Gemini 2.0 ile Google Deep Araştırma - Gelişmiş araştırma işlevlerinin kapsamlı bir analizi

Google Derin Araştırma Bilgi Tedarikini Nasıl Dönüştürür?

Verilerle sular altında kalan bir dünyada, bilgi tedarik ve analiz için verimli ve akıllı yöntemlere duyulan ihtiyaç katlanarak büyür. Mevcut veri miktarı, insanı manuel olarak arama, değerlendirme ve kullanılabilir bilgiye dönüştürme yeteneğini aşar. Geleneksel olarak, iyi bir araştırma, saatler, günler hatta haftalar sürebilen zaman alıcı ve sıkıcı bir süreçti. Manuel aramalar, sayısız web sitesinin puanlanması, güvenilirlik ve alaka düzeyi ile ilgili kaynakların eleştirel değerlendirilmesi ve aynı zamanda tutarlı bir genel resim hakkında toplanan bilgilerin daha sonra sentezi - bunların hepsi, araştırmalarda önemli ama hala çok önemli ama son derece kaynaklı adımlardır.

Bununla birlikte, yapay zekanın (AI) ortaya çıkması artık bu temel bilgi tedarik ve işleme sürecini temelden optimize etmek ve hızlandırmak için tamamen yeni ufuklar ve devrimci fırsatlar ortaya koymaktadır. AI destekli araçlar, bilgi ile başa çıkma, analiz etme ve amaçlarımız için kullanılabilir hale getirme şeklimizin dönüşümünden daha azını vaat etmiyor. Yapay zeka araştırma ve uygulama alanında öncü olan Google, şu anda -Art Gemini 2.0 modeli tarafından körüklenen bir teknoloji olan “Derin Araştırma” nın tanıtımı ile karmaşık araştırma görevlerinin manzarasını sıfırdan yeniden tasarlama potansiyeline sahip bir araç oluşturmalıdır.

Google'dan derin araştırmaların duyurusu, yeni bir yazılım ürünü fikrinden daha fazlasıdır. Araştırma metodolojisinde bir paradigma değişimi için bir sinyaldir. Hız - “birkaç dakika içinde araştırma” - ve kapsamlı bir şekilde - “ayrıntılı, çok sayfalı raporlar” ile eşzamanlı vurgu, araştırma paradigmalarında temel bir değişimi göstermektedir. Geleneksel zamanla ilgili manuel süreçlerden uzakta, hızlandırılmış ve derin bilgilerin bir dönemine doğru. Bu potansiyel değişikliğin, akademik araştırma ve bilimsel keşiften ekonomik ve pazar analizine, şirketlerde ve kuruluşlardaki stratejik karar alma süreçlerine kadar çeşitli alanlarda üretkenlik ve verimlilik için geniş kapsamlı etkileri vardır.

Buna ek olarak, Deep Research'in vizyonu saf ivmenin ve artan verimliliğin ötesine geçer. Gemini 2.0 bağlamında “daha ​​güçlü bir kişiselleştirme” nin bahsedilmesi, AI'nın sadece bilgileri daha hızlı ve daha kapsamlı bir şekilde işleyebildiğini değil, aynı zamanda bireysel kullanıcıların bireysel ihtiyaçlarını ve belirli bağlamlarını giderek daha fazla anladığını göstermektedir. Bu kişiselleştirme yeteneği, araştırma sonuçlarını daha alakalı, daha özel ve sonuçta daha değerli yapma olasılığını ortaya çıkarır. Sadece sorunuzu cevaplamakla kalmayıp, aynı zamanda size en uygun ve hassas bilgileri sağlamak için önceki ilgi alanlarınızı, bilgi düzeyinizi ve özel hedeflerinizi de dikkate alan bir araştırma aracı düşünün. Bu, Gemini 2.0 ile derin araştırmaların vizyonudur: kullanıcının bireysel ihtiyaçlarını anlayan ve proaktif olarak destekleyen akıllı bir araştırma ortağı haline gelen bir AI.

Aşağıdaki bölümlerde, Derin araştırmaların temel işlevlerini Gemini 2.0 ile ayrıntılı olarak inceleyeceğiz, bu teknolojinin arkasındaki teknolojik temelleri ve yenilikleri aydınlatacak, kullanıcı deneyimini ve pratik uygulamaları analiz edeceğiz ve mevcut çözümlerle karşılaştırmayı, özellikle de sohbet edilen “derin araştırma” ile karşılaştıracağız. Son olarak, derin araştırmaların potansiyel uygulamalarını ve avantajlarını kapsamlı bir şekilde tartışacağız ve AI çağında araştırmanın geleceği hakkında bir bakış açısı vereceğiz.

İçin uygun:

• Yeni: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-Modell Gemini 2.0 Flash, Flash Düşünme ve Pro (Deneysel) hakkında yükseltme bilgi

Gemini 2.0 ile derin araştırmaların temel işlevleri: AI tabanlı araştırmanın kalbi

Gemini 2.0 ile derin araştırmalar sadece geliştirilmiş bir arama motoru veya gelişmiş bir sohbet botu değildir. Karmaşık araştırma görevleriyle başa çıkmak için özel olarak geliştirilen yeni nesil AI araçlarını temsil eder. Bu inovasyonun merkezinde, derin araştırmayı güçlü ve çok yönlü bir araç haline getiren ve derin araştırmaları yapan birkaç temel işlev vardır.

1. Kapsamlı Web Arama ve Bilgi Okuma: Bilgi Fonları olarak İnternet'in zirvesinde

Derin araştırmaların temel işlevselliği, World Wide Web'i tüm derinlik ve genişliğinde arama ve bulunan bilgilerden kapsamlı, yapılandırılmış raporlar oluşturma yeteneğinde yatmaktadır. Bu, geleneksel anahtar kelime tabanlı arama motorlarının olasılıklarının çok ötesine geçer. Deep Research, doğal dil, kişiselleştirilmiş, çok aşamalı araştırma planlarındaki karmaşık sorguları anlamak ve muazzam çeşitli çevrimiçi kaynaklardan ilgili bilgileri elde etmek için özellikle doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi (ML) alanında gelişmiş AI tekniklerini kullanır.

