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PART.01? ?AI相關資訊

? ? ?谷歌發布了名為Gemini的多模態大模型，能夠無縫地理解、操作和組合文本、代碼、音頻、圖像和視頻等不同類型的信息。Gemini有三個版本：Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano，適用于不同任務。Gemini 1.0具備復雜的多模態推理功能，能夠理解復雜的書面和視覺信息，提取見解和解決問題。經過訓練，它還能同時識別和理解文本、圖像、音頻等，并回答與復雜學科（如數學和物理）相關的問題?，F在，Bard也使用Gemini Pro的微調版本進行更高級的推理、規劃和理解。Gemini還在搜索生成體驗（SGE）中進行試驗，結果顯示SGE速度更快，美國英語的延遲減少了40%，同時質量也提高。未來，Gemini將在搜索、廣告、Chrome和Duet AI等更多產品和服務中應用。

（圖片為谷歌發布的Gemini演示視頻截圖）

參考鏈接：

https://developers.googleblog.com/2023/12/how-its-made-gemini-multimodal-prompting.html

https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/#availability

???? Meta推出了一款名為「Imagine with Meta AI」的免費獨立AI圖像生成器網站。用戶可以通過自然語言描述來生成圖像。該AI模型使用了來自Facebook和Instagram的11億張公開圖片進行訓練。類似于Stable Diffusion、DALL-E 3和Midjourney，Imagine with Meta AI根據AI模型從訓練數據中學到的視覺概念生成新圖像。用戶需要一個Meta賬戶才能使用此網站，每次生成將會產生四張1280×1280像素的圖片，可以以JPEG格式保存。目前該服務是免費的，但只支持英文提示詞。

（圖片為Meta AI圖像生成器網站圖像生成示例）

參考鏈接：

https://imagine.meta.com/

???? Bard現在可以分析YouTube視頻中的內容并針對我們給出的提問給出答案。這意味著我們可以向Bard索要關于某個主題的視頻列表之后，再要求Bard告訴我們更多關于某個YouTube視頻內容的相關信息。

（圖片為Bard能夠分析YouTube視頻內容信息的示例）

參考鏈接：

https://www.seroundtable.com/google-bard-youtube-videos-36432.html

PART.02? ?SERP相關資訊

? ? ?谷歌推出了個人資料和論壇帖子類型的結構化數據代碼，這一結構化數據主要用于在搜索結果頁盡可能的凸顯完整的論壇內容及創建者的信息。

? 論壇帖子使用DiscussionForumPosting標記，用于提交帖子標題以及主貼和回帖的內容。

? 個人資料頁使用ProfilePage標記，用于提交賬號名稱、個人資料照片、關注者人數以及內容的熱門程度等信息。

（圖片為論壇帖子的SERP示例展示）

參考鏈接：

https://developers.google.com/search/blog/2023/11/discussion-and-profile-markup

這類結構化數據類型的推出跟之前谷歌提出的會重視個人觀點和真實表達，以此來對抗各種偽原創和 AI 內容的理念相呼應了。那對于我們來說，如果我們的網站有論壇，問答類的內容，要重視論壇結構化數據的應用，從而幫助搜索引擎更好地理解和解釋網站上的論壇和問答內容，增加網站的曝光度。

?????谷歌對視頻模式的搜索結果頁面進行了更改，當用戶在谷歌搜索中點擊視頻模式，現在只會看到那些視頻為頁面主要內容的網頁。比如，視頻在頁面上方很顯眼，頁面的主要目的就是觀看視頻這類型的頁面。其他類型的頁面，比如博客文章或者產品詳情頁，視頻只是輔助內容，不是主要內容的頁面，將不再在視頻模式下顯示。這個改變同時也會在GSC的視頻索引報告中反映出來。非頁面主要內容的視頻將被標記為"未索引視頻"，并且報告中會解釋為什么這些視頻沒有被索引。在這種更改下?？赡芤曨l模式下展示的頁面數量會大大減少。