می وب

بلاگ

  • Wētā FX و AWS ابزارهای هوش مصنوعی برای هنرمندان جلوه‌های بصری توسعه می‌دهند

    این توافق‌نامه به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا سه حوزهٔ خاص را بررسی کنند که در آن‌ها هوش مصنوعی می‌تواند به‌صورت قابل‌اهمیتی کارایی جریان کار جلوه‌های بصری و دوره‌های خلاقانه را بهبود بخشد.

    Wētā FX و Amazon Web Services (AWS) به‌تازگی توافق‌نامه‌ای را اعلام کردند تا توسعه ابزارهای هوش مصنوعی (AI) را بررسی کنند؛ ابزارهایی که با فراهم کردن بازدهی برای هنرمندان، به پرورش و ارتقاء خلاقیت آن‌ها در تمام فرآیند تولید جلوه‌های بصری کمک می‌کند.

    «هوش مصنوعی فرصتی است برای تغییر نحوه ساخت سرگرمی‌های سطح بالا، با استفاده از عوامل سفارشی برای کمک به وظایف مکانیکی»، گفت کیمبال تورستون، مدیر فنی (CTO) در Wētā FX. «ما با AWS همکاری می‌کنیم تا ابزارهایی بسازیم که واسطی نو برای هنرمندان فراهم می‌آورد؛ نه ربات‌های گفتگویی یا دستورات متنی، بلکه قابلیت سازماندهی سیستم‌های هوشمند با واسطی طبیعی و مدیریت پیچیدگی و پیشرفتی که تاکنون ممکن نبوده است. با این‌که کنترل کامل در دست هنرمند باشد، او می‌تواند با بقیه تیم همکاری کند و نسل بعدی داستان‌سرایی برتر را برای سرگرم کردن جهان بسازد.»

    Wētā FX و AWS برنامه دارند تا در سه حوزه‌ای که هوش مصنوعی می‌تواند به‌صورت معنادار کارایی و دوره‌های خلاقانه را بهبود بخشد، بررسی‌های خود را پیش ببرند:

    دستیار هوشمند برای جلوه‌های بصری پیچیده: امروز، خلق داستانی شگفت‌انگیز در یک جهان فتو‑واقع‌گرایانه مستلزم این است که هنرمندان برای هر شات چندین هفته صرف کارهای فنی پیشرفته کنند. این کار شامل به‌دست آوردن دقیق‌تر اجراهای بازیگر، ساخت و انیمیشن موجودات و محیط‌های خارق‌العاده، و اطمینان از ظاهر نهایی بی‌نقص می‌شود. این فرآیندها اغلب به‌دلیل نیاز به تخصص عمیق و مهارت، شامل گام‌های تکراری و زمان‌بر برای مدیریت پیچیدگی ذاتی هستند. Wētā FX و AWS قصد دارند با توسعه جریان‌های کاری مبتنی بر هوش مصنوعی در ابزارهای مبتنی بر هنرمند، امکان تمرکز بیشتر بر جهت‌گیری خلاقانه و نیت هنری را فراهم کنند، در حالی که کنترل کامل هنرمند حفظ می‌شود. برای مثال، ابزارهای یادگیری ماشین موجود که بر حرکت انسان تمرکز دارند، ضربه‌موشی‌های هنرمند را به منحنی‌هایی که نحوه حرکت عضلات را توصیف می‌کند، تبدیل می‌نمایند؛ اما با آموزش یک مدل هوش مصنوعی برای تعمیم ترجمه فیزیک و حرکت به سایر موجودات، می‌توان مجموعه‌ای جدید از ابزارهای تعاملی برای هنرمند ایجاد کرد که امکان کارآمدتر شدن هنرمندان را فراهم می‌سازد، در عین حال واقع‌گرایی لازم برای جذب مخاطب را حفظ می‌کند.

    هوش مصنوعی سفارشی برای چالش‌های جلوه‌های بصری: مدل‌های هوش مصنوعی سنتی از مجموعه داده‌های عمومی استفاده می‌کنند که اغلب فاقد جزئیات مورد نیاز برای کارهای حرفه‌ای جلوه‌های بصری هستند. Wētā FX و AWS برنامه دارند مدل‌های هوش مصنوعی را به‌طور خاص برای رفع چالش‌های منحصر به فرد تولید جلوه‌های بصری توسعه دهند. با بهره‌گیری از دهه‌ها تجربه تولیدی Wētā FX و ابزارهای قدیمی‌اش و قابلیت‌های زیرساختی AWS، این همکاری هدف دارد مدل‌های هوش مصنوعی‌ای بسازد که زبان و نیازهای هنرمندان جلوه‌های بصری را درک کنند، به‌جای آنکه هنرمندان مجبور به سازگار شدن با ابزارهای عمومی شوند. علاوه بر این، آموزش می‌تواند از ابزارهای ارثی برای تولید داده‌های مصنوعی استفاده کند. برای مثال، تیم‌ها می‌توانند با رندر کردن هزاران نسخه از موجودات افسانه‌ای همراه با داده‌های اسکلتی دقیق، یک مدل هوش مصنوعی را آموزش دهند تا حرکت آن‌ها را درک کند؛ یا سیستمی را آموزش دهند تا ساختارهای خراب‌شده را با شبیه‌سازی تخریب در سبک‌های معماری مختلف و تهیه جفت‌های قبل و بعد کامل، پیش‌بینی کند.

    تولید دسترس‌پذیر و پایدار: همزمان با رشد چشمگیر پروژه‌های جلوه‌های بصری، Wētā FX به بررسی روش‌هایی می‌پردازد تا زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر محاسباتی AWS را به‌کار گیرد و رویکردهای محاسبه‌ای بهینه و جریان‌های کاری کارآمدی را فراهم کند که قابلیت‌های پیشرفته‌ی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای تولیدات هر اندازه‌ای در دسترس بگذارد، در عین کاهش مصرف منابع کلی. این می‌تواند شامل توسعه مدل‌های هوش مصنوعی کوچکتر و کارآمدتر باشد که همچنان توانایی تعمیم قوی را داشته باشند. با پشتیبانی هوش مصنوعی از اجرای فنی، می‌توان دوره‌های تکرار خلاقانه را از روزها به ساعت‌ها تسریع کرد.

    «فیلمسازان برتر جهان برای به‌دست آوردن جلوه‌های بصری نمادین و شگفت‌انگیز، از میدان‌های نبرد مید‑ارث در ارباب حلقه‌ها تا جنگل‌های بایولومنسانت پاندورا در آواتار، به Wētā FX روی می‌آورند»، گفت دانیل سیاه، مدیرعامل Wētā FX. «ما این کار را به‌مدت سی سال با اطمینان از داشتن نوآورانه‌ترین ابزارها برای هنرمندانمان انجام داده‌ایم، تا بهترین مسیر را برای هر چالش خلاقانه پیش بگیریم. با همکاری AWS، ما هوش مصنوعی را با هدف تقویت کار هنرمندانمان می‌پذیریم، به‌طوری که آن‌ها خلاق‌تر باشند. ما معتقدیم که فناوری هوش مصنوعی باید خلاقیت و نیت انسانی را تقویت کند و با AWS متعهد به بررسی و توسعه این امر هستیم.»

    «AWS نزدیک به دو دهه است که نوآوری در حوزه رسانه و سرگرمی را با قدرت می‌پذیرد، و این توافقنامه نمایانگر گامی هیجان‌انگیز برای بررسی و توسعه جریان‌های کاری هوش مصنوعی و خدماتی است که می‌توانند صنعت جلوه‌های بصری را متحول سازند»، گفت نینا والش، رهبر جهانی توسعه کسب‌وکار صنایع رسانه، سرگرمی، بازی‌ها و ورزش. «دیدگاه Wētā FX درباره توانمندسازی هنرمندان برجسته برای بهتر شدن است؛ با خلق هوش مصنوعی اختصاصی که با جریان کاری خلاقانه آن‌ها سازگار باشد. این دقیقاً همان نوآوری است که ما می‌خواهیم با زیرساخت‌های AWS و سرویس‌های هوش مصنوعی‌مان ممکن سازیم.»

    منبع: Wētā FX

  • تیم کوک عاشق سامسونگ گالکسی S25: کلیپ طنزآمیز هوش مصنوعی به سرعت در میان می‌گیرد

    دپ‌فیک ویروسی نشان می‌دهد تیم کوک طرفدار سامسونگ گالکسی S25 Ultra است. (منبع تصویر: X، نوآ کات، @Cartidise، اسکرین‌شات)
    دپ‌فیک ویروسی نشان می‌دهد تیم کوک طرفدار سامسونگ گالکسی S25 Ultra است. (منبع تصویر: X، نوآ کات، @Cartidise، اسکرین‌شات)

    تیم کوک به‌عنوان طرفدار سامسونگ؟ کلیپ ویروسی نشان می‌دهد مدیرعامل اپل با سامسونگ گالکسی S25 Ultra همراه است و به «BugOS» طعنه می‌زند. اگرچه این یک دپ‌فیک است، اما این ویدئوی کوتاه همچنان خنده‌ها و شگفتی‌های فراوانی را نسبت به فناوری هوش مصنوعی که هر روز پیشرفت می‌کند، برانگیخته است.

    ویدئوی تولیدشده توسط هوش مصنوعی که تیم کوک را به‌عنوان طرفدار سامسونگ در پلتفرم X به نمایش می‌گذارد، هم‌اکنون به‌صورت ویروسی منتشر شده و حدود ۳۰۰٬۰۰۰ بار مشاهده شده است. این کلیپ مدیرعامل اپل را در غرفه سامسونگ نشان می‌دهد که گالکسی S25 Ultra جدید را در دست گرفته و مشتاقانه بر روی آن ضربه می‌زند. او به‌صورت خشک می‌گوید نرم‌افزار این دستگاه بهتر از «BugOS 26» به نظر می‌رسد. در پایان با تعجب می‌گوید «OMG».

    طبیعتاً این واقعی نیست. هوش مصنوعی بسیار قدرتمندی در این کار نقش داشته است. ابزارهایی مانند Google Veo، Nano Banana Pro، OpenAI Sora یا Kling AI احتمالاً در ساخت آن مشارکت داشته‌اند. نوآ کات می‌نویسد: «از Nano Banana Pro خواستم تصویری از تیم کوک در حال استفاده از گالکسی S25 Ultra تولید کند». اما نتیجه به‌وضوح خجالت‌آور است. کیفیت این کلیپ کوتاه نشان می‌دهد که به نقطه‌ای رسیده‌ایم که دیگر نمی‌توانید به چشمان خود اعتماد کنید؛ به‌ویژه وقتی که «به‌سرعت و به‌صورت سرسری نگاهی به آن می‌اندازید».

    جزئیات فوق‌العاده‌اند. به‌ویژه با توجه به سرعت چشمگیری که فناوری‌های هوش مصنوعی ویدئویی در چند سال اخیر بهبود یافته‌اند. صدا شبیه به صدای کوک است؛ لحن آرام و کمی یکنواخت به‌خوبی بازسازی شده است. از نظر بصری تقریباً همه چیز دقیق است؛ نور به‌طور واقع‌گرایانه در عینک او منعکس می‌شود و سر تکان دادن طبیعی به‌نظر می‌رسد. تنها در نگاه دقیق می‌توانید تقلب را تشخیص دهید؛ سایه‌های صورت او ۱۰۰٪ دقیق نیستند و حرکات دست کمی مکانیکی به‌نظر می‌رسند. این‌ها ضعف‌های معمول در نسل‌سازهای ویدئوی هوش مصنوعی امروز هستند.

