Analyse de données & tracking de site web

Titre: Guide d'utilisation de GPT pour l'analyse du marketing digital (avec exemples) L'intelligence artificielle, qu'on l'adore ou qu'on la déteste, transforme radicalement le marketing digital. Les modèles de langage de grande taille, comme ChatGPT, jouent un rôle clé dans cette évolution. Cet article explore comment utiliser la fonctionnalité d'Analyse Avancée des Données de ChatGPT pour aider les analystes marketing à rester compétitifs. La clé pour tirer parti de GPT est de commencer avec des données propres. Il est crucial de structurer correctement les données avant de les charger dans l'outil. Une fois les données en place, demandez à GPT s'il comprend bien vos données pour éviter tout malentendu. Ensuite, segmentez clairement vos données dès le début afin d'optimiser les analyses futures. Posez des questions gourmandes en temps à GPT, comme l'application de modèles de prévision ou l'établissement de corrélations entre différents ensembles de données, pour exploiter pleinement sa puissance de calcul. L'article déploie également des astuces pour apprendre de la sortie générée par GPT, notamment en observant ses processus internes pour se familiariser avec des langages de programmation tels que Python. Enfin, il est possible d'essayer de générer des visualisations de données avec GPT, bien que des outils plus spécialisés comme Looker Studio, Power BI ou Tableau soient souvent préférables. En somme, l'article encourage une approche optimiste face à l'IA, soulignant que l'intelligence artificielle a besoin des humains pour s'optimiser. Pour découvrir en détail toutes ces stratégies et conseils précis, lisez l'article complet. Vous y trouverez de nombreuses pistes pour enrichir votre pratique de l'analyse marketing grâce à GPT.

Avec la fermeture de Google Optimize prévue pour septembre 2023, le processus de choix d'un nouvel outil de test A/B peut sembler intimidant. Pour aider les professionnels de l'optimisation de la conversion, cet article compile les meilleures alternatives disponibles, basées sur les recommandations d'experts. Face à une multitude d'options, il est essentiel de bien comprendre les forces et faiblesses de chaque outil afin de prendre la meilleure décision pour vos besoins spécifiques. Parmi ces alternatives, vous trouverez des plateformes très complètes comme A/B Smartly, AB Tasty, Adobe Target, et bien d'autres encore. L'article met en lumière des outils tels que AB Smartly, reconnu pour ses robustes capacités de débogage et de segmentation, ou encore Adobe Target, célèbre pour sa personnalisation automatisée. Pour ceux qui se concentrent sur les applications mobiles, Apptimize offre une solution de choix. Chaque solution a été soigneusement examinée, avec des retours précis sur ses avantages et inconvénients, ce qui facilite le processus de sélection. En conclusion, la fermeture de Google Optimize peut être l'opportunité de découvrir des outils encore plus adaptés à vos aspirations d'optimisation et de conversion. Découvrez les critiques des experts et trouvez la meilleure option pour faire passer vos tests A/B au niveau supérieur. Pour en savoir plus sur ces alternatives et trouver celle qui complétera le mieux votre écosystème technologique, lisez l'article complet.

Un mémo interne de Google récemment divulgué révèle que la société ne parvient pas à rivaliser avec l'intelligence artificielle open source et propose une stratégie surprenante pour regagner sa position de leader. Contrairement à ce qui était prévu, le véritable concurrent de Google n'a jamais été OpenAI, mais plutôt le mouvement open source, capable de développer des modèles plus rapides, personnalisables et performants avec des ressources moindres. Les modèles open source, tels que LLaMA de Meta, ont su exploiter des innovations technologiques rapidement, menant des initiatives qui autrefois prenaient des mois à accomplir chez Google. L'analyse met en avant les désavantages des grands modèles propriétaires, révélant que leur taille considérable et les coûts associés sont devenus des obstacles plutôt qu'un avantage. La communauté open source a réussi à surmonter les barrières d'entrée, permettant des itérations rapides et des améliorations constantes, que Google et OpenAI ne peuvent pas égaler. La peur de Google réside également dans l'échelle à laquelle l'open source peut opérer, avec des contributions massives et de haute qualité des professionnels. En guise de solution, le mémo suggère que Google pourrait bénéficier de la philosophie open source, comme elle l'a fait avec Chrome et Android, en partageant certaines de leurs technologies pour collaborer et innover avec la communauté open source, plutôt que de rester dans une compétition perdue d'avance. Envie de découvrir les détails de cette analyse interne et les implications futures pour Google et l'IA en général ? Plongez dans l'article complet pour en savoir plus.