البحث الصوتي هو في الأساس ميزة في سمارت الأجهزة التي تمكن المستخدمين من إجراء عمليات بحث على الإنترنت من خلال أمر صوتي. كونه نظام حوار ، يمكن الوصول إليه عن طريق تنشيط الميزة والتحدث في الميكروفون. يلتقط الجهاز الصوت ويبحث في الإنترنت عما يطلبه المستخدم. في أبسط الأمثلة ، الشخص الذي يقود سيارة ولا يمكنه استخدام جهاز بسبب وجوده على الطريق ، يضغط على زر واحد ويتحدث عما هو مطلوب.
جدول المحتويات
لماذا البحث الصوتي مهم؟
كان البشر يبحثون عن الراحة منذ قدوم الزمن. بالانتقال من الكهوف والغابات إلى ناطحات السحاب والمجتمعات المتحضرة للغاية ، تم تحقيق الكثير من وسائل الراحة على مر القرون. تطور الاتصال بمرور الوقت وعصر سمارت تم إدخال الأجهزة فيها.
بدأت أجهزة الكمبيوتر المحمولة والأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر المكتبية والهواتف الذكية تعتبر ضرورية للوجود. إنهم يسدون الفجوة المادية لآلاف الأميال بنقرة زر واحدة. وفرت الميزات الموجودة في هذه الأجهزة مزيدًا من السهولة والراحة للمستخدمين من خلال دمج التقنيات الجديدة فيها. إحدى هذه التقنيات هي البحث الصوتي.
كيف يعمل البحث الصوتي؟
تم تكوين الجهاز بحيث يتعرف أولاً على اللغة التي يتحدث بها المستخدم ثم يختار الكلمات الأساسية التي يتحدثها المستخدم. بعد ذلك ، يبدأ الجهاز في البحث على الإنترنت ويتم الحصول على النتائج. في حالة توفر شاشة ، يعرض الجهاز النتائج. يمكن أيضًا تهيئته للتحدث بالنتائج إلى المستخدم. في حالة عدم توفر الشاشة ، تتم قراءة النتائج ببساطة للمستخدم كما في السيناريو السابق.
لفهم ما يحاول المستخدم قوله ، يجب أن يكون الجهاز مزودًا بإمكانية فهم اللغة. توجد اللغة الإنجليزية الأساسية في غالبية الأجهزة نظرًا لأنها معيار دولي. ومع ذلك ، فإن العديد من الأجهزة قادرة أيضًا على التعرف على اللغات المختلفة وإجراء عمليات البحث وفقًا لذلك.
نظرًا للنطاق الواسع لأماكن تشغيل هذه الأجهزة ، فإن مشكلة اللغة هي أمر سيتم التخلص منه تمامًا في المستقبل. الأجهزة الذكية المزودة بتقنية الصوت تضيف إلى راحة المستخدمين وتعزز تجربة المستخدم.
يتم دمج المزيد والمزيد من الأجهزة مع هذه التقنية وانتشار استخدامها أيضًا. مع تحول العملاء نحو هذا الاتجاه ، فإنه يشير إلى حدوث تغيير في الاستراتيجيات التي تحتاج الشركات إلى توظيفها من أجل البقاء على المسار الصحيح.
تطور البحث
تمتلك الشركات مواقع على الإنترنت تقدم منتجاتها وخدماتها. نظرًا للتحول نحو أوضاع التسوق عبر الإنترنت أو حتى الحصول على المعلومات ، ظهر عدد كبير من مواقع الويب في جميع أنحاء الإنترنت. للبقاء على صلة بالموضوع والتأكد من ظهور موقع الويب عند قيام المستخدمين بالبحث باستخدام كلمات رئيسية معينة ، تستخدم مواقع الويب المقاييس للتأكد من أنها من بين أفضل النتائج.
يتم ذلك من خلال عملية تعرف باسم استخدام SEO . ترتب محركات البحث مواقع الويب وفقًا لنظام تصنيف محدد مسبقًا. يتم تحقيق ذلك من خلال خوارزمية تستخدم الكثير من المقاييس في تقييم المواقع التي يجب عرضها أولاً لتحسين تجربة المستخدم. على عكس الإعلانات المدفوعة ، لا يمكن الدفع لمحركات البحث للحصول على تصنيفات أعلى. الخيار الوحيد للشركات هو صمم مواقع الويب الخاصة بهم بحيث تظل ذات صلة وتكون قادرة على التنافس مع مواقع الويب الأخرى بعد بدء بحث المستخدم.