    این شوخی به‌دلیل «BugOS» مؤثر است؛ اصطلاحی که مخالفان برای اشاره به سیستم‌عامل iOS اپل هنگام لگ یا سقوط پس از بروز رسانی به کار می‌برند. این که خود تیم کوک این واژه را به‌کار می‌برد، کلیپ را به تمسخر کاملی تبدیل کرده است. با این حال، طعم ناخوشایندی از این ماجرا باقی می‌ماند. اگر محتوای ویدئو این‌چنین غیرمنطقی نبود، بسیاری احتمالاً آن را به‌عنوان واقعی می‌پذیرفتند. مرز بین واقعیت و تقلب روزبه‌روز تارتر می‌شود. در قسمت نظرات کاربران، این کلیپ همچنان به‌عنوان کشف برتر هفته جشن گرفته می‌شود؛ برخی نیز به‌سر و صدا می‌گویند که تیم کوک به‌صورت مخفیانه به نمایشگرهای گوشی‌های رقیب حسادت می‌کند.

    منابع

    نوآ کات @Cartidise

  • واکنش جامعه سئو به خرید Semrush توسط Adobe

    خرید Semrush توسط Adobe نشان می‌دهد که پلتفرم‌های سئو برای ایجاد وضوح در دوره‌ای که با عدم‌اطمینان ناشی از هوش مصنوعی همراه است، چقدر مهم هستند.

    واکنش جامعه سئو به خرید Semrush توسط Adobe

    جامعه سئو از خرید Semrush توسط Adobe خوشحال است. اتفاق نظر این است که این معامله یک نقطه عطف در ادامه تحول سئو در عصر هوش مصنوعی مولد است. خرید Adobe در زمانی که عدم‌اطمینان ناشی از هوش مصنوعی حاکم است، رخ می‌دهد و ممکن است نشانه‌ای بر اهمیت داده‌ها برای کمک به کسب‌وکارها و بازاریابانی باشد که هنوز در پی یافتن مسیر جدیدی برای پیشروی هستند.

    سیروس شیپارد در توییتی اظهار کرد که فروش Semrush فرصتی برای Ahrefs به وجود می‌آورد؛ چرا که مقیاس Adobe و تمرکز آن بر بازار سازمانی، این امکان را برای Ahrefs فراهم می‌کند تا به سرعت به تغییرات سریع در نیازهای صنعت بازاریابی واکنش نشان دهد.

    او توییت کرد:

    «ابزارهای بازاریابی Adobe به سمت سازمانی (ENTERPRISE) گرایش دارند (مانند AEM و Adobe Analytics). اگر Adobe در زمینه Semrush نیز این جهت را پیش بگیرد، ممکن است برای اپراتورهای کوچکتر جذابیت کمتری داشته باشد. با این خرید، @ahrefs تنها مجموعه ابزار سئو بزرگ و مستقل موجود در بازار می‌ماند. Ahrefs قادر به حرکت سریع و نوآوری است – من گمان می‌کنم این برای Ahrefs فرصتی ایجاد می‌کند – نه مشکلی.»

    شیپارد درست می‌گوید؛ برخی از محصولات Adobe (مانند Adobe Analytics) به سمت کاربران سازمانی گرایش دارند، اما پایه کاربری قابل‌توجهی از کسب‌وکارهای کوچک و متوسط برای ابزارهای مرتبط با طراحی وجود دارد که قیمت آنها در حدود ۹۹ دلار در ماه است و این ابزارها را نسبتاً مقرون‌به‌صرفه می‌کند. با این حال، این هزینه هنوز نسبت به محدوده ۶۰۰ دلاری که Adobe برای نسخه‌های مستقل ویندوز و مک دریافت می‌کرد، قابل‌توجه است.

    من موافقم که Ahrefs به‌احتمال زیاد بهترین ابزار برای خدمت‌رسانی به نیازهای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط صنعت سئو است، در صورتی که Semrush تمرکز خود را بر بازار سازمانی افزایش دهد. اما ابزارهای کوچکتری مانند SERPrecon نیز وجود دارند که به‌شدت بر کمک به کسب‌وکارها برای دستیابی به نتایج تمرکز دارند و ممکن است از خلا ناشی از خروج Semrush بهره‌مند شوند.

    تأیید پلتفرم‌های سئو

    سِث بسمرتنیک، مدیرعامل پلتفرم سئو سازمانی Conductor، خرید را به عنوان تأییدی بر پلتفرم‌های سئو می‌بیند؛ که این مشاهده‌ای معتبر است، با توجه به مقدار پول نقدی که برای خرید Semrush صرف شد.

    سِث بسمرتنیک نوشت:

    «امروز صبح احساس زیادی دارم. خبر بسیار بزرگی است. Adobe در حال خرید Semrush است… شریک، رقیب و هم‌پیمان ما در دنیای گسترده سئو و AEO/GEO بیش از یک دهه. برای مدت طولانی، شرکت‌های بزرگ فناوری به سئو بی‌توجه بودند. سئو نیمی از ترافیک اینترنت را هدایت می‌کرد، اما به‌نحوی هرگز به‌عنوان چیزی که مالک آن شوند، شناخته نشد. من همیشه بر این باور بودم که روزی خواهد رسید که پلتفرم‌های بزرگ به این دسته اهمیت دهند. امروز همان روز است.»

    «این لحظه‌ای هیجان‌انگیز است! ما در حال مشاهده‌ی برخی تجمیع‌ها هستیم و این نشانگر شناخت عظیم از اهمیت کار سئوهاست. از سئوی سنتی تا بهینه‌سازی برای پلتفرم‌های هوش مصنوعی، این کار مهم است. واضح است که Adobe با نگاهی به مشتریان خود این‌گونه فکر می‌کند، که به معنی اتفاقات بزرگی در آینده است.»

    بسمرتنیک همچنین اشاره کرد که صنعت در حال ورود به مرحله‌ی انتقالی است که در آن پلتفرم‌های سازگار با هوش مصنوعی، رهبران فردا خواهند شد.

    او افزود:

    «این عصر بعدی توسط معماری‌های قدیمی رهبری نخواهد شد. بلکه توسط پلتفرم‌هایی که پایه‌های خود را برای هوش مصنوعی بنا کرده‌اند… و توسط شرکت‌هایی که برای دنیای داده‌محور و سطح سازمانی طراحی شده‌اند، که اکنون در حال شکل‌گیری است.»

    تأیید سئو

    دوان فورستر، که پیش از این در Bing فعالیت می‌کرد، بینش خود را به اشتراک گذاشت که این خرید نشان‌دهنده اهمیت سئو است، به‌ویژه در حالی که صنعت در حال تحول برای مقابله با چالش‌های جستجوی هوش مصنوعی است.

    دوان به اشتراک گذاشت:

    «این لحظه‌ای هیجان‌انگیز است! ما در حال مشاهده‌ی برخی تجمیع‌ها هستیم و این نشانگر شناخت عظیم از اهمیت کار سئوهاست. از سئوی سنتی تا بهینه‌سازی برای پلتفرم‌های هوش مصنوعی، این کار مهم است. واضح است که Adobe با نگاهی به مشتریان خود این‌گونه فکر می‌کند، که به معنی اتفاقات بزرگی در آینده است.»

    واکنش‌های آنلاین عمدتاً مثبت بودند

    چندین نظر منفی در پاسخ به اعلام خرید Adobe در X (که پیش‌تر توییتر بود) منتشر شد، که برخی از آن‌ها برای ابراز نارضایتی از قیمت‌گذاری و سایر نکات استفاده کردند، اما بسیاری دیگر از جامعه سئو به Semrush تبریک گفتند.

    تبریک!

    — لی ادن (@leeodden) ۱۹ نوامبر ۲۰۲۵

    معنای کلی این اتفاق

    همان‌طور که چندین نفر اشاره کردند، فروش Semrush یک نقطه عطف برای سئو و پلتفرم‌های سئو است، زیرا عددی به‌دست‌آمده نشان‌دهنده اهمیت بازاریابی دیجیتال در زمانیکه صنعت بازاریابی جستجو برای رسیدن به توافق دربارهٔ جهت تحول سئو در مواجهه با تغییرات متعدد ناشی از جستجوی هوش مصنوعی، درگیر است.

    سؤالات بسیاری بدون پاسخ مانده‌اند

    آدوبی پس از خرید Semrush چه برنامه‌ای برای محصول آن دارد؟

    آیا Semrush همچنان به‌عنوان یک محصول مستقل باقی خواهد ماند یا در نسخه‌های مختلف برای کاربران سازمانی و کسب‌وکارهای کوچک و متوسط ارائه خواهد شد یا به‌عنوان بخشی از یکی از سرویس‌های ابری آدوبی ترکیب خواهد شد؟

    قیمت‌گذاری

    یک نگرانی رایج درباره قیمت‌گذاری است و این که آیا هزینه Semrush افزایش خواهد یافت یا نه. آیا امکان دارد که قیمت آن در واقع کاهش یابد؟

    Semrush برای آدوبی مناسب است

    آدوبی به‌عنوان یک شرکت نرم‌افزاری که بر محصولات طراحی گرافیک تمرکز داشت، شروع به کار کرد، اما با عبور از آستانهٔ هزاردهه، شروع به خرید شرکت‌های مرتبط با بازاریابی دیجیتال و طراحی وب کرد و به‌تدریج تمرکز خود را به بازار سازمانی معطوف کرد. داده‌ها برای برنامه‌ریزی محتوا و همچنین برای درک بهتر اتفاقات در موتورهای جستجو و جستجوی هوش مصنوعی و چت مفید هستند. Semrush برای آدوبی گزینه‌ای مناسب است.

    تصویر ویژه توسط Shutterstock/Sunil prajapati

  • سایبر ماندی 2025 تمام توان خود را به هوش مصنوعی اختصاص می‌دهد — و تخفیف‌های بزرگ

    نوشته کلی تی‌کو

    تصویر یک کیف خرید همراه با آیکون دست، نشان‌دهنده تقاطع تجارت دیجیتال و دنیای واقعی

    تصویر: Rebecca Zisser/Axios

    فروشندگان در سایبر ماندی 2025 با تخفیف‌ها و هجوم ابزارهای خرید مبتنی بر هوش مصنوعی به بازار می‌پردازند — همه برای این‌که مصرف‌کنندگان با بودجه محدود، در طول آخر هفته جمعه سیاه، همچنان کلیک کنند.

    چرا مهم است: امسال، این تعطیلات خرید کمتر درباره «تخفیف‌های فقط آنلاین» است و بیشتر حول کشف هدایا با کمک هوش مصنوعی می‌چرخد — تغییری که متخصصان می‌گویند روش کشف محصولات توسط خریداران را متحول می‌کند.

    • «مصرف‌کنندگانی که در سایبر ماندی به‌صورت تعطیلاتی خرید می‌کنند، محصولاتی برای دیگران کشف می‌کنند که خارج از رفتاری است که معمولاً خرید می‌کنند»، مایک او‌دونل، معاون ارشد نوآوری و تحول تجاری در Flywheel، به Axios گفت.
    • «این فرایند کشف، که به‌طور تاریخی ممکن بود از گوگل یا جستجو در سایت‌های فروشندگان آغاز شود، اکنون با ورود ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT و Rufus آمازون مختل شده است»، او‌دونل افزود.

    تخفیف‌های سایبر ماندی 2025

    وضعیت فعلی: تخفیفات سایبر ماندی از جمعه زودتر آغاز می‌شوند و تا شب دوشنبه افزایش می‌یابند.

    • بسیاری از پیشنهادها همچنان فقط آنلاین هستند، اما فروشندگان به‌طور فزاینده‌ای تجربه‌های اپلیکیشنی، جوایز وفاداری و فروشندگان بازار را ترکیب می‌کنند تا دامنه دسترسی خود را گسترش دهند.

    در ادامه جزئیات تخفیفات اصلی فروشندگان در سایبر ماندی آمده است.

    تخفیفات سایبر ماندی 2025 آمازون

    هفته جمعه سیاه آمازون و رویداد سایبر ماندی از 20 نوامبر آغاز شد و تا 1 دسامبر ادامه دارد، که به‌عنوان یکی از طولانی‌ترین بازه تخفیفی مستمر این غول خرده‌فروشی در نظر گرفته می‌شود.

