Как AIO внедряет инновации в ускорение вашего сайта

Девять из десяти ведущих компаний инвестируют в искусственный интеллект.

Хотя это доказывает привлекательность ИИ, на самом деле только 35% предприятий используют ИИ в своей деятельности.

Почему тогда такой большой разрыв?

Компании уже много лет полагаются на искусственный интеллект (ИИ) — в основном через дорогие платформы корпоративного уровня для обеспечения безопасности, управления персоналом, бухгалтерского учета и персонализации (в электронной коммерции).

Но только в последние несколько лет ИИ стал массовыми (и бесплатными) решениями, которые предприятия малого и среднего бизнеса используют ежедневно. Подумайте о создании контента, SEO и оптимизации изображений, разделах часто задаваемых вопросов, разработке целевых страниц, автоматизации электронной почты и создании видео… все это направлено на улучшение пользовательского опыта на протяжении всего пути клиента.

По иронии судьбы, в условиях бума искусственного интеллекта отстает скорость сайта.

Ну, больше нет.

В 2024 году оптимизация скорости с помощью искусственного интеллекта официально появится на рынке, и пришло время изучить ваши возможности. Но сначала…

Как скорость сайта влияет на пользовательский опыт?

Сегодня для онлайн-бизнеса многое поставлено на карту. Особенно, если ваш сайт загружается более 3 секунд.

Последствия увеличения загрузки страницы на 0,1 секунды заметны на протяжении всего пути покупателя:

• За сеанс просмотрено на 8,6 % меньше страниц.
• Снижение вовлеченности клиентов на 5,2 %.
• На 8,4% меньше конверсий
• Рейтинг в Google Поиске снизился на 3,7 процентных пункта.

А когда дело доходит до скорости и качества, никто не делает это так, как Google.

В 2019 году команда Chromium представила первую стандартизированную систему для измерения пользовательского опыта — Core Web Vitals.

Основные веб-показатели Google представляют собой набор из трех показателей производительности: наибольшая отрисовка контента (LCP), взаимодействие с следующей отрисовкой (INP) и совокупный сдвиг макета (CLS), которые используются владельцами бизнеса для анализа того, как пользователи взаимодействуют с их веб-сайтами.

По состоянию на 2024 год Google ежедневно обрабатывает 6,9 миллиарда поисковых запросов с использованием глобальных технологий искусственного интеллекта. Недавно компания выпустила существенные улучшения своего API-интерфейса Speculation Rules, который позволяет владельцам сайтов использовать интеллектуальный искусственный интеллект для предварительной загрузки целых страниц в фоновом режиме еще до того, как пользователи даже нажмут на ссылку.

Таким образом, начало почти мгновенного просмотра.

Чтобы оценить масштабы последних достижений, взгляните на то, где сейчас находится индустрия оптимизации скорости сайта.

Традиционные подходы к оптимизации скорости сайта

Как владелец веб-сайта вы в настоящее время можете использовать мощные технологии оптимизации, такие как:

Оптимизация изображения

Этот метод предполагает уменьшение размера файлов изображений, используемых на веб-сайте, при сохранении их визуального качества. Инструменты и плагины оптимизации изображений используют алгоритмы сжатия для удаления избыточных данных из изображений без ущерба для их внешнего вида. Другие методы включают изменение размера и выбор соответствующего формата файла (JPEG, PNG, GIF) в зависимости от содержимого изображения.

Минимизация

Минимизация включает удаление ненужных символов из файлов кода (HTML, CSS, JavaScript), таких как пробелы, комментарии и разрывы строк, уменьшая их размер. Этот процесс помогает оптимизировать доставку кода и сократить время загрузки.

Кэширование

Кэширование сохраняет копии веб-страниц, изображений и другого статического контента на сервере или устройстве пользователя, что позволяет быстрее извлекать и доставлять контент при последующих посещениях. Это уменьшает необходимость повторных запросов к серверу, что приводит к сокращению времени загрузки. Используемые технологии включают кэширование браузера, кэширование на стороне сервера (например, Redis, Memcached) и сети доставки контента (CDN).

Сети доставки контента (CDN)

CDN распределяют контент веб-сайта по нескольким серверам, расположенным в разных географических точках. Когда пользователь запрашивает контент, CDN доставляет его с ближайшего к нему сервера, сокращая задержку и ускоряя время загрузки. Этот подход использует методы кэширования и оптимизации сети для повышения производительности. Используемые технологии включают инфраструктуру провайдеров CDN и механизмы пограничного кэширования.

