هوش مصنوعی گوگل - هر آنچه که باید در سال 2025 بدانید

هوش مصنوعی گوگل چیست؟

هوش مصنوعی گوگل (Google AI) اصطلاحی فراگیر برای مجموعه تحقیقات، زیرساخت‌ها، محصولات و ابزارهای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی شرکت آلفابت است. این اصطلاح همه چیز را از مدل‌های زبان بزرگ بنیادی (LLM) ساخته شده در گوگل دیپ‌مایند (Google DeepMind) گرفته تا ویژگی‌های کاربردی در جستجو، جیمیل، فوتوز و اندروید و همچنین APIهای مبتنی بر ابر و محیط‌های توسعه‌ای که مهندسان خارجی برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی خود استفاده می‌کنند، در بر می‌گیرد. به طور خلاصه، هوش مصنوعی گوگل یک محصول واحد نیست - بلکه یک پشته فناوری یکپارچه و چندلایه است که تقریباً با هر محصولی که گوگل عرضه می‌کند و هر خدماتی که می‌فروشد، در ارتباط است.

اجزای اصلی در یک نگاه

• Google DeepMind: سازمان تحقیقاتی هوش مصنوعی تلفیقی که در سال ۲۰۲۳ با ادغام Google Brain و DeepMind تشکیل شد. مسئول تحقیقات مدل‌های بنیادی، از جمله خانواده مدل‌های Gemini است.
• مدل‌های Gemini: خانواده‌ی پرچمدار گوگل از مدل‌های زبان بزرگ چندوجهی، که در اندازه‌های مختلف - Ultra، Pro، Flash و Nano - موجود است و برای قابلیت‌ها و تأخیرهای مختلف بهینه شده‌اند.
• Google AI Studio: یک محیط توسعه‌دهنده رایگان و مبتنی بر مرورگر برای نمونه‌سازی اولیه و آزمایش مدل‌های Gemini از طریق رابط برنامه‌نویسی Gemini.
• Vertex AI: پلتفرم MLOps و سرویس‌دهی مدل در سطح سازمانی گوگل کلود، که دسترسی به Gemini را در کنار صدها مدل شخص ثالث ارائه می‌دهد.
• مرور کلی هوش مصنوعی و حالت هوش مصنوعی: خلاصه‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی و تجربه جستجوی محاوره‌ای مستقیماً در جستجوی گوگل ظاهر شدند.
• اپلیکیشن جمینی: اپلیکیشن چت‌بات مخصوص مصرف‌کنندگان (که قبلاً Bard نام داشت)، که بر روی وب و موبایل موجود است و توسط مدل‌های جمینی پرو و اولترا پشتیبانی می‌شود.
• هوش مصنوعی روی دستگاه: Gemini Nano مستقیماً روی تلفن‌های هوشمند Pixel و دستگاه‌های اندرویدی منتخب اجرا می‌شود و ویژگی‌های هوش مصنوعی خصوصی و با تأخیر کم را بدون تماس شبکه فعال می‌کند.

چرا هوش مصنوعی گوگل اهمیت دارد؟

هوش مصنوعی گوگل به سه دلیل متمایز اما همپوشانی اهمیت دارد: مقیاس، عمق زیرساخت و خروجی تحقیقات. هیچ سازمان دیگری به طور همزمان هوش مصنوعی را در مقیاس مصرف‌کننده برای میلیاردها کاربر اجرا نمی‌کند، زیرساخت محاسباتی زیربنایی (TPUها، مراکز داده، شبکه) را حفظ می‌کند، تحقیقات بنیادی را که حوزه وسیع‌تر به آن وابسته است منتشر می‌کند و دسترسی توسعه‌دهندگان به همان قابلیت‌ها را از طریق یک ابر عمومی می‌فروشد. این ترکیب مزایای ترکیبی ایجاد می‌کند که تکرار آنها دشوار است.

مقیاس استقرار

جستجوی گوگل تقریباً ۸.۵ میلیارد جستجو در روز را پردازش می‌کند. از زمان راه‌اندازی AI Overviews در سال ۲۰۲۴، بخش قابل توجهی از این جستجوها اکنون یک پاسخ هوش مصنوعی مولد را که به صورت بلادرنگ سنتز می‌شود، فعال می‌کنند. ویژگی‌های Smart Compose و Smart Reply جیمیل که از مدل‌های توالی به توالی استفاده می‌کنند، روزانه به صدها میلیون ایمیل کمک می‌کنند. Google Translate که از سال ۲۰۱۶ توسط ترجمه ماشینی عصبی پشتیبانی می‌شود، روزانه بیش از ۱۰۰ میلیارد کلمه را مدیریت می‌کند. این اعداد به این معنی است که Google AI یک کنجکاوی تحقیقاتی نیست - بلکه زیرساختی است که بار بخش قابل توجهی از کار اطلاعاتی جهانی را بر دوش می‌کشد.

تأثیر تحقیقات

بسیاری از ایده‌های معماری که اکنون صنعت هوش مصنوعی را تعریف می‌کنند، از گوگل سرچشمه گرفته‌اند. مقاله «توجه، تمام چیزی است که نیاز دارید» که در سال ۲۰۱۷ توسط محققان Google Brain منتشر شد، معماری Transformer را که زیربنای GPT-4، Claude، Llama و خود Gemini است، معرفی کرد. محققان گوگل همچنین BERT (2018) را معرفی کردند که نحوه درک مدل‌ها از متن را بازتعریف می‌کرد و Word2Vec (2013) را که شیوه نمایش کلمات به عنوان بردارهای عددی متراکم را پایه‌گذاری کرد. AlphaFold که در DeepMind توسعه داده شد، ساختار سه‌بعدی بیش از ۲۰۰ میلیون پروتئین را پیش‌بینی کرد - مشارکتی که سهمی از جایزه نوبل شیمی ۲۰۲۴ را برای دمیس هاسابیس از DeepMind به ارمغان آورد.

اکوسیستم اقتصادی و توسعه‌ای

گوگل از طریق Gemini API و Vertex AI، توانمندترین مدل‌های خود را در دسترس توسعه‌دهندگان خارجی قرار داده و یک اکوسیستم رو به رشد از برنامه‌های ساخته شده بر روی زیرساخت هوش مصنوعی گوگل ایجاد کرده است. سطح رایگان Gemini API در Google AI Studio امکان نمونه‌سازی سریع بدون هزینه اولیه را فراهم می‌کند و موانع را برای استارت‌آپ‌ها و توسعه‌دهندگان مستقل کاهش می‌دهد. برای شرکت‌ها، Vertex AI کنترل‌های نظارتی، انطباق و مقیاس‌پذیری مورد نیاز سازمان‌های بزرگ را فراهم می‌کند. این رویکرد دو لایه - آزمایش رایگان، تولید پولی - منعکس‌کننده استراتژی گوگل برای رشد کلی کسب‌وکار ابری خود است.

نحوه کار هوش مصنوعی گوگل: معماری فنی

هوش مصنوعی گوگل در چندین لایه فنی مجزا عمل می‌کند. درک این لایه‌ها روشن می‌کند که چرا برخی ویژگی‌ها به این شکل رفتار می‌کنند و چرا قابلیت‌های هوش مصنوعی گوگل از نظر ساختاری با رقبای صرفاً نرم‌افزاری متفاوت است.

لایه ۱ - سیلیکون سفارشی (TPU)

گوگل تراشه‌های شتاب‌دهنده هوش مصنوعی خود را به نام واحدهای پردازش تنسور (TPU) طراحی می‌کند. نسل فعلی، TPU v5p، در مقایسه با پردازنده‌های گرافیکی عمومی، توان عملیاتی به ازای هر وات بسیار بالاتری را برای عملیات ضرب ماتریسی که بر آموزش و استنتاج شبکه عصبی تسلط دارند، ارائه می‌دهد. از آنجا که گوگل هم تراشه را طراحی می‌کند و هم پشته نرم‌افزاری (از جمله کامپایلرهای JAX و XLA که محاسبات را برای سخت‌افزار TPU بهینه می‌کنند) را می‌نویسد، می‌تواند به روش‌هایی که برای رقبایی که سخت‌افزارهای معمولی را خریداری می‌کنند، در دسترس نیست، بهینه‌سازی مشترک انجام دهد. آموزش بزرگترین مدل‌های Gemini به هزاران TPU نیاز داشت که به طور موازی در شبکه مرکز داده جهانی گوگل اجرا می‌شدند - یک سرمایه‌گذاری زیرساختی که میلیاردها دلار اندازه‌گیری می‌شود.

