Обучение на курсах LLM поможет вам выявить основные ограничения ИИ, и клиенты имеют право подвергать сомнению ваш опыт работы с ИИ, поскольку страдать будут именно они.
Я лишь поверхностно коснулся этих ограничений, но вот несколько примеров:
Вопросы конфиденциальности Франция телеграммы данные данных : не делитесь конфиденциальными данными с ChatGPT, Bard или эквивалентными. В SEO это относится к конфиденциальным данным о трафике и доходах, контенту для подготовки клиентов или бюджетам. Все, что вы вводите в LLM, в конечном итоге может информировать более широкую модель LLM. Следовательно, вам следует принять разумную стратегию относительно того, чем вы делитесь с LLM. Но не позволяйте этому удерживать вас от использования расширенного анализа данных и Code Interpreter для общедоступных данных.
Будут неточные результаты: Генеративный ИИ хорош ровно настолько, насколько хороши подсказки и последующие итерации, которые вы ему даете. Узнайте, как выполнять итерации для разных задач, но знайте, что будут случаи, когда его конечный результат будет недостаточно сосредоточен на ценностях бренда или будет недостаточно качественным для использования.
Социальные предубеждения могут существовать: как бренд, вы несете ответственность за соблюдение основных ценностей, особенно равенства. Генеративный ИИ может иметь предубеждения, если данные обучения были преимущественно искажены в пользу определенной доли людей. Однако, признавая уже существующие предубеждения, вы можете смягчить их и выдать лучшие результаты, которые будут информировать вашу стратегию SEO.