Generazione del linguaggio naturale e rotazione degli articoli

La generazione del linguaggio naturale utilizza il deep learning per creare testo leggibile simile all'uomo; un articolo unico basato su un modello di previsione linguistica. Gli strumenti di selezione degli articoli prendono un articolo originale e producono una o più variazioni sostituendo parole, frasi o frasi specifiche con versioni alternative.

Se hai svolto ricerche sulle applicazioni di generazione del linguaggio naturale per il marketing dei contenuti, potresti esserti imbattuto in un software di filatura di articoli. Conosciuto anche come riscrittura degli articoli, è una di quelle vecchie tattiche SEO, come il backlinking automatizzato, utilizzate per scopi tutt'altro che legittimi (blackhat).

In questo post, esaminiamo come funziona lo spinning software, il loro caso d'uso e come differisce dalla generazione del linguaggio naturale (NLG). Ci sono molte ragioni per cui non perdono l'uso di spinner di articoli, quindi pensa a questo articolo come a un annuncio di servizio pubblico.

Come vengono utilizzati i filatori di articoli

Il modo migliore per capire i filatori di articoli è guardare il linguaggio utilizzato per commercializzare questi prodotti. Ecco alcune citazioni da siti che cercano di vendere software spinner:

• "Fai girare istantaneamente versioni uniche di qualsiasi articolo."
• "Genera centinaia di nuovi articoli in pochi minuti."
• "Sforna montagne di contenuti".
• "Creare enormi quantità di contenuti per aiutare a classificare meglio i tuoi siti".

Alcuni cercano persino di sfruttare la tendenza dell'intelligenza artificiale affermando che il loro software è guidato dall'intelligenza artificiale. Descrivono il loro prodotto utilizzando termini di intelligenza artificiale e talvolta ricorrono persino a termini inventati.

"Lingua naturale emulata" deve essere il mio termine falso preferito. Non ti prendo in giro. Qualcuno l'ha inventato, ma non sono stato io! Sembra elaborato ma non significa nulla.

In base alla lingua utilizzata, puoi probabilmente indovinare il tipo di situazione in cui vengono distribuiti gli spinner degli articoli. In genere vengono utilizzati in siti di bassa qualità creati rigorosamente per scopi SEO, mantenendo i costi di scrittura degli articoli il più bassi possibile.

La creazione di testo leggibile è in basso nell'elenco delle priorità per questi tipi di blog. Il loro scopo è invece quello di creare una rete di collegamento per aumentare il ranking del principale sito "denaro".

La pubblicazione di contenuti di qualità non è l'oggetto di questo sforzo. Il "contenuto unico" è tutto ciò che è abbastanza buono per superare i controlli automatici contro il plagio dei motori di ricerca.

Se ti stai chiedendo se il World Wide Web abbia davvero bisogno di più di questi contenuti, la risposta è no!

Come funziona uno spinner di articoli?

Rispetto a NLG, gli spinner di contenuto sono primitivi. Prendono un contenuto e creano una variazione nel tentativo di farlo sembrare un articolo unico. Ciò si ottiene sostituendo parole, frasi, frasi e occasionalmente paragrafi con varianti.

I primi tentativi di rotazione degli articoli hanno prodotto articoli impossibili da leggere. Il problema è che non sono stati in grado di riconoscere il contesto o la parte del discorso.

Pertanto, le sostituzioni erano nella migliore delle ipotesi dispari e spesso sbagliate. Il contenuto non era certamente originale.

Ecco l'output esatto di uno spinner di articoli utilizzando il paragrafo precedente come esempio .

Il contenuto duplicato è colorato di giallo. Le sostituzioni scadenti sono colorate di rosso. Le sostituzioni accettabili sono di colore verde.

Quindi, il 67,5% dell'articolo stampato è contenuto duplicato che non è cambiato rispetto all'originale. Sei sostituzioni su sette erano di scarsa qualità e solo una era accettabile.

Devo dire di più!

Il contenuto di derivati ​​di scarsa qualità è il segno distintivo della filatura di articoli.

Anche se alcuni spinner di articoli più recenti affermano di utilizzare l'intelligenza artificiale, questo sta davvero allungando le cose un po' oltre. Nella migliore delle ipotesi, potrebbero utilizzare l'API del linguaggio naturale di Google per estrarre token e frasi e per la codifica di parti del discorso (PoS). Questo fa parte dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ma come vedremo, è necessario molto di più per la generazione del linguaggio naturale.