لایه ۲ - مدل‌های پایه (Gemini)

خانواده مدل‌های Gemini ذاتاً چندوجهی هستند، به این معنی که مدل‌ها از ابتدا بر اساس متن، تصاویر، صدا، ویدیو و کدِ درهم‌تنیده آموزش دیده‌اند - نه اینکه بر اساس متن آموزش دیده باشند و سپس برای مدیریت سایر حالت‌ها اصلاح شده باشند. این انتخاب معماری اهمیت دارد زیرا یک مدل چندوجهی ذاتاً نمایش‌های چندوجهیِ غنی‌تری را ایجاد می‌کند: می‌تواند در مورد رابطه بین یک نمودار و عنوان آن، یا بین یک سوال گفتاری و یک پاسخ بصری، به روش‌هایی که ماژول‌های بیناییِ متصل نمی‌توانند، استدلال کند.

مدل‌های Gemini از معماری Transformer فقط-رمزگشا با اصلاحاتی از جمله لایه‌های پراکنده‌ی ترکیبی از متخصصان (MoE) در برخی از انواع استفاده می‌کنند که به مدل اجازه می‌دهد تعداد پارامترها را بدون مقیاس‌بندی متناسب هزینه استنتاج، مقیاس‌بندی کند. پنجره‌ی زمینه برای Gemini 1.5 Pro به ۱ میلیون توکن رسید - طولانی‌ترین مدت زمان در بین تمام مدل‌های موجود در زمان انتشار آن - که مدل را قادر می‌سازد کل پایگاه‌های کد، اسناد حقوقی طولانی یا فیلم‌های بلند را در یک اعلان واحد پردازش کند.

لایه ۳ - ارائه زیرساخت و اتصال به زمین

خروجی خام مدل برای بسیاری از وظایف مفید است اما برای محصولی مانند جستجوی گوگل، که در آن دقت و تازگی واقعی بسیار مهم است، کافی نیست. گوگل این مشکل را از طریق تکنیکی به نام grounding حل می‌کند، که در آن پاسخ‌های مدل به اسناد بازیابی شده از فهرست وب گوگل یا از داده‌های شخصی کاربر (در برنامه‌های Workspace) متصل می‌شوند. grounding به جای تکیه صرف بر دانشی که در طول آموزش در وزن‌های مدل گنجانده شده است، به مدل اجازه می‌دهد تا منابع فعلی و قابل تأیید را استناد و ترکیب کند. این مکانیسم پشت AI Overviews است: سیستم مجموعه‌ای از صفحات وب کاندید را بازیابی می‌کند، آنها را به عنوان زمینه به مدل Gemini منتقل می‌کند و یک پاسخ ترکیبی با استنادها تولید می‌کند.

لایه ۴ - استنتاج روی دستگاه (Gemini Nano)

همه هوش مصنوعی گوگل در فضای ابری اجرا نمی‌شود. جمینی نانو یک مدل فشرده است که برای اجرا کامل روی واحد پردازش عصبی (NPU) دستگاه تلفن همراه طراحی شده است. در پیکسل ۸ و دستگاه‌های بعدی، نانو از ویژگی‌هایی مانند Summarize در برنامه Recorder، Smart Reply در Gboard و ویژگی تشخیص کلاهبرداری در لحظه در Phone by Google پشتیبانی می‌کند. از آنجا که استنتاج روی دستگاه اتفاق می‌افتد، این ویژگی‌ها بدون اتصال به اینترنت و بدون ارسال صدا یا متن حساس به سرورهای گوگل کار می‌کنند - یک مزیت حریم خصوصی معنادار برای موارد استفاده خاص.

لایه ۵ - APIها و ابزارهای توسعه‌دهندگان

گوگل مدل‌های خود را از طریق دو سطح اصلی در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) Gemini که از طریق Google AI Studio قابل دسترسی است، برای نمونه‌سازی سریع طراحی شده و از فراخوانی‌های REST، SDKهای پایتون و جاوا اسکریپت و یک ویرایشگر بصری پشتیبانی می‌کند. Vertex AI نیز همین مدل‌ها را با ویژگی‌های سازمانی اضافه ارائه می‌دهد: خطوط لوله تنظیم دقیق، ابزارهای ارزیابی مدل، ادغام با Google Cloud IAM برای کنترل دسترسی و پشتیبانی از استقرار مدل‌های سفارشی در کنار مدل‌های بنیادی گوگل. هر دو سطح از فراخوانی تابع پشتیبانی می‌کنند، جایی که مدل می‌تواند APIها یا ابزارهای خارجی را در اواسط مکالمه فراخوانی کند و گردش‌های کاری عامل‌محور را فعال کند که در آن مدل به جای تولید ساده متن، اقدامات چند مرحله‌ای انجام می‌دهد.

تفاوت‌های کلیدی بین محصولات هوش مصنوعی گوگل

محصول	کاربر اصلی	مدل زیربنایی	قابلیت کلیدی
اپلیکیشن جمینی	مصرف‌کنندگان	جمینی پرو / اولترا	دستیار مکالمه، استدلال چندوجهی
مرور کلی هوش مصنوعی	جستجوی کاربران	جمینی (زمینی)	پاسخ‌های ترکیبی از فهرست وب زنده
حالت هوش مصنوعی	جستجوی کاربران	جمینی (زمینی)	جستجوی کامل محاوره‌ای با درخواست‌های پیگیری
استودیوی هوش مصنوعی گوگل	توسعه‌دهندگان	API جمینی	طراحی سریع، تست مدل، تولید کلید API
هوش مصنوعی ورتکس	توسعه‌دهندگان سازمانی	مدل‌های Gemini + third-party	MLOps، تنظیم دقیق، حاکمیت، مقیاس‌بندی
جمینی در فضای کاری	کاربران تجاری	جمینی پرو / اولترا	تهیه پیش‌نویس، خلاصه‌سازی، تحلیل داده‌ها در Docs/Sheets/Gmail
جمینی نانو (روی دستگاه)	کاربران پیکسل / اندروید	جمینی نانو	ویژگی‌های هوش مصنوعی خصوصی و آفلاین در سخت‌افزار موبایل

سازمان تحقیقاتی پشت هوش مصنوعی گوگل

گوگل دیپ‌مایند (Google DeepMind) که با ادغام گوگل برین (Google Brain) و دیپ‌مایند (DeepMind) اصلی مستقر در لندن در آوریل ۲۰۲۳ تشکیل شد، موتور تحقیقاتی اصلی است. این سازمان چندین هزار محقق و مهندس را در دفاتر خود در مانتین ویو، لندن، نیویورک، پاریس و جاهای دیگر استخدام می‌کند. کار آن شامل یادگیری تقویتی (AlphaGo، AlphaZero، AlphaStar)، پیش‌بینی ساختار پروتئین (AlphaFold)، پیش‌بینی آب و هوا (GraphCast)، استدلال ریاضی (AlphaProof) و سری مدل‌های Gemini می‌شود. دیپ‌مایند به طور گسترده در مجلات معتبر از جمله Nature، NeurIPS، ICML و ICLR منتشر می‌شود و وظیفه دوگانه پیشرفت علوم بنیادی و ساخت محصولات تجاری بادوام را حفظ می‌کند - تعادلی که گهگاه تنش داخلی ایجاد کرده است، اما همچنین پیشرفت‌هایی را به همراه داشته است که نه آزمایشگاه‌های صرفاً دانشگاهی و نه تیم‌های صرفاً تولیدی احتمالاً به طور مستقل به آنها دست نمی‌یافتند.

