שימושים של AI לקידום אתרים
אם אתם לא סקרנים ולא משתמשים בבינה מלאכותית, כנראה שתישארו מאחור מבחינה טכנולוגית.
התפתחות יוצאת דופן של הבינה המלאכותית באה לידי ביטוי בהופעתם של מודלים של בינה מלאכותית לשיחה כמו ChatGPT, שיש להם את היכולת לעסוק בשיחות דמויות אדם.
(קרוב אבל לא בדיוק אדם והדרך עוד ארוכה)
מי לא מסתקרן היום לאן תגיע הבינה המלאכותית בעתיד הקרוב?
ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, אנשים רבים סקרנים כעת להכשיר מודלים של ChatGPT משלהם ולחקור את האפשרויות ליצור צ’אטבוטים.
מאמר זה יתעמק בתהליך הכשרת צ’טבוט באמצעות ChatGPT וידון בהשלכות הפוטנציאליות על עולם הקידום בגוגל, תכנות כללי ובעצם כל תחומי החיים.
ChatGPT הוא מודל שפה מתקדם שפותח על ידי OpenAI ושווה כיום המון כסף.
מבוסס על ארכיטקטורת למידה עמוקה \ Deep Learning ותרגול על כמות עצומה של נתונים.
תוכנה או אפשר לומר קוד זה מבין ויוצר טקסט בשפה טבעית (כמעט אבל מתקרב לטבעי), מה שהופך אותו לכלי מטורף בקטע חיובי עבור מגוון משימות.
מה זה ChatGPT ואיך הוא עובד במילים פשוטות?
מה זה בכלל מודל לאימון בינה מלאכותית?
איך מאמנים מודל?
מודל הוא קוד מתוחכם יחסית שאוסף נתונים (למשל בוט סריקה) ובוחן את הנתונים שמצא ואו קיבל ואז יודע להבין ע”פ המידע שנאסף אצלו מה הוא מקבל או רואה ואו מוצא בהמשך המשימה שנקראת “אימון מודל”
דוגמה נוספת לאימון מודל
נניח שיש לי בוט או קוד מסוים שהמידע בו מכיל המון תמונות של כלבים, אם בזיכרון או מאגר המידע יש יותר מ100 כלבים ומתי שהוא המודל \ הקוד יראה כלב שאין לו במאגר הוא יידע לזהות שמדובר בכלב ולא חשוב איזה כלב.
מודל (מודל הוא קוד או אוסף פונקציות בקוד) שפה מחולל שיכול ליצור טקסט בתגובה להנחיות המשתמש.
צורת הארכיטקטורה הינה רשת עצבית NLP שתוכננה במיוחד עבור משימות עיבוד שפה.
ארכיטקטורה זו מורכבת מערימה של שכבות תשומת לב עצמית שיכולות ללכוד תלות ארוכת טווח בטקסט. (קשר לוגי דמוי אנושי)
במהלך האימון, ChatGPT מופעל על מערך נתונים עצום של טקסט (BigData), הכולל הכול, מספרים ומאמרים ועד לפוסטים במדיה חברתית וצ’אטים.
מה ChatGPT יכול לעשות?
ליצור נציגים וירטואליים:
ניתן להשתמש ב-ChatGPT לפיתוח צ’אטבוטים לשיחה למטרות שירות לקוחות, חינוך, בידור ועוד.
צ’אטבוטים שנבנו באמצעות ChatGPT יכולים להבין קלט שפה טבעית, לזהות את כוונת המשתמש ולהגיב בצורה הגיונית ולוגית דמוית אנוש.
יצירת תוכן שנראה ומרגיש כמעט אמיתי אבל עוד לא שם:
יצירת תוכן באיכות גבוהה עבור מאמרים בבלוגים, תוכן טקסטואלי במדיה חברתית ופלטפורמות מקוונות מכל הסוגים לרבות אפליקציות.
על ידי הנחיות מתאימות ייעודיות, ייצור כמות גדולה מאוד של טקסט, מתיאורי מוצרים וסקירות ועד לכתיבה יצירתית ושירה.
תרגום שפות ממאגרי מידע ושימושים בפועל של משתמשים:
ניתן להשתמש ב-ChatGPT כדי לתרגם טקסט משפה אחת לאחרת.
על ידי אימון על בסיס נתונים גדול בשפות שונות, ChatGPT יכול ליצור תרגומים מדויקים המשמרים את המשמעות וההקשר של הטקסט המקורי.
התאמה אישית למשתמשים ולפיהם ע”פ רוב:
ניתן להשתמש ב-ChatGPT לפיתוח תוכן והמלצות מותאמות אישית על סמך העדפות המשתמש והתנהגותם.
על ידי ניתוח התנהגות בין היתר היסטוריית החיפוש של המשתמשים, הרגלי הקניות ועוד מידע שנאסף לאחר שימוש, ChatGPT יכול ליצור תוכן והמלצות מותאמים אישית המותאמים לתחומי העניין של המשתמש.
שימוש למחקר וניתוח:
ניתן להשתמש ב-ChatGPT כדי לנתח ולסכם כמויות גדולות של טקסט, מה שהופך אותו לכלי שימושי למחקר וניתוח.
על ידי שימוש במאגר גדול של טקסט, ChatGPT יכול לזהות דפוסים ומגמות דהיינו אנומליות בין שאר החוקיות, סיכום נקודות מפתח וייצור תובנות.
למידת מכונה: איך מחשבים לומדים לחשוב כמו בני אדם
מה זה למידת מכונה?
דמיינו שאתם לומדים לרכב על אופניים. בפעם הראשונה אולי תיפלו כמה פעמים.
אבל לאט לאט תשתפרו. המחשב יכול ללמוד דברים באותו אופן.
זה נקרא למידת מכונה.
בדיוק כמו שאתם לומדים מטעויות, גם המחשב יכול ללמוד מנתונים ומניסיון.
איך זה עובד?
מחשבים לא לומדים כמו שאנחנו לומדים בבית ספר. במקום זאת, הם משתמשים בנתונים.
נתונים הם מידע, כמו תמונות, טקסטים, מספרים ועוד. מחשבים יכולים לסרוק הרבה נתונים וללמוד מהם דפוסים.