وفقًا الستجيل بواسطة جوجل المسؤولين ، عشرين بالمائة من إجمالي عمليات البحث على الستجيل بواسطة جوجل تبدأ الآن من خلال البحث الصوتي. بل إن النسبة بين الشباب أكبر. لتحسين أفضل ، الشركات لديها استراتيجيات في مكانها الصحيح. ومع ذلك ، مع الاستخدام المتزايد للبحث الصوتي ، تحتاج المقاييس إلى التغيير أو التحديث. عندما يكتب المستخدم ، تكون الكلمات الرئيسية هي التي تبدأ البحث الذي يجري بواسطة محرك البحث.
يعثر محرك البحث على أكثر المواقع صلة ويصنفها ليختار منها المستخدم. لا يختلف هذا عما يحدث عندما ينشئ المستخدم بحثًا صوتيًا. يتبع محرك البحث نفس نمط انتقاء ما قاله المستخدم والبحث في الإنترنت عن النتائج المحتملة.
الشيء الوحيد المختلف الآن هو حقيقة أن الكتابة تختلف عن التحدث. بينما قد يكتب المستخدم كلمات رئيسية ، نظرًا للطبيعة التفاعلية لمساعدي البحث الصوتي مثل Siri و Alexa ، فإن البحث يكون محادثة. على سبيل المثال ، أثناء الكتابة ، قد يبحث شخص ما عن "مطاعم قريبة". ستوجه هاتان الكلمتان الأساسيتان ما يعرضه محرك البحث. في حالة البحث الصوتي ، قد يسأل الشخص "ما المطاعم التي تقدم العشاء الآن؟" قد يؤدي الاختلاف في عدد الكلمات المستخدمة أو كيفية بناء الجملة إلى نتائج مختلفة عما تم عرضه من خلال البحث الذي تم إجراؤه عن طريق الكتابة.
مستقبل البحث الصوتي
بسبب هذا التحول في الطريقة التي يبحث بها المستخدمون الآن ويتفاعلون مع أجهزتهم ، قد تعرض خوارزميات محرك البحث أنواعًا مختلفة من النتائج. قد تحتاج الاستراتيجيات المضمنة التي استخدمتها الشركات حاليًا لتبرز الآن إلى تحول في التركيز نظرًا لأن تلك كانت تستند إلى النص والآن هناك تحول متزايد نحو البحث المستند إلى الصوت. للحفاظ على تصنيفات أعلى بنجاح أو تحقيقها بواسطة الخوارزميات ، تحتاج الشركات الآن إلى تطوير استراتيجيات جديدة.
لا ينبغي أن تتمتع هذه الاستراتيجيات فقط بالقدرة على التعامل مع طرق البحث الحالية لأن غالبية عمليات البحث لا تزال تعتمد على الكتابة. إلى جانب ذلك ، تحتاج الشركات إلى الاستفادة من السوق الموجود بسبب استخدام عمليات البحث الصوتي عندما يتفاعل المستخدمون مع أجهزتهم. مع مزيد من التطوير وتعزيز التكنولوجيا في سمارت حتى تتمكن من فهم اللغات المختلفة ، سيتجه المزيد والمزيد من حركة المرور نحو البحث المستند إلى الصوت.
حسب التقديرات التي قدمها الستجيل بواسطة جوجليستخدم حوالي 71٪ من السكان الذين تتراوح أعمارهم بين ثمانية عشر وتسعة وعشرين عامًا البحث الصوتي. تشير الإحصائيات إلى أن نسبة أكبر بكثير من إجمالي عمليات البحث تعتمد على الصوت. تحتاج الشركات إلى مراجعة استراتيجياتها والتأكد من استغلال كلا السوقين بشكل صحيح من الربح تعظيم و الأعمال الاستدامة. المستقبل يتغير ويفسح المجال للإبداع ، والذي يجب أن تكون له الأولوية من قبل الشركات التي تريد أن تظل ذات صلة.
