به نقل از دیجیتال مارکتینگ ایران، با گسترش موتورهای جست‌وجوی مبتنی بر هوش مصنوعی، بسیاری از برندها به دنبال راهی هستند تا در حافظه مدل‌های زبانی باقی بمانند و هنگام پاسخ‌گویی به پرسش کاربران، در فهرست پیشنهادها قرار بگیرند. در همین مسیر، تکرار نام برند در وب‌سایت‌ها، انتشار محتوای بیشتر و افزایش اشاره‌های آنلاین به‌عنوان راهکارهایی برای بهبود دیده‌شدن در هوش مصنوعی مطرح شده‌اند. اما یک پرسش اساسی همچنان باقی است: آیا مدلی که بارها نام یک برند یا محصول را دیده، واقعاً می‌تواند اطلاعات آن را در موقعیت مناسب به یاد بیاورد و بر اساس آن توصیه‌ای دقیق ارائه دهد؟
پژوهش‌های مربوط به مدل‌های زبانی نشان می‌دهند که یادگیری متن، بازتولید عبارت‌ها و استخراج اطلاعات برای پاسخ‌گویی به سؤال‌های متفاوت، مهارت‌هایی کاملاً یکسان نیستند. ممکن است یک مدل بتواند بخشی از متن را به‌خوبی بازسازی کند، اما هنگام پاسخ به پرسشی درباره همان متن عملکرد ضعیف‌تری داشته باشد. این تفاوت برای بازاریابی دیجیتال و بهینه‌سازی برای موتورهای پاسخ‌گوی هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد؛ زیرا هدف نهایی برندها صرفاً تکرارشدن نامشان نیست، بلکه می‌خواهند اطلاعات درست درباره محصولاتشان در زمان مناسب بازیابی شود و در تصمیم‌گیری کاربر نقش داشته باشد.
تحلیل پدرو دیاس، منتشرشده در Search Engine Journal، با بررسی چند پژوهش درباره حافظه مدل‌های زبانی، به همین مسئله می‌پردازد. نتیجه مهم این بحث آن است که افزایش تعداد اشاره‌ها به یک برند، به‌تنهایی اثبات نمی‌کند که مدل آن برند را بهتر می‌شناسد یا احتمال توصیه‌کردنش بیشتر شده است.
تفاوت میان حفظ‌کردن متن و پاسخ‌دادن به سؤال چیست؟
برای درک بهتر نحوه یادگیری مدل‌های زبانی، باید میان دو توانایی تفاوت قائل شد: بازتولید متن و استفاده از اطلاعات موجود در آن. در حالت اول، مدل ممکن است بتواند ادامه یک عبارت یا بخش‌هایی از یک متن را پیش‌بینی کند. در حالت دوم، باید اطلاعات آموخته‌شده را برای پاسخ به پرسشی با صورت‌بندی متفاوت به کار بگیرد.
این تفاوت در یک مثال ساده روشن می‌شود. فرض کنید مدل توضیحات یک محصول را در اختیار داشته باشد و بتواند جمله‌های آن را ادامه دهد. این عملکرد نشان میدهد که مدل در پیش‌بینی ادامه متن موفق بوده است. اما اگر کاربر بپرسد کدام محصول برای نیاز مشخصی مناسب‌تر است، مدل باید ویژگی‌های محصول را شناسایی کند، آن‌ها را با نیاز کاربر تطبیق دهد و پاسخ مناسبی بسازد. موفقیت در کار اول، به‌طور خودکار موفقیت در کار دوم را تضمین نمی‌کند.
در مقاله مورد بحث، به پژوهشی با عنوان Physics of Language Models: Part 3.1 اشاره شده است که از زندگی‌نامه‌های ساختگی برای بررسی همین تفاوت استفاده می‌کند. پژوهشگران مدل‌های کوچک زبانی را با مجموعه‌ای از زندگی‌نامه‌های فرضی آموزش دادند و سپس عملکرد آن‌ها را در پاسخ به پرسش‌هایی درباره افراد بررسی کردند. نکته مهم این بود که مدل متن زندگی‌نامه افراد مورد آزمون را دیده بود، اما در مرحله آموزش پرسش‌وپاسخ، نمونه‌های مربوط به همان افراد را دریافت نکرده بود.