נניח שאתם רוצים ללמד מחשב להבדיל בין תמונות של כלבים לחתולים.
אתם תראו למחשב הרבה תמונות של כלבים והרבה תמונות של חתולים.
המחשב יתחיל לזהות דפוסים – למשל, כלבים הם גדולים יותר וחתולים יש להם שפמים ארוכים.
כך, עם הזמן, הוא ידע להבחין ביניהם.
טכנולוגיות של למידת מכונה
למידה מפוקחת:
פה המחשב לומד מתוך דוגמאות שאנחנו נותנים לו.
לדוגמה, אם נרצה שהמחשב יזהה תמונות של פירות, נציג לו תמונות של תפוחים, בננות, ותפוזים ונגיד לו מהו כל פרי.
כך הוא ילמד לזהות אותם בעתיד.
למידה בלתי מפוקחת:
כאן המחשב מקבל הרבה נתונים אבל לא אומרים לו מה יש בכל נתון.
הוא צריך למצוא את הדפוסים לבד. לדוגמה, אם ניתן לו הרבה תמונות של חיות, הוא יוכל לזהות בעצמו קבוצות שונות של חיות.
למידת חיזוק:
המחשב לומד מתוך התנסות וטעייה, כמו משחק וידאו.
הוא מנסה פעולות שונות ורואה מה עובד הכי טוב.
אם המחשב משחק במשחק, הוא יקבל ניקוד גבוה יותר אם יעשה מהלך נכון.
וניקוד נמוך יותר אם יעשה מהלך שגוי.
איפה רואים את זה בחיים?
למידת מכונה נמצאת סביבנו כל הזמן:
- סירי ואמזון אלקסה: עוזרות קוליות שמבינות את מה שאנחנו אומרים.
- יוטיוב ונטפליקס: ממליצים לנו על סרטים וסרטונים שאולי נאהב.
- אפליקציות ניווט: מוצאות את הדרך הכי מהירה למקום שאנחנו רוצים להגיע אליו.
למה זה מגניב?
למידת מכונה עוזרת למחשבים להיות חכמים יותר ולהבין את העולם בצורה טובה יותר.
זה אומר שבעתיד הם יוכלו לעזור לנו יותר ויותר.
דמיינו עולם שבו המחשב שלכם עוזר לכם ללמוד, לשחק, ואפילו לפתור בעיות מורכבות. זה העולם של למידת מכונה!
סיכום הנושא
למידת מכונה היא טכנולוגיה שמלמדת מחשבים לחשוב וללמוד כמו בני אדם, בעזרת נתונים וניסיון.
זה מאפשר להם לבצע משימות רבות ולהשתפר עם הזמן.
כמו שאנחנו לומדים לרכב על אופניים או לשחק בכדורגל, גם המחשבים לומדים ומשתפרים.
קידום אתרים מומלץ כי עם הצלחות לא מתווכחים
שם העסק | דירוג | טלפון | אתר | כתובת | שעות פתיחה |
---|---|---|---|---|---|
About Digital | 5.0 (4) | 054-300-4613 | אתר | תל אביב | פתוח עד 18:00 |
SEO co | 5.0 (9) | 03-720-7047 | אתר | חרות 46, תל אביב | פתוח עד 18:00 |
אור - קידום אתרים בגוגל | 5.0 (6) | 052-917-0959 | אתר | לא ידוע | פתוח עד 19:00 |
קידום אתרים בגוגל | 5.0 (11) | לא ידוע | לא ידוע | עזריאלי ראשונים | פתוח עד 22:00 |
קידום אתרים בגוגל | 3.5 (2) | 058-784-6043 | לא ידוע | לא ידוע | פתוח עד 18:00 |
קידום אתרים בגוגל - דניאל זריהן | 5.0 (120) | 050-869-0944 | לא ידוע | פנחס ספיר 8 | פתוח עד 18:00 |
New Business | 4.5 (8) | 054-123-4567 | אתר | רמת גן | פתוח עד 20:00 |
Best Services | 4.2 (15) | 052-987-6543 | אתר | חיפה | פתוח עד 21:00 |
קידום אתרים בגוגל | 5.0 (11) | 050-800-4328 | אתר | סוכנות פרסום · עזריאלי ראשונים | פתוח ⋅ ייסגר בשעה 22:00 |
קידום אתרים בגוגל | 3.5 (2) | 058-784-6043 | - | שירות לשיווק באינטרנט · קרליבך 10 | פתוח ⋅ ייסגר בשעה 18:00 |
Diamond Digital | 5.0 (18) | 050-242-4232 | אתר | שירות לשיווק באינטרנט · שיינקין 33 | פתוח ⋅ ייסגר בשעה 17:00 |
Seolinks | 5.0 (219) | 072-331-0701 | אתר | שירות לשיווק באינטרנט · דרך מנחם בגין 144 | פתוח ⋅ ייסגר בשעה 21:00 |
גול - קידום אתרים במנועי חיפוש | 5.0 (13) | 077-501-0969 | אתר | שירות לשיווק באינטרנט · הנחושת 4 | פתוח ⋅ ייסגר בשעה 20:00 |
Seo Top - קידום אתרים אורגני בגוגל ובניית אתרים | 5.0 (17) | 054-301-8877 | אתר | שירות לשיווק באינטרנט | פתוח ⋅ ייסגר בשעה 19:00 |
קידום אתרים אורגני בגוגל - ABseo | 5.0 (2) | 054-314-2931 | אתר | שירות לשיווק באינטרנט · דרך אבא הלל 7, קומה 4 | פתוח ⋅ ייסגר בשעה 17:00 |
קידום אתרים ופרסום בגוגל - Smart SEO | 5.0 (69) | 054-475-0316 | אתר | שירות לשיווק באינטרנט · טשרניחובסקי 25 | פתוח ⋅ ייסגר בשעה 18:00 |
שגיב SEO קידום אתרים בגוגל | 4.3 (7) | 077-792-0924 | אתר | מעצב אתרים · שדרות רוטשילד 123 | פתוח ⋅ ייסגר בשעה 21:00 |
The SEO Company - קידום אתרים אורגני בגוגל | 5.0 (1) | 03-720-7047 | אתר | שירות לשיווק באינטרנט | פתוח ⋅ ייסגר בשעה 18:00 |
מקדם אתרים מומלץ - אלירן, קידום אורגני בגוגל | אין ביקורות | 050-337-7962 | אתר | שירות לשיווק באינטרנט · ארלוזורוב 188 | פתוח 24 שעות |
רגע.. טוען את השאלות...
