ලාභ:
- තනි විගණනය කළ හැකි කාර්ය ප්රවාහයක් තුළ අන්තර්ගත, සෙවීම්, නිර්දේශ, සේවා සහ විශ්ලේෂණ පියවර ඒකාබද්ධ කරන මෙහෙයුමක් සැලසුම් කිරීමේ හැකියාව
- KVKK/GDPR, පාරිභෝගික නීතිය සහ වෙළඳපල ගිවිසුම් දෛනික කෘත්රිම බුද්ධි භාවිතයේ අන්තර්ගත අනුකූලතා රාමුවක් බවට පරිවර්තනය කිරීමේ හැකියාව
- කෘතිම බුද්ධි පාලනයක් ලෙස ආචාර ධර්ම, විනිවිදභාවය සහ වගකීම් මූලධර්ම ආයතනගත කිරීමට සහ කණ්ඩායම සඳහා රීතියක් නිර්මාණය කිරීමට ඇති හැකියාව
මොඩියුල විභාගය
1. කෘත්රිම බුද්ධිය විසින් යෝජනා කරන ලද නව විකුණුම් මිල කිසිදු පිරිවැයකින් සහ ආන්තික පාලනයකින් තොරව සියලුම නිෂ්පාදන සඳහා ගබඩා හිමිකරු සෘජුවම අදාළ කරයි. මෙම ප්රවේශයේ මූලික වැරැද්ද කුමක්ද?
- A) කෘත්රිම බුද්ධි ප්රතිදානය පිරිවැය, ආන්තික සහ වාණිජ සත්යාපනයට යටත් නොකර තීරණයක් බවට පරිවර්තනය කිරීම; වගකීම මිනිසුන් සතු බව නොසලකා හැරීම ✔
- B) මිල නියම කිරීමේදී කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කිරීම සපුරා තහනම්ය
- C) කෘත්රිම බුද්ධිය සෑම විටම එහි මිලට වඩා අඩු අගයක් පෙන්වයි
- D) මිල පිරිනැමීම වගුවක ඉදිරිපත් නොකෙරේ
විස්තරය: කෘතිම බුද්ධිය මිල සඳහා සංඛ්යානමය නිර්දේශයක් නිෂ්පාදනය කරයි; කෙසේ වෙතත්, අවසාන මිල පිරිවැය, ආන්තිකය, උද්ඝෝෂනය සහ තරඟ නීති මත රඳා පවතින අතර වගකීම ගබඩා හිමිකරුට අයත් වේ. සත්යාපනය නොකළ ප්රතිදානය පරීක්ෂා නොකළ නිෂ්පාදනයක් වැනි වන අතර හානියක් විය හැක.
2. පාරිභෝගික සේවා නිලධාරියෙක් පාරිභෝගිකයින්ගේ නම්, දුරකථන අංක සහ ලිපින තොරතුරු ඇතුළු ඇණවුම් ලැයිස්තුව ප්රසිද්ධියේ ලබා ගත හැකි කෘතිම බුද්ධි මෙවලමකට අලවා 'මෙම පුද්ගලයින්ට ප්රචාරක පෙළ ලියන්න' යැයි පවසයි. මෙම හැසිරීමේ ප්රධාන ගැටළුව කුමක්ද?
- A) ප්රචාරක පාඨය දිග වැඩිය
- B) කෘතිම බුද්ධියට ප්රචාරක පෙළ ලිවිය නොහැක
- C) ව්යාපාරය යැවිය හැක්කේ විද්යුත් තැපෑලෙන් පමණි
- D) පුද්ගලික දත්ත නිර්නාමික කිරීමකින් තොරව පොදු මෙවලමකට මාරු කිරීමෙන් KVKK/GDPR උල්ලංඝනය කිරීම ✔
පැහැදිලි කිරීම: නම, දුරකථන, ලිපිනය සහ ඇණවුම් තොරතුරු KVKK/GDPR හි විෂය පථය තුළ පුද්ගලික දත්ත වේ. එය පොදු මෙවලමකට උඩුගත කිරීම දත්ත කඩකිරීමකි. නිවැරදි ක්රමය නම් පුද්ගලික දත්ත නිර්නාමික කිරීම හෝ එය කිසිසේත් බෙදා නොගැනීම, පෙළම නිෂ්පාදනය කිරීම පමණි.