    • این غول تجارت الکترونیکی در یک فصل خرید تعطیلاتی طولانی‌تر سرمایه‌گذاری می‌کند، زیرا مصرف‌کنندگان خسته از تورم به دنبال تخفیف‌های زودتر می‌گردند.
    • دوره بازگشت کالاهای تعطیلاتی تا 31 ژانویه 2026 تمدید شده است.

    تخفیفات سایبر ماندی 2025 Best Buy

    Best Buy فروش خود را به‌نام «یکشنبه و دوشنبه سایبری» با تخفیف‌های حداکثر ۵۰٪ برای محصولات معرفی کرده است.

    تخفیفات روزهای سایبری کولز 2025

    روزهای سایبری کولز برای دو روز — یکشنبه و دوشنبه — بازگشته‌اند و خریداران می‌توانند برای هر ۵۰ دلار هزینه، ۱۵ دلار اعتبار کولز‌کش دریافت کنند.

    • فروش در ساعت ۱:۰۱ ب.ظ به وقت ET روز یکشنبه آغاز می‌شود و تخفیف‌ها به‌صورت آنلاین و در فروشگاه‌ها در دسترس خواهند بود، به گفته کولز. همچنین تخفیف‌هایی برای سِفورا در کولز ارائه می‌شود.
    • این خرده‌فروش همچنین مسابقه «Kohl’s Holiday Quest» را تا کریسمس برگزار می‌کند که جوایز روزانه و یک جایزه بزرگ ۱۰۰ 000 دلاری دارد.

    تخفیفات سایبر ماندی 2025 تارگت

    تارگت این سایبر ماندی را به‌عنوان یک رویداد خرید پیشرفته تکنولوژیک معرفی می‌کند و ویژگی‌های جدید هوش مصنوعی را بر برخی از عمیق‌ترین تخفیف‌های این فصل می‌چسباند.

    • این خرده‌فروش می‌گوید که خریداران اکنون می‌توانند تجربه کامل خرید از تارگت را مستقیماً در ChatGPT تکمیل کنند — تبدیل خرید تعطیلاتی به «تجربه‌ای سفارشی و گفت‌وگو‌گونه».
    • تخفیف‌ها — با تخفیف‌های حداکثر ۶۰٪ برای هزاران کالا — از ساعت ۳ ب.ظ به وقت ET روز یکشنبه، 30 نوامبر، آغاز می‌شود و تا دوشنبه، 1 دسامبر ادامه دارد، «فقط در Target.com و اپلیکیشن تارگت با برخی از پیشنهادهای موجود در فروشگاه‌ها».

    تخفیفات سایبر ماندی 2025 والمارت

    فروش جمعه سیاه والمارت تا روز یکشنبه در فروشگاه‌ها و به‌صورت آنلاین ادامه دارد.

    • اعضای Walmart+ دسترسی زودتر به تخفیفات سایبر ماندی را از ساعت ۷ ب.ظ به وقت ET روز یکشنبه، 30 نوامبر، برای فروش آنلاین دریافت می‌کنند — پنج ساعت قبل از آغاز فروش برای تمام خریداران در ساعت ۱۲:۰۱ ب.ظ به وقت ET روز دوشنبه، 1 دسامبر.
    • والمارت برخی از تخفیفات سایبر ماندی خود را در یک اطلاعیه خبری پیش‌نمایش داد.

    بازگشت فروش کارت هدیه تارگت

    آینده چه دارد: یکی از محبوب‌ترین تخفیف‌های تعطیلاتی تارگت، تخفیف نادر بر کارت‌های هدیه، برای دو روز 6 تا 7 دسامبر باز می‌گردد.

    • با خرید کارت هدیه فروشگاهی تا سقف 500 دلار، 10٪ تخفیف دریافت کنید؛ این تخفیف از طریق برنامه وفاداری Target Circle ارائه می‌شود — حداکثر صرفه‌جویی 50 دلار.
    • مستثنیات وجود دارد و این پیشنهاد هم در فروشگاه و هم به‌صورت آنلاین قابل استفاده است.

    نکته قابل ذکر: تارگت به Axios اعلام کرد که در سال گذشته خریداران 6 میلیون کارت هدیه فروشگاهی در این تخفیف خریدند.

  • پالسی سئو: ChatGPT قابلیت خرید را اضافه می‌کند & عوامل مؤثر بر ارجاع‌های هوش مصنوعی

    پالسی سئو این هفته به بررسی داده‌های جدیدی می‌پردازد که عوامل مؤثر بر ارجاع‌های هوش مصنوعی را شناسایی می‌کند، به‌علاوه اینکه ChatGPT تحقیق خرید را راه‌اندازی کرده است. این خلاصهٔ سریع برای آنچه متخصصان باید بدانند.

    پالسی سئو: ChatGPT قابلیت خرید را اضافه می‌کند & عوامل مؤثر بر ارجاع‌های هوش مصنوعی

    به پالسی این هفته خوش آمدید: به‌روزرسانی‌ها نحوهٔ کشف محصول را تحت‌تأثیر قرار می‌دهند، عواملی را که دیده‌شدگی در ChatGPT را شکل می‌دهند و تأثیر دارایی‌های پس‌زمینه بر Core Web Vitals را بررسی می‌کنند.

    OpenAI تحقیق خرید را در ChatGPT راه‌اندازی کرد، SE Ranking بزرگ‌ترین مطالعه تاکنون دربارهٔ عوامل ارجاع در ChatGPT را منتشر کرد و جان مولر، نمایندهٔ جستجوی Google، توضیح داد که بارگذاری ویدئوی پس‌زمینه تأثیری بر سئو نخواهد داشت اگر ابتدا محتوای صفحه بارگذاری شود.

    در ادامه، نکات مهمی که برای شما و کارتان اهمیت دارد را مرور می‌کنیم.

    ChatGPT تحقیق خرید را برای تمام کاربران راه‌اندازی می‌کند

    OpenAI در تاریخ ۲۴ نوامبر تحقیق خرید را در ChatGPT منتشر کرد و راهنمای خرید شخصی‌سازی‌شده را برای تمام کاربران وارد شده در طرح‌های Free، Go، Plus و Pro در دسترس قرار داد.

    این ویژگی با پاسخ‌های استاندارد ChatGPT متفاوت عمل می‌کند. کاربران نیازهای خود را توصیف می‌کنند، به سؤالات شفاف‌ساز دربارهٔ بودجه و ترجیحات پاسخ می‌دهند و پس از چند دقیقهٔ تحقیق، راهنمای خرید جامعی دریافت می‌کنند.

    نکات کلیدی: با GPT‑5 mini قدرت‌پذیر است. استفاده تقریباً نامحدود در طول تعطیلات امکان‌پذیر است. فروشندگان می‌توانند درخواست حضور خود را از طریق فرآیند لیست سفید OpenAI ارائه دهند.

    چرا سئوکاران باید به این موضوع توجه کنند

    تحقیق خرید قسمت بیشتری از مسیر مقایسه محصول را داخل ChatGPT قبل از کلیک کاربران به سایت‌های فروشنده می‌کشد. این تغییر مکان کشف محصول در مسیر فروش را دگرگون می‌کند.

    جستجوی سنتی کاربران را به سایت‌های مقایسه، صفحات فروشگاهی و پلتفرم‌های نقد و بررسی می‌فرستاد تا لیست کوتاهی بسازند. تحقیق خرید این کار را داخل رابط چت انجام می‌دهد، سؤالات واضح‌ساز می‌پرسد و بر اساس محدودیت‌هایی مثل بودجه، ویژگی‌ها و کاربرد موردنظر، پیشنهادات محصول را نمایش می‌دهد.

    کریستال کارتر، سرپرست جستجوی هوش مصنوعی و ارتباطات سئو در Wix، در یک پست لینکدین به تأثیرات شخصی‌سازی اشاره کرد:

    اطمینان حاصل کنید که تمایلات برند شما و جوامع مرتبط به‌وضوح در وب‌سایت شما، اسناد پشتیبانی، سؤالات متداول (FAQ) بیان شده‌اند و اقدام به دریافت ارجاع از سایت‌های دیگر کنید، زیرا برای برخی از مشتریان، این موارد می‌تواند تعیین‌کنندهٔ موفقیت یا شکست باشد و در مدل‌های خود گنجانده می‌شود.

    آزمون‌های او نشان داد که ChatGPT به کاربران با ترجیحات پروفایل متفاوت، توصیه‌های رستورانی متفاوتی ارائه می‌دهد و از پروفایل‌های تجاری گوگل و سایر منابع برای مطابقت با تمایلات اعلام‌شده استفاده می‌کند.

    برای خرده‌فروشان و ناشران وابسته، قابل‌مشاهده بودن اکنون تا حدودی به نحوهٔ نمایش محصولات و صفحات در سیستم خرید OpenAI بستگی دارد. فرآیند لیست سفید یعنی فروشندگان باید به‌صورت فعال درخواست حضور کنند و دیگر به‌تنهایی به خزش ارگانیک تکیه نداشته باشند.

    مطالعه کامل ما را بخوانید: افزودن تحقیق خرید توسط ChatGPT برای کشف محصول

    مطالعه ۲۰ عامل برتر مؤثر بر ارجاع‌های ChatGPT را آشکار می‌کند

    SE Ranking 129٬000 دامنهٔ یکتا را در 216٬524 صفحه در ۲۰ حوزه مختلف تحلیل کرد تا عوامل مرتبط با ارجاع‌های ChatGPT را شناسایی کند.

    دامنه‌های ارجاع‌دهنده به‌عنوان قوی‌ترین پیش‌بین تک‌بعدی شناخته شدند. سایت‌هایی با حداکثر ۲٬۵۰۰ دامنهٔ ارجاع‌دهنده به‌طور متوسط ۱٫۶ تا ۱٫۸ ارجاع داشتند، در حالی که سایت‌هایی با بیش از ۳۵۰٬۰۰۰ دامنهٔ ارجاع‌دهنده به‌صورت متوسط ۸٫۴ ارجاع داشتند.

    نکات کلیدی: ترافیک دامنه فقط وقتی مؤثر است که بیش از ۱۹۰٬۰۰۰ بازدیدکنندهٔ ماهانه داشته باشد. محتوای بیش از ۲٬۹۰۰ کلمه به‌صورت متوسط ۵٫۱ ارجاع دارد در مقابل ۳٫۲ برای مقالات زیر ۸۰۰ کلمه. صفحاتی که ۱۹ یا بیشتر نقطهٔ داده دارند به‌طور متوسط ۵٫۴ ارجاع دارند.

    چرا سئوکاران باید به این موضوع توجه کنند

    این مطالعه نشان می‌دهد که اصول پایه‌ای سئو سنتی همچنان با احتمال ارجاع هوش مصنوعی سازگار هستند، اما آستانه‌ها بیش از بهبودهای تدریجی اهمیت دارند. سایتی با ۲۰٬۰۰۰ بازدید ماهانه عملکردی مشابه سایت با ۲۰۰ بازدید ماهانه دارد، اما عبور از ۱۹۰٬۰۰۰ بازدید ماهانه نرخ ارجاع را دو برابر می‌کند.

    این مسأله اولویت‌های بهینه‌سازی متفاوتی نسبت به جستجوی سنتی ایجاد می‌کند. ارتقای ترافیک از صفر به سطح متوسط بهبود دیده‌شدگی در ChatGPT نمی‌دهد، اما ارتقای از متوسط به بالا بهبود می‌بخشد. الگو برای دامنه‌های ارجاع‌دهنده نیز مشابه است که جهش در عدد ۳۲٬۰۰۰ دامنه رخ می‌دهد.