هوش مصنوعی ایمن و مسئولیت‌پذیر

گوگل از سال ۲۰۱۸ مجموعه‌ای از اصول هوش مصنوعی را منتشر کرده است که رسماً برخی از برنامه‌ها - سلاح‌های خودمختار، فناوری‌هایی که باعث نظارت غیرقانونی می‌شوند یا آن را تسهیل می‌کنند، و ابزارهایی که برای ایجاد آسیب جدی طراحی شده‌اند - را مستثنی می‌کند. در عمل، کار ایمنی گوگل شامل مدل‌های تیم قرمز قبل از انتشار، آموزش طبقه‌بندی‌کننده‌ها برای شناسایی و فیلتر کردن خروجی‌های مضر و انتشار تحقیقات در مورد موضوعاتی مانند تفسیرپذیری مکانیکی (درک اینکه یک مدل واقعاً چه محاسباتی را انجام می‌دهد) و نظارت مقیاس‌پذیر (نحوه نظارت بر سیستم‌های هوش مصنوعی که در نهایت ممکن است در حوزه‌های محدود از عملکرد متخصص انسانی فراتر رود) می‌شود. چارچوب هوش مصنوعی امن (SAIF) راهنمای عمومی گوگل برای سازمان‌هایی است که سیستم‌های هوش مصنوعی را به طور ایمن در محیط‌های تولید مستقر می‌کنند.

نحوه استفاده موثر از هوش مصنوعی گوگل: یک استراتژی کامل

برای بهره‌مندی حداکثری از هوش مصنوعی گوگل، باید بدانید کدام ابزارها برای چه اهدافی طراحی شده‌اند، چگونه ورودی‌های خود را برای خروجی‌های بهتر ساختاردهی کنید و اکثر کاربران در چه مواردی اشتباه می‌کنند. استراتژی زیر از راه‌اندازی تا استفاده روزانه و سپس ادغام پیشرفته را پوشش می‌دهد و Gemini، حالت هوش مصنوعی در جستجو، Google AI Studio و اکوسیستم گسترده‌تر را پوشش می‌دهد.

مرحله ۱: ابزار هوش مصنوعی گوگل مناسب برای هدف خود را انتخاب کنید

هوش مصنوعی گوگل یک محصول واحد نیست. تطبیق وظیفه شما با ابزار صحیح، مهمترین تصمیمی است که قبل از شروع باید بگیرید.

ابزار	بهترین برای	دسترسی	هزینه
جمینی (gemini.google.com)	تکالیف مکالمه، نوشتاری، تحلیل، درک تصویر	مرورگر، اندروید، iOS	نسخه رایگان؛ گوگل وان هوش مصنوعی پریمیوم برای مدل‌های پیشرفته
جمینی پیشرفته	استدلال‌های طولانی مدت، اسناد پیچیده، پروژه‌های کدنویسی	اشتراک پریمیوم گوگل وان هوش مصنوعی	پولی (همراه با فضای ذخیره‌سازی ۲ ترابایتی)
استودیوی هوش مصنوعی گوگل	نمونه‌سازی اولیه، دسترسی به API، مهندسی سریع، تنظیم دقیق	aistudio.google.com	رایگان تا سقف سهمیه
رابط برنامه‌نویسی کاربردی Gemini (هوش مصنوعی Vertex)	برنامه‌های کاربردی تولیدی، ادغام‌های سازمانی	کنسول ابری گوگل	پرداخت به ازای هر بار استفاده
حالت هوش مصنوعی در جستجوی گوگل	تحقیق، سوالات چند بخشی، مقایسه خرید	جستجوی گوگل (ایالات متحده، آزمایشگاه‌ها)	رایگان
نوت‌بوک ال‌ام	خلاصه‌سازی و پرس‌وجو از اسناد خودتان	notebooklm.google.com	رایگان؛ NotebookLM Plus پولی
جمینی در فضای کاری	تهیه پیش‌نویس در جیمیل، داکز، شیتز، اسلایدز، میت	حساب‌های کاربری گوگل ورک اسپیس	در برخی از طرح‌های فضای کاری گنجانده شده است

اشتباه رایج: استفاده از Gemini وقتی حالت هوش مصنوعی در جستجو بهتر است

جمینی یک دستیار مکالمه‌ای است که برای وظایف باز بهینه شده است. حالت هوش مصنوعی در جستجوی گوگل برای جستجوهایی بهینه شده است که از نتایج وب در لحظه، مقایسه محصولات و اطلاعات محلی بهره‌مند می‌شوند. اگر به قیمت‌های فعلی، اخبار اخیر یا حقایق منبع‌دار نیاز دارید، از حالت هوش مصنوعی در جستجو استفاده کنید. اگر به پیش‌نویس یک سند طولانی یا توضیح کد نیاز دارید، از جمینی استفاده کنید.

مرحله ۲: محیط هوش مصنوعی گوگل خود را به درستی تنظیم کنید

قبل از اولین جلسه جدی خود، محیط خود را پیکربندی کنید تا با پیش‌فرض‌ها درگیر نشوید.

برای جمینی (مصرف‌کننده)

• با یک حساب گوگل شخصی در gemini.google.com وارد شوید. استفاده از حساب Workspace ممکن است بسته به تنظیمات مدیر سیستم، برخی ویژگی‌ها را محدود کند.
• افزونه‌های Gemini را در تنظیمات فعال کنید تا به Gmail، Google Drive، YouTube، Maps و Search متصل شوید. بدون افزونه‌ها، Gemini نمی‌تواند به داده‌های شخصی یا اطلاعات بلادرنگ شما دسترسی پیدا کند.
• در اندروید، Gemini را به عنوان دستیار پیش‌فرض خود تنظیم کنید تا جایگزین دستیار گوگل برای کارهای درون دستگاه شود.
• اگر در Google One AI Premium مشترک هستید، Gemini 1.5 Pro یا آخرین مدل موجود را انتخاب کنید - ممکن است مدل پیش‌فرض سبک‌تر باشد.

برای استودیوی هوش مصنوعی گوگل (توسعه‌دهندگان)

• با یک حساب گوگل در aistudio.google.com وارد شوید. برای شروع نمونه‌سازی اولیه نیازی به تنظیم صورتحساب نیست.
• اگر قصد دارید از محدودیت‌های نرخ لایه آزاد فراتر بروید یا به سمت تولید حرکت کنید، یک پروژه در کنسول Google Cloud ایجاد کنید و آن را پیوند دهید.
• یک کلید API از AI Studio ایجاد کنید و آن را به صورت امن ذخیره کنید - هرگز آن را در کد سمت کلاینت به صورت hard code وارد نکنید.
• با سه نوع سوال آشنا شوید: آزاد (سوال باز)، ساختاریافته (جفت‌های ورودی/خروجی برای یادگیری چندمرحله‌ای) و چت (مکالمه چند نوبتی).

برای نوت بوک ال ام

• ابتدا منابع را آپلود کنید - فایل‌های PDF، Google Docs، URL های وب، لینک‌های YouTube یا فایل‌های صوتی. NotebookLM تمام پاسخ‌ها را در مطالب آپلود شده شما قرار می‌دهد، بنابراین کیفیت منابع شما کیفیت پاسخ‌ها را تعیین می‌کند.
• هر دفترچه را روی یک موضوع یا پروژه واحد متمرکز کنید. ترکیب منابع نامرتبط، مرتبط بودن مطالب را کاهش می‌دهد.

مرحله ۳: دستورالعمل‌هایی بنویسید که نتایج مفیدی تولید کنند

کیفیت خروجی شما تقریباً به طور کامل توسط کیفیت ورودی شما تعیین می‌شود. اکثر کاربران سوالاتی می‌نویسند که خیلی مبهم، خیلی کوتاه یا فاقد زمینه‌ی مهم هستند.

