Jak AIO wprowadza innowacje w zakresie przyspieszania witryny

Dziewięć na dziesięć wiodących firm inwestuje w sztuczną inteligencję.

Chociaż potwierdza to atrakcyjność sztucznej inteligencji, w rzeczywistości tylko 35% firm korzysta ze sztucznej inteligencji w swoich działaniach.

Skąd zatem taka duża przepaść?

Firmy od lat polegają na sztucznej inteligencji (AI) – głównie za pośrednictwem drogich platform na poziomie przedsiębiorstwa w zakresie bezpieczeństwa, HR, księgowości i personalizacji (w handlu elektronicznym).

Jednak dopiero w ciągu ostatnich kilku lat sztuczna inteligencja przekształciła się w masowe (i bezpłatne) rozwiązania, z których codziennie korzystają małe i średnie firmy. Pomyśl o tworzeniu treści, optymalizacji SEO i obrazów, sekcjach często zadawanych pytań, opracowywaniu stron docelowych, automatyzacji poczty e-mail i generowaniu wideo… a wszystko to ma na celu poprawę doświadczeń użytkowników na całej długości podróży klienta.

Jak na ironię, tym, co wydaje się pozostawać w tyle w obliczu boomu AI, jest szybkość działania witryny.

Cóż, już nie.

Od 2024 r. optymalizacja prędkości wspomagana sztuczną inteligencją jest oficjalnie dostępna na rynku i nadszedł czas, aby zbadać dostępne opcje. Ale najpierw…

Jak szybkość witryny wpływa na doświadczenie użytkownika?

W dzisiejszych czasach firmy internetowe mają wiele do stracenia. Zwłaszcza jeśli ładowanie Twojej witryny zajmuje ponad 3 sekundy.

Konsekwencje dłuższego wczytywania strony o 0,1 s są widoczne na całej podróży kupującego:

• 8,6% mniej stron wyświetlonych w sesji
• Spadek zaangażowania klientów o 5,2%.
• 8,4% mniej konwersji
• 3,7 punktu procentowego niższe pozycje w wyszukiwarce Google

A jeśli chodzi o szybsze i lepsze działanie, nikt nie robi tego tak dobrze, jak Google.

W 2019 roku zespół Chromium wprowadził pierwszy ustandaryzowany system pomiaru doświadczenia użytkownika – Core Web Vitals.

Podstawowe wskaźniki internetowe Google to zestaw trzech wskaźników wydajności — największa zawartość treściowa (LCP), interakcja z następną farbą (INP) i skumulowana zmiana układu (CLS) — wykorzystywane przez właścicieli firm do analizowania sposobu, w jaki użytkownicy korzystają z ich witryn internetowych.

Od 2024 r. Google przetwarza 6,9 miliarda zapytań dziennie przy użyciu globalnych technologii sztucznej inteligencji. Firma udostępniła niedawno istotne ulepszenia interfejsu API Speculation Rules, który umożliwia właścicielom witryn korzystanie z predykcyjnej sztucznej inteligencji w celu wstępnego ładowania całych stron w tle, zanim użytkownicy w ogóle klikną łącze.

Zatem początek niemal natychmiastowego przeglądania.

Aby uchwycić skalę ostatnich osiągnięć, rzuć okiem na obecną sytuację w branży optymalizacji szybkości witryny.

Tradycyjne podejścia do optymalizacji szybkości witryny

Jako właściciel witryny możesz obecnie korzystać z zaawansowanych technologii optymalizacyjnych, takich jak:

Optymalizacja obrazu

Metoda ta polega na zmniejszeniu rozmiaru pliku obrazów używanych na stronie internetowej przy jednoczesnym zachowaniu ich jakości wizualnej. Narzędzia i wtyczki do optymalizacji obrazu wykorzystują algorytmy kompresji do usuwania zbędnych danych z obrazów bez pogarszania ich wyglądu. Inne techniki obejmują zmianę rozmiaru i wybór odpowiedniego formatu pliku (JPEG, PNG, GIF) na podstawie zawartości obrazu.

