Podoba Ci się ten artykuł?
Oceń:
Model językowy Gemini od Google, może całkowicie zmienić sposób, w jaki firmy wykorzystują AI. Nowy model językowy od Google wykorzystuje rozwiązania pozwalające na łączenie różnych typów danych, jednocześnie osiągając skuteczność przewyższającą ludzkich ekspertów. Sprawdź, jak działa Gemini Google!
Rozwój sztucznej inteligencji nie spowalnia, co więcej wprost przeciwnie, zdaje się pędzić z prędkością światła, a dzięki wykorzystaniu technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP), umożliwia maszynom zrozumienie i generowanie treści.
Najnowszy model językowy – Gemini od Google – dzięki swojej multimodalności, jest w stanie jeszcze precyzyjnej interpretować kontekst oraz intencje użytkowników, co przekłada się na naturalniejszą i efektywniejszą komunikację między maszynami i ludźmi.
Chcesz wdrożyć najnowocześniejsze rozwiązania i przebić sufity w e-commerce?
Gemini Google − Przełom w technologii językowej
Model Gemini od Google stanowi przełom w technologii przetwarzania języka naturalnego. Według danych dostarczonych przez producenta Gemini jego możliwości zdecydowanie przekraczają dotychczasowe modele językowe oparte na GPT-4.
Google zapewnia również, że w wersji Ultra Gemini jest w stanie przekroczyć umiejętności człowieka w najnowszych benchmarkach wykorzystywanych do oceniania działania AI.
Co to jest model językowy Gemini i jak działa?
Gemini to rodzina multimodalnych dużych modeli językowych opracowanych przez Google DeepMind, służących jako następca LaMDA i PaLM 2.
Model językowy Gemini od Google dostępny jest w 3 wariantach:
- Gemini Ultra – największy i najbardziej wydajny model do bardzo złożonych zadań.
- Gemini Pro – najlepszy model do skalowania w szerokim zakresie zadań. Gemini Pro przewyższa inne modele (GPT-4) o podobnych rozmiarach w testach porównawczych.
- Gemini Nano – najbardziej wydajny model dla zadań wykonywanych na urządzeniu. Pixel 8 Pro to pierwszy smartfon, w którym zaimplementowany zostanie systemem Gemini Nano, który obsługuje nowe funkcje, takie jak podsumowanie w aplikacji Recorder i Smart Reply w Gboard.
Czym wyróżnia się Gemini?
Technologie językowe Google, które znajdziemy we wszystkich 3 wersjach Gemini oparte, są na tej samej architekturze oprogramowania. Są to tylko znane już z podobnych, konkurencyjnych narzędzi, transformery z modyfikacjami umożliwiającymi ich wydajny trening na dostarczonych danych.
Ponieważ Gemini jest modelem multimodalnym, każde okno kontekstowe może zawierać wiele form danych wejściowych – tekst, grafikę, pliki audio itd.
Różne rodzaje danych mogą być przeplatane i nie muszą być prezentowane w ustalonej kolejności, umożliwiając multimodalną konwersację przy wykorzystaniu różnego rodzaju danych wejściowych. Sam model jest również w stanie generować odpowiedzi w różnych formatach – w tym, komunikację głosową z użytkownikiem poprzez wykorzystanie technologii Text to Speech.
Kiedy wchodzi Gemini Google?
Pojawienie się Gemini zostało zapowiedziane już w maju 2023 roku, a samo narzędzie zostało zaprezentowane na początku grudnia 2023 roku. Od momentu swojej premiery Google Gemini ma być stopniowo wdrażane w różnych systemach Google.
W momencie premiery ogłoszono, że Bard od Google będzie wykorzystywał specjalną wersję „dotrenowaną” wersję Gemini Pro. Sprzęgnięcie Gemini z Bardem jest największą aktualizacją od czasu jego uruchomienia.
Natomiast Pixel 8 od Google będzie pierwszym telefonem obsługiwanym przez system operacyjny Gemini Nano.
