-
Mit árul el az Optmyzr hároméves kutatása a Black Friday és Cyber Monday szezonális beállításairól?
A Black Friday és a Cyber Monday időszakában a PPC szakemberek gyakran kapják azt a tanácsot, hogy használjanak szezonális ajánlatmódosításokat a kampányaikban. Ez a gyakorlat azonban nem mindig hozza a várt eredményeket: sokszor megnöveli a kattintásonkénti költségeket (CPC), miközben csökkenti a hirdetések megtérülését (ROAS). Az Optmyzr legfrissebb, hároméves kutatása (2022–2024) alaposan megvizsgálta, hogy valóban hatékonyak-e ezek az ajánlatmódosítások a BFCM időszakban, és milyen következtetések vonhatók le belőle a PPC csapatok számára. Az Optmyzr kutatásának főbb megállapításai a BFCM szezonális beállításairól Az Optmyzr csapata évente akár 6 000 hirdető adatainak elemzésével vizsgálta meg, hogyan teljesítettek azok, akik használtak szezonális ajánlatmódosításokat, és azok, akik nem. Az időszakot a Black Friday előtti szerdától…
-
Új adatok: Ezek a legfontosabb tényezők befolyásolják a ChatGPT forrásként történő idézését
Az SE Ranking legfrissebb elemzése több mint 129 000 domain és több mint 216 000 oldal vizsgálatával térképezte fel, mely tényezők hatnak leginkább arra, hogy egy weboldalt idézzen a ChatGPT. Az eredmények alapján jól látható, hogy a hagyományos SEO alapelvek továbbra is fontos szerepet játszanak, de az új mesterséges intelligencia rendszerek egyre inkább a tartalom mélységét, frissességét és a hitelességet helyezik előtérbe a puszta kulcsszóoptimalizálással szemben. Cikkünkben részletesen bemutatjuk a legfontosabb megállapításokat, amelyek segíthetnek a weboldalak tulajdonosainak és digitális szakembereknek az AI-alapú keresőoptimalizálás területén. A backlinkek és a domain hitelessége az idézések élén Az egyik legfontosabb felfedezés, hogy a hivatkozó domainek száma a legerősebb előrejelzője annak, hogy egy oldal milyen…
-
Nvidia: Hogyan lett a kutatólaborból 4 trillió dolláros óriás?
A Nvidia, amely a videojátékok világában indult, mára a mesterséges intelligencia (AI) terén is kiemelkedő szereplővé vált, és a vállalat értéke elérte a lenyűgöző 4 billió dollárt. A sikerhez vezető úton jelentős szerepet játszott egy apró kutató labor, amely 2009-ben mindössze egy tucatnyi munkatársat foglalkoztatott. A labor célja kezdetben a ray tracing technika fejlesztése volt, amely a számítógépes grafikában használt renderelési módszer. Azóta a labor létszáma 400 főre nőtt, és a kutatások területei is bővültek, így a Nvidia a mesterséges intelligencia robbanásszerű fejlődésének egyik motorjává vált. Mesterséges intelligencia és robotika A kutató labor most arra összpontosít, hogy olyan technológiákat fejlesszenek ki, amelyek a robotika és az AI jövőjét alakítják. A…
-
AI Teljesítmény: Működik a Fenyegetés, vagy Csak Mítosz?
A közelmúltban egy érdekes kutatás látott napvilágot, amely a mesterséges intelligencia (AI) teljesítményének javításával foglalkozik. A Google egyik alapítója, Sergey Brin javasolta, hogy a fenyegető megközelítések alkalmazása javíthatja az AI teljesítményét. Ezt a gondolatot a Pennsylvaniai Egyetem Wharton Iskolájának kutatói empirikusan tesztelték, hogy kiderítsék, vajon a fenyegetések és a különféle ösztönzők valóban hatással vannak-e a mesterséges intelligencia válaszainak pontosságára. Az AI teljesítményét befolyásoló stratégiák A kutatás során a tudósok különféle megközelítéseket vizsgáltak, köztük a „megfenyegetés” és a „tippelés” módszereit. Brin megjegyzése, miszerint az AI modellek jobban teljesítenek, ha fenyegetésekkel szembesülnek, sokakat meglepett, azonban a kutatás során kiderült, hogy ez a megközelítés bizonyos esetekben valóban javíthatja a válaszok helyességét. A vizsgálat…
-
AI Pontosság: Hatékonyabb-e a Fenyegetés a Teljesítmény Növelésében?
A mesterséges intelligencia teljesítményének javítása érdekében végzett kutatások során a Penn Egyetem Wharton Iskolájának szakértői különös módszereket teszteltek, köztük a fenyegetéseket is, amelyeket Sergey Brin, a Google egyik alapítója javasolt. Brin a közelmúltban egy interjúban említette, hogy a modellek hatékonyabban működnek, ha fenyegetést kapnak. Az új kutatás során a tudósok arra voltak kíváncsiak, hogy valóban javítja-e a fenyegetés a mesterséges intelligencia válaszait. Az elemzés során a kutatók kilenc különböző prompt variációt vizsgáltak, amelyek közül néhány egészen szokatlan volt. Például a kutatók nem azzal kísérleteztek, hogy bántalmazzák az AI-t, hanem inkább különféle humoros fenyegetéseket alkalmaztak, mint például „megrúgok egy kiskutyát”, ha nem kapják meg a helyes választ. Az eredmények azt mutatták,…
