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【Bing】すべての機能をバイナリにする検索の関連性を向上させるためのスパースニューラルネットワーク。MEBは、純粋なセマンティクスを超えた関係を理解することにより、Bingが検索意図に近づくのに役立ちます。Bingは、本番のTransformerモデルを補完して検索の関連性を向上させる大規模なスパースモデルである「MakeEvery feature Binary」（MEB）を発表しました。現在、すべての地域と言語でBing検索の100％で実行されているこの新しいテクノロジーにより、上位の検索結果のクリック率が2％近く増加し、手動によるクエリの再編成が1％以上削減されました。ページ付けのクリック数が1.5％減少します。 MEBが行うこと。MEBは、単一のファクトを機能にマップします。これにより、個々のファクトのより微妙な理解を実現できます。MEBの背後にある目標は、人間の精神が潜在的な答えを処理する方法をよりよく模倣することであるように思われます。 これは、「______が飛ぶことができる」の空欄に記入するときに過度に一般化する可能性のある多くのディープニューラルネットワーク（DNN）言語モデルとは対照的です。Bingは例として提供しています。ほとんどのDNN言語モデルは、「鳥」という単語で空白を埋める可能性があります。 「MEBは、各ファクトを機能に割り当てることでこれを回避します。そのため、ペンギンとツノメドリなど、飛ぶ能力を区別する重みを割り当てることができます」と、Bingは発表の中で述べています。鳥、またはそのことに関する任意のエンティティまたはオブジェクトを特異にす

Google のマーケティング ライブ イベントの講演者は、ユーザーの検索クエリと AI 概要コンテンツを活用して、オーガニック検索結果をさらに下位に押し下げるインタラクティブなショッピング広告を表示する方法を実演し、Google は「お客様のビジネスに新たな機会を提供することに注力している」と述べました。 Google 検索エンジニアが検索結果を担当していると考えがちですが、司法省の反トラスト裁判で明らかになったように、エンジニアはますます SERP の共同貢献者に過ぎず、広告部門の他のチームやビジネス SVP の層も貢献し、SERP が最終的にどのような外観になるか決定を下しています。検索チームが思い通りにすれば、SERP は今とは違った外観になっていただろうと思います。Google: より優れた検索エンジンを開発しているだけではない 最初の講演者である Google の SVP 兼最高業務責任者のフィリップ・シンドラー氏は、検索結果の目的は広告を表示することであると、Google 社員が普段言わないことを声に出して述べました。 彼は、YouTubeクリエイターがより多くのコンテンツを作成するのに役立つ新しいAIビデオツールに関連してこの発言をした。 イベントの18分19秒の時点で、シンドラーはこう自慢した。 「私たちは、非常に才能のある映画制作者、ミュージシャン、アーティストとコラボレーションしてきましたが、その結果はまさに驚くべきものでした。間もなく、ショートフィルムにビデオを導入し、あなたとあなたのブランドにまったく新しい創造的可能性の世界を切り開きます。すべてのクリ

【AI表示方法】 最近AIが全世界全てのHPの情報を自動で 調べてまとめ解り易く説明する様になり 昔はGoogleで多数のHPを自分で検索して 情報を自身でまとめて調べてました でも今はAIが全世界のHPを検索し答えを スグ要約して教えてくれるのでわざわざ 色々なHPの情報を読んで調べるやり方を しない人が増えてきました HPに記事を作っている人達は自分のHPを 大勢に見られる様に検索エンジン最適化 というSEO対策をし検索サイトの上位に 表示される様工夫してきたのです 検索サイトのGoogleやmsnやYahooなどに 1番上に表示されれば誰しもがそのHPを クリックしするので上位表示されるHPは 凄く大勢の人達に見られます しかしAIが全てのHPを一瞬で調べ情報を まとめ要約し答えを出すからもう必死に 検索サイト上位表示する様に作ったHPが 全て無意味な努力のHPに成り下がります 調査会社リードスポット社調べによると AIは昔の検索サイト上位表示基本方法の HPに関連した情報がある他のHPリンクが 多い事は重要視さず下記の事が重要です そのブランドである会社やサービスの 名前がネットでどれだけ話題か 記事の内容が詳しくて解り易く端的で 読みやすい文章になってるか 現在1番話題性がありよく検索される 良い内容かどうか この3つが大事だと解りネット上で多く 名前を出してもらう事がAIの言葉として 紹介される為の近道でAIが出した名前は 後から検索してくれる可能性も増えます 〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓 【AIキャッチ】 例えば「これは何？」「どうやるの？」 「なぜ起こ