ساختار چهار قسمتی سوال

1. نقش: به Gemini بگویید که کیست. «شما یک تحلیلگر ارشد مالی هستید که ارائه یک فایل ارائه استارتاپی را بررسی می‌کنید.»
2. وظیفه: اقدام خاص را به وضوح بیان کنید. «سه مورد از ضعیف‌ترین فرضیات در پیش‌بینی‌های مالی را مشخص کنید.»
3. زمینه: مطالب مورد نیاز را ارائه دهید. متن را جایگذاری کنید، فایل را بارگذاری کنید یا وضعیت را با جزئیات شرح دهید.
4. قالب: ساختار خروجی را مشخص کنید. «در یک لیست شماره‌گذاری شده با توضیحی تک‌جمله‌ای برای هر نکته پاسخ دهید.»

تاکتیک‌های ترغیب‌کننده‌ای که به طور مداوم مؤثر هستند

• از مثال‌ها استفاده کنید. قبل از اینکه از Gemini بخواهید خروجی‌های بیشتری تولید کند، یک یا دو مثال از خروجی مورد نظر خود را به آن نشان دهید. به این روش، «اعلان چند مرحله‌ای» می‌گویند و به طور چشمگیری ثبات را بهبود می‌بخشد.
• ابتدا استدلال بخواهید. عبارت «قبل از ارائه پاسخ نهایی، گام به گام به این موضوع فکر کنید» را اضافه کنید. این کار باعث کاهش خطا در وظایف منطقی یا ریاضی می‌شود.
• محدودیت‌ها را به صراحت تعیین کنید. محدودیت‌های کلمات، الزامات لحن، مواردی که باید از آنها اجتناب کنید - آنها را مستقیماً بیان کنید. «از بولت‌پوینت استفاده نکنید. با نثر ساده و زیر ۲۰۰ کلمه بنویسید.»
• در همان مکالمه تکرار کنید. Gemini زمینه را در طول یک جلسه حفظ می‌کند. به جای شروع دوباره، بگویید «پاراگراف دوم را اصلاح کن تا مستقیم‌تر باشد» یا «حالا همین کار را برای مخاطب دیگری انجام بده».
• از اعلان سیستم در AI Studio استفاده کنید. فیلد دستورالعمل سیستم، رفتار مداوم را در کل جلسه تنظیم می‌کند. از آن برای تعریف شخصیت، قالب خروجی و محدودیت‌ها، یک بار به جای تکرار آنها در هر پیام، استفاده کنید.

اشتباهاتی که باید در ارائه مطالب از آنها اجتناب کرد

• پرسیدن چندین سوال نامرتبط در یک سوال. شکستن درخواست‌های پیچیده به نوبت‌های متوالی. Gemini وظایف متمرکز را بهتر از سوالات چند قسمتی پراکنده انجام می‌دهد.
• با فرض اینکه مدل، زمینه شما را می‌شناسد، Gemini صنعت، مخاطبان یا ترجیحات شما را نمی‌شناسد، مگر اینکه آنها را بیان کنید. هر مکالمه جدید را طوری در نظر بگیرید که انگار از صفر شروع می‌شود.
• پذیرش اولین خروجی بدون تکرار. اولین پاسخ، پیش‌نویس است. اصلاح از طریق درخواست‌های بعدی تقریباً همیشه نتایج بهتری نسبت به بازنویسی از ابتدا دارد.
• اتکای بیش از حد به Gemini برای حقایق بلادرنگ. مدل پایه Gemini دارای یک وقفه آموزشی است. برای رویدادهای جاری، از حالت هوش مصنوعی در جستجو استفاده کنید یا افزونه جستجوی گوگل را در Gemini فعال کنید.

مرحله ۴: از حالت هوش مصنوعی در جستجوی گوگل به صورت استراتژیک استفاده کنید

حالت هوش مصنوعی، جستجوی گوگل را از فهرستی از لینک‌ها به یک موتور استدلال تبدیل می‌کند که اطلاعات را از سراسر وب ترکیب می‌کند. این حالت به‌ویژه برای کارهای تحقیقاتی که قبلاً نیاز به باز کردن ده تب داشتند، قدرتمند است.

چه زمانی از حالت هوش مصنوعی استفاده کنیم

• مقایسه محصولات، خدمات یا گزینه‌ها بر اساس چندین معیار به طور همزمان
• سوالات تحقیقاتی که نیاز به ترکیب اطلاعات از منابع متعدد دارند
• برنامه‌ریزی کارهایی مانند برنامه‌های سفر، تهیه غذا یا پروژه‌های بازسازی خانه
• سوالات تکمیلی که بر اساس جستجوی قبلی ساخته می‌شوند - حالت هوش مصنوعی، زمینه را در طول جلسه به خاطر می‌سپارد

چگونه از حالت هوش مصنوعی نتایج بهتری بگیریم

• به زبان طبیعی بپرسید، نه رشته‌های کلمات کلیدی. «تفاوت‌های اصلی بین حساب بازنشستگی Roth IRA و حساب بازنشستگی سنتی برای کسی که در دهه ۳۰ زندگی خود است و سالانه ۹۰،۰۰۰ دلار درآمد دارد چیست؟» از «حساب بازنشستگی Roth IRA در مقابل حساب بازنشستگی سنتی» بهتر عمل می‌کند.
• از ویژگی سوال تکمیلی استفاده کنید. پس از نمایش نمای کلی هوش مصنوعی، یک سوال شفاف‌سازی در همان تاپیک تایپ کنید تا پاسخ محدودتر شود.
• منابع ذکر شده را بررسی کنید. حالت هوش مصنوعی نشان می‌دهد که کدام صفحات وب در هر ادعا نقش داشته‌اند. قبل از اقدام، برای تأیید هرگونه پیامد، روی آن کلیک کنید.
• از آن برای جستجوهای محلی استفاده کنید. حالت هوش مصنوعی داده‌های نقشه‌های گوگل، ساعات کاری، نظرات و دسترسی به صورت آنی را به گونه‌ای ادغام می‌کند که نتایج جستجوی استاندارد این کار را انجام نمی‌دهند.

مرحله ۵: هوش مصنوعی گوگل را در گردش‌های کاری موجود خود ادغام کنید

استفاده‌ی جداگانه از هوش مصنوعی گوگل، دستاوردهای اندکی را به همراه دارد. اما ادغام آن در ابزارهایی که روزانه از آنها استفاده می‌کنید، بهبودهای بهره‌وری چشمگیری را به همراه خواهد داشت.

ادغام با گوگل ورک اسپیس

• جیمیل: برای نوشتن پاسخ از یک درخواست کوتاه، از گزینه «کمک به من در نوشتن» استفاده کنید. برای پاسخ‌های سریع از پاسخ هوشمند استفاده کنید. برای خلاصه کردن رشته‌های طولانی ایمیل قبل از پاسخ دادن، از ویژگی خلاصه‌سازی استفاده کنید.
• گوگل داکز: هر قسمتی را هایلایت کنید و از جمینی بخواهید آن را با لحنی متفاوت بازنویسی کند، ساده‌سازی کند یا بسط دهد. از عبارت «به من در نوشتن کمک کن» در بالای یک سند خالی استفاده کنید تا پیش‌نویس اولیه را از یک خلاصه یک جمله‌ای تهیه کنید.
• گوگل شیت: از جمینی بخواهید فرمول‌ها را به زبان ساده بنویسد. «فرمولی ایجاد کنید که درصد تغییر بین ستون B و ستون C را محاسبه کند و سلول‌هایی را که تغییر در آنها از 10٪ بیشتر است، هایلایت کند.»
• اسلایدهای گوگل: یک طرح کلی ارائه را از یک درخواست ایجاد کنید، سپس اسلایدهای جداگانه را با محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی و تصاویر پیشنهادی پر کنید.
• گوگل میت: یادداشت‌ها و خلاصه‌های خودکار جلسات را فعال کنید. پس از یک تماس، جمینی خلاصه‌ای ساختارمند با موارد عملی منتسب به شرکت‌کنندگان خاص تهیه می‌کند.

