Post by nurnobisorker75 on Nov 11, 2024 21:49:09 GMT -6
اسان مان گھڻن لاءِ، مشين لرننگ شايد صنعت ۾ ھڪڙي ٻي رجحان واري تصور وانگر لڳي سگھي ٿي. بهرحال، هن ٽيڪنالاجي تي عمل ڪيو آهي ۽ هتي رهڻ لاء آهي. جڏهن توهان چيٽ بوٽ سان رابطو ڪريو ٿا يا توهان جي شوق جي بنياد تي آن لائن ترجيحات حاصل ڪريو ٿا، اهي مصنوعي ذهانت ۽ مشين لرننگ سان رابطي جا بنيادي مثال آهن. انهن جي پهچ وڌي وئي آهي ۽ اڄ جي مارڪيٽنگ جي حڪمت عملي ۾ فعال طور تي استعمال ڪيو ويندو آهي. هتي سڀ ڪجهه آهي جيڪو توهان کي ڄاڻڻ جي ضرورت آهي AI مواد تي گوگل جي جواب بابت .
اڄ، اشتهارن جي صنعت مسلسل ترقي ڪري رهي آهي، برانڊز کي برقرار رکڻ ڏکيو آهي. اضافي طور تي، ڊجيٽل خلا ۾ جدت تبديل ڪري رهيا آهن طريقي سان ماڻهن جي برانڊن سان مشغول. ڪاروبار هن رجحان کي استعمال ڪندا آهن انهن جي فائدي لاءِ ڊيٽا جو تجزيو ڪندي ۽ مارڪيٽنگ حڪمت عمليون ۽ اشتهار ٺاهي انفرادي ترجيحن جي مطابق. ذاتي ٿيل اشتهاري مهمون مستقبل جي لاءِ راهه هموار ڪري رهيون آهن بغير ڪنهن ڪڪ جي ، جتي مارڪيٽن کي پنهنجي صارفين تائين پهچڻ لاءِ وڌيڪ طريقا ڳولڻو پوندو، انهن بابت ڊيٽا سان گڏ يا ان کان سواءِ.
مشين سکيا ڇا آهي؟
مشين لرننگ مصنوعي ذهانت جي هڪ شاخ آهي جنهن جي خصوصيت سڌي طرح ڪنهن مسئلي جو حل فراهم ڪرڻ ناهي، پر ضروري حل لاڳو ڪرڻ لاءِ تربيتي حل پيش ڪرڻ آهي. مشين لرننگ غير منظم ڊيٽا جي انبار ذريعي ڇڪڻ جي مشڪل ڪم کي گھٽائي ٿي. اهو انهي ساڳئي ڊيٽا مان قيمتي بصيرت مهيا ڪري ٿو جيڪي برانڊ استعمال ڪري سگهن ٿيون انهن جي مارڪيٽنگ مهمن ۾، بشمول اشتهارسازي.
اشتهارن ۾ مشين لرننگ هڪ عمل آهي جنهن ۾ ٽيڪنالاجي معلومات وٺي ٿي، ان جو تجزيو ٽيليگرام ڊيٽا ڪري ٿي ۽ نتيجا مهيا ڪري ٿي جيڪا ڪم جي معيار کي بهتر بڻائي سگهي ٿي. گڏ ڪيل ڊيٽا مان گڏ ڪيل بصيرت مارڪيٽن طرفان استعمال ڪري سگھجن ٿيون مواد کي ذاتي ڪرڻ، صحيح سامعين کي ھدف ڪرڻ، ۽ ميڊيا جي خريداري تي اثر انداز ڪرڻ، ٻين شين جي وچ ۾.
مشين لرننگ ڊيپ لرننگ کان ڪيئن مختلف آهي؟
مشين لرننگ ڊيپ لرننگ کان ڪيئن مختلف آهي؟(تصويري جو ذريعو: nvidia.com )
ڊيپ لرننگ ۽ مشين لرننگ جي وچ ۾ موجوده بحث ۾ ، ٻنھي جي وچ ۾ ھيٺيون فرق اسان جي سمجھ کي بھتر بڻائيندو مصنوعي ذھن جي انھن ٻن ذيلي سيٽن بابت:
مشين لرننگ گهربل نتيجا حاصل ڪرڻ لاءِ وڌيڪ انساني مداخلت جي ضرورت آهي. ان جي ابتڙ، گہرے سکيا تي عمل ڪرڻ ڏکيو آهي پر بعد ۾ گهٽ ۾ گهٽ مداخلت ج
ي ضرورت آهي.
