Нейропоиск Яндекса чаще всего обращается к Дзену, Википедии и Ответам Mail.ru.
Яндекс представил сервис для генерации синтетического голоса
Яндекс запустил первый в России сервис, позволяющий создавать уникальные голоса брендов. Этот инструмент поможет компаниям озвучивать контент с использованием синтетического голоса, который можно применять в контактных центрах, подкастах и образовательных материалах.
Сервис особенно востребован среди банков, ритейлеров и операторов связи, которые стремятся автоматизировать клиентскую поддержку. В настоящее время с помощью технологии SpeechKit Brand Voice было создано более 50 синтетических голосов.
Для создания индивидуального голоса компании загружают на платформу Yandex Cloud 20–40 минут записи голоса диктора. Синтетический голос будет готов в течение недели. В качестве дикторов могут выступать как профессиональные актеры, так и представители компаний.
Бизнес должен предоставить разрешение на использование голоса диктора, а доступ к результатам синтеза будет предоставлен только заказчику.
Нейропоиск Яндекса чаще всего обращается к Дзену, Википедии и Ответам Mail.ru
Исследование Spywords выявило, какие сайты чаще всего использует Яндекс для ответов с помощью нейронной сети. Лидером стал Дзен, за которым следуют Википедия и Ответы Mail.
ТОП-5 самых популярных ресурсов:
-
Дзен — более 1,8 миллионов упоминаний
-
Википедия — 1,13 миллиона упоминаний
-
Ответы Mail — 819 000 упоминаний
-
ВКонтакте — 694 000 упоминаний
-
Ruwiki — 670 000 упоминаний
Эксперты отмечают, что нейросеть использует различные источники информации. Поэтому для привлечения трафика через нейросеть SEO-специалисты могут размещать материалы в социальных сетях.
«С возникновением умных поисковых систем всё меняется. Специалистам в области цифровых технологий придётся адаптироваться к новым условиям и находить способы работы с трафиком от ИИ», — подчеркнул основатель SpyWords Антон Михайлов.
Yandex B2B Tech представила технологию семантического поиска
YDB от Yandex B2B Tech была обновлена — теперь включает технологию векторного поиска, которая находит информацию не по ключевым словам, а по смыслу. Данные преобразуются в числовые векторы, что позволяет выявлять смысловые связи между объектами.
Теперь пользователям доступен поиск по различным типам данных (текст, изображения, видео, аудио). Сервис устойчив к ошибкам и опечаткам и может находить неочевидные связи.
Эта технология будет использоваться для улучшения рекомендаций товаров и повышения качества ответов ИИ-ассистентов. Она уже функционирует в Алисе, которая учитывает предпочтения пользователей с подпиской Про.