Derin araştırmalar, belirli anahtar kelimeler içeren web sitelerini listelemek yerine, sorunuzun bağlamını ve anlamını kaydedebilir. Talebinizin nüanslarını anlar, altında yatan bilgi ihtiyaçlarını tanımlar ve kesin bir araştırma stratejisi oluşturur. Bu strateji, ilgili arama terimlerinin tanımlanmasını, uygun çevrimiçi kaynakların (web siteleri, veritabanları, arşivler, bilimsel yayınlar vb.) Seçimi ve bireysel arama adımlarının planlanmasını içerir.

Derin araştırma, binlerce web sitesi olmasa da yüzlerce göz atan akıllı bir araştırma asistanı gibi hareket eder, sofistike algoritmalarla bulunan bilgileri analiz eder ve birkaç dakika içinde ayrıntılı, çok sayfalı raporlar oluşturur. Bu raporlar sadece bilgi özetleri değil, aynı zamanda en önemli bulguları özetleyen, ilişkileri gösteren, argümanları ve karşı argümanları karşılaştıran ve bilgileri mantıklı bir bağlamda sınıflandıran yapılandırılmış belgelerdir.

Bu teknoloji tarafından mümkün olan önemli zaman kazancının tekrar tekrar vurgulanması - saatler veya günler yerine dakikalar içinde araştırma - bu aracın modern bilgi çalışanları için merkezi değerinin altını çizmektedir. Verimlilikteki bu muazzam artış, araştırmacıların, analistlerin, gazetecilerin, öğrencilerin ve diğer birçok uzmanın çalışmalarının daha yüksek kaliteli yönlerine odaklanmalarını sağlar: bilginin eleştirel analizi, yaratıcı düşünme, yeni fikirlerin ve yeniliklerin büyük bir kısmını, sıkıcı bilgi yaratma ve ilk sentez ile harcamak yerine.

Bir “çok aşamalı araştırma planı” ve karmaşık problemleri mantıklı bir şekilde art arda bir dizi ara adımda parçalayabilen bir “olsa da“ olsa da ”bir sistemden bahsedilmesi, tüm web sitesi sürecini akıllıca kontrol eden son derece gelişmiş, temel bir anıtı gösterir. Bu, derin araştırmaların sadece geniş, sistematik olmayan bir arama yapmadığı, aynı zamanda araştırma görevinin stratejik ve planlandığı anlamına gelir. Araştırmanın bireysel adımlarını tanımlayan ve daha sonra bu planı yönetilebilir, mantıksal olarak tutarlı adımlara ayıran ayrıntılı bir plan oluşturur. Bu yapılandırılmış yaklaşım, nihai raporların kalitesine, ilgisine ve hassasiyetine önemli ölçüde katkıda bulunur. Araştırmanın sistematik, kapsamlı ve hedeflenmesini ve şans veya haksız aramaya bırakılmamasını sağlar.

AI araştırması alanında bir başka önde gelen şirket olan Openai'nin de “Deep Research” adı altında benzer bir işlev sunması dikkat çekicidir. Bu paralel gelişme, çeşitli kuruluşların benzer ajan tabanlı araştırma araçları geliştirdiği ve sunduğu AI tabanlı araştırma alanında potansiyel bir eğilimi göstermektedir. Bu, bu teknolojinin bilgi tedarik ve analizinin geleceği için artan anlam ve muazzam potansiyelinin altını çizmektedir.

2. Daha derin içgörülerle otomatik raporlama: sadece özetlerden daha fazlası - iyi analizi ve bilgi edinimi

Derin araştırmaların sonuçları, basit bilgi özetleri veya gerçeklerin yüzeysel temsilleri ile sınırlı değildir. Bunlar, ilgili araştırma konusuna daha derin analizler ve değerli bilgiler sunan kapsamlı, ayrıntılı ve çok sayfalık raporlardır. Derin araştırmaların tanımlanmasında “kapsamlı”, “çok yönlü”, “ayrıntılı” ve “içgörülü” gibi terimlere tekrar tekrar vurgu, odağın sadece yüzeysel özetlerde değil, kapsamlı, önemli bir analiz sağlanması üzerinde olduğunu vurgulamaktadır.

Deep Research, deneyimli insan araştırmacıları ve analistler tarafından yaratılanlarla kalitesi, derinliği ve analitik katı raporları ile karşılaştırılabilir raporlar vermeyi amaçlamaktadır. Bu, derin araştırmaları, tam olarak, iyi akışlı ve kapsamlı analizlere dayanan çeşitli disiplinlerde uzmanlar için potansiyel olarak paha biçilmez bir araç haline getirir. Piyasa eğilimlerinin analizi, rakiplerin değerlendirilmesi, bilimsel soruların araştırılması veya karmaşık siyasi veya sosyal konuların hazırlanması olsun - derin araştırmalar, bu süreçlerin kalitesine ve verimliliğine önemli bir katkı sağlayabilir.

“Daha zengin içgörüler” den bahsedilmesi, derin araştırmaların sadece bilginin toplanmasının ve özetinin ötesine geçtiğini ima etmektedir. Yeni bilginin, gizli kalıpları tanımasını ve hemen açık olmayan sonuçlar çıkarmasını sağlayan bir analiz ve yorum seviyesi elde etmekle ilgilidir. Yapay zeka sadece ilgili bilgileri bulmakla kalmaz, aynı zamanda ilişkileri tanımlamak, neden-etki ilişkilerini analiz etmek, eğilimleri tanımak ve aynı zamanda bir insanın yapabileceğinin ötesine geçebilecek bilgileri üretmek için aktif olarak işler.

Raporların kalitesinin Openai tarafından bir “araştırma analisti” seviyesiyle karşılaştırılması, bu AI üretilen analizlerin beklenen kalitesi ve karmaşıklığı için yüksek bir kıstas oluşturur. Bu karşılaştırma, profesyonel düzeyde araştırma ve analiz yapabilen ve böylece geleneksel araştırma süreçlerini temel olarak değiştirme ve optimize etme potansiyeline sahip olan hem Google hem de Openai, AI araçlarını geliştirme çabasının altını çizmektedir.

Derin araştırmalardan gelen raporların bir diğer önemli yönü belgeleriniz ve şeffaflıktır. Kullanılan tüm bilgiler için net ve kesin kaynak bilgileri içerirler. Bu mülk, araştırma sonuçlarının izlenebilirliği ve doğrulanabilirliği için çok önemlidir. Kaynakların spesifikasyonu, kullanıcıların orijinal kaynaklara danışmasını, bilgileri kontrol etmelerini, kaynakların güvenilirliğini değerlendirmek ve derin araştırmanın argüman zincirini anlamalarını sağlar. Bu şeffaflık, AI üretilen raporlara güven için gereklidir ve daha az şeffaf kara kutu sistemlerinden derin araştırmaları ayırır.

