機器學習在 Web 效能方面的演變
機器學習已經從一個未來概念發展成為一種增強日常數位互動的實用工具。它為後端流程提供支持，使網站更聰明、更有高效，從而顯著影響整體效能。
優化載入時間
預測資源加載
機器學習演算法預測使用者接下來可能需要哪些資源（圖像、腳本等）並預先載入它們，從而減少等待時間並提高感知速度。
內容傳遞網路 (CDN) 優化
機器學習透過預測流量模式並策略性地將內容放置 扎洛資料庫 在更靠近使用者的位置來優化 CDN，從而確保更快的交付並減少延遲。
增強搜尋功能
智慧搜尋演算法
機器學習透過自然語言處理了解使用者意圖，進而增強搜尋功能，提供更準確、更相關的結果。
自動完成和查詢建議
機器學習演算法提供即時自動完成和查詢建議，加快搜尋過程並提高用戶滿意度。
個人化使用者體驗
動態內容推薦
機器學習透過分析使用者行為和偏好來個人化內容交付，提供客製化的建議來保持使用者的參與度。
自適應使用者介面
機器學習演算法根據使用者互動調整網站介面，使導航直觀並提高整體可用性。