الوجبات السريعة الرئيسية
يتيح البحث الصوتي للمستخدمين إجراء عمليات بحث على الإنترنت باستخدام الأوامر الصوتية سمارت الأجهزة ، مما يجعلها أكثر ملاءمة للمستخدمين ، مثل السائقين الذين يحتاجون إلى الوصول بدون استخدام اليدين.
مع تقدم التكنولوجيا ، أصبح البحث الصوتي ميزة أساسية في الأجهزة الذكية ، مما يوفر للمستخدمين مزيدًا من السهولة والراحة الاتصالات واسترجاع المعلومات.
تتعرف الأجهزة الذكية على اللغة التي يتحدث بها المستخدم ، وتستخرج الكلمات الأساسية من الأمر الصوتي ، وتجري بحثًا على الإنترنت ، وتعرض النتائج أو تقرأها.
تستخدم الشركات محرك البحث الأمثل (SEO) للحصول على ترتيب أعلى في نتائج محرك البحث بناءً على مقاييس معينة. نظرًا لأن البحث الصوتي أصبح أكثر شيوعًا ، تحتاج استراتيجيات تحسين محركات البحث (SEO) إلى التكيف مع استعلامات المحادثة.
حوالي 20٪ من الستجيل بواسطة جوجل تبدأ عمليات البحث من خلال الصوت ، وهذه النسبة أعلى بين المستخدمين الأصغر سنًا. نظرًا لأن البحث الصوتي أصبح أكثر شيوعًا وحسنت الأجهزة الذكية فهم اللغة ، فمن المتوقع أن يزداد البحث المستند إلى الصوت.
قد تؤدي عمليات البحث المستندة إلى الصوت إلى نتائج مختلفة عن عمليات البحث المكتوبة نظرًا لطبيعة المحادثة للأوامر الصوتية. تحتاج الشركات إلى تطوير استراتيجيات جديدة للحفاظ على تصنيفاتها أو تحسينها في خوارزميات محرك البحث.
يجب على الشركات تكييف استراتيجيات تحسين محركات البحث الخاصة بها لتلبية كل من البحث المستند إلى النص والصوت للاستفادة من السوق المتزايد لمستخدمي البحث الصوتي والبقاء على صلة في المستقبل.
البحث الصوتي آخذ في الازدياد ، مع وجود نسبة كبيرة من المستخدمين الشباب يستخدمونه بانتظام. تحتاج الشركات إلى إعطاء الأولوية للإبداع والتكيف للاستفادة من الفرص التي يوفرها البحث الصوتي لتحقيق النجاح المستمر.
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) هي أدوات ذكاء اصطناعي يمكنها قراءة النص وتلخيصه وترجمته. وهذا يمكنهم من التنبؤ بالكلمات وصياغة الجمل التي تعكس كيف يكتب البشر ويتحدثون.
الهندسة السريعة هي مفهوم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الذي يتضمن اكتشاف المدخلات التي تؤدي إلى نتائج مرغوبة أو مفيدة. مثل معظم العمليات ، تحدد جودة المدخلات جودة المخرجات في الهندسة السريعة. يزيد تصميم مطالبات فعالة من احتمالية أن يكون ملف نموذج سيعيد الرد المناسب والسياقي. تم تطويره بواسطة OpenAI ، CLIP (التدريب المسبق على اللغة المتباينة والصورة) نموذج هو مثال على نموذج يستخدم المطالبات لتصنيف الصور والتعليقات التوضيحية من أكثر من 400 مليون زوج من تسميات الصور.
AIOps هو تطبيق الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات. لقد أصبح مفيدًا بشكل خاص لتقنية المعلومات الحديثة إدارة في بيئات هجينة وموزعة وديناميكية. أصبحت AIOps عنصرًا تشغيليًا رئيسيًا في العصر الحديث رقميالمنظمات القائمة ، بنيت حول نظام البرمجيات والخوارزميات.
تصف عمليات التعلم الآلي (MLOps) مجموعة من أفضل الممارسات التي تساعد بنجاح الأعمال تشغيل الذكاء الاصطناعي. وهو يتألف من المهارات وسير العمل والعمليات لإنشاء نماذج التعلم الآلي وتشغيلها وصيانتها لمساعدة العمليات التشغيلية المختلفة داخل المؤسسات.