یکپارچه‌سازی گردش کار توسعه‌دهندگان

• از رابط برنامه‌نویسی کاربردی Gemini با فراخوانی تابع برای اتصال پاسخ‌های هوش مصنوعی به منابع داده واقعی - پایگاه‌های داده، رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی یا ابزارهای داخلی - استفاده کنید تا مدل بتواند به جای تکیه بر داده‌های آموزشی، اطلاعات زنده را بازیابی کند.
• پیاده‌سازی اتصال به زمین با جستجوی گوگل در برنامه‌های کاربردی عملیاتی برای اطمینان از اینکه پاسخ‌ها بر اساس محتوای وب فعلی هستند و خطر توهم را کاهش می‌دهند.
• از پاسخ‌های استریمینگ برای برنامه‌های کاربردی کاربرپسند استفاده کنید تا خروجی را همزمان با تولید نمایش دهید و تأخیر درک‌شده را بهبود بخشید.
• قبل از استقرار در محیط عملیاتی، خروجی‌ها را به طور سیستماتیک با استفاده از ابزارهای ارزیابی داخلی AI Studio ارزیابی کنید.

مرحله ۶: مدیریت حریم خصوصی، داده‌ها و هزینه‌ها

استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی گوگل به معنای درک این است که چه داده‌هایی نگهداری می‌شوند، چگونه از آنها استفاده می‌شود و چگونه می‌توان هزینه‌ها را در مقیاس بزرگ کنترل کرد.

کنترل‌های حریم خصوصی

• برای جلوگیری از ذخیره شدن تاریخچه مکالمات و استفاده از آن برای بهبود مدل‌های گوگل، در تنظیمات حساب گوگل خود، گزینه Gemini Apps Activity را غیرفعال کنید. توجه داشته باشید که غیرفعال کردن این گزینه، ویژگی‌های حافظه را نیز غیرفعال می‌کند.
• داده‌های شخصی حساس، رمزهای عبور یا اطلاعات تجاری محرمانه را در Gemini وارد نکنید، مگر اینکه تحت یک توافق‌نامه Workspace فعالیت کنید که شامل شرایط پردازش داده‌ها باشد.
• در Google AI Studio، سیاست استفاده از داده‌ها را بررسی کنید. به‌طور پیش‌فرض، درخواست‌های ارسالی در AI Studio ممکن است توسط گوگل برای بهبود مدل‌ها بررسی شوند. کاربران سازمانی باید از Vertex AI API استفاده کنند که تعهدات قوی‌تری در زمینه مدیریت داده‌ها ارائه می‌دهد.

مدیریت هزینه برای توسعه‌دهندگان

• قبل از اجرای آزمایش‌های بزرگ، هشدارهای مربوط به صورتحساب را در کنسول ابری گوگل تنظیم کنید. هزینه‌ها می‌توانند به سرعت با فراخوانی‌های API با حجم بالا یا پنجره‌های متنی بزرگ افزایش یابند.
• کوچکترین مدلی را انتخاب کنید که نیازهای کیفی شما را برآورده کند. مدل‌های Gemini Flash به ازای هر توکن به طور قابل توجهی ارزان‌تر از مدل‌های Gemini Pro هستند و برای بسیاری از وظایف طبقه‌بندی، خلاصه‌سازی و استخراج کافی هستند.
• با استفاده از ذخیره‌سازی زمینه در API، زمینه‌های تکراری را ذخیره کنید تا از پرداخت هزینه برای پردازش همان سند بزرگ در هر درخواست جلوگیری شود.
• نظارت بر میزان استفاده از توکن در هر درخواست. درخواست‌های غیرضروری و طولانی سیستم و تاریخچه مکالمات بیش از حد، هزینه‌ها را بدون بهبود کیفیت خروجی افزایش می‌دهند.

رایج‌ترین اشتباهات استراتژیک

اینها خطاهایی هستند که به طور مداوم مانع از آن می‌شوند که کاربران و تیم‌ها از هوش مصنوعی گوگل ارزش معناداری دریافت کنند.

• برخورد با هوش مصنوعی گوگل به عنوان جایگزینی برای موتور جستجو. این یک ابزار استدلال و تولید است. استفاده از آن برای جستجوی حقایق ساده، قابلیت‌های آن را هدر می‌دهد و خطر دریافت اطلاعات قدیمی را به همراه دارد.
• عدم تأیید خروجی‌ها قبل از انتشار یا اقدام. Gemini می‌تواند اطلاعات به ظاهر مطمئن اما نادرستی، به ویژه در مورد موضوعات خاص، رویدادهای اخیر یا داده‌های عددی دقیق، تولید کند. تأیید اختیاری نیست.
• نادیده گرفتن قابلیت‌های چندوجهی. اکثر کاربران فقط متن تایپ می‌کنند. Gemini می‌تواند تصاویر را تجزیه و تحلیل کند، نمودارها را تفسیر کند، اسناد را بخواند و صدا را پردازش کند. آپلود یک اسکرین‌شات یا سند اغلب نتایج سریع‌تر و دقیق‌تری نسبت به توصیف آن با کلمات ایجاد می‌کند.
• شروع با استقرار در محیط عملیاتی به جای نمونه‌سازی اولیه. ابتدا در Google AI Studio بسازید و آزمایش کنید. حرکت مستقیم به سمت استقرار هوش مصنوعی Vertex در محیط عملیاتی بدون اعتبارسنجی قابلیت اطمینان سریع، منجر به شکست‌های پرهزینه می‌شود.
• استفاده از یک ابزار برای همه چیز. NotebookLM برای جستجوی مجموعه‌ای خاص از اسناد بهتر از Gemini است. حالت هوش مصنوعی برای تحقیق در مورد رویدادهای جاری بهتر از Gemini است. استفاده از ابزار مناسب برای هر کار اختیاری نیست - این یک استراتژی است.

ابزارهای هوش مصنوعی گوگل، اتوماسیون و نحوه به کارگیری آنها

هوش مصنوعی گوگل، اکوسیستم گسترده‌ای از ابزارها را در بر می‌گیرد - از محصولات مصرفی مانند Gemini و AI Overviews گرفته تا زیرساخت‌های توسعه‌دهندگان مانند Vertex AI و Google AI Studio. دانستن اینکه کدام ابزار، کدام مشکل را حل می‌کند، در زمان صرفه‌جویی می‌کند و از هدر رفتن تلاش‌ها جلوگیری می‌کند. در زیر، به طور عملی به ابزارهای اصلی، عملکرد واقعی آنها و نحوه اتصال پلتفرم‌های اتوماسیون مانند AutoSEO به گردش‌های کاری تکرارپذیر، پرداخته شده است.

ابزارهای اصلی هوش مصنوعی گوگل در یک نگاه

ابزار	مورد استفاده اصلی	برای چه کسی است؟	نقطه دسترسی
جمینی (مصرف‌کننده)	هوش مصنوعی مکالمه‌ای، نوشتن، خلاصه‌سازی، وظایف چندوجهی	کاربران عمومی، متخصصان	gemini.google.com
جمینی پیشرفته	استدلال پیچیده، زمینه طولانی‌تر، کدنویسی، تحلیل داده‌ها	کاربران حرفه‌ای، مشترکین گوگل وان	طرح پریمیوم گوگل وان هوش مصنوعی
استودیوی هوش مصنوعی گوگل	مهندسی سریع، تست مدل، تولید کلید API	توسعه‌دهندگان، محققان	aistudio.google.com
هوش مصنوعی ورتکس	استقرار مدل سازمانی، تنظیم دقیق، MLOps	تیم‌های مهندسی سازمانی	کنسول ابری گوگل
API جمینی	دسترسی برنامه‌نویسی‌شده به مدل‌های Gemini	توسعه‌دهندگان در حال ساخت اپلیکیشن	استودیوی هوش مصنوعی یا گوگل کلود
نوت‌بوک ال‌ام	تحقیق مبتنی بر اسناد، خلاصه‌سازی، پرسش و پاسخ در مورد منابع	پژوهشگران، دانشجویان، تحلیلگران	notebooklm.google.com
مرور کلی هوش مصنوعی (جستجو)	پاسخ‌های ترکیبی در بالای نتایج جستجوی گوگل	کاربران جستجو؛ متخصصان سئو، میزان دیده شدن را ردیابی می‌کنند	نتایج جستجوی google.com
حالت هوش مصنوعی (آزمایشگاه‌های جستجو)	جستجوی محاوره‌ای و چند مرحله‌ای	کاربران آزمایشگاه‌های جستجوی دسترسی زودهنگام	عضویت در آزمایشگاه‌های جستجو
Duet AI / Gemini در فضای کاری	کمک در نوشتن، خلاصه‌سازی، تحلیل داده‌ها در داخل برنامه‌های گوگل	کاربران گوگل ورک اسپیس	جیمیل، اسناد، برگه‌ها، اسلایدها
سئو خودکار	بهینه‌سازی خودکار محتوا برای بررسی‌های هوش مصنوعی گوگل و جستجوی ارگانیک	تیم‌های سئو، بازاریابان محتوا، آژانس‌ها	autoseo.io

