Mic King @iPullRank Ok, let's get this party started! A couple weeks ago I said I was publishing the most important thing I ever wrote. I was wrong. Documentation related to the Google Search algorithm leaked and I spent the weekend tearing it apart. ipullrank.com/google-algo-le… ✌🏾 2024-05-28 11:10:19 数週間前、私はこれまで書いた中で最も重要なものを発表すると言いました。それは間違いだった。 Google検索のアルゴリズムに関するドキュメントが漏洩したため、私は週末をかけてそれを徹底的に調
◎「文系社員」でもデータ分析できる生成AIマニュアル by OUTPUT CAMP meets AI◎ 「イベントアンケートを取ったが、集計する時間がない」「販売データを収集したものの、分析手法が分からない」 文系のビジネスパーソンにとってデータ分析は、「やったほうが良さそうだが後回しにしてしまう」プラスアルファの仕事だ。大義名分がなければ他部署に依頼するのも難しい。 そこで頼れる相棒となるのが、生成AI（ジェネレーティブAI）だ。 AIプロピッカーの三菱総合研究所・比屋根 一雄さんはこう予測する。 「みんながミクロな意思決定に生成AIを使って、少しでも良い意思決定ができるようになると、世の中全体がデータに基づく合理的で無駄の少ない仕事をできるようになる。壮大なことを言えば、低いと言われている日本の生産性が、少しでも上がるのではないかという期待もしています。」 では、具体的にどの生成AIツ
オウンドメディア運営時に設定しておくと便利なGA4 探索レポート３選（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 前回の記事ではオウンドメディアサイトの評価に役立つカスタムレポートを紹介いたしました。 business.hatenastaff.com カスタムレポートは記事単位の評価などを把握する上で便利な機能で、記事の採点に向いています。しかし、記事の採点をするだけでは、改善案に繋がるとは限らず「点数」の差もよくわかりません。よりユーザーを集め、読んでもらい、成果に繋げるコンテンツを増やしていくためには「分析」を行うことが大切です。 そこで役立つのがGoogle Analytics 4 の探索機能です。 探索機能を利用すると、様々な形式のレポートを作ることができます。ユーザー単位の行動を見たり、継続訪問をチェックするということも可能です。 今回はオウンドメディアを訪れるユーザーの理解を更に一段高めるために作成するべき探索レ
Maria Diaz （ZDNET.com） 翻訳校正： 緒方亮 吉武稔夫 （ガリレオ） 2024-05-20 09:24 OpenAIは先ごろ、AIチャットボット「ChatGPT」のデータ分析機能の変更を発表した。ChatGPTを使ってインタラクティブでカスタマイズ可能な表とグラフを作成し、プレゼンテーションや書類としてダウンロードできるようになる。「Google Drive」や「Microsoft OneDrive」からChatGPTにファイルをアップロードすることも可能だ。 ただし、新しいデータ分析機能はすべてのユーザーが利用できるようになるわけではない。アップグレードは今後数週間をかけて段階的に「ChatGPT Plus」「ChatGPT Enterprise」「ChatGPT Team」のユーザーに提供される。データ分析の新機能は、OpenAIが先日「Spring Update」
今日も今日とてopenAIの新発表が機械学習界隈を賑わせていますね。 今回は、2024/05/14に発表されたGPT4oについてです。 返答速度があがったり画像認識精度があがったり音声会話の性能が良くなったりと色々話題が尽きません。 具体的にどのあたりが凄くなったのかは僕以外にもまとめている人が多そうなのでこの記事では触れません。 個人的に特に気になっているのが画像認識の精度向上部分で、今回は画像認識精度がどの程度あがったのか？というのを画像系機械学習の主要なタスクであるBBoxによる物体認識というタスクで簡単にチェックしてみようと思います。 BBoxとは BBoxはBoundingBoxの略で、画像内の特定のオブジェクトを囲むために使用される長方形のボックスの事を指します。 BoundingBoxの定義は以下の通り このBBox検出は画像系機械学習モデルの基本的なタスクであり、自動運転の
GA4への移行も完了し、本格的にデータ活用を進めているが、うまくいかないといった人も多いだろう。そういった人を対象に、「分析の前に、大切な話をしよう～Googleアナリティクス4を使ったデータ活用法～」と題したセミナーが2024年5月22日、東京・新宿で開催された。 本セミナーは、データ活用を支援するアユダンテ株式会社が主催。同社のGMPコンサルティング事業部 COO 山浦直宏氏、チーフソリューションコンサルタント藤田佳浩氏、シニアソリューションコンサルタント中村晃氏の3人で進められた。 データ活用＝データ分析ではないWebサイトを構築するとたいてい無料のGA4が入っていて、GA4で取得したデータをいきなり分析していこうとする人がいるが、分析の前にもっと大事なことがあるという。 GA4のデータを見て、いきなり分析をし始める人がいるが、本当にそれでいいのだろうか（山浦氏） データ活用というと
Reproでマーケティングコンサルタントをしている嶋と申します。 今回はアプリマーケティングでは頻出の「マジックナンバー分析」をGA4で行う方法をご紹介します。 先日GA4でセグメントをいじりながらあれこれ検証していたところ、ついに実現方法を発見しました。 おそらくGA4でマジックナンバー分析をする方法を発見した…！ pic.twitter.com/OpWsyPfr0Y — 嶋 颯太郎 | Webマーケティング・アプリマーケティング (@AnalyticsShima) May 26, 2024 （上記ポストに弊社社長＆執行役員からも反響があったので急いでnoteにまとめました…！笑） マジックナンバー分析とはマジックナンバー分析は、アプリのような継続して利用されるサービスで成長ドライバーを見極めるのに有効な分析手法です。 詳細はこちらで解説しているので、そもそもマジックナンバー分析って何？
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Googleの検索アルゴリズムの内部資料が漏洩か？「SEO業界で長年疑われていたものが明らかに」
ChatGPTでデータ分析、生成AIで「文系社員」が「分析官」に
OpenAI、「GPT-4o」の新しいデータ分析機能を発表--有料ユーザー対象
GPT4oを使って、訓練無しで物体検出(BBox)ができるか試してみる
いきなりデータ分析でいいの？ GA4のデータ活用を最適化するための基本 | Web担当者Forum
GA4でマジックナンバー分析を行う方法｜嶋 颯太郎