Как сбалансировать скорость и достоверность при создании контента с помощью ИИ

Инструменты ИИ могут ускорить процессы обработки контента, но без управления, точности и человеческого контроля качество и доверие быстро снижаются.

Инструменты искусственного интеллекта могут помочь командам действовать быстрее, чем когда-либо, но скорость сама по себе не является стратегией.

Поскольку все больше маркетологов полагаются на LLM при создании и оптимизации контента, реальным фактором отличия становится доверие.

А так как системы искусственного интеллекта решают, какой информации доверять, такие качественные сигналы, как точность, экспертность и авторитетность, важны как никогда.

Важно не только то, что вы пишете, но и то, как вы это структурируете. Поиск на основе искусственного интеллекта поощряет чёткие ответы, чёткую организацию и контент, который легко интерпретировать.

Далее мы рассмотрим ключевые стратегии для более интеллектуальных рабочих процессов ИИ — от управления и обучения до редакционного надзора — чтобы ваш контент оставался точным, авторитетным и несомненно человеческим.

Создайте политику использования ИИ

По данным IAB, более половины маркетологов используют ИИ для творческих задач, таких как создание контента.

Тем не менее политика в отношении ИИ не всегда является нормой.

Ваша организация выиграет от чётких границ и ожиданий. Разработка политик использования ИИ обеспечивает последовательность и подотчётность.

По данным SAS, только 7% компаний, использующих genAI в маркетинге, имеют полноценную структуру управления.

Однако 63% инвестируют в создание политик, регулирующих использование генеративного ИИ в организации.

Даже простая политика на одной странице может предотвратить серьезные ошибки и объединить усилия разных команд, которые могут действовать по-разному.

Как говорит Кэти Макфиллипс, директор по развитию в Институте маркетинга искусственного интеллекта:

«Если одна команда использует ChatGPT, а другие работают, например, с Jasper или Writer, управленческие решения могут стать очень разрозненными и сложными для принятия. Вам потребуется отслеживать, кто использует какие инструменты, какие данные они вводят и каким рекомендациям им необходимо следовать для защиты интеллектуальной собственности вашего бренда».

Таким образом, разработка внутренней политики устанавливает ожидания относительно использования ИИ в организации (или, по крайней мере, в творческих группах).

При создании политики учитывайте следующие рекомендации:

• Как выглядит процесс проверки контента, созданного с помощью ИИ.
• Когда и как раскрывать участие ИИ в создании контента.
• Как защитить конфиденциальную информацию (не загружать конфиденциальную или клиентскую информацию в инструменты ИИ).
• Какие инструменты ИИ одобрены для использования и как запросить доступ к новым.
• Как регистрировать или сообщать о проблемах.

Логично, что политика будет развиваться по мере изменения технологий и правил.

Сохраняйте контент, основанный на принципах «человек прежде всего»

Легко попасть в ловушку, полагая, что контент, созданный ИИ, хорош, потому что его легко читать.

LLM отлично умеют предсказывать следующее лучшее предложение и делать его убедительным.

Но критический просмотр каждого предложения, абзаца и общей структуры абсолютно необходим.

Подумайте: сказал бы это эксперт? Вы бы обычно так писали? Передаёт ли это ту глубину человеческого опыта, которую заслуживает?

«Контент, ориентированный на людей», как это называет Google, на самом деле просто думает о конечном пользователе и о том, добавляет ли то, что вы предлагаете миру, ценность.

Любая LLM может создавать посредственный контент, а любой маркетолог — публиковать его. И в этом-то и проблема.

Контент, ориентированный на людей, соответствует концепции EEAT компании Google, в которой описаны характеристики высококачественного, заслуживающего доверия контента.

EEAT — идея не новая, но она становится все более актуальной в мире, где системам искусственного интеллекта необходимо определять, достаточно ли хорош ваш контент для включения в поиск.