این طراحی آزمایش کمک می‌کرد مشخص شود آیا مدل می‌تواند اطلاعاتی را که در قالب متن آموخته است، در قالب پرسش‌های متفاوت به کار بگیرد یا خیر. بنابراین، مسئله صرفاً آشنایی مدل با متن نبود؛ توانایی استفاده از اطلاعات در قالبی تازه نیز اهمیت داشت.
حافظه پارامتری هوش مصنوعی به چه معناست؟
وقتی از حافظه مدل‌های زبانی صحبت می‌کنیم، یکی از مفاهیم مهم، حافظه پارامتری یا Parametric Memory است. این اصطلاح به اطلاعاتی اشاره دارد که مدل در جریان آموزش در پارامترهای خود، یا همان وزن‌ها، یاد گرفته است و می‌تواند بدون مراجعه مستقیم به یک منبع بیرونی از آن‌ها برای تولید پاسخ استفاده کند.
در فرایند پیش‌آموزش، مدل با حجم بزرگی از داده‌ها مواجه می‌شود و الگوهای آماری و زبانی را می‌آموزد. سپس ممکن است در مرحله تنظیم دقیق یا Fine-tuning برای انجام وظیفه‌ای مشخص، مانند پاسخ‌گویی به پرسش‌ها، آموزش بیشتری ببیند. هر دو فرایند می‌توانند پارامترهای مدل را تغییر دهند؛ اما نوع داده‌ها و هدف آموزش بر آنچه مدل یاد می‌گیرد و نحوه استفاده از آن تأثیر می‌گذارند.
در بازاریابی هوش مصنوعی، گاهی گفته می‌شود باید نام برند را وارد حافظه مدل کرد. این عبارت می‌تواند گمراه‌کننده باشد، اگر مشخص نکند منظور از حافظه چیست و موفقیت چگونه اندازه‌گیری می‌شود. آیا هدف این است که مدل نام برند را بازتولید کند؟ آیا باید بتواند ویژگی‌های محصول را درست توضیح دهد؟ یا قرار است محصول را در پاسخ به یک نیاز مشخص پیشنهاد کند؟ هرکدام از این اهداف به روش ارزیابی جداگانه‌ای نیاز دارند.
آیا تکرار نام برند در اینترنت باعث یادگیری بهتر مدل می‌شود؟
یکی از روش‌هایی که برای افزایش دیده‌شدن برند در پاسخ‌های هوش مصنوعی پیشنهاد می‌شود، افزایش تعداد اشاره‌ها به نام برند در محتوای آنلاین است. این ایده در نگاه اول منطقی به نظر می‌رسد: اگر مدل یک نام را بیشتر ببیند، احتمالاً اطلاعات بیشتری درباره آن خواهد داشت. بااین‌حال، شواهد پژوهشی نشان می‌دهند که رابطه میان تکرار و یادگیری پیچیده‌تر از این تصور ساده است.
پژوهشی با عنوان Quantifying Memorization Across Neural Language Models نشان داده است که تکرار یک متن در داده‌های آموزشی می‌تواند احتمال بازتولید عین عبارت را افزایش دهد. برای مثال، اگر مدل ابتدای متنی را دریافت کند که در داده‌های آموزشی چندین بار تکرار شده است، ممکن است احتمال بیشتری داشته باشد که ادامه آن را به شکل دقیق بازسازی کند.