    مانیدورگا BLL، دانشجوی فناوری اطلاعات که تحقیق را تجزیه و تحلیل کرد، تبعات را در یک پست لینکدین همراه با ویدئوی توضیحی شرح داد:

    انقلاب هوش مصنوعی تنها شیوهٔ جستجوی ما را تغییر نمی‌دهد؛ بلکه کتاب راهنمای کامل اقتدار دیجیتال را بازنویسی می‌کند. برای ما دانشجویان فناوری و توسعه‌دهندگان آینده، این به معنای بازنگری استراتژی محتوا از روز اول است. ساختن اعتبار دامنه دیگر فقط دربارهٔ گوگل نیست؛ بلکه در مورد آموزش به سیستم‌های هوش مصنوعی برای اعتماد و ارجاع به کار شماست.

    این پست شامل یک مرور ویدئویی دقیق از یافته‌های تحقیق است که نشان می‌دهد حضور فعال در Quora و Reddit با ۷ تا ۸ ارجاع هم‌بستگی دارد، در حالی که فهرست‌گذاری در پلتفرم‌های نقد و بررسی به‌صورت متوسط ۴ تا ۶ ارجاع را به‌دست می‌آورد.

    تحقیق همچنین نشان داد که دامنه‌های .gov و .edu به‌صورت خودکار از سایت‌های تجاری پیشی نمی‌گیرند، اگرچه این فرض رایج است. آنچه مهم است کیفیت محتوا و اعتبار دامنه است، نه پسوند دامنه.

    مطالعه کامل ما را بخوانید: داده‌های جدید ۲۰ عامل برتر مؤثر بر ارجاع‌های ChatGPT را آشکار می‌کند

    مولر: بارگذاری ویدئوی پس‌زمینه به‌احتمال کم بر سئو تأثیر می‌گذارد

    جان مولر، نمایندهٔ جستجوی گوگل، اعلام کرد که فایل‌های ویدیویی بزرگ که به‌صورت پس‌زمینه بارگذاری می‌شوند، به‌احتمال کم تأثیر قابل‌توجهی بر سئو دارند، به شرطی که محتوای صفحه ابتدا بارگذاری شود.

    یکی از صاحب‌سایت‌ها در Reddit پرسید که آیا ویدیوی ۱۰۰ مگابایتی، اگر صفحه ابتدا بارگذاری تصویر قهرمان و محتوا را در اولویت داشته باشد و سپس ویدئو به‌صورت پس‌زمینه ادامه بارگذاری دهد، سئو را تحت‌تاثیر قرار می‌دهد؟ مولر پاسخ داد که انتظار اثر قابل‌توجهی بر سئو ندارد.

    نکات کلیدی: استفاده از preload="none" در عناصر ویدئو باعث می‌شود مرورگرها تا زمان نیاز، داده‌های ویدئو را دانلود نکنند. معیارهای Core Web Vitals باید اطمینان دهند که پیاده‌سازی با آستانه‌های عملکردی مطابقت دارد.

    چرا سئوکاران باید به این موضوع توجه کنند

    این سؤال به یک نگرانی رایج برای سایت‌های استفاده کننده از ویدئوی قهرمان بزرگ یا پس‌زمینه‌های انیمیشنی می‌پردازد. صاحبان سایت‌ها به‌دلیل نگرانی‌های عملکرد، از ویدئوی پس‌زمینه اجتناب کرده‌اند، اما راهنمایی‌های مولر روشن می‌کند که پیاده‌سازی صحیح مشکلی برای سئو ایجاد نخواهد کرد.

    کلید این است که ترتیب بارگذاری به‌درستی تنظیم شود. اگر صفحه تصویر قهرمان، متن و ناوبری را فوراً نمایش دهد در حالی که ویدئوی ۱۰۰ مگابایتی به‌صورت پس‌زمینه بارگذاری می‌شود، کاربران تجربهٔ سریعی خواهند داشت و موتورهای جستجو محتوا را به‌سرعت می‌بینند.

    در رشتهٔ Reddit بحثی دربارهٔ این راهنمایی مطرح شد؛ یکی از نظردهندگان تأکید کرد که پاسخ مولر با نگرانی‌ها دربارهٔ رقابت شبکه‌ای برای منابع بحرانی در تضاد است. WebLinkr، یکی از میانبرهای r/SEO، موضع مولر را دفاع کرد و اشاره کرد که توسعه‌دهندگان وب گاهی تأثیر عوامل سرعت صفحه بر سئو را بیش از حد بزرگ می‌نمایند.

    این مسئله محاسبهٔ تصمیم‌گیری برای سایت‌های در حال بررسی استفاده از ویدئوی پس‌زمینه را تغییر می‌دهد. اکنون تصمیم‌گیری بر تجربهٔ کاربری و هزینهٔ پهنای باند متمرکز است نه بر مجازات‌های سئو.

    پیاده‌سازی فنی همچنان مهم است. استفاده از preload="none" در عناصر ویدئو باعث می‌شود مرورگر به‌صورت پیش‌بینی‌شده داده‌های ویدئو را دانلود نکند و پهنای باند برای کاربرانی که هرگز ویدئو را پخش نمی‌کنند صرفه‌جویی شود.

    مطالعه کامل ما را بخوانید: مولر: بارگذاری ویدئوی پس‌زمینه به‌احتمال کم بر سئو تأثیر می‌گذارد

    تم هفته: کشف به‌سوی بالاتر حرکت می‌کند

    هر داستان این هفته نشان می‌دهد که کشف محصول زودتر در مسیر اتفاق می‌افتد.

    تحقیق خرید ChatGPT مقایسهٔ محصول را پیش از دسترسی کاربران به سایت‌های فروشنده انجام می‌دهد. مطالعهٔ SE Ranking نشان می‌دهد چه عواملی به‌صورت مقیاسی اعتبار ارجاع را می‌سازند، نه به‌صورت گام‌به‌گام. راهنمای ویدئویی مولر مانعی فنی را که مانع استفاده سایت‌ها از مدیاهای غنی می‌شد، حذف می‌کند.

    در مجموع، این هفته دربارهٔ نقطه‌ای است که تصمیم‌گیری‌ها به‌درستی شکل می‌گیرند، پیش از آنکه کسی حتی یک پرسش در گوگل وارد کند.

    برترین داستان‌های هفته:

    • ChatGPT تحقیق خرید را برای کشف محصول اضافه می‌کند
    • داده‌های جدید ۲۰ عامل برتر مؤثر بر ارجاع‌های ChatGPT را آشکار می‌کند
    • مولر: بارگذاری ویدئوی پس‌زمینه به‌احتمال کم بر سئو تأثیر می‌گذارد

    منابع بیشتر:

    • ChatGPT vs. Gemini vs. Claude: تفاوت‌ها چیست؟
    • چگونه افراد از ChatGPT استفاده می‌کنند و برای C‑Suite چه معنایی دارد؟
    • دوران جستجوی قدیمی گوگل به‌پایان رسیده – این‌جا نگاهی به سئو واقعی در سال ۲۰۲۶ است

    تصویر ویژه: Pixel‑Shot/Shutterstock

  • نرخ‌های پذیرش هوش مصنوعی شروع به هموار شدن کرده‌اند

    تورستن اسلوک

    اقتصاددان ارشد Apollo

    داده‌های به‌دست آمده از دفتر سرشماری و ریمپ نشان می‌دهند که نرخ پذیرش هوش مصنوعی در تمام مقیاس‌های شرکت‌ها شروع به هموار شدن کرده است؛ نمودارهای زیر را ملاحظه کنید.

    نرخ پذیرش هوش مصنوعی در تمام مقیاس‌های شرکت‌ها
    توجه: داده‌ها به‌صورت میانگین متحرک شش نظرسنجی محاسبه شده‌اند. نظرسنجی هر دو هفته یک‌بار انجام می‌شود. منابع: دفتر سرشماری ایالات متحده، ماکروبند، اقتصاددان ارشد Apollo
    نرخ پذیرش هوش مصنوعی در تمام مقیاس‌های شرکت‌ها
    توجه: شاخص Ramp Al نرخ پذیرش محصولات و خدمات هوش مصنوعی را در میان کسب‌وکارهای آمریکایی اندازه‌گیری می‌کند. این نمونه شامل بیش از ۴۰٬۰۰۰ کسب‌وکار آمریکایی و میلیاردها دلار هزینه‌کرد شرکتی است که از داده‌های کارت شرکتی و سامانه پرداخت فاکتورهای Ramp استخراج شده‌اند. منابع: Ramp، بلومبرگ، ماکروبند، اقتصاددان ارشد Apollo

    نمودارهای با وضوح بالا را دانلود کنید

    این ارائه بدون رضایت صریح Apollo Global Management, Inc. (به‌همراه زیرمجموعه‌های آن، «Apollo») به‌صورت کامل یا جزئی توزیع، انتقال یا به هر شکل دیگری به دیگران منتشر یا منتقل نخواهد شد.

    Apollo هیچ نمایندگی یا ضمانتی، صریح یا ضمنی، نسبت به دقت، معقولیت یا کامل بودن هر یک از اظهارات ارائه‌شده در این ارائه، از جمله اما نه محدود به اظهارات به‌دست‌آمده از طرف‌های ثالث، ارائه نمی‌کند. نظرات، برآوردها و پیش‌بینی‌ها بر پایه قضاوت جاری گوینده در تاریخ ذکرشده است. این موارد لزوماً بازتاب دیدگاه‌ها و نظرات Apollo نیستند و ممکن است در هر زمان بدون اطلاع قبلی تغییر کنند. Apollo مسئول به‌روزرسانی این ارائه برای انعکاس چنین تغییراتی نیست. هیچ تضمینی وجود ندارد که روندهای مطرح‌شده در این ارائه ادامه یابند.

    اظهارات مطرح‌شده در این ارائه برای ارائه مشاوره حسابداری، حقوقی یا مالیاتی نیستند و نباید برای این مقاصد مورد استناد قرار گیرند؛ همچنین این اظهارات به‌عنوان توصیه یا مشاوره سرمایه‌گذاری محسوب نمی‌شوند. سرمایه‌گذاران باید به‌صورت مستقل اطلاعات مطرح‌شده در این ارائه را بررسی کرده و در صورت لزوم با مشاوران مالیاتی، حقوقی، حسابداری یا سایر مشاوران خود مشورت نمایند. Apollo به‌نام شما عمل نمی‌کند و مسئول ارائه حفاظت‌های مشابه به مشتریان خود نیست. این ارائه به‌عنوان پیشنهاد برای فروش یا دعوت به خرید هر گونه اوراق بهادار، محصول یا خدمات، از جمله علاقه‌مندی به هر محصول سرمایه‌گذاری یا صندوق یا حسابی که توسط Apollo مدیریت یا مشاوره می‌شود، محسوب نمی‌شود.

    برخی از اظهارات موجود در این ارائه ممکن است به‌صورت «آینده‌نگر» باشند. به‌دلیل ریسک‌ها و عدم‌قطعیت‌های مختلف، نتایج یا رویدادهای واقعی ممکن است به‌طور قابل‌توجهی متفاوت از آنچه در این اطلاعات آینده‌نگر پیش‌بینی یا تصور شده است، باشد. بنابراین، نباید به‌طور افراطی به چنین اظهاراتی تکیه کرد. اظهارات آینده‌نگر معمولاً با استفاده از اصطلاحاتی نظیر «ممکن است»، «خواهد»، «باید»، «انتظار دارد»، «پیش‌بینی می‌کند»، «هدف»، «پروژه»، «برآورد»، «نیت دارد»، «ادامه می‌دهد» یا «باور دارد» و یا شکل‌های منفی و تغییرات مشابه شناخته می‌شوند.

  • حاکمیت هوش مصنوعی در جنوب شرقی آسیا 2025

    گزارش حاکمیت هوش مصنوعی USABC 2025

    حاکمیت هوش مصنوعی در جنوب شرقی آسیا 2025 – ۳۲٫۵۸ مگابایت – دانلود

  • سئو مبتنی بر موجودیت: چگونگی هم‌راستایی محتوا با نمودار دانش گوگل

    محتوای خود را با خط لوله درک موجودیت‌های گوگل هم‌راستا کنید. بیاموزید چگونه صفحات، اسکیما و سیگنال‌های پردازش زبان طبیعی را برای دقت معنایی و دیده‌شدن بهبود بخشید.

