top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

GMO PlayAd meluncurkan layanan penelitian AI baru

Generatived

11/3/25, 04.15

GMO PlayAd (Distrik Shibuya, Tokyo) mengumumkan akan meluncurkan layanan riset daring "Depth X byGMO" pada 10 Maret 2025. Layanan ini menggunakan Generative AI untuk secara otomatis membuat pertanyaan lanjutan berdasarkan jawaban, sehingga memungkinkan riset yang menggali lebih dalam jawaban masing-masing individu.

Menurut perusahaan, layanan baru tersebut akan memanfaatkan teknologi yang sedang dalam proses paten untuk secara dinamis menghasilkan dan mengoptimalkan pertanyaan dalam survei daring, sehingga memungkinkan perusahaan untuk dengan cepat mengumpulkan masukan konsumen nyata dan membuat keputusan dalam perencanaan pemasaran dan produk.

"Depth X byGMO" menggunakan jaringan panel yang beranggotakan sekitar 34 juta orang untuk melakukan survei. AI menganalisis respons dan mengekstrak wawasan tertentu. Misalnya, saat mengembangkan produk baru, sebagai respons terhadap pertanyaan "Apa pendapat Anda tentang desain ini?", AI akan mengajukan pertanyaan tambahan seperti "Menurut Anda, apa yang menarik secara khusus?"

Paket harga mulai dari 100.000 yen per 100 orang untuk survei panel dan 500.000 yen per 5.000 orang untuk penggunaan kuesioner. Melalui layanan ini, GMO PlayAd bertujuan untuk membantu perusahaan merespons perubahan pasar dengan cepat dan memahami kebutuhan konsumen secara akurat.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

bottom of page