این نتیجه نشان میدهد که تکرار در برخی شرایط می‌تواند بر یک شاخص قابل‌اندازه‌گیری از حافظه مدل اثر بگذارد. اما نباید آن را به این ادعا تعمیم داد که افزایش تعداد صفحات حاوی نام برند، حتماً باعث بهترشدن پاسخ‌های مدل درباره محصول یا افزایش احتمال پیشنهاد آن خواهد شد.
تفاوت مهمی میان بازتولید کلمه‌به‌کلمه یک متن و استفاده از اطلاعات برای پاسخ به یک پرسش تجاری وجود دارد. ممکن است تکرار، بازسازی عبارت را آسان‌تر کند، اما همچنان مشخص نباشد که مدل می‌تواند اطلاعات را در موقعیتی تازه به کار ببرد یا خیر.
چرا تعداد اشاره‌ها معیار کافی برای سنجش حافظه برند نیست؟
شمارش اشاره‌های آنلاین به برند، شاخصی نسبتاً ساده و قابل‌اندازه‌گیری است. اما تعداد اشاره‌ها لزوماً نشان نمی‌دهد که مدل چه محتوایی را دریافت کرده، چه مقدار از آن را در فرایند آموزش حفظ کرده یا چگونه از آن استفاده می‌کند.
برای اینکه یک صفحه وب در آموزش مدل نقش داشته باشد، صرف انتشار آن کافی نیست. ارائه‌دهنده مدل باید آن صفحه را جمع‌آوری کند، از مراحل پالایش داده عبور دهد و در صورت انتخاب، از آن در فرایند آموزش استفاده کند. ممکن است چندین نسخه از یک محتوا در وب منتشر شده باشد، اما همه آن‌ها وارد مجموعه آموزشی نشوند یا به شکل یکسانی پردازش نشوند.
همچنین باید میان محتوایی که برای آموزش مدل استفاده می‌شود و اطلاعاتی که هنگام پاسخ‌گویی از منابع بیرونی بازیابی می‌شوند، تفاوت قائل شد. در نتیجه، افزایش تعداد مطالب درباره برند ممکن است به دلایل مختلفی مفید باشد، اما بدون آزمایش مشخص نمی‌توان اثر آن را بر حافظه پارامتری یا توصیه‌های تجاری مدل قطعی دانست.
تنوع در توضیح محصول چگونه می‌تواند به یادگیری کمک کند؟
پژوهش زندگی‌نامه‌های ساختگی، نکته دیگری نیز درباره نحوه آموزش مدل‌ها مطرح می‌کند: نحوه ارائه اطلاعات و تنوع صورت‌بندی آن‌ها می‌تواند بر عملکرد مدل در پاسخ به پرسش‌های واقعی اثر بگذارد.
در یکی از آزمایش‌های این پژوهش، محققان عبارت‌بندی زندگی‌نامه‌ها را تغییر دادند، ترتیب جمله‌ها را جابه‌جا کردند و نام کامل افراد را در متن تکرار کردند. در یک مدل GPT-2 با ۱۲۴ میلیون پارامتر، دقت پاسخ به پرسش‌های واقعیت‌محور درباره گروه آزمایشی از ۹٫۷ درصد به ۹۶٫۲ درصد افزایش یافت.
این نتیجه قابل‌توجه است، اما باید با احتیاط تفسیر شود. آزمایش روی اطلاعات ساختگی و مدل کوچک انجام شده بود؛ بنابراین، نمی‌توان همان میزان بهبود را برای مدل‌های تجاری بزرگ یا محتوای برندها پیش‌بینی کرد. این پژوهش نیز به‌تنهایی ثابت نمی‌کند که انتشار چند نسخه متفاوت از توضیحات محصول در وب، باعث بهبود حافظه مدل‌های عمومی می‌شود.
بااین‌حال، نتیجه آزمایش می‌تواند الهام‌بخش یک رویکرد محتوایی مفید باشد: اطلاعات مهم محصول را به شکل روشن و متناسب با پرسش‌های مختلف توضیح دهید. برای نمونه، یک شرکت پرداخت می‌تواند قابلیت پرداخت خود را از دید فروشنده یک بازارگاه آنلاین توضیح دهد و در محتوایی دیگر، نشان دهد همان قابلیت چگونه به حل مسئله مشتری کمک می‌کند.