גוגל אוסרת ומזהירה כבר שנים רבות על שימוש בתוכנות אוטומטיות ליצירת תוכן.
הפרה של המדיניות הנוגעת לאיכות אתרים יכולה לגרום לעונש.
ניתן לראות בסרטון חוקיות ודחיפת מילות מפתח בצורה קידומית (ברמה הכי נמוכה) אין לראות באמור בשום צורה המלצה או אי המלצה להשתמש בטכנולוגיית AI ליצירת תוכן ואו באתר המוצג ללא שם עסק או יישות שניתן לשייך אליה זהות וחלילה לפגוע.
גם אם בשלב הראשון תכנים מהסוג הנ”ל יכולים לגרום לקפיצה במיקומים, בהמשך (בעתיד הקרוב) יכול להיות שגוגל תפעל נגד המשתמשים בתוכנות ליצירת תוכן AI למטרות קידום.
קידום אתרים ובניית התוכן עם בינה מלאכותית?
בגדול מאוד, מומלץ!!
כל מקדם אתרים יכול לעשות את הדברים הבאים עם AI:
- לכתוב מאמרים.
- לתרגם תוכן בצורה טובה יותר מגוגל.
- לייצר תוכן ויזואלי.
- לייצר תוכן עם כללי קידום למשל תגיות כותרות קישורים ותמונות.
- לייצר המחשה של סטטיסטיקה לנתונים מעניינים שקשורים לקידום אתרים.
אין סוף ליצירתיות ואם אין יצירתיות גם בזה הבינה המלאכותית יודעת לעזור.
כתיבת תכנים לקידום אורגני, האם התוכן יתקדם?
שאלה פשוטה, התשובה פחות.
קידום שעובד היום הוא עניין של תפיסה, מה לדעת מקדם האתרים יעיף תוצאות למעלה בדפי התוצאה של גוגל?
יש מי שמאמין בקישורים.
יש מי שמאמין בכוח של דומיינים.
יש מי שמאמין במה שכלים אוטומטיים אומרים לו.
כותב המאמר יודע שמה שהכי עובד כיום ביעילות להעיף תוצאות למקום ראשון או לעמוד ראשון הוא התנהגות הגולשים.
בינה מלאכותית יודעת ולומדת מה שמשתמשים מלמדים אותה אבל היא לא יודעת מה משתמשים שלא מלמדים אותה חושבים.
האם ChatGPT טוב יותר מגוגל?
התשובה היא : תלוי במטרת השימוש!
השוואת ChatGPT לגוגל אינה משימה פשוטה, מכיוון שהם משרתים מטרות שונות.
ChatGPT מתמקדת בבינה מלאכותית של שיחה ויצירת תגובות דמויות אדם, בעוד שגוגל מספקת מגוון רחב של שירותים, כולל חיפוש, אימייל, מפות ועוד שירותים אחרים.
לכל אחד יש חוזקות ותחומי מומחיות משלו, מה שמקשה להכריז על אחד כטוב יותר מהשני.
זה תלוי בסופו של דבר במקרה השימוש הספציפי ובדרישות.
האם ChatGPT יחליף מתכנתים?
בעוד ש-ChatGPT מפגין יכולות שיחה מרשימות, חשוב לציין שאין תחליף למתכנתים (מהסוג הטוב והחושב) בעתיד הקרוב.
ChatGPT ומודלים בשימוש בינה מלאכותית מצטיינים ביצירת תגובות דמויות אדם על סמך דפוסים שנלמדו מנתונים שהוכנסו או נאספו.
עם זאת, עדיין אין להם הבנה אמיתית ויכולת להבין מושגי תכנות יצירתיים ומורכבים.
מתכנתים ממלאים תפקיד קריטי וחשוב מאוד ביצירה ותחזוקה של התשתית והאלגוריתמים הבסיסיים המניעים מערכות בינה מלאכותית כמו ChatGPT ואחרים כמו הצ’אט.
פרמטרים של “טמפרטורה” בקשר ל-ChatGPT עם דוגמאות פשוטות
יכולת ההתאמה
דוגמה: אם ה”טמפרטורה” גבוהה, ChatGPT ייתן תשובות יצירתיות יותר ושונות.
אולי יסטה מהנושא המרכזי ויתקדם יותר לרעיונות חדשים.
טמפרטורה נמוכה: התשובות יהיו יותר ממוקדות ומדויקות. מבלי לסטות הרבה מהנושא המרכזי.
גיוון התשובות
דוגמה: ב”טמפרטורה גבוהה”, ChatGPT עשוי להציע תשובות רבות ושונות על שאלה אחת.
לדוגמה, אם תשאל “איך להכין פיצה?”, תקבל מגוון רחב של מתכונים ורעיונות.
טמפרטורה נמוכה: תקבל תשובה אחת מדויקת ומפורטת על איך להכין פיצה. עם פחות גיוון וסטיות מהנושא.
תשובות בלתי צפויות
דוגמה: כאשר ה”טמפרטורה” גבוהה, ChatGPT עשוי להציע תשובות מפתיעות או בלתי צפויות.
לדוגמה, אם תשאל שאלה מוזרה או מצחיקה, התשובה עשויה להיות מאוד יצירתית.
טמפרטורה נמוכה: התשובות יהיו יותר מתונות וצפויות. עם דגש על דיוק ובירור.
תגובה לתנאים שונים
דוגמה: אם ChatGPT “חם” (במצב של טמפרטורה גבוהה) ויש הרבה משתמשים בשירות, ייתכן שהתשובות יהיו פחות עקביות.
לעומת זאת, כשהמערכת “קרה” (טמפרטורה נמוכה) ויש פחות עומס, התשובות יהיו עקביות ומדויקות יותר.