استودیوی هوش مصنوعی گوگل: سریع‌ترین مسیر برای توسعه‌دهندگان

Google AI Studio یک محیط رایگان و مبتنی بر مرورگر برای آزمایش مدل‌های Gemini قبل از تعهد به زیرساخت تولید است. می‌توانید دستورات را بنویسید و آزمایش کنید، محدودیت‌های دما و توکن را تنظیم کنید، بین نسخه‌های مدل (Gemini 1.5 Flash، Gemini 1.5 Pro، Gemini 2.0) جابجا شوید و یک کلید API ایجاد کنید - همه اینها بدون ترک مرورگر. این برنامه از ورودی‌های متن، تصویر، صدا، ویدیو و کد پشتیبانی می‌کند و آن را به نقطه شروع عملی برای هر برنامه چندوجهی تبدیل می‌کند.

• گالری اعلان‌ها: قالب‌های از پیش ساخته شده برای خلاصه‌سازی، طبقه‌بندی، استخراج و تولید وظایف.
• خروجی استریمینگ: به پاسخ‌های مدل توکن به توکن مراجعه کنید، که به ارزیابی تأخیر برای برنامه‌های بلادرنگ کمک می‌کند.
• دستورالعمل‌های سیستم: قوانین رفتاری پایداری را تنظیم کنید که در کل جلسه مکالمه اعمال شوند.
• خروجی گرفتن به کد: خروجی گرفتن از پیکربندی سریع شما با یک کلیک به پایتون، جاوا اسکریپت یا curl - کاهش فاصله بین آزمایش و استقرار.

هوش مصنوعی ورتکس: عملیات مدل در سطح سازمانی

در حالی که AI Studio آزمایش‌ها را مدیریت می‌کند، Vertex AI تولید را مدیریت می‌کند. این شرکت زیرساخت‌های مدیریت‌شده‌ای را برای آموزش، استقرار، نظارت و مقیاس‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین - از جمله Gemini، مدل‌های شخص ثالث از Model Garden و مدل‌های سفارشی که خودتان می‌سازید - فراهم می‌کند. قابلیت‌های کلیدی عبارتند از:

• باغ مدل: کاتالوگی از بیش از ۱۵۰ مدل بنیادی از گوگل، آنتروپیک، متا، میسترال و دیگران، که همگی از طریق یک API یکپارچه قابل دسترسی هستند.
• اتصال به زمین: پاسخ‌های Gemini را به جستجوی گوگل یا منابع داده خودتان متصل کنید تا خطاهای احتمالی در برنامه‌های کاربردی را کاهش دهید.
• خطوط لوله: گردش‌های کاری خودکار یادگیری ماشین برای پیش‌پردازش داده‌ها، اجرای آموزش، ارزیابی و استقرار با ردیابی کامل حسابرسی.
• سازنده عامل: محیطی بدون کد و کم کد برای ساخت عامل‌های محاوره‌ای مبتنی بر داده‌های سازمانی شما.
• خدمات ارزیابی: ارزیابی سیستماتیک خروجی‌های مدل در برابر معیارهای سفارشی قبل از اجرای هر مدلی.

جمینی در گوگل ورک اسپیس: هوش مصنوعی در کار روزانه گنجانده شده است

برای اکثر متخصصان، فوری‌ترین نقطه تماس هوش مصنوعی گوگل، Gemini در برنامه‌هایی است که از قبل استفاده می‌کنند. این ادغام عمیق‌تر از یک نوار کناری چت‌بات ساده است:

• جیمیل: رشته‌های ایمیل طولانی را خلاصه کنید، پاسخ‌ها را با توجه به متن پیام‌های قبلی پیش‌نویس کنید و از پیشنهادهای پاسخ هوشمند استفاده کنید.
• گوگل داکز: پیش‌نویس‌های اولیه را از یک خلاصه کوتاه تهیه کنید، بخش‌های انتخاب‌شده را از نظر لحن یا طول بازنویسی کنید و اسناد طولانی را خلاصه کنید.
• صفحات گوگل: فرمول‌ها را از توضیحات به زبان ساده تولید کنید، داده‌ها را در ستون‌ها طبقه‌بندی کنید و خلاصه‌های تحلیل بسازید.
• اسلایدهای گوگل: طرح کلی ارائه را ایجاد کنید، یادداشت‌های سخنران را ایجاد کنید و طرح‌بندی‌های بصری را بر اساس محتوا پیشنهاد دهید.
• گوگل میت: رونویسی همزمان، خلاصه جلسات و استخراج موارد عملی که پس از پایان تماس‌ها به طور خودکار ارائه می‌شود.

چگونه AutoSEO بهینه‌سازی هوش مصنوعی گوگل را خودکار می‌کند

یکی از مهم‌ترین چالش‌های عملی ایجاد شده توسط هوش مصنوعی گوگل این است که اکنون، نتایج کلی هوش مصنوعی برای بخش بزرگ و رو به رشدی از جستجوها، بالاتر از نتایج ارگانیک سنتی ظاهر می‌شوند. رتبه‌بندی در صفحه اول دیگر کافی نیست - محتوا باید به گونه‌ای ساختار یافته باشد که سیستم‌های هوش مصنوعی گوگل بتوانند آن را استخراج، تأیید و استناد کنند. AutoSEO برای این مشکل ساخته شده است.

AutoSEO تجزیه و تحلیل می‌کند که کدام پرس‌وجوها باعث ایجاد مرور کلی هوش مصنوعی می‌شوند، الگوهای ساختاری و معنایی موجود در محتوا را که سیستم‌های گوگل در حال حاضر به آنها استناد می‌کنند، شناسایی می‌کند و سپس آن الگوها را به طور خودکار در صفحات شما اعمال می‌کند. این گردش کار جایگزین صدها ساعت ممیزی دستی محتوا می‌شود:

1. تشخیص نمای کلی هوش مصنوعی در سطح جستجو: AutoSEO مجموعه کلمات کلیدی هدف شما را اسکن می‌کند و نشان می‌دهد که کدام جستجوها نمای کلی هوش مصنوعی را در جستجوی گوگل برمی‌گردانند و لیستی اولویت‌بندی شده از صفحاتی را در اختیار شما قرار می‌دهد که بهینه‌سازی در آنها بیشترین تأثیر را خواهد داشت.
2. تحلیل شکاف محتوا: این پلتفرم، محتوای موجود شما را با منابعی که در حال حاضر در AI Overviews برای هر جستجو ذکر شده‌اند، مقایسه می‌کند و حقایق، تعاریف یا عناصر ساختاری خاصی را که صفحه شما از دست داده است، آشکار می‌سازد.
3. بهینه‌سازی خودکار درون صفحه: AutoSEO بخش‌های صفحه را بازنویسی یا تقویت می‌کند - پاسخ‌های مختصر و قابل استخراج را در زیر عنوان‌ها اضافه می‌کند، ساختار معنایی را بهبود می‌بخشد و نشانه‌گذاری طرحواره را وارد می‌کند - بدون نیاز به مداخله دستی از یک تیم محتوا.
4. نظارت و هشدار: از آنجا که نمای کلی هوش مصنوعی با به‌روزرسانی مدل‌های گوگل مرتباً تغییر می‌کند، AutoSEO پیگیری می‌کند که آیا صفحات شما ارجاع داده می‌شوند، حذف می‌شوند یا جایگزین می‌شوند و هنگام کاهش بازدید، بهینه‌سازی مجدد را به طور خودکار آغاز می‌کند.
5. گزارش‌دهی: داشبوردهای یکپارچه، نرخ استناد به مرور کلی هوش مصنوعی، میزان تخمینی تأثیرگذاری از نتایج مبتنی بر هوش مصنوعی و همبستگی بین تغییرات ساختاری و فراوانی استناد را نشان می‌دهند.

