Category

Mākslīgā intelekta rīki

Category
In Mākslīgā intelekta rīki

NotebookLM 2026: mārketinga intelekta dzinējspēks

Google produkts NotebookLM ir strauji attīstījies pēdējo mēnešu laikā un tas ir kļuvis par uzņēmuma kolektīvā intelekta centru. Tā vairs nav vienkārša tērzēšanas programma, bet gan droša, noslēgta vide, kurā uzņēmuma iekšējie dati savienojas ar Google jaudīgākajiem mākslīgā intelekta (MI) modeļiem (Gemini Advanced), lai radītu pievienoto vērtību, neapdraudot informācijas konfidencialitāti. Bezmaksas plāns piedāvā pietiekami plašas iespējas, lai uzsāktu šī rīka izmantošanu. Šis ceļvedis palīdzēs mārketinga vadītājiem un uzņēmējiem izmantot NotebookLM pilnu potenciālu. Kāpēc NotebookLM ir…

Read More
In Mākslīgā intelekta rīki

Meta uzvednes jeb meta prompts: īsais ceļvedis

Mārketinga nozarē bieži tiek atkārtota atziņa: “Mākslīgā intelekta sniegtais rezultāts ir tieši tik kvalitatīvs, cik kvalitatīva ir tava ievade.” Tomēr realitātē vairums mārketinga speciālistu nav un viņiem arī nevajadzētu būt profesionāliem “uzvedņu inženieriem” (prompt engineers). Mēs kā mārketinga speciālisti visbiežāk pārzinām stratēģiju, taču dažkārt pietrūkst tehnisko nianšu, lai paskaidrotu AI, kādu tieši toni, struktūru vai stilistiku mēs sagaidām. Šeit talkā nāk meta-uzvednes (angļu val. Meta-Prompting). Tā vietā, lai stundām ilgi eksperimentētu ar instrukciju formulēšanu, jūs…

Read More
In Google optimizācija (SEO)

GEO (AI SEO) optimizācija un e-komercijas 4 slāņi 2026. gadā

Šī ir padziļināta analīze un stratēģiskais ceļvedis e-komercijas līderiem, papildināts ar aktuālajiem datiem par 2026. gada digitālā mārketinga tendencēm. Šajā gadā e-komercija ir šķērsojusi “atslēgvārdu laikmetu” un iegājusi Aģentu Ekonomikas (Agentic Economy) fāzē. Tas nozīmē, ka jūsu klients bieži vien nav cilvēks, bet gan AI asistents (piem., uzlabots Gemini, ChatGPT vai Perplexity), kurš veic izpēti cilvēka vietā. Zemāk ir izvērsta 4 slāņu stratēģija, lai uzvarētu šajā jaunajā realitātē. 1. SXO — meklēšanas pieredzes optimizācija (Search…

Read More
In Mākslīgā intelekta rīki

Kā panākt, lai mākslīgais intelekts raksta kā eksperts: slēptās uzvedņu inženierijas metodes

Lielākā daļa lietotāju saskaras ar vienu un to pašu problēmu: palūdzot mākslīgajam intelektam (MI) “uzrakstīt bloga rakstu”, rezultāts bieži ir virspusējs un viegli atpazīstams kā robota darba rezultāts. Teksts ir gramatiski pareizs, bet tam trūkst dziļuma, struktūras un pārliecināšanas spējas. Iemesls nav modeļa (piemēram, GPT, Gemini vai Claude) nespēja. Iemesls ir instrukcijas trūkums. Elitāri satura veidotāji un pētnieki neizmanto vienkāršas komandas. Viņi izmanto slēptas uzvedņu (prompt) inženierijas tehnikas, kas kontrolē teksta struktūru, kognitīvo slodzi un…

Read More
In Gemini

Mākslīgā intelekta paškritika: kā ar prasmīgām uzvednēm novērst halucinācijas

Lielo valodu modeļu (large language models jeb LLM) “halucinācijas” nav kļūda to programmatūras kodā, bet gan to arhitektūras (autoregresīvās prognozēšanas) dabisks rezultāts. Lai šo problēmu risinātu, nepietiek tikai ar jautājuma uzdošanu; ir fundamentāli jāmaina veids, kā modelis apstrādā informāciju savā konteksta logā (context window). 1. Problēmas sakne: lineārā prognozēšana Lielie valodu modeļi ģenerē tekstu pakāpeniski – vārdu pa vārdam (jeb marķieri pa marķierim, kurus sauc par tokeniem). Brīdī, kad modelis izvēlas nākamo vārdu, tas balstās…

Read More
In Gemini

Efektīvai Gemini uzvedņu veidošanai: kā iegūt labākus rezultātus

Gemini ir spēcīgs AI rīks, bet tā izvades kvalitāte ir tieši atkarīga no jūsu uzvednes (prompta) skaidrības un precizitātes. Veidojot labu uzvedni, jūs sniedzat AI nepieciešamos parametrus, lai tā varētu ģenerēt tieši to, kas jums ir vajadzīgs – vai tā būtu sarežģīta tabula, radošs dzejolis vai tehnisks koda fragments. Šeit ir izvērsts ieteikumu saraksts, kas palīdzēs jums pilnveidot savas uzvednes. 1. Definējiet mērķi un uzdevumu formātu (ko un kā) Gemini ir nepieciešams konkrēts mērķis un…

Read More
In Mākslīgā intelekta rīki

Mākslīgā intelekta (MI) uzvedņu jeb promptu izveides principi un piemēri

Mūsdienu tehnoloģiju vidē notiek fundamentālas pārmaiņas, kas pielīdzināmas grafiskās lietotāja saskarnes (GUI) ieviešanai vai interneta izplatībai. Tā ir pāreja no deterministiskas skaitļošanas, kur katra komanda sniedz precīzi paredzamu rezultātu, uz varbūtības skaitļošanu, ko darbina lielie valodu modeļi (Large Language Models – LLM). Šajā jaunajā paradigmā “uzvedņu inženierija” (prompt engineering) nav tikai teksta rakstīšana; tā ir augsta līmeņa kognitīvā programmēšana ar mērķi manipulēt ar neironu tīkla latento telpu vēlamā rezultāta iegūšanai. Atšķirībā no tradicionālās kodēšanas, kur…

Read More