בעצם, טמפרטורה משפיעה על איך ChatGPT מגיב: גבוהה תגרום ליצירתיות וחדשנות. בעוד שנמוכה תספק תשובות מדויקות וממוקדות יותר.
איך מאמנים או במילים אחרות מלמדים צ’אטבוט?
לימוד צ’אט בוט כולל מספר שלבים מרכזיים.
ראשית, איסוף ושמירה של נתונים של שיחות שמתיישר עם הדומיין והמטרה של הצ’אטבוט.
מאגר נתונים זה ישמש כבסיס לאימון המודל.
לאחר מכן, תצטרך לכוונן את מודל ChatGPT הבסיסי באמצעות מערך הנתונים, לאפשר למודל ללמוד מהדפוסים והניואנסים של השיחות.
לבסוף, ניתן לפרוס את המודל המאומן כצ’אט בוט, שיהיה מוכן עד כמה שאפשר להיות טבעי באינטראקציה עם משתמשים.
מה המקבילה של Google ל-ChatGPT?
גוגל מציעה פלטפורמת בינה מלאכותית לשיחה משלה הידועה בשם Dialogflow
Dialogflow מאפשרת למפתחים לבנות צ’אטבוטים וסוכנים וירטואליים שיכולים ליצור אינטראקציה עם משתמשים בפלטפורמות ומכשירים שונים.
כלים אלו מספקים מגוון של תכונות ליצירת חוויות שיחה מרתקות, מה שהופך אותו למקבילה של Google ל-ChatGPT במונחים של פיתוח צ’אטבוט.
האם זה אפשרי בכלל לאמן מודל ChatGPT לצרכים ייחודיים?
ברור שכן!
OpenAI התקדמה בצעדי ענק מבחינה טכנולוגית על ידי מתן כלים ומשאבים המאפשרים למשתמשים לאמן את המודלים שלהם.
עם המומחיות והמשאבים החישוביים הנכונים, ניתן לאמן מודל ChatGPT המותאם לצרכים ספציפיים מאוד.
איך להשתמש בנתונים ספציפיים?
כדאי להשתמש בתהליך הכוונון העדין.
כוונון עדין כרוך בנטילת מודל בסיס מאומן מראש, כגון ChatGPT 3, וזיקוקו עם מערך הנתונים הספציפי.
התהליך יעיל מאוד למודל להסתגל לנתונים וליצור תגובות שמתאימות לסגנון השיחה הרצוי למטרה מאוד ספציפית למשל מכירת מוצר ספציפי בלבד.
איזה AI טוב יותר מ-ChatGPT?
קביעה איזו בינה מלאכותית טובה יותר מ-ChatGPT תלויה בהקשר וביישום.
במילים אחרות , תלוי מה המטרה של השימוש בו.
מספר מודלים של AI תרמו תרומות משמעותיות לתחום עיבוד השפה הטבעית, כגון BERT, GPT-3 ו-XLNet.
לכל דגם יש את הארכיטקטורה והיכולות הייחודיות שלו, יתרונות ביישום משימות שונות.
הערכה מי יותר טוב מחייבת הגדרה קפדנית בהתבסס על הדרישות והאמות מידה הספציפיות של המשימה אותה רוצים להשיג.
ChatGPT תוכנן במיוחד כדי לשמש כצ’אט בוט.
לאחר שמלמדים מודל ייחודי או השגת גישה לגרסאות מאומנות מראש, ניתן לשלב אותו באפליקציות או בפלטפורמות פרטיות כדי לספק יכולות שיחה.
אם זה לתמיכת לקוחות, לעוזרים וירטואליים או חוויות אינטראקטיביות, ChatGPT יכול לשמש כצ’אט בוט יעיל מאוד.
הטכנולוגיה החדשה AI CHAT GPT או BARD יודעת לכתוב טקסטים!
שאלות על בינה מלאכותית באופן כללי
האם ChatGPT הוא כלי מבוסס בינה מלאכותית?
כן, הוא מבוסס על Deep Learning שתוכננה במיוחד עבור משימות עיבוד שפה.
כמה מדויק ChatGPT?
ChatGPT מדויק מאוד ביצירת טקסט שהוא לא רק הגיוני אלא גם לוגי. אבל ויש אבל גדול כמו כל המודלים של למידת מכונה, הוא אינו מושלם ולעיתים עשוי ליצור טקסט שאינו נכון או לא הולם.
האם ChatGPT יכול להבין רגשות אנושיים?
ChatGPT יכול להבין רגשות אנושיים במידה מסוימת, אבל זה לא מושלם. יכולתו לזהות ולהגיב לרגשות תלויה באיכות ובכמות נתוני האימון שקיבל.
באילו שפות תומך ChatGPT?
ChatGPT יכול לתמוך בכל שפה שעבורה הוא הוכשר על כמות מספקת של נתוני טקסט. (בעברית נכון לפברואר 2023 לא משהו). נכון לעכשיו, הוא עבר התאמות במיוחד לאנגלית, אך סביר להניח שהוא יתמוך בקרוב גם בשפות אחרות.
האם ChatGPT בטוח לשימוש או יכול להיות מסוכן?
ChatGPT בטוח לשימוש כל עוד נעשה בו שימוש אחראי. חשוב לוודא שהטקסט שנוצר מתאים ואינו מכיל תוכן מזיק או פוגעני.
נתונים סטטיסטיים על מתחרים בינה מלאכותית בדומה ל-ChatGPT:
ישנם מספר מתחרים של AI הדומים ל-ChatGPT.
BERT של גוגל (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) הוא מודל שפה מתקדם הדומה ל-ChatGPT. ל-BERT יש 340 מיליון פרמטרים, בעוד של-ChatGPT יש 175 מיליארד פרמטרים.
ה-GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) של OpenAI הוא קודמו של ChatGPT ויש לו 1.5 מיליארד פרמטרים. זהו גם מודל שפה מדויק ביותר, אם כי לא מתקדם כמו ChatGPT.
ה-RoBERTa של פייסבוק (Robustly Optimized BERT Approach) הוא מודל שפה נוסף הדומה ל-ChatGPT. עם 355 מיליון פרמטרים והוכח כמדויק ביותר במגוון משימות שפה.