Już w dniu premiery zapowiedziano również to, że model językowy Gemini zostanie zaimplementowany w innych rozwiązaniach od Google takich jak – system reklamowy, czy przeglądarka internetowa Chrome.
Google rozpoczął również testy Gemini w swojej wyszukiwarce, w celu dostarczenia użytkownikom jeszcze lepszych doświadczeń związanych z wyszukiwaniem informacji w Internecie.
Zobacz, jak możemy wyskalować Twój biznes!
Jak model językowy Gemini od Google wpływa na SEO i content marketing?
Bardzo szybko po swojej premierze zastosowanie Chat GPT w tworzeniu kampanii reklamowych oraz w marketingu stało się codziennością. Nie ma podstaw, aby sądzić, że inaczej będzie w przypadku Google Gemini. Zwłaszcza że ten model językowy ma zostać bardzo szeroko zaimplementowany w środowisku Google.
Innowacje w technologii językowej w postaci narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję do generowania treści już w tym momencie pomagają w planowaniu i tworzeniu contentu dla wielu marek, do czego szeroko i chętnie wykorzystywany jest Chat GPT.
Wprowadzenie bardziej zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji w algorytmy wyszukiwarki od Google może sprawić, że ta stanie się jeszcze skuteczniejsza w odgadywaniu intencji użytkowników oraz klasyfikowaniu tego, w jakim stopniu wartościowe są dla nich treści znajdujące się na danych portalach.
Odpowiedź na to, w jakim kierunku dokładnie zdecyduje się podążać Google może pojawić się w momencie gdy pojawią się pierwsze analizy spadków po udpate algorytmu wyszukiwarki, związanym z implementacją Gemini.
Aleksandra Podżorska
SEO Specialist w Harbingers
Wprowadzenie Gemini to wyzwanie pod kątem budowania długoterminowej strategii SEO. Prawdopodobnie strategia ta będzie musiała być częściej rewidowana i zmieniana w celu dostosowania do nowych wymagań. Jednak wiedząc, że Gemini będzie lepiej potrafił zrozumieć intencję serwisu, zamiast kładzenia nacisku tylko na frazach kluczowych, nastanie potrzeba skupienia się na dostarczaniu wysokiej jakości treści oraz usprawnieniu struktury serwisu. Co więcej, w związku z tym, że Gemini jest modelem multimodalnym i ma możliwość przetwarzania różnego rodzaju treści, być może jeszcze bardziej istotna okaże się optymalizacja grafik i filmów w obrębie danego serwisu.
Gemini i e-commerce − nowe horyzonty w e-commerce
Gemini dzięki swoim multimodalnym możliwościom, ma potencjał do zrewolucjonizowania e-commerce, szczególnie w obszarze personalizacji doświadczeń zakupowych. AI od Google może analizować złożone dane klientów, umożliwiając tworzenie bardziej spersonalizowanych i interaktywnych doświadczeń zakupowych. Lepsze zrozumienie potrzeb i preferencji klientów, może prowadzi do wygenerowania lepiej sprofilowanych i skrojonych na miarę ofert.
Zdolność do przetwarzania różnych typów danych, takich jak tekst, obrazy i wideo, pozwala na głębsze zrozumienie zachowań i zainteresowań użytkowników. To z kolei umożliwia firmom e-commerce opracowanie bardziej zaawansowanych i skutecznych strategii marketingowych oraz sprzedażowych.
Gemini może więc znacząco wpłynąć na strategie e-commerce. Pozwoli na zmaksymalizowanie zaangażowania klientów, a tym samym przekładając się bezpośrednio na zwiększenie sprzedaży.
Podsumowanie: AI w marketingu
Rewolucja związana ze sztuczną inteligencją rozkręca się na dobre. Stopniowo przekraczane są kolejne granice, a Google Gemini ma w tym swój zdecydowany udział.