3. Kullanıcı geçmişine ve ayarlarına dayalı kişiselleştirme: Bireysel ihtiyaçlar için özel bir araştırma

Gemini 2.0 ile derin araştırmaların bir başka olağanüstü özelliği kişiselleştirme olasılığıdır. Cevaplar ve araştırma sonuçları genel ve tüm kullanıcılar için üretilmez, ancak ilgili arama sürecine, ilgili kullanıcının daha önceki sohbetlerine ve depolanmış ayarlarına akıllıca uyarlanmıştır. Gemini 2.0, kullanıcının özel ihtiyaç ve tercihlerine daha da özel cevaplar ve araştırma sonuçları sağlamak için çeşitli Google uygulamaları ve hizmetleriyle sorunsuz bir şekilde bağlanabilir.

Bu kişiselleştirme yeteneği, arama sonuçlarının kullanıcının diline veya konumuna basit uyarlanmasının çok ötesine geçer. Bireysel çıkarlar, tercihler, bilgi düzeyi ve kullanıcının mevcut ihtiyaçlarının derin bir şekilde anlaşılmasına dayanır. Örneğin Gemini, sadece kullanıcının mevcut konumuna değil, aynı zamanda Essen bölgesindeki son arama sorgularına, tercih ettiği mutfak talimatlarına ve iyi bilinen beslenme tercihlerine dayanan restoran önerileri verebilir. İkizler ayrıca ilk seyahat destinasyonlarına, tercih edilen seyahat türlerine (örneğin şehir gezileri, plaj tatilleri, macera tatilleri) ve iyi bilinen seyahat bütçelerine göre seyahat önerilerini telaffuz edebilir.

Bu gelişmiş kişiselleştirmeyi sağlamak için Gemini 2.0'ın “Kişiselleştirme (Deneysel)” modeli mevcuttur. Bu model, kapsamlı bir kullanıcı profili oluşturmak ve bunu araştırma sonuçlarının kişiselleştirilmesi için kullanmak için Google Search, Google Apps ve çeşitli Google Hizmetleri'nin kapsamlı Google ekosistemine dayandırılmasını kullanır. Bu entegre yaklaşım, Google için stratejik bir avantajı temsil eder, çünkü bu kadar kapsamlı bir ekosisteme gömülmemiş bağımsız AI modelleri olarak daha sorunsuz ve potansiyel olarak zengin kişiselleştirme deneyimini sağlar.

Mevcut Google Uygulama paketini ve kullanıcının onayı ile bu hizmetlerde depolanan çok sayıda kullanıcı verisini kullanarak Google, araştırma sonuçlarının daha kapsamlı ve bağlamla ilgili kişiselleştirilmesini sunabilir. Bu derin entegrasyon, Gemini 2.0'ın sadece kullanıcının açık arama sorgularını dikkate almasını değil, aynı zamanda daha da hassas, daha alakalı ve yararlı sonuçlar sağlamak için Google ekosistemindeki tüm dijital ayak izinden örtük bilgileri kullanmasını sağlar.

“Kişiselleştirme” özelliğinin deneysel karakteri, bunun gelişmekte olan bir yetenek olduğunu ve Google'ın bu işlevin uygulanmasını ve iyileştirilmesini sürekli olarak araştırdığını ve optimize ettiğini göstermektedir. Bahsedilen örnekler - restoran önerileri, seyahat önerileri, hobiler veya mesleki gelişim için öneriler - tamamen akademik veya profesyonel araştırmaların çok ötesine geçen günlük senaryolarda kişiselleştirmenin pratik uygulamalarını göstermektedir. Kişiselleştirilmiş AI araştırmalarının, kullanıcıların yaşamının çeşitli yönlerini olumlu yönde etkileme ve kişisel çıkarlar, günlük karar verme ve uzun vadeli yaşam planlaması için özel bilgiler ve öneriler sunma potansiyelini gösterirler.

İçin uygun:

• “Google Derin Araştırması”: Eski Google'ın sonunun ardındaki sessiz oyun değiştirici mi? Her şeyi değiştiren yapay zeka yardımcı teknolojisi mi?

İkizler 2.0 Flash Düşünme: Daha derin bilgi için hızlandırılmış düşünme süreçlerinin performansı

Gemini 2.0 ile derin araştırmaların performansının kalbi, devrimci “2.0 flaş düşünme” teknolojisidir. Gemini'nin bu son model önemli ölçüde geliştirilmiş düşünme becerileri ve artan bir hız ile karakterizedir. “Flash Düşünme”, bilginin daha yoğun ve derin analizini sağlar ve araştırma sürecinin tüm aşamalarında Gemini 2.0'ın becerilerini geliştirir - ilk planlama ve arama sorgusunun mantıksal sonuca ve kapsamlı ve anlamlı raporların oluşturulmasına yönelik bilgilerin eleştirel analizine.

“2.0 flaş düşüncesinin” “gelişmiş düşünme becerileri”, “daha ​​iyi verimlilik” ve “hız” ile tutarlı bağlantısı, bu yönlerin İkizler 2.0 neslinde temel ve merkezi iyileştirmeler olarak kabul edildiğinin altını çizmektedir. Bu yinelenen açıklamalar, Google'ın sadece Gemini 2.0'ı daha akıllı ve verimli hale getirmek için değil, aynı zamanda daha pratik, kullanıcı -dostça ve daha kaynak kazanmayı değil yeni modelin geliştirilmesine açık bir şekilde odaklandığını göstermektedir. “Flash düşünme” nin artan hızı ve verimliliği, kullanıcıların daha kısa sürede daha fazla ve daha derin bilgi edinmelerini ve aynı zamanda aritmetik kaynakları en uygun şekilde kullanmasını sağlar.