مشين سکيا گهٽ پيچيده آهي ۽ روايتي ڪمپيوٽرن تي هلائي سگهجي ٿو. بهرحال، گہرے سکيا جي ضرورت آهي مناسب هارڊويئر ۽ وسيلن کي آساني سان هلائڻ لاء.
مشين لرننگ کي تڪڙو لاڳو ڪري سگهجي ٿو، پر نتيجن جي معيار تي هميشه ڀروسو نٿو ڪري سگهجي. جيتوڻيڪ گہرے سکيا وقت ۽ محنت جي ضرورت آهي، اهو فوري طور تي يقيني نتيجا فراهم ڪري ٿو ۽ معيار کي بهتر بڻائي ٿو جڏهن وڌيڪ ڊيٽا موجود آهي.
مشين لرننگ کي منظم ڊيٽا جي ضرورت آهي ۽ روايتي الگورتھم استعمال ڪري ٿي. ڊيپ سکيا شامل ڪري ٿي نيورل نيٽ ورڪ جيڪي اڪائونٽ ۾ وٺي سگهن ٿا وڏي مقدار ۾ غير منظم ٿيل ڊيٽا.
عام ماڻهو مشيني سکيا کي عملي طور استعمال ڪري ٿو. گہرے سکيا جو مقصد پيچيده، خودمختيار پروگرامن، جيئن ته ڊرائيور کان سواءِ ڪارون يا روبوٽ سرجيڪل آپريشن ڪرڻ جو مقصد آهي.
مشين سکيا ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
مشين لرننگ مصنوعي ذهانت جي هڪ توسيع آهي. اسان مصنوعي ذهانت کي هڪ سائنس سمجهون ٿا جيڪا مشينن کي انساني سوچ جي صلاحيتن جي نقل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي. ماضي جا تجربا ڊوائيسز کي مستقبل لاءِ اڳڪٿيون ڪرڻ ۾ مدد ڏين ٿا، ڪاروبار کي اڳواٽ ئي مهمون تيار ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا.
مشين لرننگ مناسب انساني رابطي جي مدد کان سواءِ تاريخي ڊيٽا ۽ رويي جي نمونن جو تجزيو ڪري ٿي. تنهن ڪري، ڪمن ۽ عملن ۾ شامل طريقا شامل آهن مشين سکيا ٽيڪنالاجي استعمال ڪندي منظم ٿي سگهن ٿيون. هن ٽيڪنالاجي سان، ڪاروبار تمام گهڻا وسيلا بچائي سگهن ٿا، بشمول وقت ۽ پئسو، اڪثر عملن کي خودڪار ڪندي. اهو وڌيڪ ملازمن کي ٻين ڪاروباري مسئلن تي ڌيان ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
مارڪيٽنگ ۾ مشين لرننگ جو ڪردار اهو آهي ته اها مارڪيٽن کي جلدي دستياب وڏي ڊيٽا جي بنياد تي فيصلا ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي. هتي مارڪيٽنگ ۾ مشين سکيا جا ڪجهه قابل ذڪر فائدا آهن:
ڊيٽا جي تجزيو جي معيار کي بهتر بڻائي ٿو
مارڪيٽن کي گھٽ وقت ۾ وڌيڪ ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
تبديلين ۽ نئين ڊيٽا کي جلدي ترتيب ڏيڻ ۾ مدد ڪري ٿي.