    سال‌ها سئوکاران صفحات را بر پایه کلیدواژه‌ها بهینه می‌کردند. اما امروز گوگل به‌وسیله موجودیت‌ها و رابطهٔ آن‌ها با یکدیگر—افراد، محصولات، مفاهیم و ارتباطات موضوعی آن‌ها درون نمودار دانش—معنا را درک می‌کند. این تغییر که به‌دست‌آمده از مدل چند‑وظیفه‌ای یکپارچه گوگل (MUM) و سامانهٔ خلاصه‌های هوش مصنوعی (مخاطب قبلاً به‌عنوان تجربهٔ جستجوی مولد شناخته می‌شد)، باعث شده نتایج جستجو به‌طرزی بیشتر بر پایه روابط باشند نه صرفاً بر پایهٔ واژگان.

    کشف مبتنی بر هوش مصنوعی، مفهوم دیده شدن را تغییر داده است. خود ChatGPT بیش از 800 میلیون کاربر فعال در هر هفته دارد و روزانه بیش از 2.5 میلیارد درخواست را پردازش می‌کند، اما کمتر از ۲۵٪ از برندهای پرذکر، نیز منبع اصلی محتوا هستند. دیده شدن در جستجو اکنون فراتر از رتبه‌بندی‌هاست: برندها باید به‌عنوان موجودیت‌های موثق شناخته شوند تا در خلاصه‌های هوش مصنوعی، نتایج جستجو (SERP) و سایر سطوح کشف ظاهر شوند.

    ارتباط با کلیدواژه هنوز مهم است، اما وضوح موجودیت اکنون تعیین می‌کند که آیا محتوای شما به عنوان پاسخ صحیح در خلاصه‌های هوش مصنوعی و جستجوی معنایی شناسایی می‌شود یا خیر.

    این راهنما نشان می‌دهد چگونه محتوای خود را با خط لولهٔ درک موجودیت گوگل هم‌راستا کنید، از بهینه‌سازی اسکیما و هم‌سویی NLP تا نقشه‌برداری موجودیت و جریان‌های کاری بین‌تیمی—هر صفحه‌ای که منتشر می‌کنید باید هویت شما، آنچه ارائه می‌دهید و نحوهٔ ارتباط این مفاهیم را تقویت کند.

    معنای بهینه‌سازی برای موجودیت‌ها

    موجودیت‌ها، واحدهای اتمی معنا در اکوسیستم گوگل هستند: افراد، محصولات و مفاهیم نام‌گذاری شده که ستون فقرات نمودار دانش را تشکیل می‌دهند. هر قطعهٔ محتوایی که منتشر می‌کنید، یا به‌تقویت یا به‌تشدید ابهام در درک این واحدها توسط موتورهای جستجو می‌انجامد.

    سئو سنتی بر تطبیق واژگان با پرس‌وجوها متمرکز است. بهینه‌سازی مبتنی بر موجودیت به وضوح معنا می‌پردازد تا گوگل و سیستم‌های هوش مصنوعی بتوانند صفحهٔ شما را به‌دقت در شبکه‌های معنایی خود جای دهند.

    در عمل، به معنای بهینه‌سازی بر پایهٔ سه ستون است:

    • دقت: هر صفحه باید به‌سروشنی دربارهٔ یک موجودیت استاندارد باشد. یعنی عنوان، H1 و فیلد اسکیما mainEntityOfPage خود را طوری هم‌راستا کنید که به یک مفهوم یکسان اشاره کنند.
    • پوشش: کل سایت شما باید به‌صورت جمعی موجودیت‌ها و زیرموضوعاتی را که حوزهٔ شما را تعریف می‌کند، نمایان کند. تصور کنید که در حال ساخت یک نمودار دانش کوچک هستید که هر گره (صفحه) اعتبار موضوعی کلی شما را تقویت می‌کند.
    • اتصال: موجودیت‌ها با بستر زمینه قوت می‌گیرند. لینک‌های داخلی، مراجع sameAs، و روابط اسکیما (مثلاً محصول → دسته‌بندی → برند) به گوگل می‌گویند چگونه مفاهیم به‌یکدیگر مرتبط هستند و این امر هم قابلیت کشف و هم تفسیر را بهبود می‌بخشد.

    مثال: یک ناشر سفر می‌تواند خوشهٔ محتوای پرتغال خود را به این شکل ساختاربندی کند:

    • دقت: صفحه «بهترین سواحل پرتغال» هدف‌گذاری بر روی موجودیت استاندارد پرتغال (Q45) را دارد و به‌طور مداوم این شناسه را در عنوان، H1 و اسکیما mainEntityOfPage به کار می‌برد.
    • پوشش: صفحات زیرمجموعه‌ای مانند «سواحل آلگاروه» و «سواحل مادیرا» هر کدام به موجودیت‌های مربوطه خود مرتبط می‌شوند و گره‌های متمایزی تحت یک مرکز معنایی یکسان ایجاد می‌گردند.
    • اتصال: لینک‌های داخلی و مراجع sameAs این صفحات را به‌هم پیوند می‌زنند و همچنین به منابع خارجی مانند Wikidata، که نحوهٔ قرارگیری هر مفهوم در داخل نمودار دانش مینی برند را تقویت می‌کند.

    ساختار اسکیما زیر نشان می‌دهد که چگونه دقت، پوشش و اتصال با هم کار می‌کنند: یک موجودیت به‌وضوح تعریف شده، همراه با گره‌های مرتبط و تقویت‌شده از طریق اسکیما و لینک‌های داخلی:

    <script type="application/ld+json">
{
    "@context": "https://schema.org",
    "@type": "Article",
    "@id": "https://example.com/guide/best-beaches-in-portugal#article",
    "headline": "Best Beaches in Portugal",
    "mainEntityOfPage": {
        "@type": "Thing",
        "@id": "https://www.wikidata.org/entity/Q45",
        "name": "Portugal"
    },
    "about": [{"@id": "https://www.wikidata.org/entity/Q45"}],
    "isPartOf": {"@id": "https://example.com/guide/portugal#hub"},
    "sameAs": [
        "https://en.wikipedia.org/wiki/Portugal",
        "https://www.wikidata.org/entity/Q45"
    ],
    "inLanguage": "en"
}
</script>

    بهینه‌سازی مبتنی بر موجودیت، سئو فنی، استراتژی محتوا و مدل‌سازی داده‌ها را در یک چارچوب مشترک یکپارچه می‌کند. نشانه‌گذاری اسکیما به زبان شما برای تفسیر ماشین تبدیل می‌شود؛ تصمیمات تحریریه به‌عنوان سیگنال‌هایی که این روابط اسکیما را تقویت می‌کنند، عمل می‌نمایند. به‌هم‌راه، آن‌ها یک حلقه بازخوردی از شفافیت معنایی ایجاد می‌کنند: آنچه محتوای شما می‌گوید، آنچه اسکیما رمزگذاری می‌کند و آنچه موتورهای جستجو می‌فهمند در نهایت هم‌راستا می‌شوند.

    در عمل، تحقق بهینه‌سازی مبتنی بر موجودیت نیازمند همکاری بین تیم‌هاست.

    • تیم‌های تحریریه هدف صفحه را تعیین می‌کنند و اطمینان می‌دهند که متن و عناوین به‌وضوح موجودیت هدف را بیان کنند.
    • تیم‌های سئو فنی یا توسعه این معنا را به داده‌های ساختاری تبدیل می‌کنند؛ اسکیما، ویژگی‌های @id و sameAs را پیاده‌سازی می‌نمایند تا صفحات را به موجودیت‌های شناخته‌شده متصل کنند.
    • تیم‌های داده و تجزیه‌وتحلیل نظارت می‌کنند که این موجودیت‌ها چگونه در نمودار دانش گوگل و خلاصه‌های هوش مصنوعی تفسیر می‌شوند و قابل مشاهده، روابط و انحراف آن‌ها را در طول زمان ارزیابی می‌نمایند.

    زمانی که این سه گروه هم‌راستا می‌شوند، هر صفحه بخشی از یک چارچوب معنایی سازگار می‌شود: برای کاربران واضح، برای گوگل قابل خواندن برای ماشین و برای کسب‌وکار قابل‌اندازه‌گیری است.

    حال که اصول را درک کردید، گام بعدی عملی‌سازی آن‌هاست.

    سئو مبتنی بر موجودیت به یک جریان کاری قابل تکرار وابسته است. این فرآیند با شناسایی دقیق این‌که هر صفحه باید چه موجودیت‌هایی را تقویت کند و چگونه آن‌ها در حوزهٔ شما به‌یکدیگر متصل می‌شوند، آغاز می‌شود. این پایه که به‌عنوان نقشه موجودیت شناخته می‌شود، جایی است که دقت آغاز می‌گردد.

    عمق بیشتری ببینید: فراموش کنید جدایی بزرگ – نرمال‌سازی بزرگ سئو آغاز شده است

    گام ۱: نقشه‌برداری هر صفحه به یک موجودیت هدف

    قبل از اینکه بتوانید برای موجودیت‌ها بهینه‌سازی کنید، باید بدانید هر صفحه چه موجودیتی را نمایان می‌کند. این گام نخست سایت شما را از مجموعه‌ای از URLها به یک شبکه معنایی ساختاری تبدیل می‌کند.

    موجودیت صفحه

    شناسایی موجودیت‌هایی که حوزهٔ شما را تعریف می‌کنند

    با فهرست‌کردن افراد، محصولات، برندها و مفاهیم اصلی که محتوای شما باید آن‌ها را تقویت کند، شروع کنید. این‌ها تبدیل به موجودیت‌های اصلی شما می‌شوند. در صورت امکان، آن‌ها را به شناسه‌های عمومی مانند Q‑IDهای ویکیدیتا (شناسه‌های عددی منحصربه‌فرد شناسایی موجودیت‌ها) یا ورودی‌های نمودار دانش گوگل متصل کنید.

    چرا مهم است: گوگل پیش از این این موجودیت‌ها را می‌داند، بنابراین ارتباط‌دادن محتوای شما به آن‌ها به الگوریتم کمک می‌کند تا به‌سرعت‌تر ارتباط را تفسیر کند.

    مثال: یک وب‌سایت دانشگاه می‌تواند صفحه دورهٔ «مبانی یادگیری ماشین» را به موجودیت ویکیدیتا برای «یادگیری ماشین» (Q2539) و ماژول «شبکه‌های عصبی» خود را به «شبکه عصبی مصنوعی» (Q11660) مرتبط کند.

    بررسی محتوای موجود برای سیگنال‌های موجودیت

    URLهای برتر خود را از طریق ابزار استخراج موجودیت، مانند Google NLP API، Diffbot یا تعبیه‌های OpenAI، عبور دهید. موجودیت‌هایی که گوگل در حال حاضر به هر صفحه اختصاص می‌دهد و سطح اطمینان آن‌ها را یادداشت کنید. این نتایج را با تمرکز مورد نظر خود مقایسه کنید تا انحراف معنایی یا فقدان زمینه را کشف کنید.

    افزودن موجودیت‌های جدید یا اختصاصی به گراف خود

    برخی ایده‌ها، چارچوب‌ها یا محصولات داخلی وجود عمومی ندارند. در چنین مواردی، شناسه‌های داخلی را در سیستم مدیریت محتوا (CMS) یا پایگاه دانش خود ایجاد کنید. این‌ها را به‌عنوان موجودیت‌های درجه یک در نظر بگیرید که بعداً می‌توان از طریق اسکیما و لنگرهای داخلی به آن‌ها لینک داد.

    مستندسازی روابط بین موجودیت‌ها

    معنا از زمینه می‌آید. ثبت کنید که موجودیت‌های شما چگونه به‌یکدیگر مرتبط هستند. برای مثال:

    محصول X → تأسیس‌شده توسط شخص Y → زیرمجموعهٔ سازمان Z

    این روابط طرح‌واره‌ای برای داده‌های ساختاری و لینک‌سازی داخلی فراهم می‌کنند و اطمینان از سازگاری در سراسر محتوای شما می‌دهند.

