מה זה AI Overviews של גוגל ואיך מתחילים להשתמש בו?

מילון מונחים מרכזיים בבינה מלאכותית ולמידת מכונה

• AI Overviews: סיכומים תמציתיים שנוצרו על ידי חיפוש גוגל באמצעות בינה מלאכותית יוצרת, המשלבת מידע ממקורות שונים כמו האינטרנט וגרף הידע של גוגל כדי לתת למשתמשים הבנה מהירה של נושאים.

• Generative AI: בינה מלאכותית שיוצרת תוכן חדש כגון טקסט, תמונות, סרטונים או אודיו בהתבסס על דפוסים שנלמדו ממערכי נתונים גדולים.

• Large Language Models (LLMs): רשתות עצביות מתקדמות שהוכשרו להבין וליצור טקסט דמוי-אנושי, המאפשרות תגובות קוהרנטיות ומודעות להקשר.

• Multimodal Models: מודלים המרחיבים יכולת זו על ידי טיפול בסוגי נתונים מרובים בו-זמנית, כגון שילוב טקסט, תמונות ווידאו ליצירת פלטים עשירים יותר.

• Prompt: הוראה או שאלה בשפה טבעית המוזנת למודלים יוצרים אלו כדי להנחות את סוג התגובה שהם מייצרים.

• Model Tuning: תהליך של חידוד מודלים של בינה מלאכותית עם נתונים ספציפיים נוספים כדי לשפר דיוק ורלוונטיות למשימות מסוימות.

• Grounding: קישור תשובות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית למידע חיצוני מאומת, המסייע להפחית שגיאות או הזיות שבהן המודל ממציא עובדות.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): משפר תגובות על ידי שילוב שליפת נתונים בזמן אמת ממקורות חיצוניים עם בינה מלאכותית יוצרת, ומבטיח שפלט יהיה יצירתי ומבוסס על מציאות.

• Function Calling: היכולת של מודלים של בינה מלאכותית לקיים אינטראקציה עם API-ים חיצוניים במהלך היצירה, תוך שאיבת מידע עדכני בעת הצורך.

• Safety Filters: מנגנונים מובנים המזהים וחוסמים תוכן מזיק, מטעה או בלתי הולם, ומבטיחים פלטים בטוחים ואחראיים יותר של בינה מלאכותית.

טיפים מעשיים לניטור ביצועי AI Overview

כדי לנטר ביעילות את ביצועי AI Overview, התחל בשימוש ב-Google Search Console כדי לעקוב אחר הופעות ולחיצות על דפים המופיעים ב-AI Overviews. זה עוזר להעריך כמה התוכן שלך גלוי בתוך סיכומים אלו שנוצרו על ידי בינה מלאכותית. שים לב במיוחד למבנה התוכן שלך ולאיכות ה-SEO, שכן דפים מאורגנים היטב וממוטבים היטב נוטים יותר להיבחר על ידי הבינה המלאכותית של גוגל לכלילה ב-Overviews. עדכן את התוכן שלך באופן קבוע כדי לשמור על דיוק ורלוונטיות, שכן מידע מיושן יכול להוריד את הדירוג שלך ולהפחית את אמון הבינה המלאכותית בדפים שלך. נתח מדדי מעורבות משתמשים כגון שיעור נטישה וזמן ממוצע בדף כדי להבין אם ה-AI Overviews עונים על צרכי המשתמשים ושומרים על עניין המבקרים. כאשר אתה עובד ישירות עם Vertex AI, נסה עיצובי הנחיות שונים כדי לייעל את הבהירות והרלוונטיות של התגובות. השתמש בהתאמת מודלים (Model Tuning) כדי להתאים מודלים למשימות הספציפיות שלך, ולשפר דיוק ויעילות. מינף Retrieval-Augmented Generation (RAG) כדי לחבר את פלטי הבינה המלאכותית היוצרת שלך למקורות נתונים חיצוניים עדכניים, ולשפר אמינות ולהפחית שגיאות. הגדר התראות להפעלות של מסנני בטיחות כדי לזהות ולטפל במהירות בכל תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית בלתי הולם או לא מדויק. השתמש בכלי Vertex AI Studio לניהול ההנחיות וזרימות העבודה שלך, מה שנותן לך שליטה טובה יותר על התנהגות הבינה המלאכותית ואיכות הפלט. לבסוף, עקוב אחר שימוש ב-API ופרמטרים של המודל כדי לאזן בין עלות לביצועים, ולהבטיח שפתרונות הבינה המלאכותית שלך יישארו ברי קיימא תוך מתן תוצאות חזקות.