مارڪيٽنگ جي عمل جي خودڪار ۽ ٻين معمولي ڪم
اهم مارڪيٽنگ انڊسٽري آپريشن کي آسان بڻائي ٿو
اشتهاري مهمن ۾ مشين لرننگ جا پنج فائدا
مارڪيٽ وارا صحيح وقت تي صحيح گراهڪ جي سامهون صحيح پراڊڪٽ حاصل ڪرڻ جي ڪوشش ڪندا آهن. وقت هتي اهم آهي، ۽ موقعا پاڻ کي جلدي پيش نه ڪندا آهن جيئن توهان سوچيو. اهو ئي سبب آهي ته مارڪيٽ وارا زمرے کي تنگ ڪن ٿا ۽ وڌيڪ مخصوص طاقن کي پورو ڪن ٿا، تنهن ڪري اهي ڪڏهن به موقعن کان محروم نه ٿيندا آهن. مشين لرننگ استعمال ڪئي ويندي آهي مارڪيٽن کي ذاتي ڪرڻ ۽ ٽارگيٽ ڪرڻ ۾ وڌيڪ صحيح ڪرڻ ۾ مدد ڏيڻ لاءِ.
رينڪ ٽريڪٽر سان ملاقات
مؤثر ايس اي او لاءِ سڀ ۾ هڪ پليٽ فارم
هر ڪامياب ڪاروبار جي پويان هڪ مضبوط ايس اي او مهم آهي. پر بيشمار اصلاحي اوزار ۽ ٽيڪنالاجي مان چونڊڻ لاءِ، اهو ڄاڻڻ ڏکيو ٿي سگهي ٿو ته ڪٿان شروع ڪجي. چڱو، ڊڄو نه، ڇو ته مون وٽ آهي جيڪو توهان جي مدد ڪرڻ جي ضرورت آهي. هتي موثر ايس اي او لاءِ سڀ ۾ هڪ رينڪ ٽريڪٽر پليٽ فارم آهي.
اسان آخرڪار کوليو آهي رجسٽريشن مڪمل طور تي مفت Ranktracker ڏانهن!
هڪ مفت اڪائونٽ ٺاهيو
يا لاگ ان ڪريو پنھنجي سندون استعمال ڪندي
مشين لرننگ ۽ مصنوعي ذهانت کي استعمال ڪندي، اشتهار وڌيڪ لاڳاپيل بڻجي ويندا آهن ۽ سيڙپڪاري تي بهتر واپسي فراهم ڪندا آهن. هتي ڪجھ ٽيڪنالاجيون آهن جن جي ذريعي مارڪيٽ وارا مشين سکيا استعمال ڪندا آهن اشتهاري مهم ٺاهڻ لاءِ:
1. ھدف ۽ اڳڪٿي واري جاچ
اڳڪٿي ڪندڙ ھدف ۽ جاچ(تصويري جو ذريعو: Ranktracker )
اڳڪٿي واري ھدف سازي ھڪ ٽيڪنڪ آھي جتي مشين لرننگ ھڪڙي شخص جي مستقبل جي فيصلن جي اڳڪٿي ڪري ٿي تاريخي ڊيٽا ۽ ماضي ۾ ڏيکاريل رويي جي نمونن جي بنياد تي. ڊيٽا استعمال ڪئي ويندي آهي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ ته هڪ شخص ڪيئن رد عمل ظاهر ڪندو اشتهارن تي. اهو ٿي سگهي ٿو پراڊڪٽ سان مشغول هجي يا ان کي خريد ڪري ان وقت جي اسپور تي. اڳڪٿي ڪندڙ ھدف سازي جا اوزار مدد ڪن ٿا مارڪيٽن کي گراهڪ شخصيتون ۽ ھدف وارا حصا جيڪي اشتهارن سان جڙيل آھن.
2. لاڳاپي جي بنياد تي مصنوعات جي سفارش
ڪنهن جي خريداري جي سفر کي بهتر ڪرڻ جو هڪ بهترين طريقو انهن جي ذوق جي بنياد تي شين جي سفارش ڪرڻ آهي. بهرحال، اشتهارن جي لاڳاپي فرد جي ذهن جي حالت تي منحصر ڪري ٿي سگهي ٿي. پر اهو عمل مان اندازو لڳائي ٿو. جيڪڏهن ماڻهو پروموشنز ۾ مشغول ناهي، اهو تمام گهڻو امڪان آهي ته اهي پيداوار ۾ دلچسپي نه رکندا آهن. مثال طور، جيڪڏهن ڪو خاص صنف آهي جنهن کي توهان اڪثر Netflix تي ڏسندا آهيو، مشين لرننگ پاڻمرادو شوز ۽ فلمن جي سفارش ڪندي جيڪي ان صنف ۾ اچن ٿيون.