“2.0 flaş düşünme deneysel” nin “olsa da zincir” sistem olarak tanımı, Gemini 2.0'ın gelişmiş düşünme becerilerini sağlayan temel mekanizma hakkında değerli bir fikir vermektedir. “Yine de zinciri” düşünme, modelin karmaşık problemleri daha küçük, yönetilebilir ve mantıksal olarak bağlı adımlara ayırmasına izin veren gelişmiş bir AI tekniğidir. Bir bakıma, bu yaklaşım, onlarla daha iyi başa çıkabilmek için genellikle karmaşık görevleri kısmi adımlara böldüğümüz insan problemini çözen süreçlerdir. Gemini 2.0, “olsa da” düşüncesini kullanarak karmaşık araştırma sorularını daha sistematik ve yapılandırabilir, mantıksal sonuçları daha hassas bir şekilde çizebilir ve araştırma raporlarının kalitesini ve derinliğini önemli ölçüde artırabilir.

Düşünme sürecine ilişkin diğer uygulamalar ve gerçek zamanlı bilgilerle entegrasyon: kapsamlı araştırma için şeffaflık ve ağ oluşturma

Gemini 2.0'ın bir diğer önemli yönü, artan sayıda uygulama ile gelişmiş bağlantı ve entegrasyondur. En son model, Google Haritalar ve Google uçuşları gibi yerleşik hizmetler de dahil olmak üzere çeşitli Google uygulamalarıyla sorunsuz bir şekilde bağlanabilir, aynı zamanda Google Takvimi, Google Notes, Google görevleri ve Google Fotoğrafları gibi verimlilik odaklı uygulamalar. Bu derin entegrasyon, Gemini 2.0'ın farklı uygulamalar ve hizmetlerden bilgi ve işlevleri birleştiren daha karmaşık ve karmaşık soruları düzenlemesini sağlar.

Bu uygulamalarla ağ kurarak Gemini 2.0, kullanıcının genel isteğini daha iyi yakalayabilir, bunları bireysel, mantıksal olarak tutarlı adımlara ayırabilir ve isteği gerçek zamanlı olarak işlerken kendi ilerlemenizi değerlendirebilir. Bir iş gezisi planladığınızı ve Gemini 2.0'dan araştırmada destek isteyin. Google takvimini entegre ederek Gemini 2.0, mevcut randevularınızı ve kullanılabilirliğinizi dikkate alabilir, en uygun uçuş bağlantılarını ve fiyatlarını belirlemek için Google Flight'ı kullanabilir, iş ortaklarınıza ve potansiyel otellerinize olan mesafeyi hesaplamak ve araştırma süreci sırasında önemli bilgileri ve fikirleri kaydetmek için Google Haritalar kullanabilir. Farklı hizmetlerin bu kesintisiz entegrasyonu, Gemini 2.0'ın karmaşık görevleri bütünsel olarak işlemesini ve kullanıcıya kapsamlı ve verimli bir iş akışı sunmasını sağlar.

Gemini 2.0'ın özellikle dikkate değer bir özelliği, araştırma sırasında AI'nın düşünme sürecinde gerçek zamanlı görüşlerin sağlanmasıdır. Gerçek zamanlı olarak, kullanıcılar Gemini 2.0'ın Web'i nasıl aradığını, hangi web sitelerini ziyaret ettiğini, hangi bilgileri analiz ettiğini ve sonuçlarına nasıl geldiğini takip edebilir. Bu şeffaflık genellikle Gemini 2.0 düşünme sürecinin bir özetini ve ziyaret edilen kaynakların bir listesini sunan açık bir kenar çubuğu tarafından uygulanır.

“Düşünme sürecine gerçek zamanlı görüşler” sağlanması, yapay zeka destekli araştırmalarda kullanıcıların güvenini güçlendiren ve AI'nın sonuçlarına ve sonuçlarına nasıl geldiğini anlamayı teşvik eden yenilikçi ve kullanıcı dostu bir özelliktir. Yapay zeka şeffaf ve anlaşılabilir düşünme sürecini yaparak Google, iç işlevselliği genellikle kullanıcı için opak olan birçok AI sisteminin “kara kutu” doğası hakkında sıkça açıklanmış bir endişeyi karşılıyor. Bu şeffaflık, kullanıcıların derin araştırmaların güçlü yönlerini ve sınırlarını daha iyi anlamalarına, üretilen sonuçlara güven oluşturmalarına ve AI destekli araştırmaları genel olarak daha erişilebilir ve kabul edilebilir hale getirmelerine yardımcı olabilir.

Yerelden küresele: KOBİ'ler akıllı stratejilerle küresel pazarı ele geçiriyor - Resim: Xpert.Digital

Bir şirketin dijital varlığının başarısını belirlediği bir zamanda, zorluk bu varlığın nasıl özgün, bireysel ve geniş kapsamlı hale getirileceğidir. Xpert.Digital, kendisini bir endüstri merkezi, bir blog ve bir marka elçisi arasında bir kesişim noktası olarak konumlandıran yenilikçi bir çözüm sunuyor. İletişim ve satış kanallarının avantajlarını tek platformda birleştirerek 18 farklı dilde yayın yapılmasına olanak sağlar. Ortak portallarla yapılan işbirliği ve Google Haberler'de makale yayınlama olanağı ve yaklaşık 8.000 gazeteci ve okuyucudan oluşan bir basın dağıtım listesi, içeriğin erişimini ve görünürlüğünü en üst düzeye çıkarıyor. Bu, dış satış ve pazarlamada (SMarketing) önemli bir faktörü temsil eder.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Otantik. Bireysel olarak. Global: Şirketiniz için Xpert.Digital stratejisi

Benchmark iyileştirmeleri der Gemini 2.0 Modeller: Performans Artışının Nicel Kanıtı

Gemini 2.0'daki önemli ilerleme ve iyileştirmeler sadece nitel tanımlara ve fonksiyonel uzantılara değil, aynı zamanda AI modellerini değerlendirmek için çeşitli yerleşik ölçütlerde ölçülebilir iyileştirmelerde de yansıtılmaktadır. Bu kriterler, farklı sorumluluk alanlarındaki AI sistemlerinin performansını ölçer ve farklı modellerin ve sürümlerin objektif bir karşılaştırmasını sağlar.

