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人間対機械知能：「重複した」コンテンツがユニークな場合に勝つ方法
人間と機械は、どのコンテンツが重複コンテンツであるかについて意見が分かれることがあります。 これが理由です-そしてそれが起こったときにシステムを打ち負かす方法。
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ビルベリチックがマーケティングチームのリーダーシップとメンタリングにどのように影響するか
各チームメンバーが成功するのに役立つ最適なポジションを見つけることは、アカウントの割り当てから委任やメンタリングまで、日常の思考を導きます。
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Facebookの失敗は、プラットフォームの指標を信頼できない場合に何が起こるかを浮き彫りにします
マーケターは、Facebookのビデオ広告メトリックを信頼することのジレンマを検討し、ビデオキャンペーンの結果を測定するための代替手段を提供します。
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あなたの評判を修復する：あなたの家族のフォトアルバムでマグショットを置き換えます
あなたの名前に関連付けられた画像の束を公開することにより、検索エンジンの結果であなた自身の顔写真を抑制するためのツールがあります。 方法は次のとおりです。
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テクノロジーにおける女性の成長力
彼らは米国の労働力の半分を占めていますが、女性は依然としてすべての技術職の20パーセント未満しか占めていません。 比較すると、女性は23パーセントを占めるでしょう
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機械学習と人工知能について学びましょう
データ主導のマーケティングに移行するには、最新のテクノロジーに精通したスタッフを採用またはトレーニングする必要があります。 これらの無料の教育リソースでスタッフの育成を強化してください。
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