استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء مواقع ويب SaaS ذات نظام Cro-ed

حسنًا، نحن على الهواء مباشرة، بعد خمس دقائق من الموعد المتوقع. كنا نحاول إصلاح بعض التحديات التي تم إصلاحها الآن. لذلك فهو مثالي. ننتظر فقط انضمام مشاهدينا القلائل الأوائل حتى نعرف أننا في الواقع على الهواء مباشرة. في المرة القادمة، أحد الأشياء التي يجب أن نفعلها أيضًا هو أن نفتح على البارد. لذا مثل الاستمرار في إجراء محادثتنا أو مجرد البث المباشر.

ليس علينا الانتظار وأن يكون لدينا صمت محرج ونرى ما إذا كان الأمر كذلك. والآن، انظر، لدينا الآن بعض الناس. لذلك نحن نعلم أننا كذلك حقًا، لكن في المرة القادمة سنقوم بهذا الفتح البارد. أعتقد أن هذا أفضل، ولكن دعونا نبدأ اليوم. أهلا ومرحبا بكم في ضباط الزخم. اسمي Yash وانضم إلي المؤسسان المشاركان جاي وكوشيك لمناقشة موضوع الأسبوع باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء مواقع SaaS عالية التحويل.

هدفنا هو تزويدك برؤى قابلة للتنفيذ واستراتيجيات عملية يمكنك تطبيقها على عملك الخاص. طوال الجلسة، نشجعك على التفاعل معنا من خلال طرح الأسئلة ومشاركة أفكارك. هذه فرصة رائعة للتعلم من بعضنا البعض واكتساب رؤى جديدة يمكن أن تساعد في دفع مبادراتك الرقمية إلى الأمام. دعونا نبدأ. جاي، كوشيك، كيف حالنا؟ نحن رائعون جدًا. أسبوع مزدحم كالعادة، لكن أشياء جديدة قادمة، لذا نعم.

واجه زيفيك، فيجاي مشكلة جديدة لم تكن لدينا من قبل، وهي أنه لم يكن لدينا مكان للجلوس، وهي مشكلة جيدة. لذلك لدينا عدد أكبر من الناس مما توقعنا. ينمو فريقنا ويتسبب في مضايقات بسيطة من حيث العثور على الأماكن.

هذا النوع من المضايقات يجعلنا فخورين. هذا جيد. كيف تسير الأمور معك، كوشيك؟ أشياء في بنغالور? لطيفة. كانت السماء تمطر هنا. كما في الصباح كانت السماء تمطر، كما كانت تمطر. السماء تمطر هنا أيضًا. إنها حرارة تمطر. الحرارة. أنا أعلم. إنها تمطر فقط. نوع مختلف من المطر. لذا فهي مثالية.

أخبرنا، كوشيك، ماذا سنرى اليوم؟ ما هو رمز CR؟ تم تحسين معدل التحويل. ولكن لماذا نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي لبناء مواقع SaaS؟ كانت مواقع SaaS تعمل بشكل جيد للغاية قبل ظهور الذكاء الاصطناعي أيضًا. لماذا نريد أن يدخل الذكاء الاصطناعي إلى مواقع SaaS أيضًا؟ نعم. لذا فإن العامل الأكبر هو أن الإنترنت يتغير. الطريقة التي كانت عليها الأمور. لذلك لدينا طرق متعددة يحاول الناس من خلالها البحث عن شيء معين

المنتج أو الأشياء. منذ مرحلة تمكن الأشخاص من استخدام Google، يستخدم الأشخاص شيئًا مثل Iurplevity أو حتى ChatGPT في هذا الشأن للبحث عما يحتاجون إليه لأنهم يعتقدون أن الوصول إليهم أسرع وأسهل بكثير. ثم مهما كانت مواقع الويب التي تأتي من هذه الإجابة، يصبح ذلك كمرجع. ومن هناك، يذهبون إلى موقع الويب ويتحققون منه. إذن نقاط الدخول التي

الأشخاص الذين كانوا يحاولون الدخول منهم سابقًا يتغيرون بشكل كبير. وسيؤدي ذلك فقط إلى المزيد من التغيير والمزيد من الاختلاف في المستقبل. لذلك هذا هو أحد الأسباب الرئيسية. لذا فإن نقاط الدخول تتغير. تتغير أنماط السلوك أيضًا. كما أن وصول روبوتات المحادثة جعل الأمر مختلفًا جدًا الآن. لذلك تحاول جميع مواقع الويب تقريبًا تنفيذ روبوتات الدردشة الرأسية الخاصة بها داخل موقع الويب.

بحيث يمكن للمستخدمين التفاعل معها والتحدث معها. الآن ما يفعله هذا هو أنه في السابق، كان تصميم موقع الويب دائمًا في هذا النمط حيث تكون اللفافة هي التي تحكي القصة الكاملة لما نحاول تحقيقه. وهو أيضًا المقياس الذي نستخدمه لقياس نجاح النقرات، والأماكن التي يتنقل فيها المستخدمون، والتدفقات، والصفحات التي تمت زيارتها.

