AI məzmun aşkarlama alətləri mətni təhlil edir və onun bir dil modeli tərəfindən yazılma ehtimalını qiymətləndirir. Marketoloqlar üçün onlar dar bir rola malikdir: müqavilə və ya siyasət insan tərəfindən yazılmış iş tələb etdikdə bir yoxlama siqnalı və ya ümumi məzmuna daha yaxından baxmaq üçün bir göstəriş. Onlar keyfiyyəti mühakimə etmək, ödənişə qərar vermək və ya özbaşına reytinqləri proqnozlaşdırmaq üçün kifayət qədər etibarlı deyillər.
AI məzmun detektorları nə edir?
Detektorların çoxu mətnin statistik xüsusiyyətlərinə baxır. İki ümumi xüsusiyyət perplexity (hər növbəti sözün nə dərəcədə proqnozlaşdırıla bilən olduğunu qiymətləndirir) və burstiness (cümlə uzunluğu və ritmindəki dəyişikliyi ölçür) hesab olunur. Dil modelləri ehtimal olunan sözləri seçməyə və bərabər ritm yaratmağa meyllidir, buna görə də onların mətni çox vaxt daha proqnozlaşdırıla bilən kimi qiymətləndirilir. Bir çox alət həmçinin məlum insan və maşın yazılarının böyük nümunələri ilə mətni müqayisə edən təlim keçmiş təsnifatçılardan istifadə edir.
Populyar alətlərə GPTZero, Originality.ai, Copyleaks, Winston AI və təhsil üçün nəzərdə tutulmuş Turnitin-dəki AI yazma göstəricisi daxildir. Bəziləri AI aşkarlanmasını plagiat yoxlamaları və oxunaqlılıq balları ilə bir hesabatda birləşdirir.
Nəticə adətən faiz və ya “AI ehtimalı” və ya “qarışıq” kimi bir etiketdir. Bəzi alətlər maşın tərəfindən yazılma ehtimalı ən yüksək olan cümlələri vurğulayır.
Nəticələr nə dərəcədə etibarlıdır?
Etibarlılıq məhduddur və marketoloqlar hər hansı bir qərarda baldan istifadə etməzdən əvvəl bunu bilməlidirlər. Müstəqil testlər detektorların insan yazılarında, xüsusən də rəsmi, sadə və ya şablon mətnlərdə, həmçinin ana dili ingilis dili olmayanların yazılarında yanlış müsbət nəticələr verdiyini aşkar edib. Onlar həmçinin redaktə edilmiş, parafraza edilmiş və ya üslubunu dəyişmək üçün göstəriş verilmiş AI mətnlərini də qaçırırlar.
OpenAI 2023-cü ildə aşağı dəqiqliyə görə öz AI mətn təsnifatçısını bağladı. Satıcılar yüksək dəqiqlik rəqəmləri dərc edirlər, lakin bunlar adətən sizin məzmununuza bənzəməyə bilən öz test dəstlərində ölçülür. Reklam mətni, məhsul təsvirləri və ya sosial media yazıları kimi qısa parçaları təsnif etmək xüsusilə çətindir.
Məntiqli bir iş fərziyyəsi: detektor balı sizə haraya baxacağınızı deyən zəif bir siqnaldır, mətni kimin yazdığına dair bir fakt deyil.
Marketoloqlar niyə ümumiyyətlə aşkarlamadan istifadə edirlər?
Qanuni səbəblər var:
- Müqavilələr: bəzi müştərilər və ya nəşrlər insan tərəfindən yazılmış məzmun tələb edir və agentliklərin çatdırılmaları yoxlamaq üçün bir yola ehtiyacı var.
- Frilanser idarəçiliyi: yazıçının üslubunda və ballarında qəfil dəyişiklik söhbətə səbəb ola bilər.
- Brend səsi: maşın tərəfindən yazılmış kimi qiymətləndirilən mətn çox vaxt ümumi oxunur, buna görə də bal redaktəyə layiq parçaları işarələyə bilər.
- Məzmun auditləri: böyük saytlarda aşkarlama, performans məlumatları ilə yanaşı, yenidən yazılmağa ehtiyacı ola biləcək səhifələri üzə çıxarmağa kömək edə bilər.
Detektorlar harada tətbiq olunmamalıdır?
Aşkarlamanın qərarlara təsir etməməli olduğu aydın yerlər də var:
- Reytinqlər: Google bildirib ki, o, AI-nin istifadə edilib-edilmədiyini deyil, məzmunun keyfiyyətini və faydalılığını qiymətləndirir və onun spam siyasətləri metoddan asılı olmayaraq miqyaslı, aşağı dəyərli məzmunu hədəf alır. Detektor balı SEO metriki deyil.
- Ödəniş və müqavilələr: yalnız bala əsaslanaraq ödənişdən imtina etmək və ya müqaviləyə xitam vermək vicdanlı yazıçıları cəzalandırmaq riski daşıyır.
- İctimai ittihamlar: heç vaxt ictimaiyyət qarşısında rəqibin və ya yaradıcının detektora əsaslanaraq AI istifadə etdiyini iddia etməyin.