    تحویل‌دهی

    یک نقشه موجودیت کامل برای وب‌سایت خود توسعه دهید: از یک صفحه‌گسترده یا نمای گرافی که هر URL را به موجودیت اصلی خود مرتبط می‌کند، موجودیت‌های ثانوی یا مرتبط را فهرست می‌کند و شناسه‌های مربوطه را شامل می‌شود. این نقشه منبع معنایی حقیقت برای تمام بهینه‌سازی‌های آینده خواهد شد.

    نکته: از یک جدول ساده با ستون‌های URL، موجودیت اصلی، موجودیت‌های مرتبط، شناسه خارجی و یادداشت‌های رابطه استفاده کنید. به مرور زمان، این جدول به نمودار دانش داخلی شما تبدیل می‌شود.

    گام ۲: بهینه‌سازی برای دقت موجودیت

    پس از این‌که هر صفحه را به یک موجودیت هدف نقشه‌برداری کردید، گام بعدی اطمینان است که گوگل فقط همان موجودیت را به‌عنوان تمرکز صفحه شناسایی کند. دقت چیزی است که نقشه موجودیت را به دیده‌شدن قابل‌اندازه‌گیری تبدیل می‌کند.

    سیگنال‌ها

    هم‌راستایی سیگنال‌های قابل‌مشاهده و غیرقابل‌مشاهده

    عناصر صفحه و داده‌های ساختاری باید همه یک داستان یکسان را منتقل کنند.

    H1، عنوان متا و فیلدهای اسکیما را با موجودیت هدف خود هماهنگ کنید.

    مثال: اگر صفحه‌تان نمودار دانش گوگل را تقویت می‌کند، به‌طور منسجم از همان عبارت دقیق در عنوان، عناوین و mainEntityOfPage استفاده کنید.

    چرا مهم است: نام‌گذاری ناسازگار، خط لولهٔ درک گوگل را سردرگم می‌کند و ممکن است موجودیت شما در میان چندین سیگنال ضعیف تقسیم شود.

    تقویت ارتباطات اسکیما

    اسکیما دست‌دست‌قابل‌خواندن توسط ماشین شما با نمودار دانش است.

    اطمینان حاصل کنید که:

    • @id، sameAs و mainEntityOfPage را شامل کنید تا گوگل بتواند صفحهٔ شما را به شناسه‌های شناخته‌شده متصل کند.
    • دقیق‌ترین نوع اسکیما را انتخاب کنید: Product، Organization، CreativeWork، Event یا Person.
    • شناسه‌های خارجی معتبر مانند ویکی‌پدیا، Crunchbase یا صفحات رسمی برند را ارجاع دهید.

    این ارتباطات همانند استناد برای ماشین‌ها عمل می‌کنند و مشروعیت موجودیت شما را ثابت می‌نمایند.

    عمق بیشتری ببینید: اسکیما مارک‌آپ چیست؟

    تقویت روابط داخلی

    در داخل سایت خود، صفحات مرتبط را با متن توصیفی و غنی از موجودیت‌ها به‌هم پیوند دهید.

    برای مثال، صفحه‌ای دربارهٔ نشانه‌گذاری داده‌های ساختاری را به مقالهٔ اصلی دربارهٔ بهترین روش‌های اسکیما پیوند دهید.

    هر لینک نحوه ارتباط موجودیت‌ها با یکدیگر را روشن می‌کند و پل‌های معنایی شکل می‌دهد که روابط نمودار دانش گوگل را بازتاب می‌دهد.

    تست و اعتبارسنجی به‌طور منظم

    دقت دائمی نیست؛ خطاهای اسکیما یا تغییرات سایت می‌توانند هم‌راستایی را بشکنند.

    از تست نتایج غنی گوگل یا API نمودار دانش استفاده کنید تا تأیید کنید که صفحات شما به‌درستی شناسایی می‌شوند و روابط موجودیت شما همچنان سالم است.

    نتیجه

    هر URL به گره‌ای به‌وضوح تعریف‌شده در نمودار دانش برند شما تبدیل می‌شود: واضح، اعتبارسنجی‌شده و متصل به‌صورت زمینه‌ای. به‌مرور زمان، این گره‌ها یکدیگر را تقویت می‌کنند و نحوهٔ یادآوری برند شما توسط موتورهای جستجو و سیستم‌های هوش مصنوعی به‌عنوان منبعی معتبر بهبود می‌یابد.

    گام ۳: اندازه‌گیری ارتباط معنایی با استفاده از تعبیه‌ها و NLP

    معیارهای سئو سنتی (رتبه‌ها، بک‌لینک‌ها، نرخ کلیک) فقط عملکرد صفحات را نشان می‌دهند— نه اینکه چقدر واضح معنا را منتقل می‌کنند.

    سئو مبتنی بر موجودیت، متریک‌های معنایی را معرفی می‌کند: روش‌هایی برای کمّی‌سازی این‌که محتوای شما چقدر با موجودیت هدف در مدل‌های درک گوگل هم‌راستا است.

    اندازه‌گیری هم‌راستایی با استفاده از شباهت برداری

    متن صفحهٔ خود و توصیف موجودیت (از ویکیدیتا، نمودار دانش داخلی یا حتی مستندات رسمی) را به تعبیه‌های برداری، نمایش‌های عددی معنا، تبدیل کنید.

    از شباهت کسینوسی برای بررسی میزان هم‌راستایی استفاده کنید: هرچه امتیاز بالاتر باشد، دقت معنایی شما قوی‌تر است.

    چرا مهم است: این روش شبیه‌سازی می‌کند که چگونه مدل‌های زبانی بزرگ و سامانه‌های گوگل نزدیکی مفهومی را ارزیابی می‌کنند و به شما کمک می‌کند تا تأیید کنید که بهینه‌سازی‌تان واقعاً معنای صفحه را واضح کرده است.

    كشف انحراف معنایی

    تعبیه‌های خود را با تعبیه‌های صفحات با رتبهٔ برتر یا منابع معتبر مقایسه کنید. اگر بردارهای شما به‌طور قابل‌توجهی انحراف پیدا کنند، ممکن است محتوا دچار نوسان معنایی شده باشد و حاشیه‌ها یا تمرکز موضوعی ضعیفی اضافه کند که شناسایی موجودیت را گمراه می‌کند.

    بررسی منظم برای انحراف، صفحهٔ شما را از لحاظ معنایی «در موضوع» نگه می‌دارد حتی با تغییرات وب.

    ارزیابی سیگنال‌های کیفیت NLP

    فراتر از تراکم کلیدواژه

  • تمام اتفاقات بدی که می‌تواند هنگام تولید یک ویدیو سُرا برای شما رخ دهد

    سرگرم‌کننده است که با هوش مصنوعی پیشرفته بازی کنید. این‌جا دلایلی وجود دارد که شاید هنوز هم نباید این کار را انجام دهید.

    تصویر تولید شده توسط هوش مصنوعی از نویسنده
    تصویر تولید شده توسط هوش مصنوعی از نویسنده © سُرا

    به محض اینکه فرصتی پیدا شد، برنامه سُرا را دانلود کردم. عکس‌های چهره‌ام — چهره‌ای که بچه‌هایم هنگام خواب می‌بوسند — و صدایم — صدایی که برای گفتن «دوستت دارم» به همسرم استفاده می‌کنم — به پروفایل سُرا بارگذاری کردم. تمام این کارها را انجام دادم تا بتوانم از ویژگی «Cameo» سُرا استفاده کنم و یک ویدیو احمقانه بسازم که نسخه هوش مصنوعی خودم را تحت شلیک توپ‌های رنگی صد نفر سالمند ساکن یک خانه سالمندان نشان می‌دهد.

    چه کاری انجام دادم؟ برنامه سُرا توسط سُرا ۲، یک مدل هوش مصنوعی — و صادقانه بگویم، شگفت‌انگیز — قوا می‌گیرد. این مدل می‌تواند ویدیوهایی بسازد که می‌توان آنها را از سطح ساده‌لوحانه تا کاملاً شیطانی دسته‌بندی کرد. این یک سیاهچاله از انرژی و داده است و همچنین توزیع‌کننده‌ای از محتوای بسیار مشکوک می‌باشد. همانند بسیاری از چیزهای امروزی، استفاده از سُرا حس کمی «گناه‌آلود» به آدم می‌دهد، حتی اگر دقیقاً ندانید چرا.

    پس اگر تازه یک ویدیو سُرا تولید کرده‌اید، این تمام اخبار بد برایتان است. با خواندن این متن، خود را برای احساس کمی گناه‌پذیری و نادیده‌گیری دعوت می‌کنید، و آرزوی شما برای من دستورات است.

    مقداری از برق که به‌تازگی مصرف کردید

    بر اساس گزارش CNET، یک ویدیوی سُرا حدود ۹۰ وات‑ساعت برق مصرف می‌کند. این عدد یک تخمین علمی است که از مطالعه‌ای درباره مصرف انرژی کارت‌های گرافیکی توسط Hugging Face استخراج شده است.

    OpenAI هنوز ارقامی را که برای این مطالعه لازم است، منتشر نکرده و ردپای انرژی سُرا باید از مدل‌های مشابه استنتاج شود. ساشا لوسیونی، یکی از پژوهشگران Hugging Face که این کار را انجام داد، خوشحال نیست از تخمین‌های مشابه به‌ویژه تخمینی که در بالا ذکر شد. او در مصاحبه‌ای با MIT Technology Review گفت: «باید از تلاش برای مهندسی معکوس اعداد بر پایه شایعات دست بکشیم» و بر این نکته تأکید کرد که باید شرکت‌هایی مثل OpenAI را به انتشار داده‌های دقیق ترغیب کنیم.

    به هر حال، روزنامه‌نگاران مختلف بر پایه داده‌های Hugging Face تخمین‌های متفاوتی ارائه داده‌اند. برای مثال، وال استریت جورنال تخمین زده است که مصرف بین ۲۰ تا ۱۰۰ وات‑ساعت باشد.

    CNET تخمین خود را به‌صورت مقایسه یک تلویزیون ۶۵ اینچی که به مدت ۳۷ دقیقه روشن است، تشبیه می‌کند. وال استریت جورنال تولید یک ویدیو سُرا را به پختن یک استیک از حالت خام تا نیم‌پز روی یک گریل برقی بیرون از خانه (چون به‌نظر می‌رسد چنین دستگاهی وجود دارد) مقایسه می‌کند.

    ارزش دارد چند نکته دربارهٔ مصرف انرژی این موضوع را واضح کنیم تا احساس شما را حتی بدتر کنیم. ابتدا، آنچه که من توضیح دادم صرف هزینهٔ انرژی در فرآیند استنتاج است که به‌عنوان اجرای مدل در پاسخ به یک درخواست (پرومپت) نیز شناخته می‌شود. آموزش واقعی مدل سُرا به مقدار نامعلومی از برق، البته قطعا عظیم، نیاز داشته است. مدل زبان بزرگ GPT‑4 تخمین زده می‌شود حدود ۵۰ گیگاوات‑ساعت انرژی مصرف کرده باشد — که به‌نقض گفته شده قادر به تأمین برق سانفرانسیس برای ۷۲ ساعت است. سُرا، به‌عنوان یک مدل ویدئویی، بیش از آن مقدار انرژی مصرف کرده، ولی چقدر بیشتر است نامشخص.

    اگر از زاویه‌ای خاص نگاه کنید، شما پیش از این که حتی یک ویدیو تولید کنید، سهمی از این هزینهٔ ناشناخته را‌به‌خاطر استفاده از مدل می‌پذیرید.