كل هذه الأشياء كانت البيانات. الآن فجأة يأتي روبوت الدردشة ويسألون فقط الشيء الذي يريدون معرفته وهو يناسب هذه الإجابة المحددة. إذن ما نوع الأنماط الموجودة داخل روبوتات المحادثة هذه والتي يجب تتبعها الآن؟ لذلك تحتاج إلى نمط تتبع ومقاييس مرتبطة بروبوتات الدردشة الخاصة بك أيضًا. لذا فإن هذا النوع من الأنماط هو شيء جديد وهذا هو بالضبط سبب حاجتنا إلى هذا النوع من هذا.

مثيرة للاهتمام. جاي، ما هي أفكارك؟ نعم، يعني بالتأكيد الكثير من الأشياء المتغيرة، ولذا فمن الرائع دائمًا أن تعرف أن يكون لديك دليل حول ما يجب أن تكون العملية الفعلية لمروره لأن الطريقة التي يتعامل بها الأشخاص مع الأشياء باستخدام الذكاء الاصطناعي، يتعلق الأمر دائمًا بمحاولة معرفة الأشياء الخاصة بهم ولكن إذا كانت هناك طريقة تعرف من خلالها أنه يمكنهم التنقل فيها ويمكنهم فقط تحسين عملياتهم الإجمالية. بالضبط.

ماذا يجب أن تكون الخطوة الأولى، كوشيك، عندما يتطلع شخص ما إلى تحسين موقعه على الويب؟ أعني، هناك الكثير من المعلمات للتحقق منها بالتأكيد. هل هناك طريقة يمكنك من خلالها إعطاء المجهر إذا أردت، كيف تبدأ الأمور هناك؟ نعم، اسمحوا لي أن أشارك شاشتي. لقد قمت للتو بالتجميع معًا كما قلت. هل ترى شاشتي؟ نعم، أحضرته إلى هنا. نعم، ثانية واحدة فقط.

في الأساس، الطريقة التي يمكننا التفكير بها في هذا الأمر هي، نعم، إنها دائرة كاملة. هذه هي الطريقة التي نعرف بها أن Koushik هو مصمم UIUX. قدم عرضًا تقديميًا في Figma. في دفاعي، هذه المرة أفضل قليلاً لأنها شرائح Figma. أوه، حسنا. خرجت Figma بالمنتج. يجب أن يكون هناك الكثير من الناس مثلك. نعم، هذا صحيح. لذلك اعتقدوا أن كل هؤلاء المصممين يقومون بذلك Figma مباشرة. لذلك توصلوا إلى شرائح Figma. مثيرة للاهتمام في الواقع. مثل هذه هي الواجهة التي لديهم. إنه رائع.

يمكنك إضافة شريحة وإنشاء شريحة عليها. لذا فإن أول شيء هو أن الطريقة المعتادة التي نقوم بها حاليًا باستخدام منصات مختلفة هي محاولة التقاط السلوك. نقوم بتقسيم الزوار بناءً على التقاط السلوك. عندما أقول التقاط السلوك، فأنا أتحدث عن النقرات والتمريرات والنقرات الميتة وجميع أنواع السلوك الذي يحدث داخل موقع الويب وعبر جميع الصفحات التي لديك حاليًا. وبناءً على ذلك، نقوم عادةً بتقسيم الزائرين

بناءً على النية ومرحلة الرحلة التي يمر بها هذا الزائر المحدد. لذلك نحاول تصنيف الزوار الذين يزورون كل صفحة. استنادًا إلى زيارات الصفحة ذات الصلة، نحاول تصنيفها كمجموعة نوايا واحدة. واستنادًا إلى النقرات، نحاول تصنيفها كمجموعات نوايا مختلفة. لذلك يعتمد ذلك على موقع ويب إلى آخر. ونريد أيضًا أن نفهم ما هي مؤشرات الانخفاض الموجودة عبر هذه الصفحات.

ودعونا نقول، على سبيل المثال، أن مؤشرات الإنزال الموجودة في صفحتي الرئيسية مقابل مؤشرات الإنزال الموجودة على صفحات المنتج أو صفحات الميزات هي شيء يجب دراسته لأن هذه هي الصفحات الرئيسية التي نريد أن ينقر عليها المستخدم ويتم تحويلها. لذلك عادة ما تكون هذه الأشياء الثلاثة هي الأشياء التي نستخدم حاليًا منصات مختلفة لتحليلها. ثم ما نحتاج إلى القيام به.

هو أنه الآن مع ظهور الذكاء الاصطناعي، يمكننا تغذية هذه البيانات إلى إعداد التعلم الآلي ويمكننا البدء في إنشاء توقعات لما يمكن توقعه أكثر في الأيام أو الأشهر أو الأسابيع القليلة القادمة. الآن هذا، لذلك لدينا بيانات التقاط السلوك وتقسيم الزوار وإشارات الإنزال على مدى فترة.

