我們花費數小時研究電子表格、分析和報告，即使有太多數據需要消化。但即使您有直接聯繫的數據團隊的熱線，識別模式並從大量數據中獲取機會也很困難。反恐人工智慧對此也有所幫助。最近， mplists透過深度學習研究探索了登陸頁面中的文案轉換中所輸入的角色，其中包括Google BERT （來自Transformers的群體編碼器表示）的修改版本。
我們的轉換基準報告分析了3000個登陸頁 義大利 電話號碼 面的數據。、字數和情感語言與ChatGPT6行業轉換率之間的關係意見。按居家裝潢類型劃分的轉換率圖表 家居裝修登陸頁面的範例基準。 這裡的資料量（每個登陸頁面上的每個單字）已經使這種分析超出了人類的能力。但使用機器學習可以讓團隊進行更深入的挖掘： Tommy Levi ， mplists透過資料分析和機器學習，我們可以公正地了解優秀著陸頁的組成部分，並為每個著陸頁找到改進的機會。
機器學習使我們能夠查看比人類更多的數據，並找到真實的、數據驅動的模式，從而實現數據產品總監湯米·萊維（Tommy Levi）表示，讀者就該報告向我們提出的一個問題是，為什麼我們納入了一些利基市場（ “而不是害蟲防治” ），包括其他利基市場（ “模型火車愛好者」 。
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发表于 2024-4-8 14:37:49