- Qısa mətn: başlıqlar, alt yazılar və reklam mətni mənalı nəticələr üçün çox qısadır.
Aşkarlamanı məzmun iş axınına necə daxil edirsiniz?
Əgər detektordan istifadə etməyə qərar versəniz, ona prosesdə müəyyən edilmiş, məhdud bir yer verin.
Əvvəlcə siyasəti yazın
Nə tələb etdiyinizə qərar verin. AI yardımı qadağandır, tədqiqat və planlar üçün icazəlidir, yoxsa tam insan redaktəsi ilə icazəlidir? Əksər marketinq komandaları orta variantda dayanır. Bunu yazın və hər hansı bir şeyi yoxlamazdan əvvəl yazıçılarla paylaşın.
Aşkarlamadan çeşidləmə addımı kimi istifadə edin
Uzunmüddətli təqdimatları plagiat yoxlaması və üslub nəzərdən keçirilməsi ilə yanaşı detektordan keçirin. Yüksək bal rədd edilməni deyil, daha yaxından insan oxunuşunu tətikləyir.
Bunun əvəzinə dəyər sübutu axtarın
Parçanın modelin asanlıqla istehsal edə bilməyəcəyi nəyi ehtiva etdiyini soruşun: orijinal müsahibələr, ilk əldən testlər, ekran görüntüləri, mülkiyyət məlumatları, yerli biliklər, xüsusi müştəri təcrübəsi. Bu elementlər keyfiyyəti artırır və detektor nə desə də, məzmunu daha az ümumi edir.
Hərəkətə keçməzdən əvvəl danışın
Əgər həm bal, həm də insan oxunuşu narahatlıq doğurursa, bunu yazıçı ilə müzakirə edin. Onların prosesi və qaralamaları haqqında soruşun. Google Docs-dakı versiya tarixi çox vaxt suala tez cavab verir.
Məsuliyyətli istifadə üçün yoxlama siyahısı
- Bir alət seçin və onun sizin məzmununuzdakı səhv dərəcəsini görmək üçün insan tərəfindən yazıldığını bildiyiniz 20 və AI tərəfindən hazırlandığını bildiyiniz 20 parça üzərində sınaqdan keçirin.
- Heç vaxt tək bir bala etibar etməyin; onu plagiat yoxlamaları və redaksiya baxışı ilə birləşdirin.
- Bir neçə yüz sözdən az olan mətnlərdə nəticələrə məhəl qoymayın.
- Yoxlamaların və qərarların qeydlərini aparın.
- Alətlər və təlimatlar dəyişdikcə siyasəti nəzərdən keçirin.
Bunun əvəzinə nəyi ölçməlisiniz?
Məzmun performansı üçün vacib olan göstəricilər dəyişməyib: Search Console-da təəssüratlar, kliklər, reytinqlər və indeksləşdirmə; analitikada nişanlılıq və konversiyalar; redaktorun düzəliş dərəcələri; və oxucu rəyləri. Suallara aydın cavab verən, real təcrübə göstərən və oxuculara kömək edən məzmun yaxşı nəticə verir. Aşkarlama balları nadir hallarda bunların heç birini izah edir.
Alien Road məzmun işində AI məzmun aşkarlanmasını necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda aşkarlama iki yerdə görünür. Birincisi, məzmun auditlərində: trafik, keçidlər və dublikat təhlili ilə yanaşı, nazik, ümumi bölmələri tapmaq üçün səhifələrin nümunəsi üzrə aşkarlama apara bilərik. Yenidən yazmaq qərarı həmişə performans məlumatlarına və redaktorun mühakiməsinə əsaslanır.
İkincisi, müqavilələri insan tərəfindən yazılmış iş tələb edən müştərilər üçün keyfiyyətə nəzarətdə. Quraşdırma müştəri ilə razılaşdırılmış yazılı siyasəti, seçilmiş alətin məlum nümunələr üzərində sınağını və işarələnmiş hər hansı bir parçanın ikinci redaktor oxunuşunu aldığı nəzərdən keçirmə addımını əhatə edir.
Ölçmə üçün biz zamanla detektor ballarından çox, düzəliş dərəcələri və yenidən yazılmış səhifələrin Search Console performansı kimi redaksiya nəticələrini izləyirik.
Hesabat metodu aydın şəkildə izah edir, o cümlədən alətin məlum məhdudiyyətləri, beləliklə müştərilər balın bir yoxlama siqnalı olduğunu və hökm olmadığını başa düşürlər.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Bir insanın yazdığını bildiyiniz on məqalə və AI ilə hazırlandığını bildiyiniz on məqalə toplayın. Onları bir detektordan keçirin və balları qeyd edin. Neçəsini səhv etdiyini sayın. Bu kiçik test, real qərara təsir etməzdən əvvəl komandanızın alətə nə qədər çəki verməli olduğunu sizə deyəcək.
Oxumağa davam edin: SEO (axtarış sistemi optimallaşdırması) · SEO