Какие запросы задают пользователи нейросетям Яндекса в жару

1

Аналитики Яндекса проанализировали запросы, которые задают пользователи Нейро с приходом жары. Нейро – сервис в поиске Яндекса, основанный на нейросетях, он ищет информацию в интернете и на основе источников создает единый ответ на запрос.

С приходом жары пользователи часто интересуются, как и с помощью чего пережить зной. На эту тему приходится больше всего запросов к Нейро про жару – 58%.

Все подобные вопросы можно поделить на 3 категории:

  • здоровье и самочувствие – 26% от всех запросов по теме. Например, пользователей интересует, что делать в жару, если сильно потеешь или отекают ноги;
  • еда и напитки – 19%. Например, помогает ли в жару горячий чай или какой салат лучше приготовить;
  • животные – 10%. Пример: как спасти шиншиллу от зноя или как помочь птице, которая упала от жары.

Также пользователи спрашивают, обязаны ли компании сокращать рабочий день в жаркую погоду, как правильно пользоваться кондиционером в машине, почему нельзя открывать окна в помещении во время зноя.

Еще одна популярная большая тема – общие запросы про жару. На них приходится 21% обращений к Нейро по поводу знойной погоды. 3 основных категории запросов в этой теме:

  • когда начнется или закончится жара – 49% от всех запросов по теме;
  • из-за чего возникает зной – 14%,
  • рейтинг самых жарких мест – 13%.

Пользователи задают Нейро и нестандартные вопросы. Например, как спастись от жары с помощью физики, почему летом жарко в шубе, если это теплоизолятор, а также стоит ли обрызгать кота водой, когда ему жарко.

Напомним, ранее Яндекс обновил Нейро. Теперь сервис точнее отвечает на вопросы пользователей. Кроме того, появилась возможность задать запрос не только текстом и картинкой, но и голосом.

Источник: пресс-релиз Яндекса

Источник

Комментарии закрыты, но трэкбэки и Pingbacks открыты.

На данном сайте используются файлы cookie, чтобы персонализировать контент. Продолжая использовать этот сайт, Вы соглашаетесь на использование наших файлов cookie Принять Подробнее