    دوم، جداسازی استنتاج از آموزش به‌عنوان یک جنبه مهم دیگری در تعیین میزان گناه‌پذیری زیست‌محیطی شناخته می‌شود (آیا هنوز برای درخواست‌تان پشیمان هستید؟). می‌توانید هزینه بالای انرژی را به‌عنوان چیزی در نظر بگیرید که already اتفاق افتاده است — همان‌طور که گاوی که در برگر شما است هفته‌ها پیش مرده و نمی‌توانید آن را با سفارش یک پتی «بیاند» (Beyond) پس از نشستن در رستوران احیاء کنید.

    از این منظر، اجرای هر مدل هوش مصنوعی مبتنی بر ابر شبیه سفارش «سورف اند تلف» است. «گاو» تمام داده‌های آموزشی ممکن است قبلاً مرده باشد، ولی «خرچنگ» درخواست خاص شما هنوز زنده است تا زمانی که درخواست خود را به «آشپزخانه» یعنی دیتاسنتر که استنتاج در آن انجام می‌شود، بفرستید.

    مقدار آبی که به‌تازگی مصرف کردید:

    متأسفانه قرار است دوباره تخمین بزنیم. مراکز داده برای خنک‌سازی مقادیر زیادی آب مصرف می‌کنند — یا به‌صورت حلقه بسته یا از طریق تبخیر. شما نمی‌دانید کدام مرکز داده یا چند مرکز داده در تولید آن ویدیوی دوست‌تان که به‌عنوان یک شرکت‌کنندهٔ American Idol در حال «قوزقوز» آهنگ «Camptown Races» بود، دخیل بوده‌اند.

    اما احتمالاً هنوز هم بیش از حدی است که برایتان راحت باشد. سام آلتمن، مدیرعامل OpenAI، می‌گوید یک درخواست متنی در ChatGPT حدود «یک‌پانزدهم قاشق چای‌خوری» آب مصرف می‌کند و CNET برآورد می‌کند که یک ویدیو ۲٬۰۰۰ برابر هزینهٔ انرژی یک درخواست متنی دارد. بنابراین، یک تخمین سریع می‌تواند حدود ۰٫۱۷ گالون (حدود ۲۲ اونس مایع)، یعنی کمی بیشتر از یک بطری پلاستیکی کوک باشد.

    و این اگر به حرف‌های آلتمن به‌صورت مستقیم اعتماد کنید، است. ممکن است این مقدار بیشتر باشد. علاوه بر این، همان ملاحظات درباره هزینهٔ آموزش نسبت به هزینهٔ استنتاج که برای مصرف انرژی مطرح شد، در اینجا نیز صدق می‌کند. به عبارت دیگر، استفاده از سُرا تصمیمی هوشمندانه از نظر مصرف آب نیست.

    احتمال کمی وجود دارد که کسی یک دیپ‌فیک واقعی و زشت از شما بسازد.

    تنظیمات حریم‌خصوصی Cameo سُرا قوی‌اند — به‌شرطی که از آن‌ها مطلع باشید و از آن‌ها استفاده کنید. تنظیمات تحت «چه کسی می‌تواند از این استفاده کند» به‌طور تقریبی تصویر شما را از تبدیل به اسباب‌بازی عمومی محافظت می‌کند، به‌شرطی که گزینه «همه» را انتخاب نکنید؛ این گزینه به این معناست که هر کسی می‌تواند ویدیوهای سُرا از شما بسازد.

    حتی اگر به‌اندازه‌ای بی‌احتیاط باشید که Cameo عمومی داشته باشید، در برگه «ترجیحات Cameo» کنترل‌های اضافی در اختیار دارید؛ مانند امکان توصیف به‌صورت کلامی اینکه در ویدیوها باید چگونه ظاهر شوید. می‌توانید هر چه می‌خواهید اینجا بنویسید، مثلاً «لاغر، متناسب و ورزشی» یا «همیشه دم‌کش می‌کنم». همچنین می‌توانید قوانینی تعیین کنید که چه کاری نباید در ویدیوهای شما نشان داده شود. به‌عنوان مثال، اگر غذای کشری (کوشر) می‌خورید، می‌توانید بگویید نباید در ویدیوها در حال خوردن بیکن نشان داده شوید.

    اما حتی اگر اجازه ندهید Cameo شما توسط دیگران استفاده شود، می‌توانید با داشتن امکان ایجاد موانع محافظتی هنگام ساخت ویدیوهای خود، آرامش خاطر پیدا کنید.

    اما موانع کلی محتوایی سُرا کامل نیستند. بر اساس کارت مدل OpenAI برای سُرا، اگر کسی به‌قدر کافی درخواست کند، یک ویدیو توهین‌آمیز می‌تواند از میان این موانع سر در بیاید.

    کارت، نرخ موفقیت فیلترهای محتوای مختلف را در بازهٔ ۹۵‑۹۸٪ نشان می‌دهد. اما اگر تنها شکست‌ها را محاسبه کنید، احتمال ۱٫۶٪ برای یک دیپ‌فیک جنسی، ۴٫۹٪ برای ویدیو حاوی خشونت و/یا خون‌ریزی، ۴٫۴۸٪ برای چیزی به نام «تسلط سیاسی مخرب» و ۳٫۱۸٪ برای افراط‌گرایی یا نفرت وجود دارد. این احتمالات از «هزاران درخواست مخالف» که از طریق هدف‌گیری «red‑team» جمع‌آوری شده‌اند، محاسبه شده‌اند — به عبارت دیگر، سعی در شکستن موانع با درخواست‌های نقض قوانین بوده‌اند.

    بنابراین احتمال اینکه کسی یک دیپ‌فیک جنسی یا خشونت‌آمیز از شما بسازد، کم است، اما OpenAI (احتمالاً با درایت) هرگز نمی‌گوید «هرگز».

    ممکن است کسی ویدیویی بسازد که در آن شما به مدفوع دست می‌زنید.

    در آزمون‌های من، فیلترهای محتوایی سُرا به‌طور کلی همان‌طور که تبلیغ می‌شد کار می‌کردند و من هرگز آنچه کارت مدل دربارهٔ شکست‌های آن می‌گوید را تأیید نکردم. من به‌دقت ۱۰۰ درخواست متفاوت برای فریب سُرا تا محتواهای جنسی تولید کند، ایجاد نکردم. اگر برای یک Cameo از خودتان، حالت برهنگی را درخواست کنید، پیام «تخلف محتوا» به‌جای ویدیو نمایش داده می‌شود.

    با این حال، برخی محتواهای احتمالی مشکل‌ساز به‌قدری ضعیف نظارت می‌شوند که کاملاً بدون فیلتر باقی می‌مانند. به‌طور خاص، سُرا ظاهراً نسبت به محتوای اسکلولوژیک (مربوط به مدفوع) بی‌توجه است و این نوع محتوا را بدون هیچ‌گونه محدودیتی تولید می‌کند، مادامی که دیگر سیاست‌های محتوا مانند موارد مربوط به جنسیت و برهنگی را نقض نکند.

    بنابراین بله، در آزمون‌هایم سُرا ویدیوهای Cameo از یک شخص که با مدفوع تعامل دارد تولید کرد، از جمله جمع‌آوری مدفوع از توالت با دست‌های برهنه. برای دلایل واضح، ویدیوها را اینجا قرار نمی‌دهم، اما می‌توانید خودتان این را تست کنید. این کار بدون هیچ‌گونه حقه یا مهندسی درخواست خاصی انجام شد.

    در تجربهٔ من، مدل‌های قبلی تولید تصویر هوش مصنوعی تدابیری برای جلوگیری از چنین مواردی داشته‌اند، از جمله نسخهٔ بینگ از ژنراتور تصویر OpenAI، DALL‑E، اما به‌نظر می‌رسد این فیلتر در برنامه سُرا غیرفعال شده باشد. فکر نمی‌کنم این حتماً رسوایی باشد، اما بسیار ناخوشایند است!

    Gizmodo از OpenAI خواست تا دربارهٔ این موضوع توضیح دهد و در صورت دریافت پاسخ، به‌روزرسانی خواهد شد.

    ویدیوی خنده‌دار شما ممکن است یک شایعهٔ ویروسی دیگران باشد.

    سُرا ۲ یک جهان وسیع و بی‌پایان از شایعات را گشوده است. شما، مصرف‌کننده‌ای تیزبین و آگاه به اینترنت، هرگز باور نمی‌کنید که ویدیوی ویروسی زیر می‌تواند واقعی باشد. این ویدیو تصویری به‌ظاهر خودجوش نشان می‌دهد که به‌نظر می‌رسد از بیرون کاخ سفید فیلم‌برداری شده باشد. در صدایی که شبیه یک مکالمه تلفنی شنیده شده به‌نظر می‌رسد، دونالد ترامپ تولیدشده توسط هوش مصنوعی به یک طرف ناشناخته می‌گوید که اسناد اپستین را منتشر نکنند و فریاد می‌زند: «فقط نگذارید بیرون بیایند. اگر من سقوط کنم، همه‌تان را هم با خود می‌برم.»

    این پست را در اینستاگرام ببینید

    پست به اشتراک گذاشته‌شده توسط Preserving Black History (@preservinghistory)

    با نگاه به نظرات اینستاگرام، به نظر می‌رسید برخی افراد این را واقعی می‌پندارند.

    سازندهٔ ویدیوی ویروسی هرگز ادعا نکرد که واقعی است و به Snopes، که تأیید کرد این ویدیو توسط سُرا ساخته شده است، گفت که این ویدیو «به‌تمامی توسط هوش مصنوعی تولید شده» و «صرفاً برای آزمایش هنری و تبیین اجتماعی» ساخته شده است. این داستانی محتمل است؛ واضح بود که برای جلب توجه و دیده شدن در شبکه‌های اجتماعی ساخته شده است.

    اما اگر ویدیوهای خود را به‌صورت عمومی در سُرا به‌اشتراک بگذارید، دیگر کاربران می‌توانند آن‌ها را دانلود کنند و هر کاری که می‌خواهند با آن انجام دهند — از جمله انتشار آن‌ها در سایر شبکه‌های اجتماعی و تظاهر به واقعی بودن. OpenAI به‌صورت آگاهانه سُرا را به‌محلی تبدیل کرده است که کاربران می‌توانند به‌صورت بی‌پایان در آن غوطه‌ور شوند. یک‌بار محتوا را در چنین مکانیتی قرار دادید، دیگر زمینه (کانتکست) اهمیت ندارد و شما راهی برای کنترل اتفاقات بعدی آن ندارید.

  • کارکنان آمازون هشدار می‌دهند دربارهٔ رویکرد «تمام هزینه‌ها توجیه‌شده» شرکت در توسعهٔ هوش مصنوعی

    دفتر مرکزی آمازون در محله South Lake Union شهر سیتل، ایالت واشینگتن، ایالات متحده آمریکا؛ سه‌شنبه ۲۸ اکتبر ۲۰۲۵
    عکس: David Ryder; Getty Images

    بیش از هزار کارمند آمازون به‌صورت ناشناس یک نامهٔ باز امضا کرده‌اند که هشدار می‌دهد رویکرد ادعایی «تمام هزینه‌ها توجیه‌شده، سرعت نور در توسعهٔ هوش مصنوعی» می‌تواند «آسیب شگرفی به دموکراسی، مشاغل ما و زمین وارد کند»، گروه داخلی حمایت‌کننده روز چهارشنبه اعلام کرد.

    چهار عضو کارمندان آمازون برای عدالت آب‌وهوایی به WIRED گفتند که ماه گذشته از کارمندان خواستند نامه را امضا کنند. پس از دستیابی به هدف اولیه، این گروه روز چهارشنبه عناوین شغلی کارمندان امضاکننده را منتشر کرد و اعلام کرد که بیش از ۲۴۰۰ حامی از سازمان‌های دیگر، از جمله Google و Apple، نیز به این حرکت پیوسته‌اند.