نتیجه عملی این است که تیم‌های سئو می‌توانند همزمان با تکامل لایه جستجوی هوش مصنوعی گوگل، بدون اینکه تعداد کارکنان به طور متناسب افزایش یابد، قابلیت مشاهده را در صدها یا هزاران صفحه حفظ کنند. AutoSEO بهینه‌سازی نمای کلی هوش مصنوعی را به عنوان یک فرآیند خودکار مداوم به جای یک پروژه یک‌باره در نظر می‌گیرد.

سنجش موفقیت با هوش مصنوعی گوگل

معیارهای موفقیت برای هوش مصنوعی گوگل به زمینه بستگی دارد - چه شما یک توسعه‌دهنده باشید که در حال ساخت API Gemini هستید، چه یک بازاریاب که سعی در حفظ قابلیت مشاهده در جستجو دارد، یا یک تیم سازمانی که از عوامل هوش مصنوعی استفاده می‌کند. چارچوب اندازه‌گیری مناسب در این موارد استفاده به طور قابل توجهی متفاوت است.

برای قابلیت مشاهده در جستجو و مرور کلی هوش مصنوعی

• نرخ استناد به مرور کلی هوش مصنوعی: درصد جستجوهای هدف که محتوای شما به عنوان منبع در مرور کلی هوش مصنوعی برای آنها ذکر شده است. این نرخ را به صورت هفتگی پیگیری کنید، زیرا با به‌روزرسانی‌های مدل نوسان می‌کند.
• نمایش نتایج از موقعیت‌های ذکر شده توسط هوش مصنوعی: کنسول جستجوی گوگل اکنون داده‌های نمایش را برای نمایش‌های AI Overview نمایش می‌دهد. این مورد را جدا از نمایش‌های ارگانیک سنتی رصد کنید.
• نرخ کلیک (CTR) از نتایج هوش مصنوعی: مرور کلی هوش مصنوعی معمولاً CTR کمتری نسبت به لینک‌های آبی سنتی ایجاد می‌کند زیرا کاربران بدون کلیک کردن به پاسخ‌ها می‌رسند. CTR خود را در مقایسه با مقادیر پایه قبل از مرور کلی هوش مصنوعی ارزیابی کنید تا تأثیر واقعی ترافیک را درک کنید.
• سهم پرس‌وجوهای بدون کلیک: پیگیری کنید که چه نسبتی از پرس‌وجوهای هدف شما اکنون کاملاً بدون کلیک در SERP حل می‌شوند. این امر به تصمیمات سرمایه‌گذاری محتوا کمک می‌کند.

برای API و توسعه اپلیکیشن Gemini

• تأخیر (زمان اولین توکن و کل زمان پاسخ): برای برنامه‌های کاربردی که با کاربر در ارتباط هستند، بسیار مهم است. Gemini 1.5 Flash برای سرعت بهینه شده است؛ Gemini 1.5 Pro سرعت را فدای عمق استدلال می‌کند.
• دقت و میزان توهم: از سرویس ارزیابی Vertex AI استفاده کنید یا ارزیابی‌های سفارشی را در برابر یک مجموعه داده واقعی مرتبط با حوزه خود ایجاد کنید.
• بهره‌وری توکن: هزینه در API جمینی با توکن‌های ورودی و خروجی سنجیده می‌شود. توکن‌ها را به ازای هر وظیفه اندازه‌گیری کنید و دستورالعمل‌ها را بهینه کنید تا از اطناب غیرضروری جلوگیری شود.
• نرخ تکمیل وظایف: برای برنامه‌های کاربردی عامل‌محور، درصد وظایف چند مرحله‌ای تکمیل‌شده بدون دخالت انسان یا تصحیح خطا را پیگیری کنید.

برای استقرار هوش مصنوعی سازمانی در Vertex AI

• معیارهای عملکرد مدل: دقت، فراخوانی، امتیاز F1 یا امتیازهای BLEU/ROUGE بسته به نوع وظیفه (طبقه‌بندی، تولید، ترجمه).
• قابلیت اطمینان استقرار: زمان روشن بودن، نرخ خطا و درصدهای تأخیر (p50، p95، p99) در محیط عملیاتی.
• هزینه به ازای هر استنتاج: کل هزینه محاسباتی تقسیم بر تعداد استنتاج‌های موفق. این هزینه را در مقابل ارزش تجاری ارائه شده پیگیری کنید تا سرمایه‌گذاری مداوم را توجیه کنید.
• نرخ پذیرش: برای ابزارهای داخلی مانند Gemini در Workspace، نرخ استفاده فعال، عمق پذیرش ویژگی‌ها و تأثیر بهره‌وری گزارش‌شده توسط خود کاربران را از طریق نظرسنجی‌ها اندازه‌گیری کنید.

سوالات متداول

هوش مصنوعی گوگل چیست و چه تفاوتی با جستجوی گوگل دارد؟

هوش مصنوعی گوگل، سازمان تحقیقاتی، تولیدی و زیرساختی گسترده‌تری است که در پشت تمام کارهای هوش مصنوعی گوگل قرار دارد - از جمله خانواده مدل‌های Gemini، تحقیقات DeepMind، سرویس‌های ابری هوش مصنوعی Vertex و ویژگی‌های هوش مصنوعی تعبیه شده در محصولات مصرفی گوگل. جستجوی گوگل یکی از محصولاتی است که از هوش مصنوعی گوگل استفاده می‌کند، که بیشتر از طریق AI Overviews قابل مشاهده است، که پاسخ‌های ترکیبی را در بالای نتایج جستجو تولید می‌کند. این دو مرتبط اما متمایز هستند: هوش مصنوعی گوگل لایه قابلیت است و جستجوی گوگل یکی از محصولات بسیاری است که بر روی آن ساخته شده است.

آیا گوگل جمینی همان گوگل برد است؟

نه، اما جمینی جایگزین بارد شد. گوگل بارد را در مارس ۲۰۲۳ به عنوان اولین محصول هوش مصنوعی مکالمه‌ای خود عرضه کرد. در فوریه ۲۰۲۴، گوگل بارد را به جمینی تغییر نام داد و همزمان خانواده مدل‌های جمینی - جمینی اولترا، پرو و نانو - را منتشر کرد که به طور قابل توجهی از مدل‌هایی که بارد را پشتیبانی می‌کردند، توانمندتر هستند. نام جمینی اکنون هم به خانواده مدل اصلی و هم به محصول دستیار مصرف‌کننده که در gemini.google.com موجود است، اشاره دارد.

تفاوت بین Gemini، Gemini Advanced و Gemini API چیست؟

اینها سه نقطه دسترسی مختلف به مدل‌های Gemini گوگل هستند. محصول رایگان Gemini در gemini.google.com از Gemini 1.5 Flash استفاده می‌کند و هوش مصنوعی محاوره‌ای عمومی را بدون هیچ هزینه‌ای ارائه می‌دهد. Gemini Advanced یک سطح پولی است که از طریق Google One AI Premium در دسترس است و دسترسی به Gemini 1.5 Pro و Gemini 2.0 را فراهم می‌کند - مدل‌هایی با پنجره‌های متنی بزرگتر، استدلال قوی‌تر و ادغام عمیق‌تر با Google Workspace. رابط برنامه‌نویسی Gemini یک رابط برنامه‌نویسی برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند با استفاده از مدل‌های Gemini، که از طریق Google AI Studio یا Google Cloud قابل دسترسی هستند، برنامه‌هایی بسازند و قیمت‌گذاری بر اساس استفاده از توکن انجام شود.