Серверная оптимизация

Оптимизация на стороне сервера включает в себя оптимизацию конфигураций сервера, баз данных и выполнения кода для повышения производительности веб-сайта. Сюда входят такие методы, как кэширование на стороне сервера, индексация базы данных, оптимизация кода и сокращение времени ответа сервера. Используемые технологии включают серверное программное обеспечение (например, Apache, NGINX), системы управления базами данных (например, MySQL, PostgreSQL) и инструменты оптимизации на уровне сервера.

Ленивая загрузка

Ленивая загрузка задерживает загрузку второстепенного контента (например, изображений, видео) до тех пор, пока пользователь не прокрутит страницу до той части страницы, где он необходим. Это помогает в первую очередь расставить приоритеты при загрузке критически важного контента, улучшая время начальной загрузки страницы и воспринимаемую производительность. Используемые технологии включают библиотеки JavaScript и API браузера.

В целом, традиционные методы оптимизации скорости сайта направлены на обеспечение быстрой загрузки веб-страниц для улучшения пользовательского опыта, повышения вовлеченности и повышения коэффициентов конверсии бизнеса.

Однако для обеспечения оптимальной производительности они часто требуют ручного вмешательства и постоянного обслуживания.

Именно здесь в игру вступает AIO , открывая путь к более интуитивно понятной оптимизации производительности на основе поведения пользователя.

Что такое AIO?

Оптимизация искусственного интеллекта, также известная как AIO, — это новый подход к оптимизации веб-сайтов, который использует технологию искусственного интеллекта для улучшения пользовательского опыта, бизнес-результатов и общей скорости загрузки страниц.

Это достижение в области оптимизации скорости и производительности сайтов, позволяющее владельцам сайтов предлагать своим посетителям практически мгновенный просмотр.

Веб-сайт краткого обзора AIO Technologies

В настоящее время для оптимизации веб-сайтов используется несколько технологий искусственного интеллекта:

• Глубокое обучение. Интегрированное в веб-сайты системы рекомендаций, создание персонализированного контента и распознавание изображений, глубокое обучение анализирует предпочтения пользователей для обеспечения работы механизмов рекомендаций. Он повышает вовлеченность за счет адаптации контента и включает такие функции, как визуальный поиск, улучшая взаимодействие с пользователем.

• Обработка естественного языка (NLP). Улучшая взаимодействие с пользователем, NLP оснащает веб-сайты чат-ботами, анализом настроений и языковым переводом. Чат-боты участвуют в разговорах на естественном языке, анализ настроений позволяет оценить настроения обратной связи, а языковой перевод обслуживает глобальную аудиторию.

• Компьютерное зрение. Компьютерное зрение, интегрированное для визуального поиска, распознавания изображений и дополненной реальности, повышает точность поиска и автоматизирует маркировку изображений. Он также предлагает захватывающий опыт посредством дополненной реальности, повышая вовлеченность пользователей.

• Обучение с подкреплением. Динамически корректируя макеты веб-сайтов, рекомендации по содержанию и рекламные предложения на основе взаимодействия с пользователем, обучение с подкреплением оптимизирует удовлетворенность пользователей и конверсию. Например, он совершенствует маркетинговые кампании по электронной почте для повышения вовлеченности.

• Предиктивная аналитика: прогнозируя поведение пользователей, прогнозируя тенденции и оптимизируя маркетинговые усилия, прогнозная аналитика персонализирует контент и оптимизирует воронки конверсии. Это способствует более высокому уровню вовлеченности и конверсии за счет учета предпочтений пользователей.

• Поведенческий анализ: выявляя высокоэффективный контент, пути навигации и рекомендации по продуктам, поведенческий анализ используется для A/B-тестирования и оптимизации элементов дизайна. Это также позволяет проводить целевые маркетинговые кампании путем сегментации пользователей на основе предпочтений и поведения.

5 способов использовать ИИ для оптимизации скорости сайта

В настоящее время владельцы сайтов могут использовать несколько технологий искусственного интеллекта, разработанных для улучшения пользовательского опыта и показателей конверсии за счет переосмысления традиционных процессов оптимизации скорости сайта:

1. Прогнозируемая загрузка

ИИ может предвидеть действия пользователя, анализируя прошлые взаимодействия, позволяя ему предварительно загружать страницы или ресурсы еще до того, как пользователи нажмут на них. Это означает меньшее время ожидания и более удобный просмотр для ваших посетителей.

Понимая закономерности использования, ИИ может заранее решить, какие элементы загружать, избавляя пользователей от ненужных задержек. Этот метод положительно влияет на такие показатели производительности, как «Наибольшая отрисовка контента» (LCP) и «Время взаимодействия» (TTI).