در این مثال، ویژگی اصلی محصول ثابت است، اما زمینه استفاده از آن تغییر می‌کند. چنین تنوعی می‌تواند به کاربران انسانی کمک کند کاربردهای محصول را بهتر درک کنند و در صورت استفاده از سامانه‌های بازیابی اطلاعات، پاسخ‌گویی به پرسش‌های مرتبط را نیز آسان‌تر کند. بااین‌حال، تأثیر مستقیم این روش بر آموزش مدل‌های تجاری باید جداگانه بررسی شود.
وقتی محتوای دیگران به یادگیری درباره برند کمک می‌کند
یکی از یافته‌های جالب پژوهش زندگی‌نامه‌ها این بود که بهبود پاسخ‌گویی مدل فقط به افزایش نسخه‌های محتوای مربوط به افراد مورد آزمون وابسته نبود. پژوهشگران زندگی‌نامه‌های گروه دیگری از افراد را با صورت‌بندی‌های متنوع‌تر به داده‌های آموزشی اضافه کردند، درحالی‌که زندگی‌نامه‌های گروه آزمایشی را بدون تغییر نگه داشتند.
در این شرایط، دقت پاسخ به پرسش‌های مربوط به گروه آزمایشی از ۴٫۴ درصد به ۸۶٫۸ درصد افزایش یافت. در مرحله آموزش پرسش‌وپاسخ نیز نمونه‌هایی درباره گروه اضافه‌شده استفاده شدند، نه افراد گروه آزمایشی. با وجود این، عملکرد مدل در پاسخ به پرسش‌های گروهی که زندگی‌نامه‌هایشان تغییر نکرده بود، بهبود یافت.
این یافته نشان میدهد که مدل می‌تواند از الگوهایی که هنگام آموزش روی اطلاعات مشابه یاد می‌گیرد، برای پاسخ به پرسش‌های مربوط به نمونه‌های دیگر استفاده کند. به بیان ساده، گاهی تغییر در شیوه یادگیری اطلاعات مشابه می‌تواند توانایی مدل در استفاده از اطلاعات موجود را تقویت کند؛ حتی اگر محتوای مربوط به یک مورد مشخص تغییر نکرده باشد.
برای برندها، این موضوع یک پیام مهم دارد: بهترشدن پاسخ‌های یک مدل درباره شرکت، لزوماً به این معنا نیست که محتوای جدید همان شرکت عامل اصلی تغییر بوده است. ممکن است ارائه‌دهنده مدل، داده‌های آموزشی یا روش آموزش را تغییر داده باشد و همین تغییر، توانایی مدل در پاسخ به پرسش‌های مشابه را افزایش داده باشد.
البته این ارتباط در سطح سیستم‌های تجاری و توصیه‌های برند در پژوهش مورد اشاره مستقیماً آزمایش نشده است. بنابراین، انتقال این نتیجه به بازاریابی هوش مصنوعی باید به‌عنوان یک فرضیه پژوهشی در نظر گرفته شود، نه یک سازوکار قطعی و اثبات‌شده.
مقایسه حافظه پارامتری با بازیابی اطلاعات در زمان پاسخ‌گویی
مدل‌های هوش مصنوعی همیشه مجبور نیستند پاسخ خود را فقط بر اساس اطلاعات ذخیره‌شده در پارامترهایشان تولید کنند. در برخی سامانه‌ها، مدل هنگام دریافت پرسش به منابع بیرونی دسترسی پیدا می‌کند و بخش‌های مرتبط از اسناد یا صفحات را برای پاسخ‌گویی دریافت می‌کند. این روش معمولاً تولید تقویت‌شده با بازیابی یا Retrieval-Augmented Generation (RAG) نامیده می‌شود.