Minifikacja

Minifikacja polega na usunięciu niepotrzebnych znaków z plików kodu (HTML, CSS, JavaScript), takich jak białe znaki, komentarze i podziały wierszy, zmniejszając ich rozmiar pliku. Proces ten pomaga usprawnić dostarczanie kodu i skrócić czas ładowania.

Buforowanie

Buforowanie przechowuje kopie stron internetowych, obrazów i innej zawartości statycznej na serwerze lub urządzeniu użytkownika, umożliwiając szybsze pobieranie i dostarczanie treści podczas kolejnych wizyt. Zmniejsza to potrzebę powtarzania żądań do serwera, co skutkuje szybszym czasem ładowania. Stosowane technologie obejmują buforowanie przeglądarki, buforowanie po stronie serwera (np. Redis, Memcached) i sieci dostarczania treści (CDN).

Sieci dostarczania treści (CDN)

Sieci CDN rozprowadzają zawartość witryn internetowych na wielu serwerach znajdujących się w różnych lokalizacjach geograficznych. Gdy użytkownik żąda treści, CDN dostarcza ją z najbliższego serwera, zmniejszając opóźnienia i skracając czas ładowania. Podejście to wykorzystuje techniki buforowania i optymalizacji sieci w celu zwiększenia wydajności. Wykorzystane technologie obejmują infrastrukturę dostawców CDN i mechanizmy buforowania brzegowego.

Optymalizacja po stronie serwera

Optymalizacja po stronie serwera obejmuje optymalizację konfiguracji serwerów, baz danych i wykonywania kodu w celu poprawy wydajności witryny. Obejmuje to techniki takie jak buforowanie po stronie serwera, indeksowanie baz danych, optymalizacja kodu i skracanie czasu odpowiedzi serwera. Wykorzystywane technologie obejmują oprogramowanie serwerowe (np. Apache, NGINX), systemy zarządzania bazami danych (np. MySQL, PostgreSQL) oraz narzędzia optymalizacyjne na poziomie serwera.

Powolne ładowanie

Leniwe ładowanie opóźnia ładowanie nieistotnych treści (np. obrazów, filmów), dopóki użytkownik nie przewinie do części strony, w której jest to potrzebne. Pomaga to w ustaleniu priorytetu ładowania treści krytycznych w pierwszej kolejności, poprawiając początkowy czas ładowania strony i postrzeganą wydajność. Wykorzystywane technologie obejmują biblioteki JavaScript i interfejsy API przeglądarki.

Ogólnie rzecz biorąc, tradycyjne techniki optymalizacji szybkości witryny mają na celu dostarczanie szybko ładujących się stron internetowych, co poprawia komfort użytkownika, zwiększa zaangażowanie i poprawia współczynniki konwersji biznesowej.

Często jednak wymagają ręcznej interwencji i ciągłej konserwacji, aby zapewnić optymalną wydajność.

W tym miejscu do akcji wkracza AIO — wyznaczając szlak w kierunku bardziej intuicyjnej optymalizacji wydajności opartej na zachowaniach użytkowników.

Czym dokładnie jest AIO?

Optymalizacja sztucznej inteligencji, znana również jako AIO, to nowe podejście do optymalizacji witryn internetowych, które wykorzystuje technologię sztucznej inteligencji w celu poprawy komfortu użytkowania, wyników biznesowych i ogólnej szybkości ładowania strony.

Jest to postęp w dziedzinie optymalizacji szybkości i wydajności witryn, pozwalający właścicielom witryn oferować odwiedzającym niemal natychmiastowe przeglądanie.

Szybki przegląd Witryna internetowa AIO Technologies

Obecnie do optymalizacji stron internetowych wykorzystuje się kilka technologii AI:

• Głębokie uczenie się: zintegrowane ze stronami internetowymi systemy rekomendacji, generowania spersonalizowanych treści i rozpoznawania obrazów, głębokie uczenie analizuje preferencje użytkowników w celu zasilania silników rekomendacji. Zwiększa zaangażowanie, dopasowując treść i udostępnia funkcje takie jak wyszukiwanie wizualne, poprawiając komfort użytkownika.