Aşağıdaki analiz, Gemini Models-Gemini 1.5 Pro, Gemini 2.0 Flash GA ve Gemini 2.0 Pro Experimental çeşitli kıyaslama kategorilerinin performansını karşılaştırmaktadır. "Genel" alanda, MMLU Pro derecesi sırasında performans artışı kaydedildi, Gemini 2.0 flash GA için Gemini başına % 75,5 için % 75.8'den Gemini başına % 79.1'e % 79.1'e kadar deney başına 2.0. "Kod" alanında LiveCodeBech (V5) 'de, Gemini 2.0 flash GA için Gemini başına % 34,5'in üzerinde % 34.2, deney başına İkizler 2.0'a kadar % 34.5'e kadar hafif bir iyileşme oldu. CodeBird-SQL'de (DEV), Gemini 1.5 Pro'da % 54.4, Gemini 2.0 Flash GA'da % 58.7 ve son olarak Gemini'de % 59.3 ile deneysel başına 2.0 ile önemli ilerleme kaydedildi. GPQA'ya (elmas) dayanan "sonuç" da %59.1, %60.1 ve %64.7 değerlerle önemli gelişmeler göstermektedir. Simpleqa'daki "gerçeklik" alanındaki artış özellikle çarpıcıdır, burada % 29,9'un üzerindeki değerlerin % 29,9'luk değerlerin etkileyici % 44.3'e yükselmiştir. "Çok dillilik" için, küresel MMLU (Lite) %80.8, %83.4 ve %86.5'e sabit bir artış göstermektedir. "Matematik" alanında, % 86.5, % 90.9 ve son olarak % 91.8'e ulaşıldı, Hiddenmath ise % 63.5'in üzerinde % 52.0'dan % 65.2'ye yükseldi. “Uzun bağlamlarda” (MRCR - 1M), Gemini başına % 82.6, Gemini 2.0 flash GA için % 70.5 ve deney başına Gemini 2.0'da % 74,7'ye ulaşan düzensiz sonuçlar vardı. "Görüntü" alanı (MMMU) iyileştirmelere sahiptir - %65.9, %71.7 ve %72.7. "Ses" alanında (COVOST2 - 21 dil), performans 40.1, 39.0 ve 40.6 ile neredeyse sabit kaldı. "Video" da (Egoschema Testi) % 71.1'den % 71.1'den % 71.9'a kadar marjinal bir iyileşme oldu. Ayrıntılı analiz, Gemini 2.0 modelinin çoğu kategoride önemli ilerleme kaydettiğinin altını çizmektedir.

Bu kıyaslama verileri, Gemini 2.0'daki çok çeşitli görevlerde önemli performans artışları için ikna edici nicel kanıtlar sunmaktadır. Özellikle dikkat çekici olanı, matematik (matematik, hiddenmath), mantıksal sonuçlar (GPQA) ve cevapların gerçekliği (Simpleqa) gibi zorlu alanlardaki açık gelişmelerdir. Bu nedenle nicel veriler, bilişsel becerilerdeki gerçek ilerleme ve Gemini 2.0'ın önceki sürümlere kıyasla genel performansı için nesnel ve ölçülebilir kanıtlar sağlar.

Benchmark sonuçlarındaki önemli büyüme, özellikle matematik ve sonuç gibi entelektüel olarak talepkar alanlarda, modelin bilişsel becerilerine önemli bir nitel sıçrama göstermektedir. Sadece daha hızlı ve daha verimli olmakla kalmadı, aynı zamanda daha zeki ve daha karmaşık problemleri çözebilir ve daha kesin cevaplar sağlayabilir.

Çeşitli Gemini 2.0 Model Varyants-Flash-Lite, Flash GA'nın kullanılabilirliği, Pro Experimental, Google'dan farklı kullanıcı ihtiyaçları ve performans gereksinimleri için optimize edilmiş çeşitli modeller sunmak için stratejik bir yaklaşımı ortaya koyar. Bu, Google'ın sınırlı bilgi işlem kaynakları olan kullanıcılardan, zorlu görevler için en yüksek performansa ve maksimum işlevselliğe ihtiyaç duyan kullanıcılara kadar çok çeşitli kullanıcıları ele almak istediğini gösterir. Farklı modeller muhtemelen hız, doğruluk, kaynak verimliliği ve etkili bir şekilde ustalaşabileceğiniz görevlerin karmaşıklığı arasında dengeli bir uzlaşma sunar.

İçin uygun:

• Google AI Studio ile Google'ın Gemini platformu, Gemini Advanced ve Google DeepMind ile Google Deep Research

Uygulamada Derin Araştırma: Kullanıcı Deneyimi ve Genişletilmiş Beceriler

Derin araştırmaların Gemini 2.0 ile pratik uygulaması, kullanıcı deneyimini geliştiren ve gerçek araştırma senaryolarında aracın becerilerini genişleten bir dizi özellik ile karakterizedir.

1. İkizler düşünme süreciyle ilgili gerçek zamanlı bilgiler: odakta şeffaflık ve anlaşılabilirlik

Daha önce de belirtildiği gibi, derin araştırmalardan kullanıcılar, tüm araştırma sürecinde Gemini 2.0'ı düşünme yoluyla ilgili ayrıntılı bilgiler almaktadır. Gemini 2.0 Web'i ararken, bilgileri analiz ederken ve sonuçlar çıkarırken, düşüncelerini, düşünme sürecinin bireysel adımlarını ve net bir kullanıcı arayüzünde ziyaret edilen web sitelerini gösterir. Bu genellikle mevcut düşünme sürecinin bir özetini ve istişare edilen kaynakların ayrıntılı bir listesini sunan bir kenar çubuğu veya benzer bir arayüz öğesi tarafından uygulanır.

Yapay zekanın düşünme sürecinin görünürlüğü ve anlaşılabilirliğine yapılan bu tutarlı vurgu, AI tabanlı araştırma alanında kullanıcı yetkisi ve şeffaflığa odaklanmanın altını çizmektedir. Kullanıcıları gerçek zamanlı olarak derin araştırmaların belirli bir araştırma görevine nasıl yaklaştığını, hangi kaynakları sağladığını, hangi bilgileri ayıkladığını ve mantıksal sonuçların nasıl çizildiğini gözlemleyerek Google, bu teknolojinin potansiyel sınırlarını becerileri ve önemli olarak daha derin bir şekilde anlamayı teşvik eder. Bu şeffaflık, derin araştırmaların sonuçlarında kullanıcıların güvenini güçlendirmek ve bir bütün olarak araştırma sürecinde AI destekli araçların kabulünü artırmak için çok önemlidir.