چگونه بررسی‌های هوش مصنوعی در جستجوی گوگل بر ترافیک وب‌سایت تأثیر می‌گذارد؟

مرور کلی هوش مصنوعی (AI Overviews) عموماً نرخ کلیک برای جستجوهای اطلاعاتی را کاهش می‌دهد، زیرا کاربران بدون نیاز به مراجعه به صفحه منبع، پاسخی ترکیبی دریافت می‌کنند. با این حال، صفحاتی که به عنوان منبع در مرور کلی هوش مصنوعی ذکر می‌شوند، می‌توانند از طریق کاربرانی که می‌خواهند بیشتر بخوانند، دیده شدن برند و برخی ترافیک ارجاعی را به دست آورند. تأثیر ترافیک خالص بر اساس نوع جستجو متفاوت است: جستجوهای تراکنشی و ناوبری کمتر از جستجوهای اطلاعاتی تحت تأثیر قرار می‌گیرند. سایت‌هایی که ساختار محتوای خود را برای استناد به مرور کلی هوش مصنوعی بهینه می‌کنند - با استفاده از عناوین واضح، پاسخ‌های مختصر و قابل استخراج و منبع‌دهی معتبر - معمولاً بهتر از سایت‌هایی که این کار را انجام نمی‌دهند، عمل می‌کنند.

گوگل هوش مصنوعی استودیو چیست و آیا استفاده از آن رایگان است؟

Google AI Studio یک محیط توسعه رایگان و مبتنی بر مرورگر برای ساخت و آزمایش دستورات با مدل‌های Gemini گوگل است. این محیط به یک حساب کاربری گوگل نیاز دارد و دسترسی به مدل‌های Gemini 1.5 Flash و Pro، ورودی‌های چندوجهی، دستورالعمل‌های سیستم و تولید کلید API را فراهم می‌کند. سطح رایگان شامل محدودیت نرخ سخاوتمندانه‌ای است که برای نمونه‌سازی اولیه و پروژه‌های کوچک مناسب است. برای استفاده در حجم تولید بالاتر، توسعه‌دهندگان از طریق Google Cloud به سطوح API پولی Gemini منتقل می‌شوند، جایی که قیمت‌گذاری با مصرف توکن افزایش می‌یابد.

هوش مصنوعی گوگل چگونه حریم خصوصی و امنیت داده‌ها را مدیریت می‌کند؟

رویه‌های حفظ حریم خصوصی گوگل بر اساس محصول متفاوت است. برای Gemini مصرف‌کننده، مکالمات ممکن است توسط ارزیاب‌های انسانی بررسی شوند تا کیفیت مدل بهبود یابد، مگر اینکه کاربران از طریق کنترل‌های فعالیت حساب Google خود انصراف دهند. برای کاربران سازمانی در Google Workspace با Gemini، گوگل طبق قرارداد متعهد می‌شود که از داده‌های مشتری برای آموزش مدل‌های خود استفاده نکند. برای Vertex AI، داده‌های سازمانی پردازش‌شده از طریق API به‌طور پیش‌فرض برای آموزش مدل استفاده نمی‌شوند و مشتریان می‌توانند از طریق چارچوب امنیتی استاندارد Google Cloud، محل نگهداری داده‌ها، رمزگذاری و کنترل‌های دسترسی را پیکربندی کنند. کاربران باید شرایط خاص محصولی را که استفاده می‌کنند بررسی کنند، زیرا تعهدات حفظ حریم خصوصی متفاوت است.

NotebookLM چیست و چه تفاوتی با Gemini دارد؟

NotebookLM یک ابزار تحقیقاتی است که پاسخ‌های خود را کاملاً بر اساس اسنادی که شما آپلود می‌کنید - PDFها، Google Docs، وب‌سایت‌ها، رونوشت‌های ویدیوی YouTube و فایل‌های صوتی - ارائه می‌دهد. برخلاف Gemini که از داده‌های آموزشی گسترده استفاده می‌کند، NotebookLM فقط به سؤالاتی که بر اساس منابع خاص شما هستند پاسخ می‌دهد و دقیقاً همان بخشی را که از آن استخراج شده است، ذکر می‌کند. این امر آن را برای ترکیب تحقیقات، تجزیه و تحلیل اسناد و موقعیت‌هایی که به جای دانش عمومی به پاسخ‌های قابل تأیید و مبتنی بر منبع نیاز دارید، مناسب می‌کند. Gemini برای وظایف باز، کمک به نوشتن و سؤالاتی که از دانش جهانی گسترده بهره می‌برند، بهتر است.

آیا می‌توان از هوش مصنوعی گوگل برای ساخت عامل‌های خودمختار استفاده کرد؟

بله. گوگل چندین مسیر برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. Vertex AI Agent Builder یک محیط بدون کد و کم کد برای ایجاد عامل‌های محاوره‌ای مبتنی بر داده‌های سازمانی ارائه می‌دهد. رابط برنامه‌نویسی نرم‌افزار Gemini از فراخوانی تابع پشتیبانی می‌کند که به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا ابزارهای خارجی، APIها و پایگاه‌های داده را به عنوان بخشی از یک زنجیره استدلال فراخوانی کنند - پایه و اساس رفتار عامل‌محور. گوگل همچنین کیت توسعه عامل (ADK) را منتشر کرد، یک چارچوب منبع باز برای ساخت سیستم‌های چندعاملی که در آن عامل‌های متخصص در وظایف پیچیده همکاری می‌کنند. Gemini 2.0 به طور خاص با در نظر گرفتن موارد استفاده عامل‌محور طراحی شده است، که شامل استفاده بهبود یافته از ابزار، زمینه طولانی‌تر و برنامه‌ریزی چند مرحله‌ای بهتر است.

AutoSEO چگونه به طور خاص به Google AI Overviews کمک می‌کند؟

AutoSEO فرآیند شناسایی صفحاتی که پتانسیل استناد شدن در Google AI Overviews را دارند، خودکار می‌کند و سپس تغییرات ساختاری و محتوایی لازم را برای افزایش احتمال استناد ایجاد می‌کند. این ابزار محرک‌های AI Overview را در مجموعه کلمات کلیدی شما شناسایی می‌کند، محتوایی را که هوش مصنوعی گوگل در حال حاضر از منابع رقیب استخراج می‌کند، تجزیه و تحلیل می‌کند و تغییرات درون صفحه‌ای - از جمله بلوک‌های پاسخ مختصر، ساختار عنوان بهبود یافته و نشانه‌گذاری طرحواره - را در مقیاس بزرگ اعمال می‌کند. همچنین وضعیت استناد را به طور مداوم رصد می‌کند و صفحات را هنگام به‌روزرسانی سیستم‌های هوش مصنوعی گوگل دوباره بهینه می‌کند، به این معنی که دیده شدن شما بدون نیاز به مداخله دستی مداوم از سوی تیم سئو شما حفظ می‌شود.

حالت هوش مصنوعی گوگل در جستجو چیست و چه تفاوتی با نمای کلی هوش مصنوعی دارد؟

مرور کلی هوش مصنوعی (AI Overviews) کادرهای پاسخ ترکیبی هستند که به طور خودکار در بالای نتایج استاندارد جستجوی گوگل برای پرس‌وجوهای واجد شرایط ظاهر می‌شوند. حالت هوش مصنوعی (AI Mode) یک تجربه جستجوی آزمایشی جداگانه است که از طریق آزمایشگاه‌های جستجوی گوگل (Google Search Labs) در دسترس است و صفحه نتایج سنتی را با یک رابط کاربری کاملاً محاوره‌ای جایگزین می‌کند - مشابه چت با یک دستیار هوش مصنوعی که به اطلاعات وب زنده دسترسی دارد. در حالت هوش مصنوعی (AI Mode)، کاربران می‌توانند سوالات تکمیلی بپرسند، پرس‌وجوی خود را به صورت محاوره‌ای اصلاح کنند و پاسخ‌های طولانی‌تر و دقیق‌تری نسبت به آنچه معمولاً مرور کلی هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، دریافت کنند. حالت هوش مصنوعی (AI Mode) نشان‌دهنده یک بازنگری اساسی‌تر در رابط جستجو است، در حالی که مرور کلی هوش مصنوعی (AI Overviews) یک لایه اضافی بر روی تجربه جستجوی موجود است.