Dobra agencja SEO, powinna trzymać rękę na pulsie, bacznie przyglądając się stopniowo wprowadzanym zmianom – zarówno w wyszukiwarkach internetowych takich jak Google czy Bing, ale również w kontekście nieustannie pojawiających się na rynku nowych technologii, narzędzi oraz innowacji usprawniających działania marketingowe Twojej firmy.
Chcesz, aby Twoja firma dołączyła do Ligi Mistrzów SEO, Content & SEM?
Umów rozmowę strategiczną z naszym ekspertem!
Czym różni się Gemini od poprzednich modeli językowych Google?
Gemini różni się od poprzednich modeli językowych Google głównie swoją multimodalnością, dzięki której potrafi przetwarzać i integrować różne rodzaje danych, takie jak tekst, obrazy, wideo, audio oraz kod. To pozwala na bardziej złożone rozumowanie i przetwarzanie zadań. Ponadto Gemini osiąga wyższą wydajność w porównaniu z poprzednimi modelami, przewyższając je w różnych benchmarkach. Gemini jest także dostępny w trzech wersjach: Ultra, Pro i Nano, dostosowanych do różnych potrzeb i zadań.
Jak Gemini wpłynie na wyniki wyszukiwania i widoczność stron internetowych?
Gemini może znacząco wpłynąć na wyniki wyszukiwania i widoczność stron internetowych poprzez swoje zaawansowane zdolności przetwarzania multimodalnego. Dzięki umiejętności rozumienia i integrowania różnorodnych typów danych Gemini może lepiej interpretować kontekst i złożoność treści na stronach internetowych. To może prowadzić do bardziej trafnych i precyzyjnych wyników wyszukiwania, co z kolei wpłynie na sposób, w jaki strony są indeksowane i jak są one widoczne w wynikach wyszukiwania. Ostateczny wpływ zależy od tego, jak Google zaimplementuje ten model w swoim algorytmie wyszukiwania.
Czy Gemini zmieni zasady gry w content marketingu? W jaki sposób?
Tak, Gemini może zmienić zasady gry w content marketingu. Jego zaawansowane zdolności multimodalne i umiejętność przetwarzania złożonych zadań mogą pozwolić na tworzenie bardziej angażujących i interaktywnych treści. Gemini umożliwia integrację tekstu, obrazów, wideo i audio w sposób, który może zwiększać zasięg i zaangażowanie odbiorców. Ponadto lepsze zrozumienie kontekstu i zamiarów użytkowników może przyczynić się do tworzenia bardziej spersonalizowanych i efektywnych strategii marketingowych. To z kolei może prowadzić do lepszego targetowania i optymalizacji treści pod kątem SEO
Jakie są potencjalne wyzwania związane z wdrażaniem Gemini w e-commerce?
Wdrażanie Gemini w e-commerce może wiązać się z kilkoma wyzwaniami. Po pierwsze, złożoność i wymagania techniczne Gemini mogą wymagać znaczących zasobów i umiejętności technicznych. Po drugie, istnieje ryzyko nadmiernego polegania na AI, co może ograniczać ludzką kreatywność i unikalność treści. Trzecie wyzwanie to zapewnienie bezpieczeństwa danych i prywatności użytkowników, zwłaszcza w kontekście przetwarzania wrażliwych informacji klientów. Na koniec, należy brać pod uwagę potencjalne problemy etyczne i regulacyjne związane z wykorzystaniem zaawansowanego AI w handlu elektronicznym.
Czy Gemini może być wykorzystany do automatyzacji obsługi klienta? Jak?
Tak, Gemini może być wykorzystany do automatyzacji obsługi klienta. Jego zaawansowane umiejętności przetwarzania języka naturalnego i zdolność do rozumienia różnych form danych (tekst, obrazy, audio) pozwalają na efektywne obsługiwanie zapytań klientów. Gemini może analizować i reagować na złożone zapytania, udzielając precyzyjnych i kontekstowych odpowiedzi. Może również wspierać personalizację obsługi, dostosowując odpowiedzi do indywidualnych potrzeb klientów, co znacząco poprawia doświadczenia użytkownika i efektywność obsługi.
