Liens en vrac de Ramenos (v2)
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New way (not that new) to do SEO in 2020 and more
Avec le DOJ qui s'attaque à Google, cet article pose les bonnes questions sur ce qu'il pourrait se passer.
Google va commencer à flaguer les images générées via IA dans son moteur via un "A propos de cet image". Bien pour l'aspect légal, à voir comment cela va être mis en évidence pour l'utilisateur moyen
Comment la Gen Z utilise TikTok pour acheter ou définir sa propre façon de chercher des produits et les acheter (Entre 13 et 27 ansà
Comment la présence d'une bonne navigation permet l'augmentation des ventes dû au fait que les visiteurs peuvent trouver ce qu'ils recherchent (plutôt que de devoir minimiser le design du site).
Google plans to push “the boundaries of what’s possible,” and to think about “which use cases are helpful” and “have the right balance of latency, quality, and factuality,
S'il y a une news à lire sur le futur de Google, c'est bien celle-ci. Je présume que chaque nouveauté technologique qui ont été intégré dans Google (multi search, Lens, videos, SGE) vont finir par donner quelque chose de bien différent dans l'accès à l'information et la façon de rechercher.
A suivre mais l'affichage des liens publicitaires et organiques tels qu'ils existent aujourd'hui ne va pas durer éternellement.
S'il y a une news à lire sur le futur de Google, c'est bien celle-ci. Je présume que chaque nouveauté technologique qui ont été intégré dans Google (multi search, Lens, videos, SGE) vont finir par donner quelque chose de bien différent dans l'accès à l'information et la façon de rechercher.
A suivre mais l'affichage des liens publicitaires et organiques tels qu'ils existent aujourd'hui ne va pas durer éternellement.
Pour mieux comprendre la différence entre l'assistant Google et le moteur de recherche de la même marque.
L'assistant est un libraire, le moteur de recherche est une librairie.
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Quelques bonnes idées pour aller chercher des trésors sur Internet Archive. Je suis déjà un grand de cette initiative et il y a vraiment des pépites à découvrir.
Une simple couche additionelle à Google qui, lors d'une recherche, affiche d'abord les plus vieux résultats indexés. Rigolo.
Vous souhaitez connaître les calories de n'importe quel aliment ? https://spe.lt/ est un moteur de réponse simple, intuitif et efficace pour répondre à ce genre de question.
J'ai fait quelques tests, l'outil reconnaît bien le langage naturel.
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Redécouvrir le petit web
Un bookmarklet fort pratique si jamais vous souhaitez voir la différence en % de 2 périodes dans Search Console
Pour lecture ultérieure
The Topics API enables interest-based advertising (IBA) without having to resort to tracking the sites a user visits.
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Un petit guide 101 pour comprendre les LLMS (Large Language Models)
Un outil simple pour rechercher des posts/auteurs sur Mastodon par simple mot-clés.
Méta moteurs pour rechercher des images sur plusieurs sources du web. Possibilité de filtrer par type de license d'utilisation.
Lorsque vous cliquez sur une image, l'IA en génère des similaires. J'ai fait 2-3 tests, ça a l'air de pas mal marcher. A voir ce que ça donne sur le long terme.
Lorsque vous cliquez sur une image, l'IA en génère des similaires. J'ai fait 2-3 tests, ça a l'air de pas mal marcher. A voir ce que ça donne sur le long terme.
Un tableau de bord pour savoir comment se porte Google Search Console et connaître les dernières MAJ de l'algo Google. Pratique
We demonstrate through human evaluation that existing de-
tectors of machine-generated text are effective at predicting
low quality pages, outperforming, quite surprisingly, super-
vised spam classifiers. To our knowledge, this is the first use
of machine detection for a different NLP task.
• Using half a billion webpages, we conduct the largest appli-
cation of the detection models in the wild.
• We quantify the low quality pages that are surfaced by our
detector models. We perform extensive analysis, breaking
them down by attributes such as document length, age, and
topic.
• We qualitatively characterize and categorize the nature of the
low quality documents. We find traces of essay generation
farms, machine translated text, keyword optimizations, and
Not-Safe-For-Work (NSFW) content.
L'étude est intéressante et permet de mieux comprendre comment GTP fonctionne en arrière.
tectors of machine-generated text are effective at predicting
low quality pages, outperforming, quite surprisingly, super-
vised spam classifiers. To our knowledge, this is the first use
of machine detection for a different NLP task.
• Using half a billion webpages, we conduct the largest appli-
cation of the detection models in the wild.
• We quantify the low quality pages that are surfaced by our
detector models. We perform extensive analysis, breaking
them down by attributes such as document length, age, and
topic.
• We qualitatively characterize and categorize the nature of the
low quality documents. We find traces of essay generation
farms, machine translated text, keyword optimizations, and
Not-Safe-For-Work (NSFW) content.
L'étude est intéressante et permet de mieux comprendre comment GTP fonctionne en arrière.
Un petit article pas mal sur l'intégration de l'AI dans Bing.
Un outil fort pratique qui vous prémache des commandes selon le type de services utilisé. Je garde dans un coin car ça peut toujours service.