در یک پژوهش با عنوان Fine-Tuning or Retrieval?، عملکرد مدل Mistral-7B در یک آزمون چندگزینه‌ای مربوط به اطلاعات جدید بررسی شد. طبق نتایج گزارش‌شده، مدل پس از آموزش روی اسناد اصلی به امتیاز ۵۰٫۴ درصد رسید و استفاده از نسخه‌های بازنویسی‌شده اسناد، این امتیاز را به ۵۸٫۸ درصد افزایش داد. در همان آزمون، ارائه بخش‌های مرتبط متن همراه پرسش به مدل، امتیاز ۸۷٫۵ درصد را به همراه داشت.
این اعداد نشان می‌دهند که در شرایط آزمایش، بازیابی متن مرتبط برای پاسخ‌گویی به پرسش‌های مربوط به همان اطلاعات مزیت قابل‌توجهی داشته است. بااین‌حال، نوع آزمون نیز اهمیت دارد. پرسش‌ها از همان بخش‌های متنی تولید شده بودند که سامانه بازیابی می‌توانست در اختیار مدل قرار دهد؛ بنابراین، این طراحی تا حدی به نفع روش بازیابی بود. همچنین، چون آزمون چندگزینه‌ای بود، توانایی تشخیص گزینه درست را می‌سنجید، نه لزوماً تولید مستقل پاسخ یا پیشنهاد محصول در یک موقعیت واقعی.
این تمایز برای کسب‌وکارها مهم است. اگر هدف آن‌ها ارائه اطلاعات دقیق و به‌روز درباره محصول باشد، باید بررسی کنند که آیا سامانه موردنظر از بازیابی منابع استفاده می‌کند یا به اطلاعات آموخته‌شده در مرحله آموزش متکی است. یک استراتژی محتوایی ممکن است در دسترس‌بودن اطلاعات برای بازیابی را بهتر کند، بدون آنکه لزوماً حافظه پارامتری مدل را تغییر دهد.
چرا یادآوری برند با پیشنهادشدن آن یکسان نیست؟
حتی اگر یک مدل بتواند نام برند را به‌درستی به یاد بیاورد یا ویژگی‌های محصول را توضیح دهد، باز هم مشخص نیست که آن محصول را در پاسخ به یک پرسش تجاری انتخاب خواهد کرد. توصیه محصول می‌تواند به عوامل دیگری مانند نیاز کاربر، ویژگی‌های گزینه‌های رقیب، اطلاعات در دسترس و شیوه رتبه‌بندی یا انتخاب پاسخ وابسته باشد.
در مقاله مورد بحث، به پژوهشی با عنوان Source Preference in the Wild نیز اشاره شده است. در این مطالعه، پژوهشگران عنوان‌ها و خلاصه‌های نتایج را ثابت نگه داشتند، اما منبعی را که در کنار هر نتیجه نمایش داده می‌شد تغییر دادند. انتخاب مدل‌ها با تغییر منبع همراه تغییر کرد، حتی زمانی که مدل‌ها بدون بازکردن صفحات، تنها از روی خلاصه‌ها گزینه‌ها را انتخاب می‌کردند.
پژوهشگران همچنین مدل‌هایی را با نمونه‌هایی از انتخاب‌های بهتر و بدتر آموزش دادند. در این شرایط، منبعی که در فرایند آموزش بیشتر همراه گزینه‌های بهتر قرار گرفته بود، بعدها ترجیح بیشتری دریافت کرد؛ حتی زمانی که گزینه‌های آزمون از نظر معیارهای اندازه‌گیری‌شده شرایط مشابهی داشتند.