2. Автоматическая оптимизация доставки контента

Инструменты на базе искусственного интеллекта автоматически изменяют размер и сжимают большие изображения и видео без ущерба для качества. Некоторые передовые решения могут регулировать разрешение в зависимости от размера экрана и условий сети, обеспечивая оптимальную доставку мультимедиа каждому пользователю. За счет оптимизации медиаконтента этот метод сокращает время загрузки страницы, снижает нагрузку на сервер и повышает вовлеченность пользователей.

3. Мониторинг производительности в реальном времени

Инструменты искусственного интеллекта постоянно контролируют производительность веб-сайта, обнаруживая проблемы по мере их возникновения. Анализируя данные в режиме реального времени, ИИ может мгновенно вносить улучшения, такие как настройка параметров кэша, перераспределение ресурсов и оптимизация доставки контента в зависимости от текущей нагрузки и поведения пользователей. Этот метод положительно влияет на такие показатели производительности, как время ответа сервера, время до первого байта (TTFB) и общая доступность веб-сайта.

4. Оптимизация кода

ИИ анализирует код веб-сайта, чтобы выявить и устранить избыточность, сократить количество HTTP-запросов и расставить приоритеты для критически важных ресурсов для более быстрой загрузки. Оптимизируя структуру кода и зависимости, ИИ обеспечивает более эффективную работу веб-сайта. Этот метод положительно влияет на такие показатели производительности, как время загрузки страницы, время рендеринга и общую скорость реагирования веб-сайта.

5. Сложное кэширование

ИИ выходит за рамки традиционных методов кэширования, принимая разумные решения о том, какой контент кэшировать и как долго, основываясь на поведении пользователя. Такой подход к динамическому кэшированию гарантирует, что пользователи быстро получают обновленный контент, улучшая качество просмотра и гарантируя стабильно высокий уровень попадания в кэш.

Ускорьте свой сайт с помощью искусственного интеллекта навигации от NitroPack

Navigation AI — это инструмент веб-оптимизации с улучшенными возможностями AI, который прогнозирует и анализирует поведение пользователей для предварительной визуализации целых страниц во время просмотра еще до того, как они даже нажмут на ссылку.

Эта технология позволяет владельцам сайтов на всех платформах обеспечивать мгновенный просмотр на настольных и мобильных устройствах, что в конечном итоге повышает вовлеченность клиентов и повышает коэффициент конверсии.

Навигационный ИИ работает, используя API спекулятивных правил, чтобы сначала применить первоначальные прогнозы на основе ИИ при загрузке страницы на основе исторических данных. Затем он анализирует поведение пользователя, корректирует прогнозы и дает указание API правил спекуляции выполнить предварительную отрисовку (или предварительную выборку) страницы, как только мы будем уверены, каким будет следующее действие.

Присоединяйтесь к списку ожидания для навигационного AI и разблокируйте мгновенный пользовательский опыт →

Вот улучшения, которые на данный момент демонстрирует навигационный AI:

• Веб-страницы, использующие ИИ навигации, постоянно показывают время загрузки ~2,86 с по сравнению с 6,12 с без ИИ навигации.

• Предварительно обработанные страницы демонстрируют улучшение LCP на 85 % (с 3,1 до 0,4 с) и улучшение CLS на 80 % (с 0,3 до 0,06 с).

• Благодаря навигационному AI показатели производительности всего веб-сайта значительно улучшаются: LCP на 15 %, CLS на 8 % и TTFB на 26 %.

Часто задаваемые вопросы

Сколько людей используют ИИ?

Голосовые помощники на базе искусственного интеллекта используются 97% мобильных пользователей, и в настоящее время более 4 миллиардов устройств используют эту технологию. Кроме того, 40% людей ежедневно используют функцию голосового поиска.

Какая отрасль использует ИИ больше всего?

Ожидается, что к 2030 году мировой рынок ИИ достигнет 1,85 триллиона долларов. В настоящее время такие отрасли, как профессиональные услуги, розничная торговля, финансовые услуги, здравоохранение и высокие технологии, быстрее всего внедряют ИИ в различные аспекты своих бизнес-операций.

В чем разница между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением?

ИИ — это широкая область, ориентированная на создание систем, способных решать задачи, подобные человеческим. Машинное обучение — это подмножество ИИ, в котором алгоритмы учатся на данных, чтобы делать прогнозы. Глубокое обучение — это специализированная форма машинного обучения, которая использует нейронные сети для моделирования сложных закономерностей в данных.