מה זה NLP בכל הקשור לבינה מלאכותית?
עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא תת-תחום של בינה מלאכותית (AI) המתמקד באינטראקציה בין מחשבים לשפה אנושית.
פיתוח של אלגוריתמים ומודלים המאפשרים למחשבים להבין, לפרש וליצור שפה אנושית באופן משמעותי ושימושי.
NLP מקיף מגוון רחב של משימות ויישומים העוסקים בשפה טבעית. כמה תחומי מיקוד נפוצים בתוך NLP כוללים:
הבנת טקסט:
אלגוריתמי NLP נועדו להבין ולחלץ משמעות מטקסט כתוב. זה כרוך במשימות כגון תיוג חלקי דיבור, ניתוח תחבירי, זיהוי ישויות בשם וניתוח סמנטי.
ניתוח סנטימנט: (הבנה וניתוח דעות)
ניתוח סנטימנט נועד לקבוע את הסנטימנט או הדעה הבסיסית המובעים בקטע טקסט.
הוא משמש לעתים קרובות כדי לאמוד את דעת הקהל על נושא מסוים או לנתח משוב מלקוחות.
תרגום מכונה:
NLP ממלא תפקיד חיוני במערכות תרגום מכונה המאפשרות למחשבים לתרגם אוטומטית טקסט או דיבור משפה אחת לאחרת.
מערכות אלו משתמשות במודלים סטטיסטיים או ברשתות עצביות כדי ללמוד את הדפוסים והמבנים של שפות שונות.
אחזור מידע ממה שנאסף לאורך ועם הזמן:
פעולות NLP משמשות במערכות אחזור מידע, כגון מנועי חיפוש, כדי להתאים שאילתות משתמשים למסמכים או דפי אינטרנט רלוונטיים.
ביצוע משימות כמו אינדקס מסמכים, הבנת שאילתות ודירוג הרלוונטיות.
תשובה לשאלות:
מודלים של NLP משמשים לבניית מערכות תשובות לשאלות שיכולות להבין שאלות משתמשים ולספק תשובות מדויקות.
מערכות אלו משתמשות לעתים קרובות בטכניקות כמו הבנת שפה טבעית, אחזור מידע וייצוג ידע.
יצירת טקסט ולא רק לצורכי קידום בגוגל:
NLP משמש גם ליצירת טקסט דמוי אדם.
התנועה ממשימות פשוטות כמו הצעות השלמה אוטומטית במנועי חיפוש ועד ליישומים מורכבים יותר כמו צ’אטבוטים ומודלים ליצירת שפות שNLP הוא המודל המומלץ והנפוץ ביותר.
היתרונות והחסרונות של ChatGPT
היתרונות של ChatGPT:
ChatGPT מדויק מאוד ביצירת טקסט שיש לו הגיון ומתאים להקשר בתוכן כולו.
משמש למשימות, מצ’אטבוטים ויצירת תוכן ועד תרגום שפות ובעתיד יעבוד גם בעברית בצורה מעולה וכמובן מחקר וניתוח נתונים מכל סוג.
רשימת הנושאים ענקית ומגוונת. האפשרות ליצור טקסט מדויק ומתאים מבחינה הקשרית זה דבר מאוד לא פשוט שרק עכשיו החל לעבוד בצורה סבירה.
החסרונות של ChatGPT:
ChatGPT עלול ליצור טקסט טיפשי ושגוי או לא הולם, כמו כל המודלים של למידת מכונה עד 2023.
משאבי חישוב שנדרשים הינם עצומים ומאוד משמעותיים. (big data)
יכול להיות ש ChatGPT לא יתאים ליישומים מסוימים הדורשים עיבוד שפה מיוחד יותר, כגון טקסט משפטי או רפואי.
חלק מהשימושים העיקריים או נקודות החוזקה של ChatGPT:
יצירת תוכן שווה: התוכן שנוצר בטכנולוגיה מאפשר לקבל רעיונות שבמצב רגיל או אחר לא היה ניתן לקבל כך שהרעיונות יכולים להיות מקוריים אבל לא ייחודיים.
תרגום שפה: ניתן להשתמש ב-ChatGPT כדי לתרגם טקסט משפה אחת לכל שפה אחרת.
התאמה אישית: (קסטומיזציה ייעודית למקרה ספציפי). כתיבת תוכן הגיוני במידה שלא הייתה קיימת לפני 2022 והמלצות מותאמות אישית על סמך העדפות של המשתמשים והתנהגותם.
מחקר וניתוח: ניתן להשתמש ב-ChatGPT כדי לנתח ולסכם כמויות גדולות של טקסט, מה שהופך אותו לכלי שימושי ומטורף בקטע טוב.
ChatGPT מזהה דפוסים ומגמות, מסכם נקודות מפתח ומייצר סוג של תובנות שלעיתים עדיין לא מושלמות.
עד כמה AI צפויה להתפתח?
ChatGPT ובינה מלאכותית, באופן כללי, מתפתחות במהירות וצפויות להיות להן השפעה משמעותית על מגוון תעשיות ויישומים בעתיד.
דוגמאות לפיתוחים ויישומים פוטנציאליים של ChatGPT ו-AI בעתיד:
שיפור הבנת השפה הטבעית:
ככל שמודלים של שפה כמו ChatGPT הופכים מתקדמים יותר, סביר להניח שהם יבינו טוב יותר את ההקשר, הטון והרגש.
יתאפשר לבנות צ’אטבוטים מתוחכמים יותר שיוכלו להגיב למשתמשים בצורה טבעית ואנושית יותר.
שילוב כלים מבוססי בינה מלאכותית בתעשייה ובכל פעולה:
ניתן להשתמש בכלים המופעלים על ידי בינה מלאכותית כמו ChatGPT ליצירת תוכן באיכות גבוהה. בעתיד, ייתכן שהם יוכלו לסייע במשימות יצירתיות יותר כמו הרכב מוזיקה, אמנות ואפילו כתיבת רומנים.
יש אומרים שזה כבר קורה!
