
פרפלקסיטי משתמשת ב-GPT-6 Astra לכתיבה, שינויי תוכנה וניטור פרודקשן
OpenAI פרסמה מקרה בוחן שלפיו Perplexity משתמשת ב-GPT-6 Astra לניסוח תקשורת, שינויי תוכנה וניטור מערכות ייצור.
פוסט חדש בבלוג הרשמי של פייסבוק לעסקים, מסביר באופן פשוט כיצד מכניזם מבוסס למידת מכונה (Machine Learning) מדרג את איכות המודעות במערכת הפרסום, ובוחר מתי ולמי להציג את מודעות המפרסמים.
לא מדובר במידע חדש, אלא בפרשנות חדשה של פייסבוק לעניין המנוסחת בשפה הרבה יותר פשוטה משהכרנו. הפוסט של פייסבוק מיועד בעיקר לקהל הרחב, ופחות למפרסמים. אם כי מפרסמים חדשים יכולים ללמוד כמה דברים על החשיבות שפייסבוק מקנה לחוויית המשתמש של היוזרים שלה, ולהפיק את תוכן המודעות בהתאם.
כידוע, מערכת הפרסום מתבססת על מכרז זמן אמת (Real time bidding) בו מתחרים המפרסמים השונים על שטח הפרסום. מכרזים אלו קורים בתדירות גובהה מאוד, אולי מיליונים בשניה, ובסופו המנצח הוא המפרסם אשר המודעה שלו זכתה לציון הדירוג הגבוה ביותר.
ציון הדירוג נקרא "Totel Value", והינו מורכב מהביד (כמה המפרסם מוכן לשלם על החשיפה), יחס ההמרה (הפעולה) הצפוי מהמודעה הנקרא "Estimated Action Rate", ואיכות המודעה "Ad quality" המתבסס על הפידבק שפייסבוק קיבלה ממשתמשים שכבר נחשפו למודעה.

בפוסט פייסבוק מדגישה את התרומה של למידת המכונה לתהליך. התרומה המרכזית של למידת המכונה הוא ביכולת של פייסבוק להעריך מחדש את ה-Total Value לאורך זמן בהתאם לנתונים חדשים המתקבלים מביצועי המודעות, דבר המאפשר לנבא באופן מדויק יותר את ציון הדירוג של כל מודעה.
בפוסט פייסבוק מרחיבה על האופן בו מחשב יחס ההמרה (פעולה) הצפוי, ה-Action Rate. כדי לחשב אותו פייסבוק משתמשת במידע אודות התנהגות דומה של היוזר בעבר, למשל – אם אני מפרסם מודעה להתקנת אפליקציה, לכל יוזר שהוריד לאחרונה אפליקציה דרך מודעות פייסבוק, פייסבוק תחשב Action Rate גבוה יותר.
הדבר מדגיש את החשיבות של טירגוט קהל רלוונטי. כמו שניתן להבין מהדוגמא, חישוב ציון הדירוג מתבצע לכל יוזר. לכן, ככל שבקהל היעד המטורגט שלכם בקמפיין יהיו יוזרים רלוונטיים, ובעלי סיכוי טוב יותר לבצע את הפעולה שהוגדרה בקמפיין (התקנה, קליק, אינגייג'מנט, וכו'), כך הסיכוי של הקמפיין להצליח עולה.
כמו כן, פייסבוק מציינת כי מודעות עם הביד הגבוה יותר לא בהכרח יזכו במכרז ובהצגת המודעה, וכי מודעת יותר רלוונטיות למשתמשים, אפילו אם הן באות ממפרסמים קטנים יותר עם תקציב ו/או בידים קטנים יותר, יוכלו להתחרות כשווים מול שווים על החשיפות מול מפרסמים גדולים.
מקור: facebook.com

OpenAI פרסמה מקרה בוחן שלפיו Perplexity משתמשת ב-GPT-6 Astra לניסוח תקשורת, שינויי תוכנה וניטור מערכות ייצור.

ניתוח של Profound מזהה מעבר חד ב-ChatGPT Shopping מחיפוש וובי לאחזור מבוסס פידים, לצד שינוי נרחב בנראות הסוחרים.

ג׳ון מולר התייחס לדיון בקהילת SEO והסביר כי Search Console מודד מיקום בתוצאות AI ברמת בלוק התוצאה, ולא ברמת הקישור הבודד.
אתר חדשות שיווק ומרחב תוכן קהילתי עבור מקצועני השיווק ואנשי הדיגיטל בישראל. הפרויקט הוקם בשלהי שנת 2017 במטרה לעזור לאנשי שיווק לשפר יכולות מקצועיות ולהישאר מעודכנים בכל החידושים בתחום.
לטרגטת קהילת פייסבוק עם אלפי מקצועני שיווק. כמו כן, אתר הטרגטת מהווה פלטפורמת תוכן, מידע וחדשות עבור מקצועני שיווק דיגיטלי במגוון נושאים, כגון: שיווק ופרסום באינטרנט, טכנולוגיות שיווקיות, קידום אתרים, שיווק ברשתות חברתיות, ועוד.
אתר טרגטת עושה שימוש בקבצי עוגיות (קוקיז, Cookies) חיוניים לפעילותו התקינה, וכן בקוקיז שיווקיים ואנליטיים (Google Analytics, Meta pixel) לצורך שיפור חוויית הגלישה והתאמת תכנים. בלחיצה על "אשר הכל" הנך מסכים לשימוש בכל סוגי העוגיות. ניתן גם להמשיך ללא עוגיות שיווקיות. למידע נוסף בקרו בעמוד מדיניות הפרטיות המעודכן שלנו, לחץ כאן למעבר לעמוד מדיניות הפרטיות.