وبناءً على ذلك، يمكنك إنشاء توقعات للفترة الزمنية القادمة. لذا فهذه طريقة مثيرة للاهتمام يمكننا من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي. وهذا هو جزء التعلم الآلي الموجود. ومن ثم يمكننا أيضًا البدء في مطالبة الذكاء الاصطناعي بالتوصيات والإصلاحات بطرق يمكننا من خلالها القيام بذلك. لذا فإن الشيء الوحيد الذي يجيده الذكاء الاصطناعي هو أن جميع LLMs تقريبًا مدربة جيدًا على البيانات المنظمة والبيانات غير المهيكلة.

لذا فإن اقتراحات التوصيات التي يمكن أن تقدمها ستكون أفضل بكثير وأكثر دقة لأنها مدربة على الإنترنت. لديها إمكانية الوصول إلى مواقع الويب الجيدة وكذلك المواقع السيئة على نطاق أوسع. الآن ستقوم الثلاثة الأولى ببناء القاعدة لنا ليتم تغذيتنا بالذكاء الاصطناعي ومن ثم يمكن للذكاء الاصطناعي أن يمنحك التحليل التنبئي والتوصيات.

وأيضًا الإصلاحات والتوصيات فيما يتعلق بكيفية تصحيح الأشياء بشكل فردي في القسم. إذن هذا هو الأمر. نعم. إذن، على أي نطاق توصي بهذا كنهج؟ أفترض أنه ليس من صفر إلى واحد بالتأكيد. لذا، كما لو كنت قد بدأت للتو شركة SaaS الخاصة بي وإذا كنت أقوم بإنشاء موقع ويب لمنتج SaaS الذي أقوم بإنشائه، فسأستخدم عمومًا موضوعًا أو نموذجًا أو شيئًا من هذا المنتج.

السوق ويمكن أن يكون مثل سوق تدفق الويب أو سوق ووردبريس أو صانع إطارات أو أي نظام بيئي أشعر بالراحة لكوني جزءًا منه. لذلك بالتأكيد ليس من صفر إلى واحد ولكن لكي يتمكن أي LLM من فهم السلوك والتقاطه، يمكن أن يحدث سلوك الالتقاط على أي نطاق ولكن تقسيم الزوار، والإشارة إلى حالات الإنزال، والتنبؤ بالمسارات وكل ذلك، وما هو حجم الزوار أو بأي حجم

استخدمه، هل من المنطقي أن هذا شيء يجب أن تحاول القيام به. لذلك أعتقد أنه عند مستوى الصفر الأولي جدًا، يعد التقاط السلوك بالإضافة إلى تحديد السقوط أمرًا من المؤكد أنك بحاجة إلى القيام به. تقسيم الزوار هو شيء يأتي لاحقًا، ولكن استنادًا إلى هاتين البيانات فقط، ما يمكنك فعله هو طلب الذكاء الاصطناعي.

توصيات واجهة المستخدم أو UX التي سيتم إصلاحها أمر ممكن، حتى على هذا المستوى. على سبيل المثال، يمكن إنشاء... لذا يمكنني أن أقدم لك خدعة سريعة جدًا للقيام بذلك. هناك العديد من الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي التي تقوم بذلك أيضًا، ولكن بصرف النظر عن ذلك، على سبيل المثال، لنفترض أنه إذا كان لديك ChatGPT Pro معك، فيمكنك إنشاء مشاريع في ChatGPT الخاص بك، ويمكنك تغذية بيانات التقاط السلوك وبيانات تعريف التسليم.

في المشروع كقاعدة معرفية. قاعدة المعرفة هي ما تحاول القيام به باستخدام مشروع في OpenAi's Chalgibity وهو أنك تقوم بضبطه على مستوى معين. لذا فأنت تقوم فقط بتخصيصها، وجعلها تشير أولاً إلى قاعدة المعرفة التي تقدمها ثم تستخدم بقية الأدوات التي تمتلكها. الآن ما تفعله هو إعطاء جميع المؤشرات أو الشيكات التي تحتاجها، وتعتقد أن هذه هي الأشياء الصحيحة.

على سبيل المثال، لنفترض أنك ترغب في الحصول على تسلسل يجب على المستخدم التمرير فيه. على سبيل المثال، ما هو؟ كيف يعمل؟ ما المعلومات التي يحتاج المستخدم إلى اتخاذ إجراء بشأنها؟ ما هو مزيج CTAs الذي يجب أن يأتي وكل هذه الأشياء؟ والآن قم بإدخالها إلى قاعدة المعرفة. ثم أعط رابط موقع الويب الخاص بك إلى الذكاء الاصطناعي. وبعد ذلك

بعد ذلك، الدردشة، إذا طلبت منها تحليل هذا والبدء في تقديم التوصيات، فإن ما تفعله هو أنها تفعل شيئين. الأول هو أنه يشير أولاً إلى قاعدة المعرفة التي قدمتها للتو كمستند. ثم يعود إلى الإنترنت ويجمع أفضل مجموعة أو أفضل الممارسات ثم يقارن البيانات ويطبقها على رابط موقع الويب الخاص بك، ويحللها، ويحدد الثغرات أو الثغرات، ويقدم التوصيات وفقًا لذلك. لذلك هذه طريقة سريعة لذلك.

