AI məzmun aşkarlanması, mətnin dil modeli tərəfindən yaradılma ehtimalını qiymətləndirmək üçün GPTZero, Originality.ai, Copyleaks və ya Turnitin-in AI yazı göstəricisi kimi proqram təminatından istifadədir. B2B marketinq komandaları üçün dürüst xülasə sadədir: detektorlar sübut deyil, statistik təxminlər verir, buna görə də onlar redaksiya prosesində bir neçə siqnaldan biri kimi yer almalıdır, heç vaxt yazıçının və ya səhifənin son hakimi kimi deyil.
Detektorlar adətən hər bir sözün dil modeli üçün nə dərəcədə proqnozlaşdırıla bilən olduğuna (tez-tez çaşqınlıq adlanır) və bu proqnozlaşdırıla bilənliyin cümlələr arasında nə qədər dəyişdiyinə (bəzən partlayış adlanır) baxır. İnsan yazısı daha qeyri-bərabər olmağa meyllidir. Bəzi alətlər həm də məlum insan və maşın mətnlərinin böyük dəstlərində təsnifatçılar hazırlayır. Onların hamısı qısa mətnlər, ciddi şəkildə redaktə edilmiş qaralamalar, ana dili ingilis dili olmayanlar və texniki yazı ilə mübarizə aparır ki, bu da məhz B2B komandalarının dərc etdiyi məzmun növüdür.
Google AI tərəfindən yazılmış məzmunu cəzalandırırmı?
AI tərəfindən yazıldığına görə yox. Google-un dərc olunmuş mövqeyi ondan ibarətdir ki, o, necə yaradılmasından asılı olmayaraq faydalı məzmunu mükafatlandırır və avtomatlaşdırmadan əsasən reytinqləri manipulyasiya etmək üçün istifadə etmək onun spam siyasətlərini, xüsusən də “miqyaslı məzmun sui-istifadəsi” siyasətini pozur. Sınaq müəlliflik üsulu deyil, məqsəd və keyfiyyətdir.
Beləliklə, kommersiya riski Google-un bloqunuzda detektor işlətməsi deyil. Risk ondadır ki, kütləvi istehsal olunan, ümumi səhifələr reytinqə düşə bilmir, sayt miqyasında keyfiyyət qiymətləndirilməsinə daxil edilir və alıcının başqa yerdə tapa bilməyəcəyi heç nə demir. Detektor balı bunu ölçmür.
Niyə detektor balları etibarsızdır?
Müstəqil testlər və akademik araşdırmalar dəfələrlə insan yazısında yanlış müsbət nəticələr tapıb və OpenAI 2023-cü ildə aşağı dəqiqliyi əsas gətirərək öz AI mətn təsnifatçısını geri götürüb. Bir neçə nümunə əksər səhvləri izah edir.
- Məhsul spesifikasiyaları və ya hüquqi mətnlər kimi rəsmi və ya formul yazılar proqnozlaşdırıla bilən görünür və işarələnir.
- Ana dili ingilis dili olmayan yazıçılar daha tez-tez işarələnir, çünki onların lüğəti çox vaxt daha sadə və daha müntəzəmdir.
- AI qaralamalarının yüngül parafraza edilməsi məzmunu heç yaxşılaşdırmadan balı kəskin şəkildə aşağı sala bilər.
- Ballar eyni mətn üçün alətlər arasında və bəzən işə salınmalar arasında geniş şəkildə fərqlənir.
Buna görə də frilanseri cəzalandırmaq və ya qonaq məqaləsini rədd etmək üçün baldan istifadə etmək ədalətsizdir və çox vaxt səhvdir.
Detektor nə vaxt həqiqətən faydalıdır?
Ehtiyatla istifadə edildikdə, detektorlar prosesin mərkəzində deyil, kənarlarında kömək edir.
Daxil olan təqdimatların yoxlanılması
Qonaq yazıları və ya agentlik təqdimatları üçün, digər siqnallarla (xüsusi nümunələr yoxdur, mənbələr yoxdur, ümumi struktur) birləşdirilmiş çox yüksək bal daha yaxından redaksiya oxunuşunu əsaslandırır. Bu, baxmaq üçün bir səbəbdir, hökm deyil.
Böyük köhnə arxivlərin auditi
Saytda naməlum mənşəli minlərlə köhnə yazı olduqda, detektor balları, söz sayı, trafik və dublikat yoxlamaları ilə birlikdə, hansı səhifələrin əvvəlcə nəzərdən keçiriləcəyini müəyyən etməyə kömək edir.
Müqavilə öhdəliklərinin yoxlanılması
Əgər müqavilədə insan tərəfindən yazılmış məzmun göstərilibsə, detektor söhbət üçün hissələri işarələyə bilər. Qaralamaları, redaktə tarixçəsini və brifinqləri saxlayın ki, söhbət sübuta əsaslansın.
B2B komandaları bunun əvəzinə nəyi yoxlamalıdır?
Keyfiyyət yoxlamaları performansı aşkarlama ballarından daha yaxşı proqnozlaşdırır. Sadə redaksiya yoxlama siyahısı bunun çox hissəsini əhatə edir.
- Birinci paraqraf oxucunun sualına birbaşa cavab verirmi?
- Öz təcrübənizdən ən azı bir konkret nümunə, iş axını, ekran görüntüsü və ya məlumat nöqtəsi varmı?
- İddialar mənbəyə əsaslanırmı və statistika orijinal araşdırmaya qədər izlənilə bilərmi?
- Şirkətinizdəki bir mövzu mütəxəssisi adını altına imza atarmı?
- Eyni mövzuda ilk beş axtarış nəticəsindən mənalı şəkildə fərqlənirmi?
- Mətni maşın tərəfindən hazırlanmış kimi səsləndirən təkrarlanan ifadələr və doldurucu nümunələr varmı?
Alien Road AI məzmun aşkarlanmasını necə tətbiq edir
Tipik bir işdə SEO komandamız aşkarlamanı polis aləti kimi deyil, məzmun auditinin bir hissəsi kimi qəbul edir. Kəşf müştərinin mövcud arxivini əhatə edir: biz onu tarayırıq, URL üzrə trafik və Search Console məlumatlarını çəkirik, sayt daxilində yaxın dublikatları ölçürük və çox vahid yazıya malik klasterləri işarələmək üçün detektor keçidini işə salırıq.
Oradan biz müştərinin komandası ilə redaksiya qaydalarını müəyyən edirik. Mövzu mütəxəssisinin xüsusiyyətlər əlavə etdiyi yerlərdə AI qaralamasına icazə verilir; səhifələr keyfiyyət yoxlama siyahısından keçməlidir; müəllif imzaları müvafiq təcrübəyə malik real şəxsin adını daşıyır. Biz yalnız detektor balına görə işi rədd etmirik.
Ölçmə nəticələrə yönəlir: yenidən yazılmış səhifələr üçün təəssüratlar, kliklər və konversiyalar, toxunulmamış səhifələrlə müqayisədə, üstəgəl zamanla keyfiyyət yoxlama siyahısı tərəfindən işarələnmiş səhifələrin payı. Hesabat hər ikisini göstərir, beləliklə müştəri detektorun deyil, redaksiya dəyişikliklərinin nəticələri dəyişdirib-dəyişmədiyini görə bilər.
Yazıçılar üçün ədalətli proses necə görünür?
Əgər detektor frilanserdən və ya həmkarından bir parçanı işarələyirsə, ittihamla deyil, söhbətlə başlayın. Brifinqi, planı və istifadə etdikləri hər hansı qeydləri və ya mənbələri soruşun. İşi görən yazıçıların çoxu bunu bir neçə dəqiqə ərzində göstərə bilər; Google Docs-da versiya tarixçəsi və ya CMS düzəliş jurnalı çox vaxt sualı özbaşına həll edir.
Nəyə icazə verildiyini əvvəlcədən razılaşdırın. Bir çox komanda indi AI-yə dəstəkli araşdırmanı, planlaşdırmanı və ilk qaralamaları qəbul edir, bir şərtlə ki, son mətn real təcrübəni daşısın və dəqiqlik üçün yoxlanılsın. Bu qaydanı yazmaq yazıçılar və redaktorlar üçün təxminləri aradan qaldırır və baxışı “AI istifadə etmisiniz?”-dən “bu bizim adımız altında dərc etmək üçün kifayət qədər yaxşıdırmı?”-ya çevirir.
Üçüncü təhlükəsizlik tədbiri ardıcıllıqdır. Kimin yazdığından və necə hazırlandığından asılı olmayaraq, hər bir parçaya eyni keyfiyyət yoxlama siyahısını tətbiq edin. Yalnız işarələnmiş işi araşdıran redaktorlar alıcılara kömək edən mətndən çox detektorlardan yayınan mətni mükafatlandırmaqla bitirirlər.
Məzmun üçün daxili AI siyasətini necə yazmalısınız?
İnsanların həqiqətən oxuduğu bir səhifədə saxlayın. Hansı alətlərin təsdiq edildiyini, hansı məlumatların onlara heç vaxt yapışdırılmayacağını (müştəri adları, buraxılmamış məhsul detalları, müqavilə şərtləri), qaralamaları kimin nəzərdən keçirdiyini və hansı açıqlamadan istifadə etdiyinizi bildirin. Redaktorlarınızın silməyə davam etdiyi qadağan olunmuş doldurucu ifadələrin qısa siyahısını daxil edin; bu, baxış vaxtına qənaət edir.
Siyasətə altı aydan bir yenidən baxın. Alətlər və platforma təlimatları dəyişir və keçən ilin alətləri üçün yazılmış siyasət tez bir zamanda ya izləmək üçün çox sərt, ya da əhəmiyyət kəsb etmək üçün çox boş olur.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Beş son bloq yazısını götürün: ikisinin insanlar tərəfindən yazıldığını bilirsiniz, ikisi AI ilə hazırlanıb və biri qarışıqdır. Onları iki fərqli detektordan keçirin və balları qeyd edin. Sonra eyni beşini yuxarıdakı keyfiyyət yoxlama siyahısına qarşı qiymətləndirin. Hər iki cədvəli komandanızla paylaşın; aralarındakı boşluq adətən hansı ölçünün idarə ediləcəyi ilə bağlı mübahisəni həll edir.
Oxumağa davam edin: SEO (Axtarış Motorunun Optimizasiyası) · SEO