Кроме того, Яндекс и Высшая школа экономики обучили студентов использовать YandexGPT для решения сложных задач.
В ПромоСтраницах была внедрена новая стратегия оптимизации, ориентированная на пользователей, проявивших интерес к продукту
Стратегия учитывает два типа клиентов:
-
Тех, кто сразу заинтересовался и оформил заказ.
-
Тех, кто проявил интерес, но совершит покупку позже, в течение нескольких дней.
Исследования показывают, что заинтересованные пользователи в 7-10 раз чаще совершают покупку. Это говорит о том, что с такой аудиторией можно более эффективно достигать целей в рамках установленного бюджета.
Новая стратегия особенно полезна для компаний, которые:
-
Предлагают своим клиентам возможность принять решение о покупке за несколько визитов, включая визиты в мобильном приложении.
-
Обычно используют стратегию оптимизации на внешние переходы.
Совместно с запуском новой стратегии Яндекс подготовил два инструмента для анализа интереса пользователей и настройки ретаргетинга на них:
-
Пиксель для заинтересованных. Теперь можно настроить отдельный пиксель для пользователей, ответивших «Да» на вопрос «Заинтересовались?» в конце статьи.
Создайте сегмент в Яндекс Аудиториях, настройте пиксель и используйте получившийся сегмент для ретаргетинга.
-
Макрос подстановки для заинтересованных. Позволяет автоматически передавать, как пользователь ответил на вопрос «Заинтересовались?» в конце статьи:
interest подставляет interested (если «Да»), uninterested (если «Нет»), unrated (если ответа нет).
Эти данные будут полезны для анализа и ретаргетинга.
Яндекс и Высшая школа экономики обучили студентов использовать YandexGPT для решения сложных задач
Специалисты Яндекса и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ провели обучение для студентов и научных руководителей, чтобы они могли применять нейросеть YandexGPT для выполнения сложных задач. Например, для анализа источников, систематизации информации, визуализации данных и работы с текстом в процессе подготовки дипломных работ.
Пилотный проект начался в 2024 году для студентов НИУ ВШЭ, а в этом году к нему присоединились ИТМО, КФУ, НГТУ, ННГУ, СибГМУ, СКФУ, ТГУ, ТюмГУ, Университет Правительства Москвы и УрФУ. Более 500 студентов, изучающих гуманитарные и социальные науки, экономику и менеджмент, историю и коммуникации, филологию, медиа и педагогику, освоили навыки работы с генеративными моделями и применили их при написании дипломных работ.
Илья Обабков, исполняющий обязанности ректора УрФУ, отметил:
«Важной особенностью современного университета является умение смотреть в будущее. Мы видим новую, сквозную и очень перспективную технологию, которую безусловно стоит понимать и использовать. Поэтому подобный опыт научной работы может быть полезен для студентов как технических, так и гуманитарных направлений. Кроме того, опыт применения технологий искусственного интеллекта необходим и сотрудникам университета — он позволит им выйти на новый уровень в образовательной и исследовательской деятельности».
Платформа Yandex Cloud предоставила участникам бесплатный доступ к семейству моделей нового поколения YandexGPT 5, при этом они могли использовать любые доступные инструменты искусственного интеллекта. На защите студенты рассказывали о том, как именно они применяли большие языковые модели и как планируют использовать их в своей будущей работе, а комиссия оценивала способность студентов критически работать с искусственным интеллектом.
Опрос студентов показал, что они чаще всего использовали ИИ для структурирования текста (60%) и литературного обзора (51%). 47% студентов применяли ИИ для создания черновых вариантов текста и написания текста, 45% — для автоматизации обработки данных, 42% — для стилистической корректировки текста.
При этом студенты воспринимают ИИ как вспомогательный инструмент, который дополняет, а не заменяет их собственные усилия.
Эксперты Яндекса и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ также обучали преподавателей — научных руководителей — использованию инструментов искусственного интеллекта. Они обсуждали различные аспекты работы с генеративными нейросетями: от основ промтинга до создания собственных ИИ-ассистентов.
Теги:#yandex