تفعل ذلك عندما تكون على نطاق أصغر. وهل من الممكن التأكد من أن الذكاء الاصطناعي ينظر فقط إلى جزء معين من بياناتي وليس أجزاء أخرى من بياناتي؟ لذلك سأقدم لك مثالاً. لأنه إذا كنت أعرض الإعلانات، لذلك إذا كنت أعرض، دعنا نقول الإعلانات على شبكة البحث أو إذا كنت أعرض الإعلانات الوصفية وإعادة الاستهداف وأشياء من هذا القبيل، فإن سلوك الأشخاص الذين يأتون إلى موقع الويب من خلال هذه الإعلانات هو

ذات طبيعة تجارية إلى حد ما، على الأرجح. ومع ذلك، فإن سلوك الأشخاص الذين يأتون بشكل طبيعي إلى موقع الويب لقراءة مقال أو الحصول على مورد أو كتاب إلكتروني أو أي شيء قمنا بتجميعه معًا، سيكون مختلفًا تمامًا. وبالتالي لا نريد محرك الذكاء الاصطناعي الذي نستخدمه، لعدم وجود مصطلح أفضل، لا أعرف ماذا أسميه، ولكن مهما كان محرك الذكاء الاصطناعي الذي نستخدمه، فإننا لا نريد أن يتم الخلط بينه وإعطائنا

رؤى عبر كلا السلوكين المختلفين لأن القطعة المضافة هي أننا نعلم أن هذا السلوك مختلف جدًا. هل هناك طريقة لإبداء الإعجاب بالجزء الأول بأن هذا هو العنصر العضوي ثم انظر إلى ذلك وأعطيني كل الأشياء الأخرى مثل انظر إلى ذلك وأعطيني تنبؤات المسار وأشياء من هذا القبيل. نعم، ما يحدث أساسًا هو أن ما يحدث أساسًا هو أن قاعدة المعرفة التي تضيف البيانات إليها.

مع الاستمرار في إضافته، ما يحدث هو أن LLM تحاول فصل قاعدة المعرفة أيضًا أو محاولة تحليل البيانات أيضًا داخل قاعدة المعرفة. الآن ضمن ذلك، يحتوي على كل منهم كنقاط بيانات. وفي الدردشة، عندما تقوم بتصميم المطالبة الخاصة بك على وجه التحديد بطريقة تختار هذه البيانات فقط أو على وجه التحديد عندما ذكرت أنها تلتقط تلك البيانات فقط. لا ينتقل إلى جميع البيانات الأخرى الموجودة. لذا فهي مهارة

هندسة المطالبة التي تظهر وكيف تطلب على وجه التحديد ما تحتاجه ومكان الاختيار من بينها. لهذا السبب بالضبط طلبت إنشاءها مثل المشاريع لأنه بعد ذلك يمكنك إنشاؤها على وجه التحديد. أو ما يمكنك فعله هو أنه يمكنك إنشاء مشروع آخر وتغذية تلك البيانات فقط وطرح هذا السؤال أيضًا ولا يزال بإمكانك أن تطلب من الذكاء الاصطناعي الإشارة إلى المشروع المختلف الذي تم إنشاؤه كمرجع.

لذلك يمكنك القيام بذلك بمزيج من المشاريع أيضًا. لذلك هذا ممكن. هذا مثير للاهتمام. لذا Koushik، كان لدي سؤال فيما يتعلق بتحسين مواقع الويب، فالكثير من المسوقين معتادون بالفعل على منصات مثل GA4 والفهم وإجراء بعض التحليلات. هل هناك طريقة يمكننا من خلالها، على سبيل المثال، أن نتحدث عن GA4. هل هناك طريقة لدمج ذلك مع أي LLM والحصول عليها فقط؟

مزيد من الأفكار منه من حيث إمكانية التنبؤ بشكل أفضل أو إجراء بعض اختبارات الذكاء الاصطناعي حول ما أود تغييره في شكل المحتوى الخاص بي أو تصميمي والذي قد يؤدي إلى قدر معين من السلوك. هل هناك طريقة للقيام بذلك؟ نعم. لذا فإن معظم منصات اختبار الذكاء الاصطناعي الآن تحتوي بالفعل على الذكاء الاصطناعي داخلها. هذه نقطة واحدة. ولكن مع ذلك، إذا كان لديك أي منصة ذكاء اصطناعي أخرى تستخدمها حاليًا وبناءً على ذلك، فأنت تريد ذلك

متصل بـ LLM، فمن الممكن تمامًا. في التحديثات الأخيرة، لدينا الآن MCP، والتي تقوم أيضًا بنفس المهمة. لإعطائك فكرة بسيطة جدًا عن MCP، سيكون لدينا مناقشة أطول بكثير حول MCPs القادمة في المستقبل. لكن MCP هي في الأساس واجهة برمجة تطبيقات لجميع واجهات برمجة التطبيقات. لذلك فهو يتصل بأي أداة تحتاجها مع LLM. لذلك هذا هو الشيء الوحيد الذي يقوم به كلاهما

فضلا عن الهواء الطلق التي تعمل حاليا. لذلك من شأنه أن يساعد في مستوى أكبر. ولكن إضافة إلى ما ذكرته للتو، جاي، هو أن هذه المنصات في السابق كانت تعطي البيانات فقط. يبدأ الناس الآن في رؤية المزيد من القوة الإحصائية والمزيد من حالات الاستخدام فيما يتعلق بكيفية استخدام الإحصائيات بشكل أكبر للتنبؤ وكذلك

