但即使您有直接联系数据团队的热线，识别模式并从大量数据中获取机会也很困难。狭义人工智能也对此有所帮助。最近，latestdatabase 通过深度学习研究探索了文案在登陆页面转换中所扮演的角色，其中包括谷歌 BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）的修改版本。我们的转化基准报告分析了 3000 个登陆页面的数据。它提供了有关阅读难度、字数和情感语言与 ChatGPT6 行业转化率之间关系的见解。
按家居装修类型划分的转化率
图表 家居装修登陆页面的 新加坡电话号码 示例基准。这里的数据量（每个登陆页面上的每个单词）已经使这种分析超出了人类的能力。但使用机器学习可以让团队进行更深入的挖掘：Tommy Levi，latestdatabase 通过数据分析和机器学习，我们可以公正地了解优秀着陆页的组成部分，并为每个着陆页找到改进的机会。机器学习使我们能够查看比人类更多的数据，并找到真实的、数据驱动的模式，从而实现更高的转化率。
数据产品总监汤米·莱维 表
示，读者就该报告向我们 卡塔尔 电话号码列表 提出的一个问题是，为什么我们纳入了一些利基市场（“害虫防治”），而不包括其他利基市场（“模型火车爱好者”）。答案：机器学习模型根据我们的聚合数据自行生成这些子类别。机器学习并没有强加我们任意的人类偏见，而是从数据开始并从那里对其进行排序。如果你愿意的话，可以叫我书呆子，但这有点令人兴奋。如果没有人类直觉与机器力量的结合，转换基准报告中发生的许多事情都是不可能实现的。