3. නිෂ්පාදන විස්තරයක් ලිවීමේදී කෘත්රිම බුද්ධියෙන් වඩාත් විශ්වාසදායක ප්රතිඵලයක් ලබා ගැනීමට පහත සඳහන් දේවලින් වඩාත් නිවැරදි ප්රවේශය කුමක්ද?
- A) නිෂ්පාදනයේ නම ලබා දී ඉතිරිය අනුමාන කිරීමට කෘතිම බුද්ධියට ඉඩ දෙන්න
- B) හැකි තරම් අතිශයෝක්තියෙන් යුත් විශේෂණ භාවිතා කිරීමට පරිශීලකයාගෙන් ඉල්ලා සිටීම
- C) සත්යාපිත පිරිවිතර, ඉලක්කගත ප්රේක්ෂකයින් සහ ස්වර රීති ආදානය ලෙස ලබා දීම සහ හිමිකම් පදනම මත ප්රතිදානය පරීක්ෂා කිරීම ✔
- D) තරඟකරුගේ නිෂ්පාදන විස්තරය හරියටම පිටපත් කිරීම
පැහැදිලි කිරීම: කෘතිම බුද්ධිය නිෂ්පාදනයේ සැබෑ ලක්ෂණ නොදනී; මුද්රිත පෙළෙහි සත්යාපිත තාක්ෂණික පිරිවිතර (පිරිවිතර) සහ ඉලක්කගත ප්රේක්ෂකයින් ලබා නොදී ගොතන ලද හිමිකම් අඩංගු විය හැක. නිවැරදි ප්රවේශය වන්නේ ආදානය ලෙස සත්ය විශේෂාංග ලබා දීම සහ ප්රතිදානය වලංගු කිරීමයි.
4. ඊ-වාණිජ්යය SEO හි 'මූලපද පිරවීම' හානිකර වන්නේ ඇයි?
- A) එය කියවීමේ හැකියාව සහ පරිවර්තනය අඩු කරන නිසා සහ සෙවුම්/වෙළඳපොල ඇල්ගොරිතම මගින් දඬුවම් කළ හැකි නිසා ✔
- B) එය පෙළ දිගු කරන අතර පිටුව මන්දගාමීව විවෘත වීමට හේතු වේ
- C) මූල පද සෑම විටම ගෙවනු ලබන බැවිනි
- D) එය ඉංග්රීසි වෙළඳසැල් වල පමණක් ගැටළු ඇති කරන බැවිනි
පැහැදිලි කිරීම: මූලපද පිරවීම යනු එම පදයම අනවශ්ය ලෙස පුරවා ගැනීමයි. එය කියවීමේ හැකියාව සහ පරිවර්තනය අඩු කරනවා පමණක් නොව, සෙවීම් සහ වෙළඳපල ඇල්ගොරිතම මගින් දඬුවම් ලැබීමෙන් දෘෂ්යතාව අඩු කරයි. තිරසාර SEO සඳහා අභිප්රාය මත පදනම් වූ සහ ස්වාභාවික පෙළ අවශ්ය වේ.
5. වංචා හඳුනාගැනීමේ ආකෘතියක් ඇණවුමක් 'ඉහළ අවදානමක්' ලෙස සලකුණු කර ඇත. නිවැරදි මෙහෙයුම් ප්රවේශය කුමක්ද?