התאמה אישית בקנה מידה:
ככל שה-AI מתקדם יותר, ניתן יהיה לספק למשתמשים חוויות מותאמות אישית אף יותר.
הצ’אט יכלול הכול מהכול, החל מעדכון חדשות מותאם והמלצה למוצרים ועד שירותי בריאות וייעוץ פיננסי מותאם.
תקשורת משופרת שתתרום לאינטראקציה טובה יותר בין בני אדם:
למודלים של שפות המופעלות על ידי בינה מלאכותית כמו ChatGPT יש פוטנציאל לשפר תקשורת בין שפות ותרבויות.
עם תרגום שפה משופר ועיבוד שפה טבעית, ייתכן שניתן יהיה לשבור את מחסומי השפה ולאפשר תקשורת גלובלית יעילה יותר.
שירותי בריאות משופרים:
כבר ניתן להשתמש בכלים המופעלים על ידי בינה מלאכותית כמו ChatGPT למחקר וניתוח רפואי.
בעתיד, הם עשויים לשמש גם כדי לספק שירותי בריאות מותאמים אישית יותר.
החל מצ’אטבוטים המספקים ייעוץ רפואי ועד תוכניות טיפול מותאמות אישית המבוססות על נתוני מטופלים בודדים.
חלק מהמדענים טוענים שבעתיד ניתן יהיה ממש לבצע הליכים רפואיים שהתקבלו בהחלטות מ-AI.
מה המשמעות של אימון לגבי chatgpt
אימון הוא תהליך שבו מלמדים מודל בינה מלאכותית, כגון ChatGPT, לבצע משימה מסוימת על ידי ניתוח כמויות גדולות של נתונים.
במהלך תהליך האימון מוצג למודל ה-AI נתוני קלט ונתוני פלט מתאימים, המשמשים להתאמת הפרמטרים הפנימיים של המודל.
מטרת האימון היא לייעל את הפרמטרים של המודל כך שיוכל לבצע במדויק את המשימה הרצויה על נתונים חדשים שלא נראים.
לדוגמה, כאשר מאמנים את ChatGPT ליצור טקסט רלוונטי ומתאים להקשר, הוא מוצג עם מערך נתונים מסיבי של טקסט והקשר תואם, והוא מתאים את הפרמטרים הפנימיים שלו כדי לחזות את המילה הבאה בהתבסס על ההקשר שסופק.
אימון הוא היבט קריטי מאוד בפיתוח מודלים אפקטיביים של בינה מלאכותית כמו ChatGPT, מכיוון שהוא מאפשר למודל ללמוד מדוגמאות ולהתאים את הפרמטרים הפנימיים שלו לביצוע מדויק של המשימה הרצויה על נתונים חדשים שלא נראים בניסויים רגילים ואף מורכבים.
לאיכות וכמות נתוני ההדרכה בהם נעשה שימוש עשויות להיות השפעה משמעותית על ביצועי המודל, ותהליך ההדרכה עשוי לדרוש משאבי חישוב וזמן משמעותיים.
איך ChatGpt יכול לעזור בתחומים הבאים?
בעסקים:
עזרה לעסקים לשפר את שירות הלקוחות והמעורבות על ידי הפעלת צ’אטבוטים שיכולים להבין ולהגיב לפניות לקוחות בצורה כמו אנושית.
שימוש גם ליצירת תוכן איכותי למטרות שיווק, פרסום ועוד.
באנשי מקצוע:
סיוע לאנשי מקצוע על ידי הפקת דוחות, סיכומים ומסמכים אחרים הדורשים עיבוד שפה טבעית.
אוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן, וחיסכון בזמן לעבודה קריטית יותר.
באנשים רגילים פשוטים:
עזרה לכל אחד במתן המלצות מותאמות אישית למוצרים, שירותים ותוכן על סמך תחומי העניין וההעדפות שלהם.
זה יכול לשמש גם למטרות חינוך, בידור ועוד.
למשפחות:
לתת למשפחות המלצות מותאמות אישית לפעילויות, בידור ומוצרים המותאמים לתחומי העניין וההעדפות שלהן. זה יכול גם לסייע במשאבים חינוכיים ועזרה בשיעורי בית.
לילדים:
לספק לילדים משאבים חינוכיים, עזרה בשיעורי בית והמלצות מותאמות אישית לספרים, תוכניות טלוויזיה ותכנים אחרים.
במחקרים ואקדמיה:
סיוע במחקר על ידי ניתוח וסיכום של כמויות גדולות של טקסט, זיהוי דפוסים ומגמות ויצירת תובנות כמו גם זיהוי אנומליות.
בספורט:
ChatGPT יכול לסייע בניתוח ספורט על ידי ניתוח וסיכום נתוני משחק.
למרבה הצער הוא לעולם לא יוכל לנבא את העתיד או תוצאות במשחקי הימורים.
בטכנולוגיה:
שימוש ב-ChatGPT בטכנולוגיה עבור משימות כמו עיבוד שפה טבעית, צ’אט בוטים ויצירת תוכן.
סיוע בפיתוח מוצרים, שיווק ופרסום.
בטיסות:
ניתן להשתמש ב-ChatGPT בטיסה למשימות כגון שירות לקוחות אוטומטי, מידע על טיסה וסיוע בהזמנת טיסה.
ברפואה וגריאטריה:
אפשרות סיוע ברפואה ובגריאטריה על ידי ניתוח נתוני מטופלים, יצירת תוכניות טיפול מותאמות אישית ומתן ייעוץ והמלצות רפואיות.
מה עונה chatgpt על השאלה מה אנשים מישראל מחפשים במיוחד אם מדובר בתחום של מקדם בגוגל?
מהן הטכניקות היעילות (בעזרת AI) ביותר לקידום אתרים בדף לשיפור דירוג מנועי החיפוש?
הטכניקות היעילות ביותר לקידום אתרים בדף כוללות אופטימיזציה של כותרות ותיאורים.
שימוש במילות מפתח רלוונטיות.
שיפור מהירות האתר.
יצירת תוכן איכותי ומתאים לגולשים.
שיפור חוויית המשתמש באתר.
