这些分析是在 2024 年 10 月的最后一周进行的，从那天起，这两种人工智能很可能都会进化。在两个同时的窗口中，我们对两个人工智能进行完全相同的分析，加载 IKAUE 自己的数据（我们的机构）和匿名客户数据。
测试包括：从界面导出的各种
Google Analytics 4 (GA4) 数据集合的负载，我们要求对情况进行分析并提供所遵循策略的背景信息。活动、渠道、行为和转化的示例。
大量先前下载和组织的产品库存，包括销售数据。我们要求对产品的库存、类别和类型进行分析。
除了关键字和网址的演变之外
Google Search Console 还加载数据以验证关键字和网址。
从浏览器复制的数据来自不同 SEO 工具的结果：Sistrix、Ahrefs 等。
大量相同数据转换为 CSV 以外的格 WhatsApp 电话号码数据 式：XML、JSON、HTML 表以及来自 Sheets 和 Excel 的直接副本。
这些测试重点关注数字营销领域。
关于这些测试
我一直在得出相当笼统的结论，因为所看到的是存在一种易于直觉的模式。当某件事不起作用时，它几乎在任何情况下都不会这样做，而当它 在 商业标记 起作用时，它会在其中一些情况下重复这样做。从这里开始，我发现了这两个系统的优点，但最重要的是，它们都具有令人沮丧的局限性，我创建了相关方面的分类来进行分析。这种分类完全是有意为之，并且是在第一次测试之后显示出真正重要的内容，但正如我之前所说，它完全是主观的，并且与我的个人标准密切相关。
关于我（如果你想知道的话）
由于分析具有很高的主观负荷，为了给那些不认识我的人提供更多背景信息 （如果您已经知道我是谁，请毫无问题地跳过它），一些细节： 我是 Iñaki Huerta，数字和 SEO 分析师，介绍进入网络世界已超过 20 年，并且在两个学科上都有超过 17 年的经验。我领导 IKAUE 已有 10 年，为许多大客户工作过。我来自通信部门，但从我记事起就开始编程。今天，我 捷克数字数据 使用 PHP、JavaScript（和 Node）、R 和一些 Python（这是我了解最少的）进行编程。我对SQL和数据处理以及它在各种工具中的可视化有很高的水平。我从一开始就从事机器学习和人工智能工作，并且习惯于处理大量数据。简而言之，是一个以业务为导向但具有技术技能的专业人士。