سيبدأ في التوصية بخيارات AB المتعددة لتتناولها والمضي قدمًا. لذا فإن هذا النوع من التحسينات هو شيء يمكنك أن تبدأ في رؤيته أكثر في المستقبل. ولكن نعم، يتعلق هذا في الغالب بالاختبار وكذلك ربطهم بـ LLM. هذه طريقة واحدة للقيام بذلك. هذه هي الطريقة التي تقوم بها هذه المنصات حاليًا أيضًا. كيف عندما يكون لديهم الذكاء الاصطناعي داخل نظامهم الأساسي.

لذا إضافة إلى شيء آخر ذكرته حول تحسينات التصميم والاستراتيجيات، هذا شيء يمكن للذكاء الاصطناعي القيام به بشكل أفضل بكثير. في الواقع، الشيء الوحيد الذي كان قويًا مؤخرًا على الإنترنت هو وجود شركة ذكاء اصطناعي مقرها الصين يمكنها إنشاء جميع تصميمات Figma مباشرةً. هناك أيضًا سحابة، وهناك بعض المصممين في بعض الشركات والشركات الناشئة التي تدعم YCB.

الذين يصممون في السحابة. يعطون السرعة والتصميم. لذلك نرى الآن الكثير من مشاركة الذكاء الاصطناعي في تحسين التصميم والاستراتيجية فيما يتعلق بتنفيذ التصميم نفسه. لذلك فيما يتعلق بذلك، كما ذكرت، سنبدأ في رؤية التعديلات داخل رموز التصميم، على سبيل المثال، الأزرار، ولونها، واللون الأكثر، يمكنك إنشاء اختبار ضمن اختلافات الألوان أو اختلافات الألوان المتوفرة.

لأنه إذا كنت تفكر في موقع ويب، فإن الرسومات تعد جزءًا مهمًا من معدل تحويل موقع الويب. لنفترض أنه إذا كانت لديك خلفية منخفضة التباين وكانت نسبة التباين أو نسبة التباين بين الزر الموجود على الخلفية ضعيفة، فإنها تؤدي في الواقع إلى تحويلات. لذا فإن نسبة التباين الأفضل التي تؤدي إلى تحويل أفضل هو أمر يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوصي به لك. لذا يمكنك التفكير في

وجود الذكاء الاصطناعي على مستوى الشركة هنا ومحاولة اقتراح المصمم الذي يؤدي إلى تحسين التحويل والتصميم وفقًا لذلك، وهذا ليس هو الحال عندما نصمم الأفكار عادةً، أليس كذلك؟ كما هو الحال عادةً، لا يوجد ذكاء اصطناعي يساعدني ويخبرني برؤى قاعدة البيانات أثناء التصميم. والآن، هذا شيء سنبدأ في رؤيته أكثر.

أحد التحديات الأخرى التي رأيت الكثير من مؤسسي SaaS الآخرين يواجهونها هو أيضًا الحفاظ، كيف أسميها، على حساسيات التصميم. لذلك سأقدم لك مثالاً. على سبيل المثال، بالنسبة لموقع ويب، لذلك إذا كان لدي موقع SaaS يستهدف، على سبيل المثال، فرق المشتريات في شركات التصنيع، مقابل ما إذا كان لدي موقع SaaS على الويب

استهداف المبتدئين في الحياة المهنية في المراحل المبكرة. لذلك على الأرجح، الأشخاص الذين هم في المراحل الأولى من رحلاتهم المهنية مقابل فرق المشتريات في شركات التصنيع. التصميم الذي يحتاجه موقع SaaS الخاص بي مختلف جدًا. وما يحدث اليوم هو أن الشخص الذي يعتني بالموقع هو الشخص الذي لديه هذه الحساسية.

وقد تطورت هذه الحساسية على مدى بضعة أشهر أو بضعة أرباع. عندما يخرج هذا الشخص، تختفي هذه الحساسية أيضًا. أعتقد أن الإجابة على الحفاظ على هذه الحساسية كانت مثل وجود إرشادات للعلامة التجارية أو أطروحة العلامة التجارية أو شيء من هذا القبيل. لكن هذا ليس صحيحًا. فهل يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في ذلك؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي ضمان كل شيء جديد نقوم بتصميمه؟

بالنسبة لموقع الويب، لا أعرف حتى ما إذا كانت الحساسية هي المصطلح الصحيح، لكنني لست متأكدًا من أنني قادر على نقل السؤال، أليس كذلك؟ ولكن هل يمكنني التأكد والتحقق من أن كل صفحة ويب جديدة يتم إنشاؤها لأي غرض من الأغراض الموجودة على موقع الويب لها نفس حساسية الصفحات الحالية، أليس كذلك؟ لذلك، على سبيل المثال، إذا كانت جميع صفحاتي الحالية تحتوي على زوايا مستديرة مقابل زوايا حادة،

للصور والرسومات. مثال آخر سيكون، على سبيل المثال، إذا كانت جميع صفحاتي الأخرى التي صممتها تحتوي على صور فوتوغرافية بدلاً من رسومات، فيجب أن تحتوي صفحاتي الجديدة أيضًا على صور لأشخاص حقيقيين وأشياء من هذا القبيل، وهذا ليس بالضرورة جزءًا من دليل العلامة التجارية، ولكنه مجرد شيء يجب الحفاظ عليه. هل يمكنني المساعدة في ذلك؟ نعم. حتى الآن، لا يوجد منتج

أقرب ما يمكن أن أفكر فيه هو أنه في Canva يمكنك إنشاء أقفال للعلامة التجارية. إنه مثل التحكم في العلامة التجارية حيث تكون العلامات التجارية التي قمت بإصلاحها فقط.