    حمایت‌کنندگان داخلی آمازون شامل مهندسان ارشد، رهبران ارشد محصول، مدیران بازاریابی و پرسنل انبار در بخش‌های مختلف شرکت می‌شوند. یک مدیر ارشد مهندسی با بیش از بیست سال سابقه در آمازون می‌گوید که برای این‌که بر این باورند مسابقهٔ ساخت هوش مصنوعی برتر که به‌صورت مصنوعی ایجاد شده، به مدیران اجازه داده است تا کارگران و محیط زیست را زیر پا بگذارند، امضا کرده‌اند.

    یک کارمند می‌گوید: «نسل فعلی هوش مصنوعی تقریباً شبیه دارویی شده که شرکت‌هایی نظیر آمازون به‌طور وسواسی به آن وابسته‌اند، از آن برای توجیه اخراج افراد استفاده می‌کنند و صرفه‌جویی‌های حاصل را برای تأمین هزینهٔ مراکز دادهٔ محصولاتی که هیچ‌کس هزینهٔ آن را نمی‌پردازد، به کار می‌برند». این کارمند، همانند دیگران در این روایت، درخواست کرد نام خود را ناشناس نگه دارد زیرا از انتقام‌گیری کارفرماها می‌ترسد.

    آمازون، همراه با سایر شرکت‌های بزرگ فناوری، در حال سرمایه‌گذاری میلیاردها دلار برای ساخت مراکز دادهٔ جدید به‌منظور آموزش و اجرای سیستم‌های هوش مصنوعی مولد است. این شامل ابزارهایی می‌شود که به کارمندان در نوشتن کد کمک می‌کنند و سرویس‌های رو به مصرف‌کننده‌ای مانند چت‌بات خرید آمازون، Rufus، است. دلایل پیگیری هوش مصنوعی توسط آمازون به وضوح قابل‌مشاهده است. ماه گذشته، اندی جاسی، مدیرعامل آمازون، اعلام کرد که Rufus در مسیر افزایش فروش آمازون به‌صورت سالانه ۱۰ میلیارد دلار قرار دارد. او افزود: «این سرویس به‌طور مستمر بهتر می‌شود».

    سیستم‌های هوش مصنوعی به مقدار قابل‌توجهی انرژی نیاز دارند؛ به‌نقطه‌ای که شرکت‌های برق را مجبور کرده است تا برای پشتیبانی از رشد مراکز داده، به نیروگاه‌های زغال‌سنگ و سایر منابع گازهای کربنی‑ساز مراجعه کنند. این نامهٔ باز می‌خواهد آمازون منابع سوخت کربنی در مراکز دادهٔ خود را رها کند، فناوری‌های هوش مصنوعی خود را از استفاده برای نظارت و اخراج جمعی منع کند و از اجبار کارمندان به استفاده از هوش مصنوعی در کار خود صرف‌نظر نماید. «ما، کارمندان امضاکنندهٔ آمازون، نگرانی‌های جدی نسبت به این گسترش تهاجمی در زمان رشد جهانی استبداد و سال‌های حیاتی ما برای معکوس کردن بحران آب‌وهوایی داریم»، نامه اعلام می‌کند.

    سخنگوی آمازون، Brad Glasser می‌گوید که شرکت هنوز به هدف خود برای دستیابی به صفر خالص انتشار کربن تا سال ۲۰۴۰ متعهد است. او می‌گوید: «ما می‌دانیم پیشرفت همواره خطی نخواهد بود، اما همچنان تمرکز خود را بر ارائه خدمات بهتر، سریع‌تر و با انتشار کمتر به مشتریان‌مان حفظ می‌کنیم»، که بیان‌های پیشین شرکت را تکرار می‌کند. Glasser به نگرانی‌های کارمندان دربارهٔ ابزارهای داخلی هوش مصنوعی یا کاربردهای خارج از سازمانی این فناوری اشاره‌ای نکرد.

    این نامه نمونه‌ای نادر از فعالیت کارمندان فناوری در سالی است که توسط بازگشت دونالد ترامپ به قدرت به‌هم‌خورد. دولت او قوانین کار، سیاست‌های آب‌وهوایی و مقررات هوش مصنوعی را از‌پشت‌صندل برداشته است. این اقدامات برخی کارمندان را در بیان انتقادات نسبت به رفتارهای غیراخلاقی کارفرمایان خود ناآرام کرده است. همچنین بسیاری دربارهٔ امنیت شغلی خود نگران‌اند، چرا که خودکارسازی تهدیدی برای مشاغل ورودی مهندسی نرم‌افزار و بازاریابی به‌نظر می‌رسد.

    چندین سازمان در سراسر جهان سعی کرده‌اند برای کند کردن توسعهٔ هوش مصنوعی فشار وارد کنند. در سال ۲۰۲۳، صدها دانشمند برجسته از بزرگ‌ترین شرکت‌های هوش مصنوعی درخواست کردند تا برای شش ماه کار بر روی این فناوری را متوقف کنند و ضررهای فاجعه‌آمیزی که ممکن است به‌وجود بیاید، ارزیابی نمایند. این کمپین‌ها موفقیت کمی کسب کرده‌اند و شرکت‌ها همچنان به‌سرعت مدل‌های جدید، قدرتمندتر هوش مصنوعی را عرضه می‌کنند.

    اما با وجود محیط سیاسی مشکل‌ساز، اعضای گروه عدالت آب‌وهوایی در آمازون می‌گویند احساس می‌کردند باید به‌جنگ با خطرات احتمالی هوش مصنوعی بپردازند. استراتژی آن‌ها تا حدی این است که کمتر به نگرانی‌های طولانی‌مدت دربارهٔ هوش مصنوعی پیشرفته‌تری که از انسان‌ها برتر است، تمرکز کنند و به پیامدهایی که بلافاصله باید با آن‌ها مواجه شوند، بیشتر بپردازند. اعضا می‌گویند که مخالف هوش مصنوعی نیستند؛ در واقع نسبت به این فناوری خوش‌بینند، اما می‌خواهند شرکت‌ها رویکردی اندیشمندانه‌تر نسبت به نحوه استفاده از آن اتخاذ کنند.

    «موضوع فقط این نیست که اگر موفق به توسعهٔ هوش برتر (سوپراینتلیجنس) شوند چه اتفاقی می‌افتد»، یکی از کارمندان با تجربهٔ ده ساله در بخش سرگرمی‌های آمازون می‌گوید. «ما می‌خواهیم بگوییم: هزینه‌هایی که الآن می‌پردازیم توجیه‌پذیر نیستند. ما در چند سال باقی‌مانده برای جلوگیری از گرم‌شدن فاجعه‌بار هستیم».

    کارمندان می‌گویند جمع‌آوری حمایت برای این نامهٔ باز نسبت به سال‌های پیش دشوارتر بوده، چون آمازون به‌تدریج توانایی کارمندان برای درخواست امضای دیگران را محدود کرده است. سازماندهندگان به WIRED می‌گویند که اکثر امضاکنندگان این نامه جدید از طریق ارتباط با همکاران بیرون از محیط کار به دست آمده‌اند.

    Orin Starn، انسانی‌شناس دانشگاه دوک که دو سال به‌صورت مخفی به‌عنوان کارگر انبار آمازون کار کرد، می‌گوید زمان برای به‌چالش کشیدن این غول رسیده است. او می‌گوید: «بسیاری از مردم از سرافرازی‌های بی‌حد و حصر میلیاردرها و از شرکتی که صرفاً به‌صورت نمایشی به مسائل تغییر آب‌وهوایی، هوش مصنوعی، حقوق مهاجران و زندگی کارگران خود می‌پردازد، خسته شده‌اند».

    کارخانه زباله

    دو کارمند آمازون می‌گویند مدیران با کم‌اهمیت نشان دادن مشکلات ابزارهای داخلی هوش مصنوعی شرکت، واقعیت عدم رضایت کارگران از این ابزارها را نادیده می‌گیرند.

    به‌گفتهٔ یک مهندس توسعه نرم‌افزار در بخش محاسبات ابری آمازون، برخی مهندسان تحت فشار هستند تا با استفاده از هوش مصنوعی بهره‌وری خود را دو برابر کنند وگرنه خطر از دست دادن شغل را دارند. اما این مهندس می‌گوید ابزارهای آمازون برای نوشتن کد و مستندات فنی کافی نیستند تا این هدفهای بلندپروازانه را محقق سازند. یک کارمند دیگر خروجی‌های هوش مصنوعی را «زباله» می‌نامد.

    این نامهٔ باز خواستار ایجاد «گروه‌های کاری هوش مصنوعی اخلاقی» در آمازون است که شامل کارگران پایه می‌شود؛ این گروه‌ها می‌توانند در نحوه استفاده از فناوری‌های نوظهور در وظایف شغلی خود نظراتی داشته باشند. همچنین می‌خواهند در مورد چگونگی استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی بخش‌هایی از نقش‌های خود تصمیم‌گیری کنند. ماه گذشته، پس از اعلام آمازون مبنی بر قطع تقریباً ۱۴٬۰۰۰ شغل برای بهتر پاسخ‌گویی به نیازهای عصر هوش مصنوعی، موجی از کارگران شروع به امضای این نامه کردند. تا سپتامبر، آمازون حدود ۱٫۵۸ میلیون نفر را مشغول به کار داشت که نسبت به اوج بیش از ۱٫۶ میلیون نفر در پایان سال ۲۰۲۱ کاهش یافته است.

    این گروه عدالت آب‌وهوایی عمداً هدف خود را پیش از هیجان خریدهای جمعهٔ سیاه به‌دست آوردن آستانهٔ امضاهای خود تنظیم کرد تا هزینهٔ فناوری‌ای را که پشت یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های خرید آنلاین جهان است، به‌خاطر بسپارد. این گروه بر این باور است که می‌تواند تأثیرگذار باشد؛ زیرا اتحادیه‌های کارگری، از جمله در حوزه‌های پرستاری، دولتی و آموزشی، موفق شده‌اند در تعیین نحوه استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌های خود صدا داشته باشند.

    نگرانی‌های آب‌وهوایی

    گروه کارمندان آمازون، که در سال ۲۰۱۸ تشکیل شد، اعتراف می‌کند که با برگزاری مجموعه‌ای از اعتراضی‌ها، پیشنهادات سهام‌داران و دادخواست‌ها، از جمله یکی در سال ۲۰۱۹ که بیش از ۸٬۷۰۰ امضای کارمند جمع‌آوری کرد، بر تعهدات زیست‌محیطی شرکت تأثیر گذاشته است.

    Glasser، سخنگوی آمازون، می‌گوید که اهداف و پروژه‌های آب‌وهوایی سال‌ها پیش از ظهور این گروه حمایت‌کننده در دست بوده‌اند. با این حال، چیزی که همه آن را می‌پذیرند، مقیاس چالش‌های پیشرو است. فعالان اشاره می‌کنند که انتشار گازهای گلخانه‌ای آمازون از سال ۲۰۱۹ حدود ۳۵ درصد افزایش یافته است و آن‌ها خواستار تدوین یک برنامهٔ دقیق جدید برای رسیدن به هدف صفر خالص انتشار تا سال ۲۰۴۰ هستند.

    فعالان می‌گویند آنچه اخیراً از آمازون دریافت کرده‌اند الهام‌بخش نیست. یکی از کارمندان می‌گوید که چند هفته پیش، در جلسهٔ سراسری شرکت، یک مدیر اجرایی اعلام کرد که تقاضای مراکز داده تا سال ۲۰۲۷ ده‌برابر خواهد شد. سپس این مدیر استراتژی‌ای جدید برای کاهش مصرف آب در این مراکز به میزان ۹ درصد معرفی کرد. کارگر می‌گوید: «این قطره‌ای در دریا است». او افزود: «مایلم دربارهٔ بخش انرژی ده‌برابری و منبع تأمین آن بیشتر بحث کنیم».

    Glaser، سخنگوی آمازون، می‌گوید: «آمازون پیشاپیش متعهد به تأمین پایدارتر عملیات خود و سرمایه‌گذاری در انرژی بدون کربن است».