2. Büyük veri kayıtlarının yoğun analizi ve işlenmesi: Sınırsız bilgi işleme

Gemini 2.0, özellikle “gelişmiş” versiyonda, son derece büyük miktarda veriyi verimli ve kapsamlı bir şekilde işleyebilir ve analiz edebilir. Bunun için belirleyici bir faktör, Gemini 2.0'ın mevcut olduğu bir milyon jetonun etkileyici bağlam penceresidir. Bu büyük bağlam penceresi, 1.500'e kadar metin sayfası veya 30.000 kod satırının aynı anda işlenmesini ve bağlamda analiz edilmesini sağlar.

Bu yetenek, kapsamlı belgelerin, karmaşık veri kayıtlarının ve büyük miktarda bilginin analizi için tamamen yeni olanaklar açar. Derin araştırmalar, tüm kitapları, kapsamlı araştırma raporlarını, ayrıntılı finansal analizleri veya hatta kapsamlı kod depolarını tek bir turda işleyebilir ve analiz edebilir. Buna ek olarak, kullanıcılar yapılandırılmış verileri Google tabakaları, CSV dosyaları ve Excel dosyaları gibi çeşitli formatlarda, bunları verimli bir şekilde işlemek, ayrıntılı olarak incelemek, kapsamlı bir şekilde analiz etmek ve çekici bir şekilde görselleştirmek için derin araştırmalarda yükleyebilir.

Bir milyon jetonun önemli bağlam penceresi Gemini, çok uzun belgelerin ve karmaşık kod tabanlarının analizi için son derece güçlü bir araç olarak ilerledi ve bu alandaki diğer birçok AI modelinin becerilerini açıkça aşıyor. Bu büyük bağlam penceresi, derin araştırmaların RAM'de aynı zamanda önemli miktarda bilgiyi saklamasını ve işlemesini sağlar, bu da kitaplar, bilimsel çalışma, tarihsel arşivler veya kapsamlı kod depoları gibi kapsamlı materyallerin daha kapsamlı, daha derin ve daha bağlamla ilgili bir analizini sağlar. Bu, büyük ve karmaşık veri kümeleriyle düzenli olarak çalışan kullanıcılar için önemli bir ayrım özelliği ve önemli bir avantajdır.

Çeşitli yapılandırılmış veri formatı türlerini (Google tabakaları, CSV'ler, Excel) doğrudan yükleme ve analiz etme olasılığı, derin araştırmaların kapsamını saf metin analizinin ötesinde genişletir ve bunu çeşitli endüstrilerdeki veri bilimcileri, iş zekası uzmanları ve analistler için değerli bir araç haline getirir. Bu multimodal yetenek, kullanıcıların keşif veri analizi, veri görselleştirme, istatistiksel değerlendirme ve yapılandırılmış veri kayıtlarından değerli bulguların oluşturulması dahil olmak üzere daha geniş bir analiz görevleri için derin araştırmalar kullanmalarını sağlar.

3. Araç kullanımı ve harekete geçme yeteneği: aktif bir araştırma ortağı olarak AI

Gemini 2.0, AI temsilcisinin kullanıcının denetimi ile yararlı eylemler yapmasını ve harici araçları araştırma sürecine entegre etmesini sağlayan yenilikçi bir işlev olan yerel araç kullanımını tanıtmaktadır. Bu, özellikle Web'de otomatik bilgi alımı için Google aramasının kullanımını ve daha karmaşık veri analizleri, simülasyonları ve hesaplama görevleri için kod gerçekleştirme yeteneğini içerir. Harici araçları akıllıca kullanma bu genişletilmiş yeteneği, Gemini 2.0'ın olanaklarını genişletir ve pasif bilgi tedarikçisinden araştırma sürecinde daha aktif, proaktif ve yetenekli bir ortağa dönüştürür.

Yerel araç kullanılabilirliği, Gemini 2.0'ı, kullanıcı sorularına yanıt veren öncelikle reaktif bir sistemden, tanımlanmış araştırma hedeflerini bağımsız olarak yerine getirmek için eylemler gerçekleştirebilen daha aktif bir temsilciye dönüştürür. Google Search gibi yerleşik araçlarla derin entegrasyon nedeniyle Gemini 2.0, İnternet'in büyük bulma fonundan bilgi ve akıllıca toplayabilir, değerlendirebilir ve içerebilir ve kullanıcı her aramayı manuel olarak başlatmadan araştırma sürecine dahil edebilir.

Kod gerçekleştirme olasılığı, AI tabanlı araştırma için tamamen yeni boyutlar açar. Derin araştırma, karmaşık veri analizleri, istatistiksel hesaplamalar, bilimsel simülasyonlar ve diğer aritmetik görevleri doğrudan araştırma sürecinde sağlar. Bu yetenek, büyük veri kayıtlarının analizinin, karmaşık sistemlerin modellenmesinin ve simülasyonların uygulanmasının standart repertuarın bir parçası olduğu bilimsel ve teknik disiplinlerde özellikle değerlidir. Kod sürümünü derin araştırmalara entegre ederek, kullanıcılar karmaşık araştırma projelerini daha verimli ve kapsamlı bir şekilde düzenleyebilir ve geleneksel yöntemlerle zor veya erişilemeyecek yeni bilgiler alabilirler.

Mevcut Çözümlerle Karşılaştırma: Chatgpts Derin Araştırma - Paralellikler ve Farklılıklar

AI araştırması alanında Google'ın doğrudan rakibi Openai'nin ChatGPT'de “Derin Araştırma” adı verilen bir işlevi de entegre etmesi dikkat çekicidir. Bu paralel gelişme, modern bilgi çağında yapay zeka temelli, derin araştırma işlevlerinin artan anlamının ve yüksek öneminin altını çizmektedir. Hem Google'ın derin araştırması hem de OpenAIS derin araştırması, kapsamlı araştırmalar yapmayı ve karmaşık konular hakkında ayrıntılı, yapılandırılmış raporlar oluşturmayı amaçlamaktadır.

Ancak Google, Openai'ninkine kıyasla derin araştırmalarının daha geniş kullanılabilirliğini vurgulamaktadır. OpenAIS Deep Research şu anda sınırlı bir kullanıcı grubu ile sınırlıdır ve öncelikle ayda 100 soru ile ChatGPT Pro aboneleri (200 $/ay) sunarken ve ayrıca ayda 10 soruşturma ile ekip ve kurumsal kullanıcılar, Google'ın Deep'i daha geniş bir kullanıcı grubu için potansiyel olarak erişilebilir. Bununla birlikte, kesin kullanılabilirlik modelleri ve fiyat yapıları zaman içinde değişebilir ve bireysel durumlarda kontrol edilmelidir.