هو ما يمكنك استخدامه. يمكننا إنشاء تلك. لكن ما نحاول التحدث عنه هنا هو وكيل الذكاء الاصطناعي ذو المستوى الرأسي أو روبوت المحادثة، أكثر من مجرد وكيل، عندما يقوم المصمم بالتصميم في فيغما أو في أي مكان، وعندما يحاول نشره، يتم تحليل هذا العنصر المنشور. وإذا تجاوزت إرشادات العلامة التجارية، فإنها تحتاج إلى قائمة بالأشياء التي انتهكها المصمم.

أو عبرت ثم طلبت منه تصحيحها. لذلك فهو يشبه الوكيل المصاحب إلى جانب المصمم. الآن يمكن أن يكون هذا مصممًا لـ UIUX، وقد يكون مصممًا جرافيكيًا لأن ما ذكرته هو مشكلة حقيقية جدًا وهي مشكلة أكبر عندما يصبح الحجم أكبر، أليس كذلك؟ نعم، لا يتم حلها على نطاق واسع. هذا يتصاعد في الواقع مع الحجم. إذن ماذا لو كانت الطريقة الوحيدة للقيام بذلك هي أنت

قم بإنشاء مساعد AI مضبوط بدقة يتم تدريبه على إرشادات علامتك التجارية. ثم، وهو أحد العوامل، ثم عندما يقوم المصمم بإنشاء أي تصميم، يمكن أن يكون تصميمًا جرافيكيًا من مرحلة التصميم الجرافيكي حتى الشاشة التي يتم إنشاؤها للشركة. كل منهم يمر بنظام نشر ثم يتم تحليل المخرجات المنشورة ثم أينما يتم انتهاكها، مثل الزوايا والألوان على سبيل المثال.

أنماط الرسوم، وأنماط الصور، وأنماط الرسوم، والأحجام. في كثير من الأحيان سترى تغييرات التخطيط وتغيير التخطيط غير المناسب لحالة الاستخدام. على سبيل المثال، يريد شخص ما استخدام LinkedIn، لكنه استخدمه، تخطيطًا مختلفًا له، لا يناسب المكان الذي يجب نشره فيه، هذا النوع من المشاكل.

لذلك يمكن النظر في كل هذه الأشياء وإعطائها كتوصية والتحقق من فريق التصميم بشكل عام. هذا ممكن دائمًا. لكنها تأتي أيضًا كميزة. إنها رفاهية على نطاق واسع مرة أخرى. ربما لا تقوم شركة في المستوى الأولي جدًا بذلك. لذلك هذا منطقي، كوشيك. لذلك كان لدي سؤال فيما يتعلق بأداة أخرى.

تحدثنا عن كيف يمكن أن تكون أداة الدردشة مفيدة. تحدثنا أيضًا عن نماذج أخرى يمكن أن تكون مفيدة لحالات استخدام معينة. عند الحديث عن مواقع SaaS، دعنا نقول لشركة تنمو، دعنا نقول موقع SaaS البالغ من العمر عامين، وشركة SaaS البالغة من العمر عامين والتي تريد تجديد موقعها على الويب وتريد التأكد من أن بعض الأشياء قد تم إعدادها جيدًا. هل هناك أداة مخصصة يمكنهم استخدامها في كل هذه الأشياء، عندما نتحدث عن مثل

كل التحليلات التنبؤية، كل قوة الذكاء الاصطناعي هنا. يتم إجراء التدقيق أيضًا، كما يتم تقديم المزيد من الاقتراحات حول كيفية تحسينه. هل هناك أداة مخصصة حيث يمكن وضع هذه الأشياء معًا في مكان واحد؟ وهذه هي الطريقة الوحيدة للتحقق من الأشياء، أليس كذلك؟ تمامًا كما هو الحال، على سبيل المثال، تمامًا كما هو الحال حتى الآن، كيف كانت العملية هي التحقق من الصفحات الجيدة من خلال GA4. يقوم الناس بالتحقق من خرائط الحرارة.

من خلال Hotjar أو Clarity ومنصات أخرى. كل ما أحاول طرحه هو ما إذا كانت هناك أي أداة واحدة يمكن من خلالها تجميع كل هذه الأشياء معًا وأيضًا عرض الخطوات التالية التي يجب اتخاذها في المجموعة الحالية. هذا سؤال رائع جاي وقبل أن أطرحه، قبل أن يجيب عليه كوشيك، أود أن ألقي نظرة سريعة عليه ولجميع الأشخاص الذين يشاهدونه على الهواء مباشرة، صدقوني، هذا ليس إعدادًا. لذا جاي، كما لم نفعل.

