модели напрямую, без клика, без перехода. Прогоняем контрольные промпты — реальные вопросы аудитории — через ChatGPT, Perplexity, Алису AI и GigaChat, смотрим, называет ли модель бренд, в каком порядке относительно конкурентов, с какой формулировкой. ChatGPT тут не один такой. Perplexity строит ответ почти целиком из процитированных источников и показывает их списком — модель охотно берёт из статей на сторонних площадках. Алиса AI подмешивает свежую выдачу Яндекса, GigaChat отвечает по-своему. Бренд, который звучит в одной модели, в другой может молчать — поэтому одним ChatGPT замер не закрывается.

    从这件事中,我总结出三件现在建议任何营销人员都该追踪的事:

    • 提及份额:在主要竞争对手中,针对自己的关键问题所占的提及比例:针对特定提示词集的具体百分比,而不是笼统的排名。
    • 表述语气:模型可能中立地提及品牌,也可能加上“可靠”或“昂贵”等评价性词汇——这比提及本身更能影响选择。
    • 来源:模型似乎从哪些来源获取这些表述:通常是一两篇文章——这些文章应优先加强,而不是把预算分散到几十个平台。

    对于那个食品配送客户,我们最终没有追求新的外链。我们在模型明显阅读和引用的平台上撰写了几篇关于产品的详细文章——一个半月后,提及出现了,AI回答中的可见度提升了。客户有更多外链,但ChatGPT却提到了竞争对手。现在我们知道原因了。

    常见问题解答

    如何衡量ChatGPT中的品牌提及?

    通过ChatGPT、Perplexity、Yandex Alice AI和GigaChat运行控制提示词——即受众的真实问题。计算主要竞争对手中的提及份额,记录语气和模型获取信息的来源。

    在ChatGPT中提及品牌比链接更重要:92.8%的对话没有点击

    能否通过外链购买神经网络中的提及?

    不能。外链在传统搜索中有效,但神经网络不会直接计算它们。提及取决于品牌在评论、文章、论坛中的描述——这是模型训练所依据的文本中积累的声誉。

    如果品牌在ChatGPT中未被提及怎么办?

    找到模型最常引用的平台,并在那里发布关于产品的详细材料。加强编辑评论、对比、专家文章——它们比外链数量更能影响提及。

    是否应该放弃SEO转而使用神经网络?

    不应该。外链在决策周期长的领域和交易型查询中仍然有效。最佳策略是将传统SEO与AI回答中的提及工作结合起来。

    结论

    结论很简单:ChatGPT中92.8%的对话以无点击结束,但选择品牌的决策已经做出。外链是一次性资产,提及是累积的声誉。要在AI结果中获胜,停止追逐外链,开始管理模型阅读的文本中关于你的描述。运行控制提示词,跟踪提及份额和语气——你会看到真正失去客户的地方。从今天开始审计你的提及情况。