• الأعمال لقد انتقلت نماذج الذكاء إلى الذكاء المستمر ، حيث تقترن البنية التحتية للتكنولوجيا الديناميكية بالنشر المستمر والتسليم لتوفير استخبارات مستمرة. باختصار ، فإن نظام البرمجيات عرضت في سحابة سوف تتكامل مع بيانات الشركة ، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة لتقديم إجابات في الوقت الفعلي للقضايا الحالية منظمة قد تكون تعاني.
هذه عملية تتطلب حلقة تغذية راجعة مستمرة لتطوير ملف المنتج وبناء الأعمال نموذج. مستمر ابتكار هو عقلية حيث يتم تصميم المنتجات والخدمات وتقديمها لضبطها حول مشاكل العملاء وليس الحل التقني لمؤسسيها.
النمذجة التكنولوجية هي تخصص لتوفير الأساس للشركات للحفاظ عليها ابتكار، وبالتالي تطوير المنتجات الإضافية. مع البحث أيضًا في المنتجات المبتكرة الخارقة التي يمكن أن تمهد الطريق للنجاح على المدى الطويل. في نوع من إستراتيجية Barbell ، تقترح النمذجة التكنولوجية وجود نهج من جانبين ، من ناحية ، للحفاظ على استمرارية ابتكار كجزء أساسي من الأعمال نموذج. من ناحية أخرى ، فإنه يضع رهانات على التطورات المستقبلية التي لديها القدرة على الاختراق والقفز إلى الأمام.
قامت شركة OpenAI ببناء الطبقة التأسيسية للذكاء الاصطناعي العالمية. من خلال النماذج التوليدية الكبيرة مثل GPT-3 و DALL-E ، توفر OpenAI وصولاً إلى واجهة برمجة التطبيقات للشركات التي ترغب في تطوير التطبيقات على رأس نماذجها التأسيسية مع القدرة على توصيل هذه النماذج بمنتجاتها وتخصيص هذه النماذج ببيانات خاصة وذكاء اصطناعي إضافي الميزات. من ناحية أخرى ، أصدرت شركة OpenAI أيضًا ChatGPT ، التي تطورت حول فريميوم نموذج. مایکروسافت كما تقوم بتسويق المنتجات الافتتاحية من خلال شراكتها التجارية.
OpenAI و مایکروسافت شراكة من وجهة نظر تجارية. بدأ تاريخ الشراكة في عام 2016 وتم توحيدها في عام 2019 ، مع مایکروسافت استثمار مليار دولار في الشراكة. انها تتخذ الآن قفزة إلى الأمام ، مع مایکروسافت في محادثات لوضع 10 مليارات دولار في هذه الشراكة. مایکروسافت، من خلال OpenAI ، يطور كمبيوتر Azure AI Supercomputer الخاص به مع تحسين نظام Azure Enterprise الأساسي ودمج نماذج OpenAI في الأعمال والمنتجات الاستهلاكية (GitHub ، Office ، Bing).
الاستقرار الذكاء الاصطناعي هو الكيان وراء الانتشار المستقر. يدر الاستقرار الأموال من منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا ومن تقديم خدمات استشارات الذكاء الاصطناعي للشركات. يعمل الذكاء الاصطناعي على تحقيق الدخل من الانتشار المستقر عبر واجهات برمجة تطبيقات DreamStudio. بينما تصدره أيضًا مفتوح المصدر ليتمكن أي شخص من تنزيله واستخدامه. الاستقرار AI أيضًا تجني الأموال من خلال مشروع الخدمات ، حيث يتيح فريق التطوير الأساسي الفرصة لذلك مشروع العملاء للخدمة ، مقياس، وتخصيص Stable Diffusion أو النماذج التوليدية الكبيرة الأخرى لتناسبها إحتياجات.
Gennaro هو منشئ FourWeekMBAالتي وصلت إلى حوالي أربعة ملايين رجل أعمال ، من المديرين التنفيذيين والمستثمرين والمحللين ومديري المنتجات ورواد الأعمال الرقمية الطموحين في عام 2022 وحده | وهو أيضًا مدير المبيعات لتوسيع نطاق التكنولوجيا الفائقة في صناعة الذكاء الاصطناعي | في عام 2012 ، حصل جينارو على ماجستير في إدارة الأعمال الدولية مع التركيز على تمويل الشركات واستراتيجية الأعمال.