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): usprawniając interakcje użytkowników, NLP wyposaża strony internetowe w chatboty, analizę nastrojów i tłumaczenie językowe. Chatboty prowadzą rozmowy w języku naturalnym, analiza nastrojów mierzy opinie, a tłumaczenie językowe jest przeznaczone dla odbiorców na całym świecie.

• Wizja komputerowa: Zintegrowana z wyszukiwaniem wizualnym, rozpoznawaniem obrazów i rzeczywistością rozszerzoną, wizja komputerowa poprawia dokładność wyszukiwania i automatyzuje oznaczanie obrazów. Oferuje także wciągające doświadczenia dzięki rzeczywistości rozszerzonej, zwiększając zaangażowanie użytkowników.

• Uczenie się przez wzmacnianie: dynamicznie dostosowując układy stron internetowych, rekomendacje treści i oferty promocyjne w oparciu o interakcje użytkowników, uczenie się przez wzmacnianie optymalizuje satysfakcję użytkowników i konwersje. Na przykład udoskonala kampanie e-mail marketingowe w celu zwiększenia zaangażowania.

• Analityka predykcyjna: prognozując zachowania użytkowników, prognozując trendy i optymalizując działania marketingowe, analityka predykcyjna personalizuje treści i optymalizuje ścieżki konwersji. Zwiększa to zaangażowanie i współczynniki konwersji, uwzględniając preferencje użytkowników.

• Analiza behawioralna: Identyfikacja treści o wysokiej wydajności, ścieżek nawigacji i rekomendacji produktów, analiza behawioralna stanowi źródło informacji o testach A/B i optymalizacji elementów projektu. Umożliwia także prowadzenie ukierunkowanych kampanii marketingowych poprzez segmentację użytkowników na podstawie preferencji i zachowań.

5 sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji w optymalizacji szybkości witryny

Obecnie właściciele witryn mogą zastosować kilka technologii sztucznej inteligencji opracowanych w celu poprawy komfortu użytkowania i współczynników konwersji poprzez ponowne przemyślenie tradycyjnych procesów optymalizacji szybkości witryny:

1. Predykcyjne ładowanie

Sztuczna inteligencja może przewidywać działania użytkowników, analizując przeszłe interakcje, co pozwala na wstępne ładowanie stron lub zasobów, zanim użytkownik je kliknie. Oznacza to krótszy czas oczekiwania i płynniejsze przeglądanie dla odwiedzających.

Rozumiejąc wzorce użytkowania, sztuczna inteligencja może zdecydować, które elementy załadować z wyprzedzeniem, oszczędzając użytkownikom niepotrzebnych opóźnień. Technika ta pozytywnie wpływa na wskaźniki wydajności, takie jak największa zawartość treściowa (LCP) i czas do interakcji (TTI).

2. Zautomatyzowana optymalizacja dostarczania treści

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji automatycznie zmieniają rozmiar i kompresują duże obrazy i filmy bez utraty jakości. Niektóre zaawansowane rozwiązania mogą dostosowywać rozdzielczość w zależności od rozmiaru ekranu i warunków sieciowych, zapewniając zoptymalizowane dostarczanie multimediów każdemu użytkownikowi. Optymalizując zawartość multimedialną, technika ta skraca czas ładowania strony, zmniejsza obciążenie serwera i zwiększa zaangażowanie użytkowników.

3. Monitorowanie wydajności w czasie rzeczywistym

Narzędzia AI stale monitorują wydajność witryny, wykrywając problemy na bieżąco. Analizując dane w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja może wprowadzać natychmiastowe ulepszenia, takie jak dostosowywanie ustawień pamięci podręcznej, realokacja zasobów i optymalizacja dostarczania treści w oparciu o bieżące obciążenie i zachowanie użytkownika. Technika ta pozytywnie wpływa na wskaźniki wydajności, takie jak czas odpowiedzi serwera, czas do pierwszego bajtu (TTFB) i ogólną dostępność witryny.