האם תוכל לספק טיפים לאופטימיזציה של תוכן האתר למיקוד קהלים ישראלים כמו שידוע geotargeting אבל עם התייחסות לאורגני בלבד?
למיקוד קהלים ישראלים באופטימיזציה אורגנית יש להשתמש במילות מפתח בעברית.
להוסיף כתובת פיזית ומספר טלפון באתר.
ליצור תוכן מקומי שמתייחס לנושאים רלוונטיים לקהל הישראלי.
לבצע אופטימיזציה של תגיות מטא וכותרות כך שישקפו מילות מפתח גיאוגרפיות.
מהן השיטות המומלצות לקידום אתרים מקומי בישראל?
השיטות המומלצות לקידום אתרים מקומי בישראל כוללות הרשמה ל-Google My Business.
יצירת תוכן מקומי.
קבלת ביקורות חיוביות מלקוחות.
בניית קישורים מקומיים מאתרים ישראליים.
שימוש במילות מפתח מקומיות בתגיות המטא ובתוכן האתר.
איך נוכל לייעל את האתר שלנו לחיפוש קולי בעברית?
לייעול האתר לחיפוש קולי בעברית יש ליצור תוכן שמכיל שאלות ותשובות נפוצות.
להשתמש בשפה טבעית ומדוברת.
לכלול מילות מפתח ארוכות זנב. לוודא שהאתר נטען במהירות ומתאים למובייל.
מהם הגורמים המרכזיים שיש לקחת בחשבון בעת ביצוע מחקר מילות מפתח עבור השווקים בישראל?
הגורמים המרכזיים למחקר מילות מפתח בשווקים בישראל כוללים הבנת השפה והמונחים המקומיים.
ניתוח התחרות בשוק.
זיהוי מילות מפתח בעלות נפח חיפוש גבוה ורלוונטיות לתחום העסק.
שימוש בכלים כמו Google Keyword Planner ו-Semrush כדי לקבל תובנות על מילות מפתח פופולריות.
האם יש אסטרטגיות ספציפיות לבניית קישורים שעובדות היטב בשוק הקידום בגוגל במיוחד בישראל?
אסטרטגיות לבניית קישורים שעובדות היטב בישראל כוללות יצירת שיתופי פעולה עם אתרים מקומיים.
בקשת ביקורות והמלצות מלקוחות מרוצים. יצירת תוכן איכותי שמזמין קישורים טבעיים.
השתתפות בפורומים וקבוצות פייסבוק מקומיות כדי לבנות קישורים ממקורות רלוונטיים ואמינים.
מהם הטרנדים והעדכונים האחרונים באלגוריתם של גוגל שעלינו להיות מודעים אליהם לקידום אתרים בישראל?
הטרנדים והעדכונים האחרונים כוללים את החשיבות של חוויית משתמש טובה.
מהירות טעינה. התאמה למובייל.
התמקדות בתוכן איכותי ורלוונטי.
השפעת האלגוריתם של BERT על הבנת כוונת המשתמש.
כיצד נוכל לשפר את האופטימיזציה לנייד של האתר שלנו לביצועי הקידום האורגני שיהיו טובים יותר?
לשיפור האופטימיזציה לנייד יש לוודא שהאתר רספונסיבי. שהמהירות טעינה מהירה.
שהתוכן קריא וברור במסכים קטנים. שכל הפונקציות באתר עובדות בצורה תקינה במובייל.
האם אתה יכול להציע כלים או תוכנות שימושיים במיוחד למעקב אחר מדדי וגורמים לדירוג קידום אורגני וביצועים של מקדם האתרים בישראל?
כלים שימושיים כוללים Google Analytics למעקב אחר ביצועים ותנועה.
Google Search Console לניטור בעיות טכניות ודירוגים.
Semrush לניתוח מילות מפתח וביצועי מתחרים.
Screaming Frog לבדיקת מבנה האתר ותיקון בעיות טכניות.
מהן טעויות הקידום הנפוצות שיש להימנע מהן בעת מיקוד לשווקים בישראל?
טעויות נפוצות כוללות שימוש במילות מפתח לא רלוונטיות או מתורגמות בצורה גרועה.
הזנחת חוויית המשתמש והתאמה למובייל.
התעלמות מקישורים פנימיים וחיצוניים.
שימוש בטכניקות קידום שחורות שיכולות לגרום לעונשים מגוגל.
שימוש אפשרי לרעה בchat gpt - דוגמאות למטרות למידה ואזהרה בלבד
דוגמאות הממחישות הטיות פוטנציאליות או שימוש לרעה ב-AI גנרטיבי: (למטרות הדגמה ולימודיות בלבד)
הגברת הטיה:
דוגמה: גברים בדרך כלל טובים יותר בתכנות וקוד מאשר נשים?
אם נתוני האימון (שאילתות של המשתמשים) המשמשים לאימון מודל AI מחולל מכילים דפוסים מוטים או מפלים, המודל עשוי ללמוד ולהגביר את ההטיות הללו בעת יצירת תוכן חדש.
לדוגמה, אם מודל מאומן על נתוני טקסט המכילים סטריאוטיפים מגדריים, הוא עלול ליצור משפטים מוטים או סטריאוטיפיים ביצירת טקסט חדש.
יצירת מידע שגוי:
דוגמה: מסעדת זיבילופופומפו בתל אביב עברה ביקורות תברואה בשנה האחרונה יותר ממסעדות אחרות בתל אביב?
ניתן לאמן מודלים של AI גנרטיביים\מחוללים על כמויות עצומות של נתוני טקסט, כולל מידע לא אמין או שקרי.
אם נעשה שימוש במודל כזה ליצירת טקסט, הוא עלול להפיק בטעות מידע מטעה או שקרי, במיוחד אם נתוני השאילתות לא נאספו או נבדקו עובדות.
זיופים עמוקים:
Deep Fake השימוש בטכניקות אלו מאפשר להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית ליצירת תוכן אורקולי מציאותי, כולל סרטונים מזויפים עמוקים, המבצעים מניפולציות או מניפולציות על פניו של מישהו על גופו של אדם אחר, והמחוללים ייצרו סרטון מזויף שנראה אותנטי.
