Metin, Google DeepMind araştırmacılarının, büyük dil modellerinde (LLM’ler) bilgiyi daha verimli sıralamak ve almak için geliştirdiği BlockRank adlı yeni bir yöntemi tanıtıyor. BlockRank, In-context Ranking (ICR) adı verilen bir zorluğu çözmek için tasarlanmıştır. Bu, bir modelin bir sorguyu ve birden fazla belgeyi aynı anda okuyarak hangilerinin en önemli olduğunu belirleme sürecidir. BlockRank, belgelerin birbirine değil, yalnızca kendilerine ve paylaşılan talimatlara odaklanmasını sağlayarak modelin “dikkatini” yeniden yapılandırır. Bu, modelin dikkat maliyetini çok daha hızlı hale getirir.
Pazarlama alanında çalışanlar için bu makale önemlidir çünkü BlockRank, gelecekteki AI tabanlı bilgi alma ve sıralama sistemlerinin kullanıcı niyetini, netliği ve alaka düzeyini ödüllendirecek şekilde nasıl değişebileceğini gösteriyor. Bu, pazarlamacıların içeriklerini daha net ve odaklı hale getirerek kullanıcıların arama niyetlerine daha iyi yanıt verebilecekleri anlamına gelir. BlockRank’in sunduğu hız ve verimlilik artışı, pazarlama stratejilerinin daha etkili hale gelmesine yardımcı olabilir. Ayrıca, bu tür yenilikler, pazarlama profesyonellerinin arama motoru optimizasyonu (SEO) stratejilerini yeniden değerlendirmelerine ve içeriklerini daha iyi sıralamak için uyarlamalar yapmalarına olanak tanır.
Sonuç olarak, BlockRank gibi yenilikler, pazarlama dünyasında rekabet avantajı sağlamak için önemli fırsatlar sunar. Pazarlamacılar, bu tür teknolojik gelişmeleri takip ederek ve stratejilerine entegre ederek, hedef kitlelerine daha etkili bir şekilde ulaşabilirler.
Kaynak: https://searchengineland.com/google-deepmind-blockrank-how-ai-ranks-information-463920
