編者按:這是一個博客從讚助營銷MarketMuse人工智能研究所合作夥伴。BETVlCTOR1946伟德
對許多內容營銷,利用人工智能手段。的方式做的事情他們已經做manually-content研究、競爭分析、差距分析內容,內容優化,也是更少的時間和更高質量的輸出。
人工智能是一個力量乘數在內容生產的過程,但是一部分從未獲得牽引在寫作過程的內容。的原因嗎?人工智能技術隻是沒有到達了一個臨界點可以可靠地用於生成高質量的內容。
然而,最近的事態發展已經改變了的事情。AI內容生成是一個事實,它開始獲得一個地方技術棧的內容營銷團隊,想應用杠杆AI的其他部分內容過程中給他們實際寫作本身。
為什麼營銷者興奮AI內容生成?
每個人都想排名在穀歌的第一頁(或選擇)的搜索引擎的關鍵字和他們關心的話題。但排名並不總是一樣的寫作內容,使得人們會說,“這些人真正知道他們的東西!“內容營銷團隊需要線程針生產內容,吸引他們的目標受眾,促進客戶的旅程,從搜索引擎和驅動器有意義的交通。
在過去的幾年裏,人工智能解決方案如雨後春筍般幫助內容營銷人員應對繁瑣的任務,比如關鍵詞研究,內容優化,構建內容摘要,等等。這些解決方案已經解放了無數個小時的內容和搜索引擎優化團隊,但實際上為人類獨自寫高質量的內容仍然是一個任務。
寫作從根本上是創造性的,甚至不是最先進的人工智能今天甚至可以作為一個一對一的替代能力一般的作家。但AI內容生成,它甚至可以自動化的一些繁瑣的工作,為數字內容,寫作和search-focused內容,特別是可以涉及。
排名在搜索和從合格的用戶積極尋求獲得交通信息你的核心主題是如何你的內容匹配搜索者的意圖。在實踐中,這意味著大多數搜索涉及到閱讀寫作的幾個一流的網頁要排名的一個術語,將類似的信息整合到自己的文章。
許多作家都讀多個文檔了解他們需要的一篇文章中覆蓋匹配的用戶意圖詞或字他們想軍銜。然後,他們需要使用,研究寫一個草稿,優雅的編織相關的主題和結構相似的內容使用。從那裏,他們需要編輯它,分層在他們自己的專業知識,確保與品牌宣傳兼容,並調整他們的更廣泛的內容策略。
人工智能可以在第一步生產文字內容。人工智能可以分析一個主題,理解相關的話題,需要全麵覆蓋提到核心主題,然後為一個作家或編輯器生成一個可用的草案磨練成一塊publication-ready。
它的起始線從一個空白頁寫草案,是人類創造力全麵準備。
但並不是所有AI-generated內容是平等的,了解解決方案有重要內容團隊希望將人工智能引入他們的創造性的過程。
GPT-3和其他人工智能內容生成解決方案不能做
這些天GPT-3是風靡一時。在傳統和社會媒體,還有無限的例子與GPT-3早期用例的人發現。
很難否認,人們做的事情與GPT-3迷人。不過,如果你正在尋找一個即插即用人工智能製造技術方案內容生成可用的草案的內容,你會失望的。甚至OpenAI首席執行官Sam Altman推“GPT-3炒作太多。”
《衛報》最近發表了一篇題為“一個機器人寫的這整篇文章。人類,你還害怕嗎?”這篇文章的前提是明顯的標題:GPT-3寫一整篇文章值得出版的一個重要的新出路。
然而,阻力是立竿見影。人工智能專家閱讀小字在《衛報》上的文章意識到出口導致炒作超過照明的真正功能GPT-3目前。
專家指出,《衛報》的文章實際上是八個不同的500字的文章縫合,編輯挑選最可用的從每一個部分。4000字,編輯可以挽救500人的最後一篇文章。這意味著,平均每個最初的八篇文章包含大約60個字——或者單詞總數的12%——可用的內容。
這是非常不同於說機器人寫整篇文章。
事實是,GPT-3雖然令人印象深刻的,是不具備寫邏輯的文章。作為技術評論觀察”,盡管它的輸出是語法,甚至是令人印象深刻的慣用,世界的理解往往是嚴重了。”
從本質上講,GPT-3可以提示並生成一些看似連貫的文本。不過,當你讀它,很明顯,這隻是單詞串在一起,創建一個tapestry的真理,謊言,很多廢話。這是由於它的建造。