ניתן להשתמש בזיופים עמוקים כדי להפיץ דיסאינפורמציה, לתמרן את דעת הקהל או לפגוע במוניטין של מישהו.
יצירת תוכן פוגעני:
אם מודל AI מחולל מאומן על מערך נתונים הכולל שפה פוגענית או שנאה, הוא עלול ליצור תוכן פוגעני או בלתי הולם.
ללא סינון או פיקוח מתאים, הדבר עלול להוביל להפצה של תוכן מזיק או פוגע.
חששות פרטיות:
למודלים של AI גנרטיביים יש פוטנציאל ליצור תוכן המבוסס על נתונים אישיים.
לדוגמה, אם דוגמנית תשתמש בשאילתות בפוסטים של אנשים ברשתות חברתיות, היא עלולה ליצור טקסט או תמונות שחושפות מידע אישי, תוך פגיעה בפרטיות.
Deep fake generative AI – מודלים מחוללי בינה המלאכותית יוצרת.
המונח “Deep fake generative AI” מתאר את השימוש באלגוריתמי בינה מלאכותית (AI) בכדי ליצור תוכן של וידאו, תמונה וקול בעל המראה והתחושה הדומה ביותר לתוכן אמיתי.
אלגוריתמים מאומנים על ידי בסיסי נתונים גדולים של תוכן אמיתי, וכך לומדים את הפרטים הדקים של השפה וההתנהגות האנושית.
לאחר האימון, ה- AI מיוצר תוכן חדש שנראה טבעי ומקורי אך הוא לגמרי סינתטי.
Deep fake generative AI יכול להיות לו יישומים רבים, כדוגמת יצירת אפקטים ויזואליים ריאליסטיים לסרטים ומשחקי וידאו או יצירת קול או תוכן וידאו לצ’אטבוטים ולעזרים וירטואלים.
השימוש Deep fake generative AI מעלה דאגות אתיות שהוא יכול ולא עושה זאת כבר ליצירת חדשות מזויפות משכנעות, להשפיע על אירועים פוליטיים או פשוט להפיץ מידע לא אמיתי.
אלו הסיבות למה נדרשת במידה גדולה רצינות ומחקר וכדאי לחשוב איך לפתור ולזהות ולהתמודד עם שימוש רע פוטנציאלי בDeep fake generative AI.
דוגמאות לאוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן באמצעות chatgpt
ניתן להשתמש ב-ChatGPT כדי לבצע אוטומציה של מגוון רחב של משימות שחוזרות על עצמן, כולל:
תגובות דוא”ל:
ליצור תשובות דוא”ל אוטומטיות עבור פניות נפוצות, כגון בקשות לאיפוס סיסמה, שאלות נפוצות ותזמון פגישות.
פוסטים ופעילות (ייעול לאוטומציה) במדיה חברתית:
יצירת פוסטים ועדכונים במדיה חברתית, מה שמאפשר לעסקים ולאנשים פרטיים לחסוך זמן ולהגדיל את הפרודוקטיביות. (מישהו צריך כותבי תוכן?)
תמיכה טכנית או שירות לקוחות:
פיתוח צ’אטבוטים שיכולים לספק תמיכת לקוחות אוטומטית עבור פניות ובעיות נפוצות.
תיאורי מוצר לאתר מכירות:
יצירת תיאורי מוצרים וסקירות, מה שמאפשר לעסקים ליצור במהירות וביעילות תוכן באיכות גבוהה עבור אתרי האינטרנט והשוק המקוון שלהם.
הזנת נתונים
להפוך משימות הזנת נתונים לאוטומטיות, כגון המרת הערות בכתב יד לטקסט דיגיטלי או תמלול הקלטות אודיו.
ניהול לוח שנה
להפוך משימות ניהול לוח שנה לאוטומטיות, כגון תזמון פגישות ושליחת תזכורות.
ניהול תוכן
להפוך משימות ניהול תוכן לאוטומטיות, כגון זיהוי והסרה של תוכן בלתי הולם מפלטפורמות מדיה חברתית או פורומים מקוונים דרך דיווח אוטומטי חכם.
הפקת דוחות
להפוך משימות הפקת דוחות לאוטומטיות, כגון סיכום מאמרי מחקר, דוחות כספיים וסוגים אחרים של נתונים ואפילו יצירת הצעות מחיר או טבלאות השוואה.
בינה מלאכותית יכולה לעזור בשיווק דוא”ל?
המטרה של שיווק בדוא”ל ואו בהודעות סמס ובכלל בשיווק בצורת דיוור ישיר או מאסיבי היא השגת לידים.
השגת לידים זו לא מטרת הבינה המלאכותית אלא שיפור הקיים.
כל שיווק בכל צורה שיכול להגביר את רמת העניין של משתמשים בתוכן במיוחד שיווקי הוא כלי שצריך לחזק ולהתמקד בו, אם הכלי עושה את העבודה מה זה משנה איך?
שימוש בכלים של בינה מלאכותית לשיפור יעילות הקמפיינים במדיה החברתית.
ברמת שיפור נראות כמובן שיש צורך בכלים כמו ChatGpt, בינה מלאכותית נועדה בראש ובראשונה למחקר המשתמשים, מה הם אוהבים, מה הם רוצים, מה הם מחפשים במנועי חיפוש ובכלל.
המטרה היא למידה, ללמוד את המשתמשים כדי שניתן יהיה לתת להם תשובות כמה שיותר מדויקות ופתרון לכל דבר שיכול לעזור לקבל חוויה טובה יותר מהשימוש הכללי באינטרנט בין היתר במאגרי מידע גם אופליין.
איך גוגל הולכת להתייחס לאתרים שעושים שימוש ביצירת תוכן עם AI?
בדפי הדיווח על הפרת מדיניות ניתן למצוא התייחסות ליצירת תוכן AI בכל מוצרי גוגל.
קידום לחודש ראשון
תחרות נמוכה עד בינונית
700-1200 ש"ח
קידום ל3 חודשי קידום
תחרות בינונית עסקים קטנים
1800-5000 ש"ח
קידום לחצי שנה עד שנה
כולל אקסטרות ובונוסים