اطلب من جاي طرح هذا السؤال. هذا مجرد سؤال طبيعي لديه بنفسه. لكن جاي، أحد الأشياء التي سنفعله، كما تعلمون، جنبًا إلى جنب مع ساعات العمل هذه والمضي قدمًا أيضًا في جميع الجلسات التي نقوم بها هي أحد الطلبات المتكررة التي لدينا هي أننا نتحدث عن الكثير من الأشياء هنا، لكنها ليست موثقة جدًا. إذا كان شخص ما يستهلك هذا الفيديو بعد فترة من الوقت، مثل عدم البث المباشر، ولكن بعد فترة، يجب أن يكون قادرًا على الحصول على قائمة الأشياء التي قمنا بها لقد تحدثنا عنه. لذا

خلال الأسبوع المقبل أو نحو ذلك، سننشر قائمة تضم 10 أو 15 أداة ومنصة يمكنك استخدامها وهي منصات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تساعدك في كل شيء يتحدث عنه كوشيك، بشكل أساسي كملحق لهذه المحادثة. لذلك سيكون لدينا بالتأكيد، الأمر الذي سيكون بمثابة قائمة طويلة حقًا من الأشياء التي يمكن استخدامها.

أردت فقط أن أضيف ذلك ولكن كوشيك إليك، يمكنك قول الأدوات إذا كنت تعرف. نعم، لذا جاي كما ذكرت، إذا سألتني عما إذا كانت هناك أداة توقف واحدة، فلا توجد واحدة. سأخبركم أنا وهوتجار عن السبب أيضًا. يحاول Hotjar بالإضافة إلى Clarity وجميعهم التوصل إلى الذكاء الاصطناعي داخلهم ولكننا نرى المزيد من التحليل التنبئي وتوصيات الذكاء الاصطناعي داخل هذه المنصات.

لم نر حالة استخدام حيث يوجد تطبيق GenAI، لكننا نراهما بشكل منفصل. ليس الأمر كما لو أننا لا نرى كلاهما مدمجين معًا. على سبيل المثال، سأقدم لك حالة جديدة. على سبيل المثال، لنفترض أن Hotjar قد حدد نوعًا معينًا، ولديه بعض محركات توصيات الذكاء الاصطناعي التي تحدد الثغرات أو الفجوات القائمة على واجهة المستخدم أو UX وتقول إن هذا الشيء بالذات يحتاج إلى تصحيح.

ولكنه لا يقوم بإنشاء نسخة لك أو إنشاء رمز مميز أو عنصر أو مكون تصميم لك ويطلب منك فقط استبداله. لذا فإن GenAI بالإضافة إلى محرك التوصية AI أو التعلم الآلي لا يجتمعان معًا حتى الآن. لكنني أعتقد أن هذا شيء يعملون من أجله. إذا رأيت على مواقع أخرى، فهناك بعض المكونات الإضافية القائمة على تدفق الويب. هناك أيضًا بعض المكونات الإضافية المستندة إلى Figma.

والتي تركز بشكل أكبر على JNI. كما لو كان بإمكاني إنشاء تصميم كامل ويمكنني تحديد الصفحة بأكملها التي أنشأتها للتو وإعطاء مطالبة عن النمط وما أهدف إليه وما هي نغمة النسخة التي يجب أن تكون. بحيث يمكن كتابة النسخة الكاملة لتلك الصفحة المعينة تلقائيًا. إنها نسخة تم إنشاؤها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي مرة أخرى، ولكنها لا تزال تنتهي من النسخة بأكملها.

ويمكنني الاستمرار في التداول عليها والعمل عليها. نفس الشيء ينطبق على الصور أيضًا. داخل الشكل أثناء قيامي بالتصميم، يمكنني إنشاء صور ويمكنني إضافتها وفقًا لذلك. لذا فإن جميع مكونات JNA هذه موجودة، ولكن كلاهما معًا معًا بناءً على التحليلات أو التوقعات التي قامت بها، وهو ناتج مستنير للغاية من JNA. لم يتم تجميع هذا المزيج بعد. لذلك، ولكن سيكون من الرائع الحصول عليها.

شاهد أيًا من هذه المنتجات يبدأ في تجميع هذين المكونين معًا.