4. Optymalizacja kodu

Sztuczna inteligencja analizuje kod strony internetowej, aby zidentyfikować i wyeliminować nadmiarowość, zmniejszyć liczbę żądań HTTP i nadać priorytet krytycznym zasobom w celu szybszego ładowania. Optymalizując strukturę kodu i zależności, sztuczna inteligencja zapewnia bardziej efektywną obsługę witryny. Technika ta pozytywnie wpływa na wskaźniki wydajności, takie jak czas ładowania strony, czas renderowania i ogólną responsywność witryny.

5. Zaawansowane buforowanie

Sztuczna inteligencja wykracza poza tradycyjne metody buforowania i podejmuje inteligentne decyzje dotyczące zawartości buforowanej i na jak długo, w oparciu o zachowanie użytkownika. To podejście do dynamicznego buforowania zapewnia użytkownikom szybkie otrzymywanie zaktualizowanych treści, poprawiając jakość przeglądania i gwarantując niezmiennie wysoki współczynnik trafień w pamięci podręcznej.

Przyspiesz swoją witrynę dzięki nawigacji AI firmy NitroPack

Nawigacja AI to narzędzie do optymalizacji sieci wspomagane sztuczną inteligencją, które przewiduje i analizuje zachowania użytkowników, aby wstępnie renderować całe strony podczas przeglądania, zanim jeszcze klikną łącze.

Technologia ta umożliwia właścicielom witryn na wszystkich platformach zapewnianie natychmiastowego przeglądania na komputerach stacjonarnych i urządzeniach mobilnych, co ostatecznie zwiększa zaangażowanie klientów i współczynniki konwersji.

Nawigacyjna sztuczna inteligencja wykorzystuje interfejs API reguł spekulacji, aby najpierw zastosować wstępne przewidywania oparte na sztucznej inteligencji dotyczące ładowania strony na podstawie danych historycznych. Następnie analizuje zachowanie użytkownika, dostosowuje przewidywania i instruuje interfejs API reguł spekulacji, aby wstępnie wyrenderował (lub pobrał z wyprzedzeniem) stronę, gdy będziemy pewni, jakie będzie następne działanie.

Dołącz do listy oczekujących na Nawigację AI i odblokuj natychmiastowe doświadczenia użytkownika →

Oto ulepszenia, które do tej pory pokazała nawigacja AI:

• Strony internetowe korzystające z nawigacji AI konsekwentnie pokazują czas ładowania ~2,86 s w porównaniu do 6,12 s bez nawigacji AI.

• Wstępnie renderowane strony wykazują 85% poprawę LCP (z 3,1 s do 0,4 s) i 80% poprawę CLS (z 0,3 s do 0,06 s).

• Dzięki nawigacji AI wskaźniki wydajności całej witryny znacznie się poprawiają: LCP o 15%, CLS o 8% i TTFB o 26%

Często zadawane pytania

Ile osób korzysta ze sztucznej inteligencji?

Z asystentów głosowych opartych na sztucznej inteligencji korzysta 97% użytkowników mobilnych, a obecnie ponad 4 miliardy urządzeń integruje tę technologię. Dodatkowo 40% osób codziennie korzysta z funkcji wyszukiwania głosowego.

Która branża najczęściej wykorzystuje sztuczną inteligencję?

Oczekuje się, że do 2030 r. globalny rynek sztucznej inteligencji osiągnie 1,85 biliona dolarów. Obecnie branże takie jak usługi profesjonalne, handel detaliczny, usługi finansowe, opieka zdrowotna i zaawansowane technologie najszybciej wdrażają sztuczną inteligencję w różnych aspektach swojej działalności biznesowej.

Jaka jest różnica między sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem się?

Sztuczna inteligencja to szeroka dziedzina skupiona na tworzeniu systemów zdolnych do wykonywania zadań podobnych do ludzkich. Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, w którym algorytmy uczą się na podstawie danych w celu przewidywania. Głębokie uczenie się to wyspecjalizowana forma uczenia maszynowego, która wykorzystuje sieci neuronowe do modelowania złożonych wzorców w danych.