OpenAIS Deep Research, kamusal web'den verileri kullanarak gelen, çok aşamalı araştırmalar yapmak için özel olarak tasarlanmıştır. Web'de özerk bir şekilde arama yapabilir ve karmaşık konularda kapsamlı, kapsamlı bir şekilde belgelenmiş ve açıkça belirtilen raporlar oluşturmak için çeşitli çevrimiçi kaynaklardan bilgileri çıkarabilir ve analiz edebilir. OpenAis Deep Research, yaklaşan Openai O3 modelinin özel bir versiyonuna dayanmaktadır ve metin, görüntü ve PDF belgelerini yorumlayabilir ve analiz edebilir. Özellikle, geleneksel olarak çok sayıda web sitesinde birkaç manuel arama adımı gerektirecek niş bilgileri ararken etkinliği için vurgulanmaktadır.

Hem Google hem de Openai bu nedenle birbirinden bağımsız olarak “derin araştırma” işlevleri geliştirdiler ve piyasayı başlattı, bu da güçlü bir pazar talebini ve AI tabanlı, derin araştırma işlevlerine açıkça tanımlanmış bir ihtiyacı gösteriyor. Dünyanın önde gelen yapay zeka kuruluşlarından ikisi tarafından benzer araçların bu paralel gelişimi, bu teknolojinin stratejik önemini doğrulamaktadır ve gelecekte araştırmaların gerçekleştirilme şeklinde potansiyel bir temel değişikliği göstermektedir.

Her iki araç da araştırma ve kapsamlı raporlamayı birleştirmeyi amaçlasa da, Google'ın derin araştırmaları ile OpenAIS derin araştırmaları arasında da önemli farklılıklar vardır. Bu farklılıklar, diğer şeylerin yanı sıra, altta yatan AI modelleri (Gemini 2.0 vs. Openai's O3), erişim modelleri (Google ve OpenAAI'da abonelik temelli daha geniş kullanılabilirlik) ve muhtemelen spesifik fonksiyonel kapsam (örn. Google'ın kapsamlı uygulama ekosistemine derin entegrasyonu) ile ilgilidir. Bu farklılıklar, kullanıcıların bireysel ihtiyaçlarına, tercihlerine ve maliyetler, entegrasyon projeleri ve temel AI modellerinin belirli özelliklerine bağlı olarak bir veya diğer platformu tercih edebileceğini göstermektedir. Bireysel tekliflerin nüanslı güçlü ve zayıf yönlerini ayrıntılı olarak anlamak ve iyi bir karar verebilmek için daha ayrıntılı karşılaştırmalar ve bağımsız testler değerli olacaktır.

Yapay zeka temelli araştırmalarla bağlantılı olarak tekrar tekrar vurgulanması gereken önemli bir nokta, gerçek halüsinasyonlara veya yanlış sonuçlara karşı potansiyel duyarlılıktır. AI modelleri daha güçlü ve hassas hale gelse bile, yanılmaz değildirler ve yine de belirli durumlarda yanlışlıklar veya hatalar üretebilirler. Openais derin araştırmalarının, bireysel vakalarda gerçek halüsinasyonlar veya yanlış sonuçlar çıkarabileceğinden bahsedilmesi, yapay zeka temelli araştırmalarda bu belirleyici zorluğun altını çizmektedir ve üretilen raporların eleştirel değerlendirmesinin kalıcı önemi. Bu araçların gelişmiş becerilerine rağmen, mükemmel, kusursuz sistemler değildir ve yine de yanlışlıklar veya bozulmalar üretebilirler. Kullanıcılar, bu doğal kısıtlamanın farkında olmalı ve AI üretilen araştırmalara güveniyorlarsa, özellikle de geniş kapsamlı sonuçlara sahip kritik kararlarla her zaman dikkatli olmalıdır. Bu nedenle, kaynakların spesifikasyonu ve kullanıcı tarafından bilgileri kontrol etme olasılığı bu nedenle AI destekli araştırmalara olan güveni güçlendirmek ve yanlış karar riskini en aza indirmek için gereklidir.

İçin uygun:

• Openai Derin Araştırma: Kullanıcılar için hibrit bir yaklaşım önerilir: AI Deep Research İlk tarama aracı olarak

İkizler 2.0 ile derin araştırmaların potansiyel uygulamaları ve avantajları: farklı endüstrilerin ve alanların dönüşümü

Gemini 2.0 ile derin araştırmaların potansiyel uygulamaları son derece çeşitlidir ve geleneksel araştırma alanlarının çok ötesine uzanmaktadır. Derin araştırmaların çeşitli endüstrilerde ve alanlarda değerli destek sağlayabilmesi ve verimlilik, maliyet azaltma ve yenilikte önemli artışlara katkıda bulunabilmesi beklenmektedir. Finans, bilim, politika ve mühendislik gibi alanlardaki uygulamalar özellikle ilgili ve umut vericidir. Bu alanlardaki uzmanlar genellikle iyi kaynaklanan kararlar alabilmek için kapsamlı, kesin ve zaman -kritik araştırmalara bağlıdır. Derin araştırmalar, zaman alıcı ve sıkıcı manuel çalışmanın önemli bir bölümünü otomatikleştirebilir ve böylece daha yüksek kaliteli görevler için değerli zaman ve kaynakları serbest bırakabilir.

Finans endüstrisinde, örneğin piyasa eğilimlerinin analizi, yatırım seçeneklerinin değerlendirilmesi, risk değerlendirmesi, rekabet analizi ve kapsamlı finansal raporların oluşturulması için derin araştırmalar kullanılabilir. Bilimde, derin araştırmalar araştırmacıların sürekli büyüyen bilimsel yayınlara genel bir bakış yapmalarına yardımcı olabilir, ilgili araştırma sonuçlarını tanımlamak, literatür araştırmalarını hızlandırmak ve karmaşık bilimsel verileri analiz etmek. Siyasi alanda, siyasi eğilimlerin analizi, yasaların değerlendirilmesi, arka plan bilgilerinin oluşturulması ve kamuoyunun izlenmesi için derin araştırmalar kullanılabilir. Mühendislikte, derin araştırma mühendisleri teknik bilgileri araştırmaya, patentleri kontrol etmeye, teknik belgeleri analiz etmeye ve karmaşık teknik sorunlar için çözümler bulmaya yardımcı olabilir.