لذا في الواقع هناك مؤشر آخر اعتقدت أنني سأناقشه وهو روبوتات المحادثة، لأنه أحد الأشياء الرئيسية التي تنمو بشكل أسرع. إذن، إحدى الطرق المثيرة للاهتمام التي يمكنك من خلالها الاستفادة من سباق روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي أو الوقت، أيًا كان ما يمكنك تسميته، والحصول على روبوت محادثة عمودي أكثر مصممًا لموقعك على الويب أو منتجك، وهل هذا؟

الأول يتعلق بمؤهلات العميل المحتمل، كيف يمكننا، استنادًا إلى أنماط الدردشة التي تحدث بين المستخدم وروبوت المحادثة، دراسة هذا السلوك ويمكننا التحويل بناءً على ذلك يمكننا إنشاء تصنيفات نية للأشخاص الذين يحاولون الوصول إلى روبوت المحادثة. إحدى الطرق هي استخدام المطالبات الاستباقية مثل ما إذا كانت معينة

يستخدم المستخدم كلمة معينة أو كلمة رئيسية أو مطالبة، ثم سيؤدي ذلك إلى ظهور إشارة تفيد بأن هذا المستخدم يمكن أن يندرج ضمن هذه الفئة المحددة من النوايا أو أي شيء آخر. لذا فهذه إحدى الطرق التي يمكنك من خلالها تتبع المسار القائم على الكلمات الرئيسية أو التتبع القائم على المطالبة أثناء تفاعل المستخدم مع روبوت الدردشة هو إحدى الطرق التي يمكنك من خلالها إجراء تصنيف العملاء المحتملين أو عملية التأهيل.

لأكون صادقًا جدًا، جعلت Chatbots في الواقع الأمر أسهل بكثير مقارنة بمواقع الويب بالنسبة لنا للوصول إلى مدى جودة هذا الدليل الخاص بالنسبة لي للوصول إليه بحيث يمكنهم تحويل أو استخدام المنتج أو الخدمة. لأنهم يطلبون بالتأكيد عنصرًا واحدًا ويحاول Chatbot إعطاء إجابة نهائية للعنصر الثاني. وكل هذه الأشياء، كل هذا السلوك و

يمكن دمج المخرجات التي تولدها من هذه السلوكيات ومع CRM الخاص بك و CRM سيتم استخدامها مرة أخرى من قبل روبوت الدردشة نفسه للقيام بالتعلم المستمر حتى يتم تحديثه باستمرار. لذا فهي تعرف أنه، حسنًا في CRM الخاص بي، يمكنني أن أرى أن هؤلاء هم النوع العادي من الأشخاص الذين لديهم هذا الاستخدام. ثم أبدأ في البحث عن تلك الأنواع من الدردشات التي تحدث داخل النظام.

نحن نرى باستمرار مجموعة من روبوتات المحادثة التي تم ضبطها بدقة. نشهد أيضًا المزيد من روبوتات الدردشة المستندة إلى RAG. لذا، فإن برنامج الدردشة الآلي المستند إلى RAG هو المكان الذي لا يقتصر فيه الأمر على معلومات موقع الويب فقط. مثل، دعنا نقول إذا كنت شركة تأمين، أليس كذلك؟ هناك الكثير من المعلومات في موقع الويب، ولكن هناك أيضًا الكثير من المعلومات غير الموجودة على موقع الويب. ربما يكون ذلك في بعض الأوراق البيضاء أو أي شيء قمت بنشره أو بعض المستندات التي لا تزال لديك داخل الشركة. يمكنك تدريب روبوت الدردشة.

في بيانات هذا المستند المحدد أيضًا، عندما يطرح المستخدم أسئلة متخصصة جدًا ومحددة على روبوتات المحادثة هذه، يمكنه الرجوع إلى كلاهما وإعطاء إجابة. لذا، نعم، هذا أحد المؤشرات حول روبوتات المحادثة، هو الأصول الرائجة والصاعدة.

رائع، أعتقد أن هذا شيء رائع لتجميعه. يجب أن يكون هذا مفيدًا لكثير من الأشخاص وكما ذكرت سابقًا، فإن أحد الأشياء التي سنقوم بها أيضًا هو أننا سنضع كل ما ناقشناه بطريقة موثقة جيدًا على موقعنا الإلكتروني وسنضيف كل هذه الأشياء كروابط في البث أيضًا.

بهذه الطريقة سيكون ذلك مفيدًا أيضًا. ولكن شكرًا لكل من شارك في هذه المحادثة. آمل أن تكون هذه المحادثة حول إنشاء مواقع SAS المحسّنة لمعدل التحويل مفيدة ومفيدة بالنسبة لك. نحاول دائمًا العودة كل أسبوع لتجميع كل ما نتعلمه وكل شيء جديد نواجهه أيضًا في فضاء الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي أيضًا وسنراكم في البث التالي وقبل أن أتركك تذهب، أحد الأشياء التي يجب أن أذكرها دائمًا وهذا تفويض من فريق التسويق هو أن أطلب منك الاشتراك. إذا قمت بالاشتراك، إذا تركت تعليقًا، فسيكون الأمر مثل إعطاء خمسة أرقام عالية للخوارزمية. لذا يمكنك أن تعطيني خمسة عالية وأشكرك على إعطائي الخمسة الكبار. ولكن إذا أعجبك المحتوى الذي نقوم بتجميعه،

قم بالاشتراك حتى تعرف الخوارزمية أيضًا أنك تحب المحتوى الذي نقوم بتجميعه. وهكذا ستشكرك نفسك المستقبلية لاحقًا على الاشتراك في كل ما نقدمه لك كل أسبوع. ولكن شكرًا لك مرة أخرى على الانضمام وسنراكم مرة أخرى الأسبوع المقبل. حتى ذلك الحين، وداعا.