- A) ඇණවුම වහාම අවලංගු කර ගිණුම ස්ථිරවම වසා දමන්න
- B) ලකුණු නොසලකා හැරීම සහ සියලු ඇණවුම් ස්වයංක්රීයව තහවුරු කිරීම
- C) ලකුණු සංඥාවක් ලෙස ගෙන මානව සමාලෝචනය, අතිරේක සත්යාපනය සහ සාධාරණීකරණය සමඟ අවසාන තීරණය ගන්න ✔
- D) පාරිභෝගිකයාට කිසිදු පැහැදිලි කිරීමක් ලබා නොදී ආපසු ගෙවීම ප්රතික්ෂේප කිරීම
පැහැදිලි කිරීම: අවදානම් ලකුණු යනු සංඛ්යානමය සංඥාවක් මිස අවසාන සාක්ෂියක් නොවේ. ව්යාජ ධනාත්මක (අවධාරණ ලෙස අවංක ගනුදෙනුකරුවන් අවහිර කිරීම) අවදානමක් ඇත. අධි-බලපෑම් තීරණ (ඇණවුම අවලංගු කිරීම, ගිණුම් වසා දැමීම) මානව සමාලෝචනයට, සාධාරණීකරණයට සහ අවශ්ය නම් අමතර සත්යාපනයට යටත් විය යුතුය.
6. නිර්දේශ පද්ධති තුළ 'තොග සහ ආන්තිකය සැලකිල්ලට නොගෙන ස්වයංක්රීය නිර්දේශ' අවදානම් වන්නේ ඇයි?
- A) නිර්දේශ පද්ධති සෑම විටම සෙමින් ක්රියා කරන නිසා
- B) තොගයෙන් පිටත හෝ ලාභ නොලබන නිෂ්පාදන ඉස්මතු කිරීමෙන් අත්දැකීම් සහ ලාභදායිත්වය කඩාකප්පල් කළ හැකි නිසා ✔
- C) නිර්දේශ පද්ධති වැඩ කරන්නේ විශාල වෙළඳසැල් වල පමණි
- D) පාරිභෝගිකයින් නිර්දේශ දකින විට සාප්පු යාම නතර කරන බැවිනි
පැහැදිලි කිරීම: නිර්දේශ එන්ජිම චර්යාත්මක දත්ත පමණක් බලන්නේ නම්, එය තොගයෙන් පිටත හෝ අඩු ආන්තික/හානිකර නිෂ්පාදන ඉස්මතු කළ හැක. මෙය පාරිභෝගික අත්දැකීම් සහ ලාභදායිත්වය යන දෙකම කඩාකප්පල් කරයි. ස්වයංක්රීය නිර්දේශ ඉන්වෙන්ටරි, ආන්තික සහ ව්යාපාර රීති පාලනයට බැඳිය යුත්තේ එබැවිනි.
7. වෙළඳපල තුළ 'මිලදී ගැනීමේ පෙට්ටිය' දිනා ගැනීම සඳහා වඩාත් බලපාන පහත සඳහන් සාධක මොනවාද?
- A) නිෂ්පාදන විස්තරයේ දිග පමණි
- B) ගබඩාව පමණක් වසර කීයක් විවෘත කර තිබේද?
- C) නිෂ්පාදන රූපයේ ගොනු විශාලත්වය
- D) මිල, බෙදා හැරීමේ කාර්ය සාධනය, විකුණුම් ශ්රේණිගත කිරීම සහ ඉන්වෙන්ටරි වැනි තරඟකාරී සහ ක්රියාකාරී සාධකවල එකතුව ✔
විස්තරය: Buy Box යනු එකම භාණ්ඩය අලෙවි කරන බොහෝ විකුණුම්කරුවන් අතර 'Add to Cart' බොත්තම ක්ලික් කිරීමෙන් විකුණුම්කරුවෙකු තෝරා ගැනීමයි. මිල, බෙදා හැරීමේ කාලය/කාර්ය සාධනය, විකුණුම් ශ්රේණිගත කිරීම සහ කොටස් ලබා ගැනීමේ හැකියාව වැනි තරඟකාරී සහ මෙහෙයුම් සාධක තීරණාත්මක වේ. අඩුම මිල පමණක් ප්රමාණවත් නොවේ.
8. කෘත්රිම බුද්ධියෙන් නිෂ්පාදනය කරන ලද නිෂ්පාදන රූපයක ඇත්ත වශයෙන්ම නිෂ්පාදනයේ නොමැති උපාංගයක් පෙන්වීම ගැටළු සහගත වන්නේ ඇයි?