این آزمایش نمونه‌ای از چگونگی شکل‌گیری ترجیح نسبت به یک منبع در فرایند آموزش است. اما نشان نمی‌دهد که تمام ترجیحات سامانه‌های جست‌وجوی هوش مصنوعی در دنیای واقعی به همین شکل ایجاد می‌شوند. در عین حال، اهمیت یک نکته را برجسته می‌کند: موفقیت در آزمون یادآوری اطلاعات، لزوماً به معنای انتخاب‌شدن برند در پاسخ نهایی نیست.
بنابراین، اگر هدف بازاریابی این است که محصول در پیشنهادهای هوش مصنوعی ظاهر شود، ارزیابی باید فراتر از این پرسش باشد که «آیا مدل برند را می‌شناسد؟». باید بررسی شود که مدل در پاسخ به پرسش‌های مرتبط چه گزینه‌هایی را انتخاب می‌کند، چه اطلاعاتی را مبنای انتخاب قرار میدهد و آیا پاسخ آن با نیاز واقعی کاربر تناسب دارد یا خیر.
برندها چگونه اثربخشی محتوای خود را در هوش مصنوعی بسنجند؟
نتایج این پژوهش‌ها به معنای بی‌فایده‌بودن تولید محتوا یا افزایش حضور آنلاین برند نیست. محتوای دقیق، شفاف و قابل‌دسترسی همچنان برای کاربران، موتورهای جست‌وجو و سامانه‌های بازیابی اطلاعات اهمیت دارد. مسئله این است که نباید بدون شواهد، میان فعالیت محتوایی و تغییر رفتار مدل‌های زبانی رابطه‌ای قطعی فرض کرد.
برای تدوین یک برنامه واقع‌بینانه در زمینه دیده‌شدن برند در هوش مصنوعی، بهتر است چند سطح از عملکرد به‌صورت جداگانه بررسی شوند:
- شناخت برند: آیا مدل می‌تواند نام شرکت، حوزه فعالیت و محصولات اصلی آن را به‌درستی بیان کند؟
- دقت اطلاعات: آیا ویژگی‌ها، کاربردها و محدودیت‌های محصول را بدون اشتباه توضیح میدهد؟
- پاسخ‌گویی به پرسش‌های متنوع: آیا اطلاعات برند را در پاسخ به صورت‌بندی‌های مختلف یک سؤال به کار می‌گیرد؟
- بازیابی منابع: آیا صفحات معتبر و مرتبط برند در سامانه‌هایی که از جست‌وجو یا بازیابی استفاده می‌کنند، قابل‌دسترسی هستند؟
- پیشنهاد محصول: آیا برند در سناریوهای واقعی و مرتبط با نیاز مشتری پیشنهاد می‌شود و آیا این پیشنهاد با معیارهای انتخاب تناسب دارد؟
- پایداری نتایج: آیا عملکرد مدل در طول زمان ثابت می‌ماند یا پس از تغییر نسخه مدل، صورت‌بندی پرسش یا منابع بازیابی تغییر می‌کند؟
بهتر است برای هر یک از این موارد، مجموعه‌ای از پرسش‌های آزمایشی ثابت تهیه شود و پاسخ‌ها در بازه‌های زمانی مشخص ارزیابی شوند. ثبت نسخه مدل، متن دقیق پرسش، پاسخ تولیدشده و منابع ارجاعی می‌تواند به تشخیص تغییرات کمک کند. چنین رویکردی تصویر دقیق‌تری از وضعیت برند ارائه میدهد تا اینکه صرفاً تعداد اشاره‌های آنلاین یا دفعات ذکر نام شرکت شمارش شود.
استراتژی محتوای برند برای عصر جست‌وجوی هوش مصنوعی
برای برندها، یکی از کاربردی‌ترین نتیجه‌های این بحث، تمرکز بر کیفیت و وضوح اطلاعات است. صفحات محصول باید ویژگی‌ها، کاربردها، مخاطبان هدف، محدودیت‌ها و تفاوت‌های محصول با گزینه‌های دیگر را روشن توضیح دهند. محتوای مرتبط نیز می‌تواند سناریوهای واقعی استفاده را پوشش دهد تا کاربران برای یافتن پاسخ پرسش‌های مختلف، اطلاعات قابل‌فهم‌تری در اختیار داشته باشند.