Buna ek olarak, Deep Research'in uygulama yelpazesi bu geleneksel alanların çok ötesine geçmektedir. İş stratejisinde, ayrıntılı rekabetçi analizler, yeni piyasa eğilimlerinin tanımlanması, talep gelişmelerinin prognozu ve yenilikçi iş modellerinin geliştirilmesi için derin araştırmalar kullanılabilir. Pazarlama ve satışlarda, müşteri ihtiyaçlarının analizi, hedef grupların tanımlanması, pazar segmentasyonunun oluşturulması ve pazarlama kampanyalarının kişiselleştirilmesi için derin araştırmalar kullanılabilir. Derin araştırmalar, özellikle araba satın alma, mülk veya sağlık sigortası seçimi gibi önemli ve karmaşık satın alma kararlarıyla, tüketiciler için çeşitli durumlarda da yardımcı olabilir. Derin araştırmalar, tüketicilerin kapsamlı bilgi toplamalarına, ürün ve hizmetleri objektif olarak karşılaştırmalarına, araştırma fiyatlarını karşılaştırmasına ve iyi kararlı kararlar vermelerine yardımcı olabilir.

Finans, bilim, politika ve mühendislik gibi alanlarda uzmanlara yönelik tutarlı yönelim, bu profesyonel grupların AI tabanlı araştırma araçları tarafından önemli erken kullanıcılar ve ana kullanıcılar olarak kabul edildiğini göstermektedir. Araştırma ihtiyaçlarınız genellikle özellikle karmaşık, zaman -kritik ve talepkardır ve derin araştırmalar burada özellikle büyük katma değer yaratma potansiyeline sahiptir. Bu meslekler genellikle kapsamlı araştırmalar ve büyük miktarda bilginin analizini gerektirir ve derin araştırmalar bu çalışmanın önemli bölümlerini potansiyel olarak otomatikleştirebilir ve uzmanların daha yüksek kaliteli görevler, stratejik karar verme ve yaratıcı yeniliklere odaklanmasını sağlayabilir.

Bununla birlikte, potansiyel uygulamalar geleneksel araştırmaların çok ötesine uzanır ve iş stratejisi, pazarlama, satış ve hatta günlük tüketici kararları gibi alanları da içerir. Bu, kapsamlı, hassas ve bilgilendirici bilgilere verimli erişim sağlayarak çeşitli rol ve bağlamlardaki bireyleri sağlamak için bu teknolojinin geniş uygulanabilirliğini ve muazzam potansiyelini gösterir ve böylece ses tabanlı veri tabanlı kararlar vermelerini sağlar.

İkizler 2.0 Çağında Araştırmanın Geleceği ve Derin Araştırma

Gemini 2.0 ile derin araştırmalar, AI tabanlı araştırma ve bilgi tedariki alanında önemli ve trend belirleyen bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Bilgi toplama, analiz etme, sentezleme ve bunu amaçlarımız için kullanma şeklini temelden değiştirme potansiyeline sahip yenilikçi ve dönüştürücü bir ürün kategorisidir. Derin araştırma kullanıcıları, kapsamlı web aramalarının, gelişmiş düşünme becerilerinin, kişiselleştirilmiş sonuçların ve düşünme sürecine gerçek zamanlı görüşlerin akıllı kombinasyonu sayesinde, karmaşık araştırma sorularını her zamankinden daha verimli, daha etkili ve daha kapsamlı bir şekilde cevaplamak için güçlü ve çok yönlü bir araç sunuyor.

Analizin hızına ve derinliğine tutarlı bir vurgu, araştırmada bir paradigma değişimini göstermektedir. Derin araştırmalar, daha bilinçli bilgi edinmeyi, karmaşık ilişkileri daha hızlı anlamayı ve daha kısa sürede veri tabanlı kararlar almayı mümkün kılar. AI'nın düşünme sürecine gerçek zamanlı bilgilerle diğer Google uygulamalarıyla derin entegrasyon ve şeffaflık sadece kullanılabilirliği ve verimliliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda teknolojideki kullanıcıların güvenini güçlendirmek ve araştırma sürecinde AI tabanlı araçların kabulünü teşvik etmek.

Derin araştırmaların gelişimi, karmaşık görevleri bağımsız olarak planlayabilen, gerçekleştirebilen ve optimize edebilen ajan bazlı AI'ya doğru önemli bir adımdır. Bu, bir gün yeni bilimsel araştırmalar yapabilen, çığır açan keşifler yapabilen ve insan bilgi ve anlayışının sınırlarını genişletebilecek daha ilerici ve özerk AI sistemlerine giderken önemli bir kilometre taşıdır.

Derin araştırmalar, saatler, günler hatta haftalarca geleneksel araştırma süresi yeteneği, çeşitli alanlarda üretkenlik, verimlilik ve inovasyon potansiyeli için derin etkilere sahiptir. Derin araştırmalar, geleneksel arama motorlarının ve basit sohbet botlarının ötesinde önemli bir ilerlemeyi temsil eder ve karmaşık araştırma görevlerini özerk ve etkileyici bir hassasiyetle gerçekleştirebilen akıllı AI sistemlerine doğru ilerler. Bu, AI'nın bilgi, bilgi ve bilgi bilgisi keşfinde çok daha aktif, daha ayrılmaz ve dönüştürücü bir rol oynayacağı olası bir geleceği gösterir.

Zaman tasarrufuna yapılan vurgu, farklı alanlarda verimliliği ve üretkenliği artırmada derin araştırmaların pratik ve acil avantajlarının altını çizmektedir. Gelen araştırmalar için gereken süreyi önemli ölçüde azaltma yeteneği, bireyler, kuruluşlar ve toplum üzerinde bir bütün olarak derin etkilere sahiptir. Kaynakların kaynakları daha etkili bir şekilde kullanmasını, inovasyon döngülerini hızlandırmasını, keşif ve ilerlemenin hızını artırmasını ve sonuçta verilerin kaynaklı ve bilgiye dayalı geleceği şekillendirmesini sağlar.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus