اخیراً بحث های زیادی در مورد اینکه چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML) تحقیقات دارویی را متحول می کند، مطرح شده است. پیشرفت قابل توجهی در کشف و شناسایی داروهای جدید فعال شده توسط AL/ML صورت گرفته است. در حال حاضر فرآیند آزمایش بالینی با پیشرفت فناوری احیا می شود. سازمان غذا و داروی ایالات متحده (FDA) در حال آماده سازی زمینه های نظارتی با یک مقاله بحث جدید در مورد هوش مصنوعی / ML در توسعه دارو است .
به گفته مؤسسه جهانی مک کینزی، پیشرفت های سریع در اتوماسیون هدایت شده با هوش مصنوعی، نحوه کشف داروهای جدید توسط دانشمندان در آزمایشگاه را متحول خواهد کرد . محققان در حال ردیابی چگونگی افزایش استفاده از AI/ML در صنعت داروسازی هستند ، از جمله کشف دارو، استفاده مجدد از دارو و بهبود بهرهوری دارو.
مرز بعدی توسعه دارو است، از جمله ایجاد نوآوری در آزمایشات بالینی. هوش مصنوعی برای بهبود طراحی، مدیریت و نتایج کارآزماییهای بالینی استفاده میشود که امکان استفاده کارآمدتر از منابع را فراهم میکند و همچنین نتایج دقیقتری ارائه میدهد.
فرید ملهم ، SVP و رئیس Medidata AI ، یک رهبر اولیه که فناوری پیشرفته را در صنعت توسعه دارو به کار میبرد، میگوید: «خیلی چیزها در مورد هوش مصنوعی و ML در توسعه دارو دگرگون خواهند شد. "این یک روش جدید برای درک داده ها است و به ما توانایی بهتری برای جستجو و باز کردن دانش از مواد قدیمی می دهد."
ابزارهای هوش مصنوعی برای طوفان داده
مقیاس و سرعت هوش مصنوعی برای پردازش و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از اطلاعات بسیار برتر از سیستمهای سنتی است که به دلیل رشد فزاینده دانش پزشکی و دادههای کارآزماییهای بالینی سنگین شدهاند . ما شاهد افزایش چشمگیر دیجیتالی شدن داده ها در بخش پزشکی بوده ایم و توانایی بهره برداری هوشمندانه از توان داده ها، چشم انداز درآمدی بعدی صنعت داروسازی نامیده می شود . یک گزارش تخمین می زند که صنعت می تواند تا سال 2030 بیش از 4.5 میلیارد دلار برای تحول دیجیتال هزینه کند . این سرمایه گذاری به دلیل افزایش سریع داده های پزشکی جزئی است. مستند شده است که دانش پزشکی به طور تصاعدی در حال گسترش است. در حالی که زمان دو برابر شدن حدود 50 سال قبل در سال 1950 تخمین زده می شود، در سال 1980 به 7 سال، در سال 2010 به 3.5 سال افزایش یافت و اکنون انتظار می رود داده های پزشکی تا 5 بار در سال یا هر 70 روز یکبار دو برابر شود.
افزایش دادهها به افزایش پیچیدگی پروتکل با تمرکز صنعت بر بیماریهای نادر و همچنین استفاده بیشتر از نشانگرهای زیستی و طبقهبندی بیماران به عنوان محرکهای اصلی یا افزایش نیاز به دادهها است. یک آزمایش فاز 3 می تواند به طور متوسط 3.6 میلیون نقطه داده تولید کند که تقریباً سه برابر حجم داده های جمع آوری شده توسط مطالعات مرحله آخر یک دهه پیش است. اکثر پروتکل ها به طور متوسط شامل 263 روش برای هر بیمار هستند که تقریباً 20 نقطه پایانی را پشتیبانی می کنند که از سال 2009 44 درصد افزایش یافته است.
کارشناسان گفته اند که افزایش پیچیدگی داده ها به نرخ بالای خرابی کمک می کند. فرآیندهای توسعه پیچیده و مکانیسم های بیماری دشوار منجر به حجم بیشتری از داده ها و تعداد بیماران بیشتری در آزمایشات بالینی می شود. نرخ موفقیت به طرز وحشتناکی پایین است . احتمال پیشرفت یک داروی جدید به مرحله بعدی یا تأیید نظارتی برای همه حوزههای درمانی کمتر از 14 درصد است. کارآزماییهای فاز III دارای میزان موفقیت از حداقل 36 درصد برای سرطانشناسی تا بالای 85 درصد برای واکسنها هستند.
برای اینکه محققان مراقبت های بهداشتی با رشد چشمگیر داده ها همگام شوند، ابزارهای جدیدی مانند هوش مصنوعی باید به طور گسترده تر مورد استفاده قرار گیرند. هوش مصنوعی یک سیستم مبتنی بر فناوری است که شامل ابزارها و شبکههای مختلف نرمافزاری پیشرفته است که میتواند عملکردهای انسانی خاصی را تقلید کند. یکی از ویژگی های کلیدی آن توانایی مدیریت حجم زیادی از داده ها با اتوماسیون پیشرفته است. هوش مصنوعی از چندین حوزه روش مانند استدلال، بازنمایی دانش، جستجوی راه حل استفاده می کند. ML از الگوریتمهایی استفاده میکند که میتوانند الگوها را در مجموعهای از دادههایی که بیشتر طبقهبندی شدهاند، تشخیص دهند. یکی از زیرشاخههای ML یادگیری عمیق (DL) است که شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) را درگیر میکند. برنامه های محبوب جدید در هوش مصنوعی مولد ، مانند ChatGPT، بر اساس الگوریتم هایی هستند که می توانند برای ایجاد محتوای جدید، از جمله صدا، کد، تصاویر، متن، شبیه سازی ها و ویدئوها، همانطور که توسط McKinsey توضیح داده شده است ، استفاده شوند . هوش مصنوعی در آزمایشگاه AI/ML پتانسیل ایجاد انقلابی در کشف دارو و سرعت بخشیدن به توسعه داروهای جدید را دارد. این می تواند توسعه دارو را ارزان تر و سریع تر کند و در عین حال احتمال تایید را افزایش دهد . مشارکت هوش مصنوعی در توسعه یک محصول دارویی برای کمک به طراحی منطقی دارو مورد استفاده قرار گرفته است . پیشنهاد شده است که زمان و سرمایه لازم برای گرفتن دارو از آزمایشگاه به آزمایشات بالینی کاهش یابد. انتظار میرود هوش مصنوعی با دسترسی به زیستشناسی جدید، بهبود یا شیمی جدید، افزایش نرخ موفقیت و سرعت بخشیدن به فرآیندهای کشف، ارزشی در کشف داروی مولکولهای کوچک ایجاد کند . هوش مصنوعی همچنین میتواند با آزمایش اهداف دارویی بالقوه بر روی مدلهای حیوانی و پیشبینی اینکه چگونه یک دارو ممکن است با آنها تداخل داشته باشد، به توسعه پیش بالینی کمک کند. الگوریتمهای یادگیری عمیق میتوانند ساختار مولکولها را تجزیه و تحلیل کنند و ویژگیهای آنها مانند حلالیت، در دسترس بودن زیستی و سمیت آنها را پیشبینی کنند. پیشبینی تداخل یک دارو با یک گیرنده یا پروتئین برای درک اثربخشی و اثربخشی آن ضروری است، امکان استفاده مجدد از داروها را فراهم میکند و از پلیفارماکولوژی جلوگیری میکند. با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از دادهها، پیشبینی اثربخشی دارو و بهینهسازی طراحی دارو، هوش مصنوعی میتواند به محققان در شناسایی اهداف دارویی جدید ، طراحی داروهای جدید و بهینهسازی فرآیند کشف دارو کمک کند. هوش مصنوعی در نشانگرهای زیستی اگرچه AI/ML اخیراً با مقاله بحث جدید FDA و توجه گستردهتر به فناوریهای جدید هوش مصنوعی بیشتر مورد توجه قرار گرفته است، بسیاری از این شرکتهای زیستداروسازی روی تیمهای علم داده خود و شواهدی سرمایهگذاری کردهاند تا مدلهای ML خود را برای نشانگرهای زیستی دیجیتال مجهز به AL برای بخش بهتری از یک دهه اعتبارسنجی کنند. این صنعت با افزایش حمایت نظارتی آماده پذیرش گسترده تری است. اندی کوراووس ، مدیرعامل و یکی از بنیانگذاران HumanFirst گفت : «توسعه دهندگان مدلهای پیشبینیکننده برای نشانگرهای زیستی دیجیتال در بخش بهتری از یک دهه به طور گسترده از AI/ML استفاده کردهاند. بیش از 95 درصد از معیارهای دیجیتال مشتق شده از حسگر، از نوعی یادگیری ماشینی برای توسعه این فناوری، چه به عنوان بخشی از پردازش سیگنال و چه برای اعتبارسنجی مدلها استفاده کردهاند. بر اساس پلتفرم اطلس Humanfirst ، که بیش از 2000 DHT مستقر در 1700 کارآزمایی بالینی را طبقه بندی می کند، بیش از 100+ حامی مالی، از جمله شرکت های برتر بیو دارو مانند Janssen (Johnson & Johnson) ، Roche و Regeneron از نشانگرهای زیستی بالینی مبتنی بر هوش مصنوعی در طیف وسیعی از نشانگرهای زیستی بالینی Phasepoint استفاده کرده اند. نقاط پایانی دیجیتال نه تنها باعث پیشرفت علمی، بلکه کارایی R&D نیز می شود. در کنفرانس مراقبتهای بهداشتی JP Morgan در سال گذشته، آلن هیپ، مدیر مالی Roche، ارائهای در مورد نحوه استفاده سازمان از نقاط پایانی دیجیتال جدید برای prasinezumab Ph II (PASADENA) ارائه کرد که در آن مدت آزمایش با اندازهگیری دیجیتالی دو برابر سریعتر بود و حجم نمونه ۷۰٪ کمتر بود، که منجر به نسبت بازگشت ۲ برابر شد. هوش مصنوعی در کلینیک هوش مصنوعی برای بهبود کارآزماییهای بالینی و توسعه دارو از طرق مختلف پیشنهاد شده است. بر اساس یک نظرسنجی نوآوری دیجیتال علوم زیستی ، 76 درصد از پاسخ دهندگان در حال حاضر برای توسعه بالینی روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری می کنند. جمعآوری و مدیریت دادههای مبتنی بر هوش مصنوعی میتواند زمان و تلاش مورد نیاز برای آزمایشهای بالینی را کاهش دهد، روند توسعه دارو را تسریع کند و به شرکتها کمک کند تا درمانهای جدید را سریعتر به بازار عرضه کنند. ملهم از Medidata AI می گوید: "AI/ML در ابتدا کمک بزرگی در اتوماسیون بسیاری از وظایف خواهد بود." این فناوری تحت نظارت خواهد بود، اما این فناوری به کاهش زمان زیادی که اکنون صرف ایجاد تجزیه و تحلیل یا نمودارها و همچنین مستندسازی حجم زیادی از داده های جمع آوری شده در آزمایشات بالینی می شود، کمک خواهد کرد. فناوریهای هوش مصنوعی میتوانند برای ایجاد عناصر دادهای ساختاریافته، استاندارد شده و دیجیتال از طیف وسیعی از ورودیها و منابع استفاده شوند. این ابزارها می توانند عناصر داده گسترده را تفسیر کنند، سیستم عامل های پایین دستی را تغذیه کنند و به تکمیل گزارش ها و تحلیل های مورد نیاز کمک کنند. طراحی پروتکل طراحی مطالعه مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به بهینه سازی و تسریع نوشتن پروتکل های کارآزمایی بالینی هدفمند مناسب کمک کند. این نویدبخش کاهش تعداد اصلاحات، افزایش احتمال موفقیت و بهبود کارایی کلی، علاوه بر کاهش بار بیمار است. الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند دادههای کارآزمایی بالینی تاریخی را برای شناسایی مناطق بالقوه برای بهینهسازی پروتکل، مانند انتخاب نقاط پایانی مناسب، اندازه نمونه و مدت زمان مطالعه، تجزیه و تحلیل کنند. با استفاده از توانایی هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل دادههای پیچیده، محققان میتوانند آزمایشهای کارآمدتر و آموزندهتری را طراحی کنند. جمع آوری داده ها. هوش مصنوعی می تواند به توسعه روش های نوآورانه برای جمع آوری داده های کارآزمایی و کاهش نیاز بیماران به بازدید از سایت های بیمارستان کمک کند. حسگرهای بدن و دستگاههای پوشیدنی مانند دستبند، مانیتور قلب، وصلهها و لباسهای مجهز به حسگر میتوانند علائم حیاتی و سایر اطلاعات را از خانه بیماران نظارت کنند. الگوریتمهای پیشرفته به آشکار کردن بینشهای زمان واقعی در مورد اجرای مطالعه و پایبندی بیمار کمک میکنند. غربالگری بیمار الگوریتمهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند تشخیص اینکه کدام بیماران برای آزمایشهای بالینی مناسب هستند بر اساس ویژگیهای پزشکی شخصی خاص و همسو با معیارهای ثبتنام کارآزماییها را تسهیل کنند. به این ترتیب، بیماران با ترکیبات ظریف علائم ممکن است شناسایی و تشخیص داده شوند و گزینه هایی برای آزمایشات بالینی ارائه شوند. AI/ML میتواند برای استخراج مقادیر زیادی از دادهها ، مانند دادههای پایگاههای دادههای کارآزماییهای بالینی، اعلامیههای آزمایشی، رسانههای اجتماعی، ادبیات پزشکی، ثبتها، و دادههای ساختاریافته و بدون ساختار در EHR استفاده شود، که میتواند برای تطبیق افراد با کارآزماییها استفاده شود. AI/ML به عنوان بخشی از یک بررسی بالینی در پیشبینی پیامد بالینی یک شرکتکننده بر اساس ویژگیهای پایه بررسی و استفاده شده است، و مدلهای پیشبینیکننده را میتوان برای غنیسازی کارآزماییهای بالینی مورد استفاده قرار داد و ممکن است برای کاهش تنوع و افزایش قدرت مطالعه امکانپذیر باشد . چنین مدلهایی همچنین میتوانند برای طبقهبندی شرکتکنندگان مورد استفاده قرار گیرند که میتواند منجر به پیشبینی احتمال یک رویداد نامطلوب جدی شود. دوز. AI/ML می تواند برای توصیف و پیش بینی پروفایل های فارماکوکینتیک (PK) پس از تجویز دارو استفاده شود. همچنین می توان از آن برای مطالعه رابطه بین قرار گرفتن در معرض دارو و پاسخ استفاده کرد. نظارت و ایمنی در زمان واقعی سیستمهای مجهز به هوش مصنوعی میتوانند نظارت مستمر بیماران را در طول آزمایشهای بالینی فعال کنند و بینشهایی را در زمان واقعی از وضعیت سلامتی و واکنشهای نامطلوب احتمالی آنها ارائه دهند. این می تواند به اطمینان از ایمنی شرکت کنندگان کمک کند و در صورت نیاز امکان مداخله به موقع را فراهم کند. پایبندی و حفظ. AI/ML میتواند برای نظارت و بهبود پایبندی در طول کارآزمایی بالینی از طریق ابزارهای راه دور مانند هشدارها و یادآوریهای تلفن هوشمند استفاده شود. همچنین این پتانسیل را دارد که با افزایش دسترسی شرکتکنندگان به اطلاعات آزمایشی مربوطه با فعال کردن ابزارهایی مانند رباتهای چت هوش مصنوعی، کمک صوتی و جستجوی هوشمند، حفظ را بهبود بخشد. مستندات. یکی از بارهای کاری مهم توسعه بالینی، نیاز به خلاصه کردن مقادیر زیادی از اطلاعات، و سپس تجزیه و تحلیل برای ارسال های نظارتی است. برای مثال یک برنامه دارویی جدید (NDA) می تواند بیش از 100000 صفحه داشته باشد. اتوماسیون هوش مصنوعی می تواند اسناد ، تجزیه و تحلیل و ارسال را تا حد زیادی تسهیل و تسریع کند. مدیریت داده ها از آنجایی که شرکتهای دارویی صدها هزار صفحه گزارش و مستندات را برای تنظیمکنندهها تولید میکنند، هوش مصنوعی میتواند به خودکارسازی تولید بسیاری از این اطلاعات کمک کند، و باید در شرکت حامی و شرکای خارجی مانند سازمانهای تحقیقاتی بالینی، سایتهای کارآزمایی بالینی، شرکای دانشگاهی و محققین، دادههای متنوع و پیچیده دنیای واقعی (RWD) استخراج شده از پروندههای پزشکی الکترونیکی (EHR)، به اشتراک گذاشته شود. این می تواند برای طیف وسیعی از اهداف پاکسازی و نگهداری داده ها، از جمله شناسایی مشارکت کننده تکراری و نسبت مقادیر داده های از دست رفته استفاده شود. دوقلوهای دیجیتال و بازوهای کنترل خارجی. AI/ML همچنین میتواند در زمینه ایجاد دوقلوهای دیجیتالی استفاده شود، که در کپیهای سیلیکونی ویژگیهای مرتبط بیمار ضروری هستند. این یک روش نوظهور است که میتواند برای ساختن کپیهایی از یک فرد مورد استفاده قرار گیرد که بتواند تغییرات مولکولی و فیزیولوژیکی را به صورت پویا منعکس کند و به طور بالقوه اثرات دارویی از جمله رویدادهای ایمنی را پیشبینی کند. چنین مفهومی در بازوهای کنترل خارجی (ECAs) که در آن دوقلوهای دیجیتال جمعآوری شده میتوانند یک رکورد بالینی جامع، طولی و محاسباتی ایجاد شده برای درک آنچه در یک بازوی کنترل پلاسبو سنتی یک کارآزمایی بالینی اتفاق میافتد، ارائه دهند، مفید خواهد بود.
رهبری رگولاتوری هوش مصنوعی
FDA در ژوئن 2023 مقاله ای را منتشر کرد که AI/ML در توسعه دارو را پوشش می دهد، با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در توسعه دارو و محصولات بیولوژیکی. هدف اعلام شده FDA، برقراری ارتباط اولیه با ذینفعان، از جمله گروه های دانشگاهی، محققان و توسعه دهندگان فناوری است که هدف آن ترویج یادگیری و بحث متقابل است. این آژانس تعاریف بسیار مورد نیاز را ارائه میکند، از جمله اینکه یادگیری ماشینی (ML) زیرمجموعهای از هوش مصنوعی در نظر گرفته میشود که اجازه میدهد مدلهای ML توسط الگوریتمهای آموزش ML از طریق تجزیه و تحلیل دادهها، بدون اینکه مدلها بهصراحت برنامهریزی شده باشند، توسعه یابد.
مقاله بحث طیف گسترده ای از نحوه اجرای AI/ML در کشف دارو برای شناسایی هدف و غربالگری ترکیبات و همچنین در تحقیقات بالینی برای استخدام، انتخاب شرکت کنندگان در کارآزمایی، بهینه سازی رژیم دوز/جامعه، تبعیت، حفظ، انتخاب مکان، جمع آوری داده های کارآزمایی و ارزیابی نقطه پایانی بالینی را تشریح می کند. دو بخش دیگر به برنامههای AI/ML برای نظارت بر ایمنی پس از بازار و ساخت داروسازی پیشرفته نگاه میکنند. یکی از بخشهای کلیدی مقاله بحث FDA، ارجاعاتی به نحوه اعمال AI/ML به دادههای دنیای واقعی (RWD) و دادههای فناوریهای سلامت دیجیتال (DHT) در حمایت از توسعه دارو است.
FDA بیان می کند که "AI/ML برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها از مطالعات مداخله ای (که به عنوان کارآزمایی های بالینی نیز نامیده می شود) و مطالعات غیر مداخله ای (همچنین به عنوان مطالعات مشاهده ای نامیده می شود) برای استنتاج در مورد ایمنی و اثربخشی یک دارو استفاده می شود. علاوه بر این، AI/ML این پتانسیل را دارد که طراحی و کارآیی کارآزماییهای غیرسنتی مانند آزمایشهای بالینی غیرمتمرکز و کارآزماییهایی را که شامل استفاده از RWD استخراجشده از EHRs، ادعاهای پزشکی یا سایر منابع داده است، ارائه دهد.
تغییرات تحقیقات بالینی با تاخیر طولانی مدت
توسعه سنتی برای کارآزماییهای بالینی یک فرآیند گرانقیمت ناپایدار است. به عنوان یک قاعده، هزینه آزمایشات بالینی فاز دو می تواند بین 7 تا 20 میلیون دلار باشد، در حالی که هزینه متوسط فاز سه می تواند از 50 تا 100 میلیون دلار فراتر رود. به گفته دانشگاهیان، قیمت کلی برای دریافت یک دارو تا پایان تایید بیش از یک میلیارد دلار است.
زمانبندی طولانیتر به هزینه تولید داروهای جدید کمک میکند. اغلب 10 تا 12 سال طول می کشد تا یک داروی بالقوه از طریق تحقیق و توسعه (R&D) به بازار عرضه شود. مرحله کارآزمایی بالینی معمولاً به دلیل جریان سنتی داده ها از طریق سیستم های عملیات بالینی به طور متوسط پنج تا هفت سال است که می تواند پیچ و خم پیچیده ای از تلاش دستی، دوباره کاری و ناکارآمدی باشد.
اولین کارآزمایی تصادفی شده کنترلی استرپتومایسین در سل ریوی در سال 1946 انجام شد. مدیران علوم زیستی گاهی اوقات از این که همان فرآیندهایی که بیش از 50 سال پیش استفاده می شد هنوز استاندارد هستند ابراز تاسف می کنند. در حال حاضر هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که آزمایشات بالینی را به طرق مختلف بهبود بخشد. این قول می دهد که در مراحل مختلف فرآیند کشف و توسعه دارو کمک کند. این می تواند به شناسایی اهداف دارویی بالقوه، شبیه سازی تداخلات دارویی و بهینه سازی ترکیبات سرب کمک کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی میتواند ادبیات علمی را برای حمایت از محققان در ارزیابی آخرین یافتهها تجزیه و تحلیل کند و به طور بالقوه توسعه درمانهای جدید را تسریع کند. در توسعه دارو، هوش مصنوعی میتواند مقادیر زیادی از دادههای بالینی، از جمله سوابق بیمار، اطلاعات ژنتیکی و دادههای تصویربرداری را پردازش و تجزیه و تحلیل کند. با استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشین، الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند الگوها را شناسایی کنند، همبستگیها را شناسایی کنند و پیشبینیهایی انجام دهند که میتواند به شناسایی پیامدهای بالقوه درمان، عوارض جانبی یا تداخلات دارویی کمک کند. منبع: https://www.forbes.com/sites/greglicholai/2023/07/13/ai-poised-to-revolutionize-drug-development
من را در توییتر یا لینکدین دنبال کنید https://www.linkedin.com/in/greg-licholai-99124a5 گرگ لیچولای MD
خدمات دوستیابی و شخصی واقعاً با PPC (pay per click) کلیک می کنند - با میانگین CTR جستجوی 6٪! بدون شک، زمانی که مشتریان بالقوه شما به دنبال عشق هستند، نوشتن یک نسخه تبلیغاتی احساسی قدرتمند میتواند آسان باشد. سایر صنایع با CTRهای جستجوی بالا عبارتند از: Advocacy، Autos و Travel
هنگامی که برای اولین بار این داده ها را در سال 2015 جمع آوری شدند، خدمات حقوقی ممکن بود برای جلب توجه در SERP (با میانگین نسبتاً پایین 1.35٪ CTR) تلاش کنند - تا حد زیادی به دلیل محدودیت های تبلیغاتی اعمال شده توسط Google و سازمان های دولتی. البته تبلیغ کنندگان حقوقی در چند سال گذشته آمار خود را بهبود بخشیده اند!
از سال 2018، صنایع با کمترین میانگین نرخ کلیک از جمله فناوری، B2B و خدمات مصرفی.
میانگین نرخ کلیک در تبلیغات گوگل در تمامی صنایع 3.17 درصد برای جستجو و 0.46 درصد.
هر دوی این میانگین ها بالاتر از چند سال پیش هستند: خبر خوب برای تبلیغ کنندگان و آژانس های تبلیغاتی!
هزینه های نمایش متنی جای تعجب نیست که خدمات حقوقی دارای بالاترین CPC در بین تمام تبلیغات گوگل در شبکه جستجو هستند. هر دو کلمه "وکیل" و "وکیل" 10 کلمه کلیدی گران قیمت در گوگل و بینگ را تشکیل می دهند . میانگین CPC در صنعت حقوقی بیش از 6 دلار است. خدمات مصرفی با میانگین CPC 6.40 دلار خیلی هم عقب نیست.
گروههای مدافع و غیرانتفاعی خوشبختانه هزینه هر کلیک کمتر از 2 دلار دارند، احتمالاً در نتیجه حداکثر قیمت CPC 2 دلاری که تبلیغکنندگان Google Grant باید روی همه کلمات کلیدی خود تنظیم کنند .
اکثر صنایع دارای CPCهای بسیار ارزانی در شبکه نمایش گوگل هستند. تنها کسب و کار با هزینه هر کلیک بیش از 1 دلار، دوستیابی و شخصی است.
میانگین هزینه هر کلیک در تبلیغات گوگل در تمام صنایع 2.69 دلار برای جستجو و 0.63 دلار برای نمایش است.
این خبر هم خوبه که بدونید: این هزینه های تبلیغات گوگل نسبت به ارقامی که چند سال پیش وجود داشت(زمانی که میانگین ها به ترتیب 2.32 دلار و 0.58 دلار بود) بسیار اندک افزایش یافته است.
چند سال پیش، صنایع مالی و بیمه در بحث نرخ تبدیل پیشرو بودند.
با این حال، دادههای آپدیت شده نشان میدهد که کسب و کار دوستیابی و شخصی حالا بسیار جلوتر است، با نرخ تبدیل جستجو به طور متوسط بیش از 9٪! سایر موارد برجسته عبارتند از صنایع قانونی، خدمات مصرفی و خودرو.
در بسیاری از این موارد، بهترین تبلیغکنندگان تبدیلکننده از تغییر پیشنهاد یا جریان تبدیل خود برای افزایش نرخ تبدیل هراسی ندارند. یا ممکن است از تاکتیک های افزایش تبدیل مانند صفحات فرود ویدیو استفاده کنند.
مشتریان تجارت الکترونیک ممکن است گزینه های زیادی برای تغییر پیشنهادات خود نداشته باشند و در نتیجه از متوسط نرخ تبدیل ضعیف تر در جستجو و نمایش رنج ببرند. برای راهاندازی، آنها اغلب دارای موجودیهای غولپیکر هستند، که از تنظیم دقیق نسخه تبلیغاتی در تمام کلمات کلیدی تجارت الکترونیک جلوگیری میکند .
میانگین نرخ تبدیل در تبلیغات گوگل در تمام صنایع 3.75٪ برای جستجو و 0.77٪ برای نمایش است.
از آخرین باری که نویسنده این داده ها را جمع آوری کرده بود ، نرخ تبدیل جستجو اندکی افزایش یافته است، اما نرخ تبدیل صفحه نمایش اندکی کاهش یافته است، شاید نشانه ای از این باشد که تبلیغ کنندگان صفحه نمایش باید توجه بیشتری به مکان ها و بهینه سازی مخاطبان داشته باشند.
CPA در چند سال گذشته کمی تغییر کرده است. کمترین هزینه برای هر اقدام در صنایع در حال حاضر خودروها هستند که فقط 33 دلار در هر اقدام به فروش می رسند. از سوی دیگر، شرکتهای B2B، املاک و مستغلات و فناوری با میانگین هزینههای هر اقدام بیش از 100 دلار روبرو هستند.
ما عموماً انتظار داریم که هزینه های تبلیغات در طول زمان افزایش یابد، اما میانگین CPA در شبکه جستجو در واقع در حال حاضر کمتر از چند سال پیش است. با این حال، CPA های نمایش کمی بالا رفته اند.
میانگین CPA در تبلیغات گوگل در تمام صنایع 48.96 دلار برای جستجو و 75.51 دلار برای نمایش است.
اگر خود را در انتهای پایین این اعداد می بینید، به این معنی است که فضای زیادی برای پیشرفت وجود دارد! سعی کنید Grader Google Ads خود را با استفاده از اپها و وبسایتهای موجود (حتی رایگان) مشخص کنید کنید تا دقیقاً تشخیص دهید که کمپینهای شما در مقایسه با همتایان در صنعت شما کجا شکست میخورند. اگر در حال رسیدن به این معیارها هستید - متوقف نشوید و به میانگین هم بسنده کنید! با نوشتن بهترین نسخه تبلیغاتی و ایجاد تک شاخهای صفحه فرود که بهتر از هر کس دیگری تبدیل می شوند، همیشه سعی کنید یک تکشاخ باشید !
تجربه کاربری در windows11snap layoutsmicrosoft team در ویندوز 11اجرای بازی های کامپیوتریمرورگر EdgeMicrosoft Storeاندروید در ویندوز11جمع بندی
تجربه کاربری مناسب در ویندوز11
ویندوز 11 با بهرهگیری از تجربههای کاربران برای تقویت و الهام بخشیدن به خلاقیت طراحی شده است و سعی شده است در طراحی این ویندوز همه چیز ساده باشند. از دکمه start در نوار منو و نوار وظیفه تا هر فونت و نماد دیگر، همه چیز عمداً برای کنترل بیشتر افراد و ایجاد آرامش و راحتی طراحی شده است. در طراحی ویندوز 11 دکمه start را در وسط قرار داده شده است تا جستجوی هر آنچه نیاز دارید ساده بشود. دکمه استارت از قدرت رایانش ابری و Microsoft 365 استفاده میکند تا فایلهای اخیر خود را بدون توجه به پلتفرم یا دستگاهی که قبلاً از آن استفاده میکردید، نشان دهد حتی در دستگاههای اندروید و IOS این مورد صادق است.سیستم عامل ویندوز 11سال انتشار 2021میزان پردازنده مورد نیاز 64 هسته ایمیزان رم مورد نیاز 4 گیگا بایتDirect X ورژن 12معرفی امکانات Desktops،Snap Groups،Snap Layouts در ویندوز 11
ویندوز 11 و قابلیت snap layouts چیست؟
ویندوز همواره با ارائه تغییرات انعطافپذیر در پنجرههای متعدد و امکان چسباندن برنامهها در کنار یکدیگر به شما کمک میکند تا هر طور که میخواهید و راحت هستید با ویندوز کار کنید. در ویندوز 11 امکاناتی مانند Snap Layouts، Snap Groups و Desktops معرفی شده است تا راهی قوی و مؤثر برای انجام چند کار را به شما ارائه دهد. این موارد ویژگیهای جدیدی هستند که به شما کمک میکنند پنجرههای خود را سازماندهی کنید و بتوانید صفحه نمایش خود را بهینه کنید تا چیدمانی از نظر بصری تمیز و مرتب داشته باشید و هر طور که میخواهید Desktops جداگانه ایجاد کنید و آنها را به دلخواه خود سفارشیسازی کنید.ویندوز 11 پیچیدگیها را کاهش داده و سادگی را برای شما به ارمغان میآورد
مایکروسافت تیم
یکی دیگر از بخشهای مهم در ویندوز 11 برقراری ارتباط راحت با افرادی است که آنها را دوست دارید. در ویندوز 11، گزینه چت Microsoft Teams ارائه شده است که در نوار وظیفه ادغام شده است. اکنون میتوانید فوراً از طریق متن، چت، صدا یا ویدئو با همه مخاطبین خود، چه در اندروید، ویندوز یا IOS صرفنظر از پلت فرم یا دستگاهی که از آن استفاده میکنید، متصل شوید. اگر شخصی که در طرف دیگر با او در ارتباط هستید برنامه Teams را باز نکرده است، میتوانید از طریق پیام کوتاه دو طرفه با او ارتباط برقرار کنید.
ویندوز 11 همچنین راه طبیعیتری را برای ارتباط با دوستان و خانواده از طریق Teams را در اختیار شما قرار میدهد و به شما این امکان را میدهد تا فوراً mute یا unmute شوید.ارائه بهترین تجربه در بازی های کامپیوتری windows 11
قابلیت نصب و اجرای بازی در ویندوز 11 به همراه direct storage
اگر اهل بازی هستید، ویندوز 11 برای شما ساخته شده است. بازیها همواره نقش اساسی در ویندوز داشته است. امروزه صدها میلیون نفر در سراسر جهان بر روی بستر ویندوز بازی میکنند و از طریق بازی با دوستان خود احساس شادی میکنند. ویندوز 11 پتانسیل کامل سختافزاری را برای بازی کردن دارد و برخی از جدیدترین فناوریهای بازی را برای شما فراهم میکند. مانند بازی DirectX 12 Ultimate که میتواند گرافیک نفسگیر و همهجانبه را با نرخ فریم بالا را نیاز داشته باشد. امکاناتی مانند DirectStorage که برای زمان بارگذاری سریعتر و بازی دقیقتر است و Auto HDR برای طیف وسیعتر و واضحتر رنگها میباشد که برای داشتن یک تجربه بصری واقعاً جذاب میباشند.راهی سریع برای بدست آوردن اطلاعات مورد علاقه شما
مرورگر edge در windows 11
ویندوز 11 با استفاده از ابزارکها، شما را به اخبار و اطلاعاتی که به آنها اهمیت میدهید سریعتر نزدیک میکند این عمل از طریق هوش مصنوعی و مرورگر Microsoft Edge با بهترین عملکرد امکانپذیر است. حتی زمانی که بر روی کار خود تمرکز کردهاید در زمانی کوتاه که نیاز به استراحت دارید یک لحظه برای بررسی دنیای بیرون میتوانیم از این ابزار استفاده کنیم. ما اغلب از تلفنهای خود برای بررسی اخبار، آبوهوا یا اعلانها استفاده میکنیم. اکنون، میتوانید نمای مشابهی را مستقیماً از دسکتاپ خود باز کنید. وقتی فید شخصی خود را باز میکنید، مانند یک صفحه شیشهای روی صفحه شما میلغزد تا در کار شما اختلال ایجاد نکند. سازندگان و ناشران و همچنین صاحبان املاک میتوانند Widgets جدیدی را در ویندوز برای ارائه محتوای شخصی باز کنند. هدف ما ایجاد پل ارتباطی برای مارکهای جهانی و سازندگان محلی است به گونهای که هم مصرفکنندگان و هم سازندگان بتوانند از آن سود ببرند.فروشگاه مایکروسافت
مشخصات فروشگاه ویندوز 11
یک فروشگاه مایکروسافت برنامه کاملاً جدیدی است که در آن برنامهها و سرگرمیهای مورد علاقه شما گرد هم میآیند. فروشگاه مایکروسافت جدید محلی مورد اعتماد برای برنامهها و محتواها، بازی و کار و یادگیری هستند. این ابزار به دلیل سرعت و طراحی کاملاً جدید، زیبا و ساده است. در فروشگاه مایکروسافت نه تنها برنامههای بیشتری را برای شما به ارمغان میآورد بلکه همه محتوا- برنامهها، بازیها، نمایشها، فیلمها- را برای جستجو و کشف مجموعههای انتخاب شده را آسانتر کرده است. بر طبق ادعای شرکت مایکروسافت، بزودی بخشهای اول و سوم از برنامهها مانند Microsoft Teams، Visual Studio, Disney+, Adobe Creative Cloud, Zoom و Microsoft Store ارائه میشوند.این موارد همه تجربههای باور نکردنی برای سرگرمی، الهام بخشیدن و ارتباط با دیگران را برای شما ارائه میدهند. وقتی برنامهای را از فروشگاه بارگیری میکنید، از بابت امنیت و ایمنی آن خیالتان راحت است.استفاده از برنامه های اندرویدی
در ویندوز 11 برای اولین بار برنامههای اندرویدی به دنیای ویندوز آورده شدهاند. از اواخر امسال، مردم قادر خواهند بود تا برنامههای اندروید را در فروشگاه مایکروسافت پیدا کنند و آنها را از طریق Amazon Appstore بارگیری و نصب کنند- تصور کنید که ویدئویی از tik tok ضبط و ارسال کنید یا از Khan Academy Kids برای یادگیری مجازی است را در رایانه استفاده کنید.فراهم سازی فرصتهای جدید برای توسعه دهندگان
ویندوز 11 در حال گام برداشتن بیشتر به سمت Microsoft Store برای باز کردن فرصتهای اقتصادی بیشتر برای سازندگان و توسعهدهندگان است. شرکت مایکروسافت به توسعهدهندگان و فروشندگان نرم افزار مستقل (ISV) این امکان را داده است که برنامههای خود را بدون توجه به اینکه Progressive، Win32، Web App (PWA) یا Universal Windows App (UWP) یا هر چارچوب دیگری که برنامه توسط آن ایجاد شده است ارائه نمایند و فرصتی را برای دستیابی و تعامل بیشتر با افراد ارائه دهند. شرکت مایکروسافت اعلام کرده است که سیاستهای تقسیم درآمد به تدریج در حال تغییر است، جایی که توسعهدهندگان برنامهها میتوانند تجارت خود را به ویندوز 11 و درآمدزایی کنند.تکمیل کننده ویندوز 10
zero trust windows 11
ویندوز 11 سازگار با ویندوز 10 ساخته شده است. شما برای ویندوز 11 برنامهریزی، آمادهسازی و نصب انجام میدهید، همانطور که امروز برای ویندوز 10 انجام میدهید. ارتقا به ویندوز 11 مانند گرفتن یک بهروز رسانی از ویندوز 10 خواهد بود. همانند ویندوز 10، تعهد به سازگاری برنامهها حفظ شده است که یکی از اصول اصلی ویندوز 11 میباشد. ویندوز 11 همچنین از نظر طراحی ایمن میباشد، از فناوریهای امنیتی جدید که از تراشه ابری استفاده میکنند محافظت میکند، در حالی که تجربههای جدید را نیز امکانپذیر میکند. ویندوز 11 یک سیستم عامل Zero Trust برای محافظت از دادهها و دسترسی به دستگاهها ارائه میدهد. مایکروسافت با شرکای خود مانند OEM و سیلیکون برای افزایش موارد امنیتی برای پاسخگویی به نیازها و تهدیدهای در حال تحول و دنیای جدید کار همکاری نزدیک داشته است.زمان بسیار خوبی برای خرید یک PC است
شرکت مایکروسافت از ابتدای روزی که برای توسعه ویندوز 11 استارت کار را زده است، با سخت افزارها و شرکای سیلیکون برای یکپارچهسازی نرمافزار و سختافزار همکاری نزدیک داشته است. این مهندسی مشترک با نوآوری در سیلیکون آغاز میشود. از AMD و عمق گرافیکی باور نکردنی پردازندههای Ryzen تا نسل یازدهم اینتل و پردازندههای EVO، توانایی هوش مصنوعی Qualcomm’s، پشتیبانی از 5G و Arm، بهترین موارد را در ویندوز 11 با بزرگترین اکوسیستم سخت افزاری در جهان ایجاد کرده است.مایکروسافت همواره سعی کرده است تا تمام موارد را در ویندوز 11 بهبود ببخشد تا نه تنها از نظر سرعت و کارایی بهینهسازی شود، بلکه تجربه افراد در زمینه لمس، رنگ و صدا نیز بهبود بخشیده است.افزایش تجربه کاربری هنگام کار با ویندوز 11 بصورت تاچ یا لمسی
هنگامیکه از ویندوز 11 در تبلتهای بدون صفحه کلید استفاده میکنید، سعی شده است تا تجربه لمس صفحه نمایش بهبود داده شود و فضای بیشتری در بین آیکونهای تسکبار ایجاد شده است، اهداف لمسی بزرگ و نشانههای بصری ظریف برای سهولت در تغییر اندازه و جابجایی پنجرهها بهینهسازی شده است. در نهایت در ویندوز 11 پیشرفتهایی نیز در زمینه تایپ صوتی ایجاد شده است. ویندوز 11 در تشخیص آنچه را که میگویید باور نکردنی است. میتواند به طور خودکار برای شما نقطهگذاری کند و در تشخیص آنچه میگویید به صورت خارق العاده عمل میکند. این یک ویژگی فوقالعاده برای زمانی است که میخواهید از تایپ کردن فاصله بگیرید و به جای آن ایدههای خود را بیان کنید.ویندوز 11 با قابلیت ارتقا رایگان در رایانههایی که از ویندوز 10 برخوردار هستند قابل دسترس خواهد بود. برای اطلاع از اینکه آیا رایانه شما قابلیت ارتقا به ویندوز 11 را دارد میتوانید به برنامه PC Health Check در سایت Windows.com مراجعه کنید.
و اگر همچنان پاسخ خود را نیافته اید با ما تماس بگیرید. ما در همه حال پاسخگوی سئوالات شما هستیم. لطفا جهت تماس روی شماره همراه زیر کلیک بفرمائید
9192213498-98+
همانطور که میدانید و با بررسی برخی وبسایتهای داخلی و حتی ورود به امکانات حساب کاربری آنها فناوری و یا گرافیک چشمگیری مشاهده نمیشود و معمولاً از نمونه های وردپرس، جوملا و یا قدرت گرفته از لاراول، تمپلت های آماده و امثال اینهاست و مهمتر اینکه از ادارات و کسب و کارها مبالغ هنگفتی بابت نصب اینگونه ماژولهای ضعیف دریافت میشود و حال آنکه ارزش واقعی سی.ام.اس های فوق به صورت ماکسیمم از پانصد هزار تومان نیز تجاوز نمیکند و یک کاربر ساده رایانه نیز با کمی تحقیق میتواند به صورت رایگان نصب و راهاندازی کند. قابل توجه است اگر آگهی های استخدام بعضی از شرکت های نرم افزاری را مطالعه فرمائید پس از بررسی و حضور در محل کارشان با توجه فضای اندک محیط فنی این مراکز به واقعیاتی برخورد میکنید که از تصورات اولیه شمادرباره ایشان بدور است. موضوع این است با توجه به عناوین آگهی ها، این مراکز که بعد از مدتی حتی خاکسترشان نیز یافت نمیشود و هیچ دانش و نوآوری را هم در اختیار ندارند مشخص نیست هدفشان چیست و در بعضی موارد با برآوردی اگر بر فرض تمام عمر نیز مشغول مطالعه و آموزش باشید باز هم نخواهید توانست فقط خواستههای یکی از پستهای شغلی این دفاتر را برآورده کنید! الزامی است مدیریت مراکز درج آگهی اجازه درج افراطی عنوان شغلی آگهیها را مسدود نمایند و مدارک و رزومه شرکت و یا شخص مدنظر جهت تائید صلاحیت درج آگهی را درخواست نمایند.
با آغاز سال2019 مطمئنا برخی از تحولات فناوری فروش قدرتمند در طی این سال دامنه گسترده تری خواهند گرفت.پیش بینی میشود بسیاری از شرکتها، بخشی از بودجه سرمایهگذاری در بخش تبلیغات را جهت سرمایهگذاری در فن آوری و افزایش استفاده از تجزیه و تحلیل اطلاعات هزینه نمایند تا قادر به تمرکز بیشتر در بخش موفقیتهای فروش و همچنین اندازه گیری ROI شوند.منبع: discovercrm.com متن کامل 🔻 araycode.ir/news_view.php?number=190507011036www.araycode.ir/news/190507011036_crm-build2.jpg
1. خرید دامنه با کلید واژه مربوط به کسب و کار مورد نظر.2. ثبت دامنه اصلی به نام مالک، زیرا امکان دارد مالک متفرقه بعلت فعالیتهای سابق در Spam موتور جستجو باشد.3. بهتر است نام دامنه مربوط به همان نقطه جغرافیایی که هستید باشد.4. واژه های کلیدی در تگ عنوان.5. توضیحات در محتوا طولانی، دقیق تر و متفاوت باشد.6. چگالی کلید واژه ها کمتر از 4 و بیشتر از 9 نباشد.7. کلمات کلیدی LSI (Latent Semantic Indexing) – نمایه سازی معنایی پنهان.8. سرعت Load صفحات مهم است.9. عدم وجود محتوای تکراری و مشخصه Rel=”canonical” سبب میشود موتور جستجو محتوای تکراری را بررسی نکند.10. Alt ها، Caption ها و توضیحات سیگنالهای تصاویر را ارسال میکنند.11. در بروز رسانی اطلاعات جدای از اعمال ویرایش و تغییرات، حذف و یا اضافه کردن نیز مهم است.12. داشتن کلید واژه در تگ های H2 و H3.13. کاهش لینکهای خروجی.14. استفاده از چند رسانه ای مانند ویدئو.15. استفاده از جستجوی صوتی.16. ساخت Sitemap نقشه سایت.17. ساخت robots.txt.18. کاهش لینک های خروجی.19. استفاده از چند رسانه ای.20. W3C Validation ضرورت دارد.21. صفحات بدون آدرسهای طولانی.22. انطباق صفحه "تماسباما" با اطلاعات Whois(یعنی باید دامنه با نام خود شخص باشد).23. معماری درست و روان وبسایت.24. اتصال مداوم و بدون قطعی سرور، مخصوصا در زمانی که خزنده های گوگل مشغول بررسی هستند.25. موقعیت سرور و اگر با موقعیت جغرافیایی دامنه تطابق داشته باشد بهتر است.26. خرید گواهینامه SSL – سرویس مناسب انتخاب شود.27. صفحات شرایط و ضوابط و حریم خصوصی.28. اطلاعات تکراری در Meta Tagهای صفحات وجود نداشته باشد.29. آماده سازی برای موبایل و دستگاههای پرتابل (Responsive) .30. استفاده از Google Analytics و ابزار وبمستر گوگل.31. جایی برای ارائه نظرات کاربران.32. دامنه های قدیمی در Back Linkهای دریافتی موثرترهستند.33. Back Link از دامنه های Gov و Edu بسیار موثرند.34. Page Rank صفحه لینک داده شده.35. اشتراک گذاری در صفحات اجتماعی.36. عدم استفاده از سایتهای Link سازی.37. لینک های موجود در محتوا مهم است.38. ریدایرکت 301 تاثیر منفی دارد.39. متون لینکها + متن نمایش داده شده در Rollover Link.40. سرعت Link ایده آل باشد.41. Link گیری از سایتهای مجاز باشد.42. کلمات اطراف Back Link به گوگل در یافتن موضوع محتوای صفحه کمک میکند.43. قدمت Back Link گرفته شده تأثیرگذار است.44. لینک های طبیعی در Back Linkهای گرفته شده و از وبسایتهای واقعی از قدرت بیشتری برخوردار است.45. تعداد توئیت ها، تعداد لایک های فیسبوک و اعتبار کاربرانشان و همچنین حقیقی بودن اکانت های فوق.46. Link دادن به سایت های نامربوط و Link گرفتن از کلمات نامربوط سبب افت است.47. محتوای خودکار که توسط رایانه تولید شود سبب جریمه شدن میشود.48. افزایش ناگهانی Back Linkها و لینکهای بی کیفیت مجاز نیست.موارد فوق فقط خلاصهای مهم از موضوعات راجع به سئو وبسایت است.
عنوان آگهی باید از بین دو الی 5 واژه انتخاب شده باشد.آگهی و واژههای مورد استفاده باید جذاب بوده و او را به جستجوی اطلاعات بیشتر و مشاهده ادامه آگهی ترغیب کند.عنوان آگهی را با سبک اخبار طراحی کنید بدلیل اینکه ذهن مخاطبین بیشتر اوقات در جستجوی خبر است. اگر قیمت مناسب است آن را در عنوان آگهی ذکر کنید.مزیتهای اضافی و منحصر به فرد و اگر خدمات رایگانی را ارائه میکند بنویسید.اگر ملک در منطقه تفریحی، توریستی، زیارتی و یا در مجاورت رودخانه، دریا، جزیره، هتل، مرکز آموزشی، درمانگاه و یا هر مکان مهمی واقع شده است درج مکان فوق مفید است.اگر ملک، جدید و یا نوساز است درج آن میتواند موثر باشد.اگر خرید ملک فوق آسان است بنویسید.اگر در ملک فوق از فناوری های نوین استفاده شده مثل انرژی خورشیدی، شیشه دوجداره و غیره، تاثیر فراوانی دارد.
و همچنن سریعتر و ارزان تر از کارگران انسانی هستندهم اکنون فناوری با سرعت چشمگیری در حال افزایش است و پیشرفت باورنکردنی تکنولوژی قطعا زندگی ما را راحت تر میکند. از جمله مخزایای ربات ها این است که انها به روزهای تعطیل نیازی ندارند، سرقت نمیکنند، شکایت نمیکنند و به بسیاری از هزینه های نیروهای انسانی نیازی ندارند.نظر شما چیست!؟