- A) රූපයේ විභේදනය අඩු වන බැවිනි
- B) කෘත්රිම බුද්ධි රූප සෑම විටම රාජකීයත්වයෙන් තොර නිසා
- C) භාණ්ඩය නොමඟ යවන ආකාරයෙන් නියෝජනය කිරීමෙන් පාරිභෝගික නීති උල්ලංඝනය කිරීම් සහ වේදිකා සම්බාධකවලට තුඩු දිය හැකි නිසා ✔
- D) උපාංග සහිත පින්තූර අඩුවෙන් ක්ලික් කරන නිසා
විස්තරය: රූපය සාධාරණ ලෙස නිෂ්පාදනය නියෝජනය කළ යුතුය. නිෂ්පාදනයේ ඇතුළත් නොවන අයිතමයක් පෙන්වීම නොමඟ යවන සුළු නියෝජනයකි; පාරිභෝගික නීතියට අනුව, එය නොමඟ යවන වාණිජ භාවිතයක් ලෙස සලකනු ලබන අතර ප්රතිලාභ/පැමිණිලි සහ වේදිකා සම්බාධක ඇති කරයි. රූපය සැබෑ නිෂ්පාදනයට හරියටම අනුකූල විය යුතුය.
9. ඊ-වාණිජ්ය විශ්ලේෂණවලදී 'මිතික දෙකක් එකට වැඩි විය, එකක් අනෙකට හේතුව' යැයි පවසන කෘතිම බුද්ධිය පිළිබඳ හොඳම ආකල්පය කුමක්ද?
- A) සහසම්බන්ධය සෘජු හේතුකාරකයක් ලෙස පිළිගෙන පියවර ගන්න
- B) ප්රමිතික දෙක එකිනෙකින් ස්වායත්ත ලෙස සලකන්න සහ විශ්ලේෂණය සම්පූර්ණයෙන්ම අත්හැර දමන්න
- C) සහසම්බන්ධය හේතුකාරක නොවන බව දැන ගැනීම සහ පාලිත පරීක්ෂණයක් හෝ අතිරේක දත්ත සමඟ හිමිකම් පෑම පරීක්ෂා කිරීම ✔
- D) කෘත්රිම බුද්ධියේ සෑම හේතු ප්රකාශයක්ම සත්ය ලෙස සැමවිටම පිළිගනියි
පැහැදිලි කිරීම: එකට චලනය වන මිතික දෙකක් සහසම්බන්ධ වේ; මින් අදහස් කරන්නේ හේතුඵල නොවේ. පොදු බාහිර සාධකයක් (උදා: ප්රචාරක කාලය) දෙකම වැඩි වී තිබිය හැක. නිවැරැදි ආකල්පය වන්නේ පාලිත පරීක්ෂණ (A/B) හෝ අතිරේක දත්ත සමඟ හේතුකාරකය පරීක්ෂා කිරීමයි.
10. පාරිභෝගික සේවා චැට්බෝට් එක 'ආපසු ප්රතිපත්ති' පිළිබඳ විශ්වාසදායක පිළිතුරු සපයන බව සහතික කිරීමට හොඳම ක්රමය කුමක්ද?
- A) යාවත්කාලීන සහ අනුමත දැනුම් පදනමක් මත පිළිතුරු පදනම් කර ඒවා විෂය පථයෙන් පිටත මිනිසුන්ට මාරු කිරීම ✔
- B) chatbot හට එහි සාමාන්ය දැනුමෙන් නිදහසේ ප්රතිචාර ජනනය කිරීමට ඉඩ දීම
- ඇ) සෑම ප්රශ්නයකටම 'ආපසු ගෙවිය නොහැකි' පිළිතුර සවි කිරීම
- D) Chatbot ස්වයංක්රීයව සියලුම ආපසු ඉල්ලීම් අනුමත කරයි
විස්තරය: Chatbot හට තමන්ගේම මතකයෙන් (මායාව) ප්රතිපත්තියක් සකස් කළ හැක. නිවැරදි විසඳුම වන්නේ ගබඩාවේ වත්මන් සහ අනුමත දැනුම් පදනම මත පිළිතුරු පාදක කර ගැනීම සහ විෂය පථයෙන් බැහැර සහ අවදානම් තත්ත්වයන් (උග්රවීම) වලදී එය මිනිසුන්ට පැවරීමයි.