Indipendentemente da come guardi, la rotazione degli articoli rimane ancora un processo di generazione di opere derivate da un originale.

Strumenti di parafrasi Non parafrasare

Data la connotazione negativa della rotazione dell'articolo, alcuni strumenti di rotazione dell'articolo si sono bollati come uno strumento di parafrasi. Non farti ingannare. Gli strumenti di parafrasi che ho visto funzionano esattamente alla maniera dei filatori di articoli.

Guarda tu stesso.

L'output sopra proviene da uno strumento di parafrasi gratuito in cui ho usato lo stesso testo originale della sezione precedente. Il testo evidenziato indica le parole che sono state sostituite.

Ho eseguito sia la versione originale che quella parafrasata tramite Grammarly; puoi vedere il risultato qui sotto.

L'uso di questo strumento di "parafrasi" si traduce in una perdita di chiarezza e coinvolgimento. Questo è esattamente l'opposto di ciò che si suppone possa ottenere la parafrasi.

Come funziona la generazione del linguaggio naturale?

A differenza della riscrittura degli articoli, la generazione del linguaggio naturale non richiede un contenuto originale. Crea nuovi contenuti invece di riscrivere gli articoli esistenti.

NLG adotta un approccio basato su regole o si basa su modelli linguistici statistici. Entrambi i metodi possono sfruttare le tecnologie NLP e di comprensione del linguaggio naturale (NLU) per migliorare la qualità del testo generato.

La NLP analizza il testo utilizzando la codifica (PoS) e il riconoscimento delle entità, mentre la NLU sfrutta la NLP e il deep learning per creare modelli semantici che traggono un senso di significato.

La differenza tra NLG e il software di filatura di articoli

Non importa quanto avanzati possano affermare di essere gli spinner degli articoli, non possono generare testo ma solo cambiarlo. Questo tipo di strumento richiede un post sul blog esistente da cui può produrre solo un derivato.

Non creano, si limitano a modificare. In quanto tale, non è adatto per i marketer di contenuti che cercano di scalare la produzione di contenuti e mantenere la qualità senza ridimensionare i costi e la complessità.

Il meglio di quel lotto spiacente potrebbe utilizzare un'elaborazione del linguaggio naturale limitata per fare scelte migliori quando si sostituiscono le parole. Ma chiamarla intelligenza artificiale è una forzatura.

Come funziona MarketMuse First Draft?

MarketMuse First Draft è una piattaforma di generazione di contenuti potenziata dall'intelligenza artificiale il cui output è strutturato dai nostri riassunti di contenuto basati sull'intelligenza artificiale.

Ogni prima bozza è unica, originale e non estrae o modifica semplicemente frammenti di testo di altri documenti. La prima bozza può essere configurata per adattarsi agli stili dei tuoi autori. Può anche emulare lo stile di un autore o di una pubblicazione.

Questi riassunti di contenuto che forniscono struttura e sostanza all'output della prima bozza includono:

• Una struttura completa che include i sottotitoli
• Argomenti correlati che devono essere inclusi
• Un elenco di domande che devono essere affrontate

Questo è lo stesso brief di contenuto normalmente dato a uno scrittore umano su cui lavorare. Invece, lo passiamo a MarketMuse First Draft.

Pensare in questo modo.

Se dovessi assegnare un argomento che non era familiare a uno scrittore, prima avrebbe letto sull'argomento. MarketMuse First Draft non è diverso. Ma invece di ricercare una manciata di documenti, va sul web per analizzare enormi quantità di dati.

Ecco un estratto di una prima bozza di MarketMuse per l'argomento "Il glucagone come trattamento per diabetici non invasivo".

Il sottotitolo, oggetto di questa sezione, è "Il ruolo dell'insulina e del glucagone". Le domande e gli argomenti rilevanti associati a questo sottotitolo sono mostrati sul lato destro. Insieme, questi aiutano a garantire che l'output sia pertinente e completo.

Usa MarketMuse First Draft per:

• Ridimensiona il contenuto senza ridimensionare i costi
• Scrivi autorevolmente su qualsiasi argomento
• Evita le insidie ​​comuni con il testo generato dall'IA
• Emula qualsiasi stile di scrittura desideri

Mantieni prevedibili i costi dei tuoi contenuti e la tua qualità coerente lasciando che l'IA faccia il lavoro di fornirti una prima bozza forte.