همچنین، اطلاعات کلیدی برند باید در منابع رسمی و معتبر به‌صورت سازگار منتشر شوند. وجود توضیحات متناقض درباره نام محصول، ویژگی‌ها یا شرایط استفاده می‌تواند درک درست اطلاعات را برای مخاطبان دشوار کند. در مقابل، محتوای دقیق و مستند، همراه با ساختار روشن و به‌روزرسانی مناسب، می‌تواند کیفیت تجربه کاربر را بهبود دهد و امکان دسترسی به اطلاعات را بیشتر کند.
بااین‌حال، هیچ‌یک از این اقدامات به‌تنهایی تضمین نمی‌کند که یک مدل عمومی مشخص، محتوای برند را در آموزش خود استفاده کند یا محصول را به کاربران توصیه کند. تصمیم درباره جمع‌آوری داده، پالایش، استفاده در آموزش و سازوکار پاسخ‌گویی در اختیار ارائه‌دهندگان سامانه‌هاست. تغییرات مدل نیز ممکن است عملکرد آن را بدون تغییر مستقیم در وب‌سایت برند دگرگون کند.
جمع‌بندی؛ دیده‌شدن در هوش مصنوعی فراتر از تکرار نام برند است
پژوهش‌های بررسی‌شده نشان می‌دهند که حافظه مدل‌های زبانی پدیده‌ای چندلایه است. تکرار می‌تواند احتمال بازتولید دقیق متن را افزایش دهد، تنوع در شیوه آموزش ممکن است به پاسخ‌گویی بهتر کمک کند و آموزش روی اطلاعات مشابه می‌تواند عملکرد مدل را در موارد دیگری نیز بهبود دهد. در کنار این عوامل، بازیابی اطلاعات در زمان پاسخ‌گویی و ترجیح منابع نیز بر نتیجه نهایی اثر می‌گذارند.
اما هیچ‌کدام از این یافته‌ها به‌تنهایی ثابت نمی‌کنند که افزایش تعداد صفحات یا اشاره‌های آنلاین، الزاماً حافظه یک مدل تجاری را درباره برند تقویت می‌کند یا احتمال توصیه‌شدن محصول را بالا می‌برد. آزمایش‌های مدل‌های کوچک و داده‌های ساختگی می‌توانند سازوکارهای یادگیری را روشن کنند، اما برای تعمیم نتایج به سامانه‌های تجاری به ارزیابی مستقیم و شواهد بیشتری نیاز است.
برای بازاریابان، رویکرد منطقی این است که به‌جای وعده‌دادن برای «واردکردن برند به حافظه هوش مصنوعی»، هدف را دقیق تعریف کنند: بهبود شناخت برند، افزایش صحت اطلاعات، دسترس‌پذیری بهتر منابع، پاسخ‌گویی دقیق‌تر یا افزایش احتمال توصیه در سناریوهای مشخص. سپس باید هر هدف را با آزمون متناسب با خودش بسنجند.
در نهایت، انتشار محتوای باکیفیت و ساختن حضور آنلاین معتبر همچنان ارزشمند است؛ اما نباید کنترل برند بر فرایند آموزش مدل را بیش از واقعیت نشان داد. وب‌سایت می‌تواند اطلاعات را در دسترس قرار دهد، ولی ارائه‌دهنده مدل درباره استفاده از آن اطلاعات تصمیم می‌گیرد. درک این تفاوت، نقطه شروعی واقع‌بینانه برای تدوین استراتژی سئو و بازاریابی در عصر هوش مصنوعی است.
برای مطالعه جدیدترین اخبار و تحلیل‌های هوش مصنوعی، سئو و بازاریابی دیجیتال به دیجیتال مارکتینگ ایران مراجعه کنید.
“`