11. තරඟකරුවන්ගේ මිල ගණන් නිරීක්ෂණය කිරීමේදී 'තරඟකරුවන් සමඟ එකඟ වීමෙන් පොදු මිලක් නියම කිරීම' නොකළ යුත්තේ ඇයි?
- A) පොදු මිල ගණුදෙණුකරුවන්ට දැකිය හැකි බැවිනි
- B) තරඟකාරී නීතියේ මිල නියම කිරීම/කාටෙල් තහනම් කර ඇති නිසා සහ දැඩි දඬුවම් වලට තුඩු දෙයි.
- C) තරඟකරුවන්ගේ මිල ගණන් නිරීක්ෂණය කිරීම සියලු තත්වයන් යටතේ තහනම් කර ඇති බැවිනි
- D) කෘතිම බුද්ධියට තරඟකරුගේ මිල ගණනය කළ නොහැකි බැවිනි
පැහැදිලි කිරීම: තරඟකරුවන් සමඟ මිල ගණන් වලට එකඟ වීම (මිල නියම කිරීම/කාටෙල්) තරඟකාරී නීතියෙන් තහනම් වන අතර අධික පරිපාලන දඩයකට මග පාදයි. තරඟකරුවන්ගේ මිල ගණන් නිරීක්ෂණය කිරීම නීත්යානුකූල ය; නමුත් තරඟකරුවන් සමඟ සම්බන්ධීකරණය නීති විරෝධී ය. මිල තීරණය ස්වාධීනව හා ඒකපාර්ශ්විකව සිදු කළ යුතුය.
12. නිෂ්පාදන මාතෘකාවක් නිෂ්පාදනය කිරීමේදී වෙළඳපල නීතිවලට අනුකූල වීම සම්බන්ධයෙන් පහත සඳහන් දේවලින් සත්ය වන්නේ කුමක්ද?
- A) කිසිදු වෙනසක් නොමැතිව සියලුම වෙළඳපලවල එකම මාතෘකාව භාවිතා කළ හැකිය
- B) වේදිකාවේ අක්ෂර සීමාව, ආකෘතිය සහ තහනම් ප්රකාශන රීති අනුව මාතෘකාව පරීක්ෂා කිරීම සහ අනුවර්තනය කිරීම ✔
- C) මාතෘකාවට හැකි තරම් විශ්මයාර්ථ ලකුණු සහ ලොකු අකුරු එකතු කිරීම
- D) අවසරයකින් තොරව මාතෘකාවේ වෙළඳ නාමය භාවිතා කිරීම සැමවිටම නොමිලේ
විස්තරය: සෑම වෙළඳපලකටම තමන්ගේම අක්ෂර සීමාවක්, තහනම් වාක්ය ඛණ්ඩ සහ මාතෘකාව සඳහා හැඩතල ගැන්වීමේ නීති ඇත (උදා: සියලුම කැප් වලින් කෑගැසීම, ප්රවර්ධන වාක්ය ඛණ්ඩ, වෙළඳ නාම නිෂ්කාශනය). AI ප්රතිදානය මෙම නීතිරීතිවලට අනුව විගණනය කළ යුතු අතර වේදිකාවට අනුගත විය යුතුය; එක් පෙළ සියල්ලටම නොගැලපේ.
13. 'පසුගිය කාර්තුවේදී අපගේ පරිවර්තන අනුපාතය සියයට 4.2 ක් විය' යනුවෙන් AI ඔබට විශ්වාසදායක අංකයක් ලබා දුන්නේ නම්, නිවැරදි ප්රවේශය කුමක්ද?