GPT-3使用過濾數據常見的爬行、維基百科和其他來源的社交媒體平台,論壇,網站的評論部分,甚至其他AI-generated文本。它的創作者並不十分挑剔的類型和質量的數據用於訓練模型。精心編寫和編輯文章代表大約3%的內容在網絡上。這意味著隻有3% GPT-3由訓練數據的高質量的文章。
從本質上講,如果你的目標對你的內容加入3%編寫良好的網絡文章,你不應該看GPT-3作為解決方案。
的GPT-3的極限作為一種可靠的內容生成是顯而易見的。如果你正在尋找一個AI內容生成解決方案,GPT-3更多的是好奇,不是一個嚴重的除了一個AI工具堆棧。
MarketMuse初稿和艾城的內容生成
GPT-3,從內容創作的角度來看,仍然是一個解決方案的一個問題。內容團隊需要增加他們的內容出版節奏,創造客戶旅程,並建立更高的效率到內容製作過程,GPT-3不是答案。
平心而論,GPT-3沒有特別的目的。
同時擁有1750億參數的模型,其訓練數據集不過濾低質量內容,用戶生成內容(論壇帖子、社交媒體文章、等等),進攻的內容,等等。互聯網使用一段時間的人都知道,有很多的演出了!不是你想要的東西爬到你的內容營銷努力。
MarketMuse初稿是一個人工智能內容生成解決方案,比如GPT-3,使用自然語言生成產生文字內容。的MarketMuse初稿和GPT-3之間的區別第一稿是顯式地構建內容團隊需要發布高質量的內容,增加他們的內容出版節奏。這不是一個學術努力,但實際應用自然語言生成用於創建內容。
三個核心因素進入使MarketMuse初稿一個強大的人工智能內容生成器。
策劃數據集
此時,初稿構造數據集通過收集幾千結構良好的文章在一個特定的主題。就像使用的數據基本模型訓練,這些都需要通過我們的質量過濾器。
文章分析了提取標題部分,每個分段的相關話題。數據反饋到另一個階段的訓練模型的訓練。這需要的模型從一個狀態能夠一般討論一個主題,或多或少說話像一個主題專家。
生成過程
代建的初稿MarketMuse簡報內容。這些詳細的輪廓,提供標題、字幕和相關主題文章的每個部分應該包括。基於主題模型的相關話題。
主題建模技術基礎MarketMuse允許用戶輸入任何話題和人工智能分析成千上萬的文件,話題。從那裏,它從每個文檔中提取相關的話題,分析並根據相關性進行排序的核心主題,並告訴你什麼是“對”,核心話題。
因為內容是基於主題模型生成的,和你控製哪些話題模型包括在你的文章,你可以嚴格控製內容生成。相反的工作從一個單獨的段落提示像GPT-3,初稿寫文章基於主題模型的每個部分。這就是AI避免跑題,給你有用的內容可以塑造成一個成品。
沒有雜亂的文章,沒有無關緊要的或攻擊性內容的需要完全取出,沒有Frankenstein-ing幾代人在一起得到可讀的東西。
同樣,初稿的模型可以被訓練來模擬你的語氣和風格或你喜歡的刊物。
可訪問性
想用GPT-3嗎?你可以注冊一個候補名單,然後一旦你進入,你可以有一個訓練有素的開發人員訪問內容生成的API和幫助你。當然,對於一個價格。
有多少內容團隊開發人員在他們的貝克和電話嗎?不是很多。
你不僅必須支付訪問API,但你也必須支付作家和編輯輸出塑造成有用的內容。需要多長時間給《衛報》做了什麼和使用多個草稿來得到一個不錯的內容,很難看出這是一個更好的選擇比從頭開始寫。
更引人注目的添加使初稿內容營銷技術堆棧是它可訪問的從使用和成本的角度來看。你不需要一個開發人員有自己的代跑,和你不需要加入一個候補名單API訪問。
一旦你訂單或建立自己的MarketMuse內容簡短,你有一切你需要訂購一個初稿。初稿,內容簡介,有一組的成本,所以你可以控製你的內容生產成本,使他們可以預測的。
與人工智能內容生成,內容寫作過程不從一個空白頁。它給的內容作家的第一步建立一個強大的初稿,然後可以磨練與作家和編輯的專業知識判斷。
完全自動的創建內容仍然是年後如果它真正到來。現在,人工智能技術能帶來巨大的杠杆來創建過程的內容。
但它仍然無法取代人類的創造力需要點技術在正確的方向上。不能理解你的特定客戶需要專用的內容營銷團隊的方式。它不能取代專業知識和觀點的人在你的行業工作多年,有內幕AI知識不可能實現。
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