- A) අංකය සෘජුවම වාර්තාවට සහ ඉදිරිපත් කිරීමට තැබීම
- B) කෘත්රිම බුද්ධියෙන් තවත් කිහිප වතාවක් විමසා සාමාන්යය ගන්න
- C) එය චතුර ලෙස ඉදිරිපත් කර ඇති බැවින් අංකය නිවැරදි ලෙස පිළිගැනීම
- D) අංකය ව්යාජ එකක් විය හැකි බව දැනගෙන එය ඔබගේම විශ්ලේෂණ මූලාශ්රයෙන් තහවුරු කරන්න ✔
පැහැදිලි කිරීම: කෘතිම බුද්ධියට ඔබේ දත්ත වෙත ප්රවේශය නොමැති නම්, එය මෙම සංඛ්යාව (මායාව) සෑදී ඇත. පරිවර්තන වැනි ප්රමිතික වලංගු වන්නේ ඔබේම විශ්ලේෂණ උපකරණ පුවරුවෙන් පමණි (Google Analytics, marketplace dashboard, ecommerce engine). අංකය එහි මූලාශ්රය සමඟ තහවුරු නොකර භාවිතා කිරීම වැරදියි.
14. පිටුවහල් කිරීමේ ක්රියාවලියේදී කෘත්රිම බුද්ධියට සහය දක්වන පද්ධතියක් ස්ථාපිත කිරීමේදී 'සාධාරණ තීරණය' මූලධර්මය සඳහා වඩාත්ම තීරණාත්මක පියවර කුමක්ද?
- A) තීරණ යුක්තිසහගත සහ විරුද්ධවාදී ලෙස තබා ගැනීම සහ ඉහළ බලපෑමක් ඇති තත්වයන් මානව අනුමැතියට සම්බන්ධ කිරීම ✔
- B) ව්යතිරේකයකින් තොරව සියලුම ප්රතිලාභ ස්වයංක්රීයව ප්රතික්ෂේප කරන්න
- C) ආපසු පැමිණීමේ තීරණ කිසිසේත් වාර්තා නොකිරීම
- D) තීරණයට හේතුව පාරිභෝගිකයාට කිසිවිටෙක පැහැදිලි නොකිරීම
පැහැදිලි කිරීම: ස්වයංක්රීය මුදල් ආපසු ගෙවීම/ප්රතික්ෂේප කිරීමේ තීරණ ක්රමානුකූලව ඇතැම් පාරිභෝගික කණ්ඩායම්වලට (පක්ෂග්රාහී) අවාසිදායක විය හැක. සාධාරණ තීරණ ගැනීම සඳහා, තීරණ යුක්ති සහගත, විවාදාත්මක විය යුතු අතර, ඉහළ බලපෑම් ඇති අවස්ථා මානව සමාලෝචනයට යටත් විය යුතුය. විනිවිදභාවය සහ විගණනය අත්යවශ්ය වේ.
15. නිෂ්පාදන රූප සහ බැනර් සැලසුම්වල සන්නාම ආරක්ෂාව සම්බන්ධයෙන් කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කිරීමේදී අත්යවශ්ය වන මූලධර්මය කුමක්ද?
- A) නිපදවන සෑම රූපයක්ම පරීක්ෂා නොකර ප්රකාශනය කිරීම
- B) රූපයට සුප්රසිද්ධ වෙළඳ නාමවල ලාංඡන එකතු කිරීම නොමිලේ යැයි උපකල්පනය කිරීම
- ඇ) දෘෂ්යය සැබෑ නිෂ්පාදනයට ගැළපෙන බව නොවැදගත් යැයි සිතීම
- D) ප්රකාශන හිමිකම්/වෙළඳ ලකුණු උල්ලංඝනය කිරීම් සහ නොමඟ යවනසුලු නියෝජනය සඳහා පින්තූර පරීක්ෂා කර ඒවා සන්නාම අනන්යතාවයට අනුකූලව තබා ගන්න ✔
විස්තරය: කෘතිම බුද්ධිය මගින් රූප, වෙනත් වෙළඳ නාමවල ලාංඡන, ප්රකාශන හිමිකම සහිත අක්ෂර හෝ අනවසර වැඩ මූලද්රව්ය නිපදවිය හැක. සන්නාම ආරක්ෂාව සඳහා, ප්රකාශන හිමිකම් සහ වෙළඳ ලකුණු උල්ලංඝණය කිරීම් සඳහා ප්රතිදානය පරීක්ෂා කළ යුතු අතර, නිපදවන රූපය අවංකව සත්ය නිෂ්පාදනය නියෝජනය කළ යුතු අතර ඔබේම සන්නාම අනන්යතාවයට අනුකූල විය යුතුය.