Согласно доказательствам в деле США против Google LLC, мы видим, что качество по-прежнему имеет решающее значение для рейтинга:

«RankEmbed и его более поздняя версия RankEmbedBERT — это модели ранжирования, которые опираются на два основных источника данных: [удалено] % из 70-дневных журналов поиска и оценки, полученные от людей и используемые Google для измерения качества органических результатов поиска».

Это говорит о том, что те же факторы качества, которые отражены в EEAT, вероятно, влияют на то, как системы ИИ оценивают, какие страницы достаточно надежны, чтобы обосновать свои ответы.

Как же выглядит EEAT на практике при работе с ИИ-контентом? Вы можете:

• Ознакомиться со списком вопросов Google, касающихся качественного контента: помните о них до и после создания контента.
• Продемонстрировать личный опыт с помощью личных идей, примеров и практических рекомендаций: вплетите эти идеи в результаты работы ИИ, чтобы придать им человеческий аспект.
• Использовать надежные источники и данные для обоснования своих утверждений: если вы пользуетесь услугами LLM для проведения исследований, проверяйте факты в режиме реального времени, чтобы убедиться в надежности источников.
• Вставлять авторитетные цитаты либо внутренних заинтересованных лиц, либо внешних экспертов в данной области: цитирование внутренних специалистов укрепляет доверие к бренду, а внешние источники придают материалу авторитетность.
• Создавать подробную биографию автора: включайте:
  • Соответствующие квалификации, сертификаты, награды и опыт.
  • Ссылки на социальные сети, научные статьи (если применимо) или другие авторитетные работы.
• Добавлять разметку схемы в статьи, чтобы еще лучше прояснить содержание: Схема может прояснить содержание таким образом, что поиск на основе искусственного интеллекта сможет лучше его понять.
• Стать ведущим ресурсом по теме: разместите на сайте подробную и содержательную информацию, организованную в удобном для поиска и пользователя формате.

Подготовка LLM

LLM обучаются на огромных объемах данных, но не на ваших данных.

Приложите усилия к подготовке LLM, и вы сможете добиться лучших результатов и более эффективных рабочих процессов.

Вот несколько идей.

Поддерживайте свой стиль

Если у вас уже есть руководство по корпоративному стилю, отлично — вы можете использовать его для обучения модели. Если нет, создайте простое одностраничное руководство, охватывающее такие вопросы, как:

• Персоны аудитории
• Важные характеристики голоса
• Уровень чтения, если применимо
• Что можно и чего нельзя делать с фразами и языком
• Правила форматирования, такие как SEO -оптимизированные заголовки, длина предложений, длина абзацев, правила маркированных списков и т. д.

При необходимости вы можете обновить эти данные и использовать их для дальнейшего обучения модели с течением времени.

Создавайте набор подсказок (промптов)

Составьте пакет инструкций для LLM. Вот несколько идей для начала:

Руководство по стилю

Это касается всего: от персон аудитории до стиля голоса и форматирования.

Если вы обучаете пользовательский GPT, вам не нужно делать это каждый раз, но со временем может потребоваться его настройка.

Шаблон краткого содержания

Это может быть редактируемый документ, который заполняется для каждого контент-проекта и включает в себя такие данные, как:

• Цель контента
• Конкретная аудитория
• Стиль контента (новости, список, статья, руководство)
• Роль (от имени кого пишет LLM)
• Желаемое действие или результат.

Примеры контента

Загрузите несколько лучших примеров контента для обучения LLM. Это могут быть старые статьи, маркетинговые материалы, расшифровки видео и многое другое.

Если вы создаете собственный GPT, вы сделаете это в самом начале, но в зависимости от темы могут быть загружены дополнительные примеры контента.

Источники

Обучайте модель на предпочитаемых сторонних источниках информации, из которых вы хотите ее извлекать, в дополнение к ее собственным исследованиям.

Например, если вы хотите, чтобы он использовал определенные публикации в вашей отрасли, составьте список и загрузите его в командную строку.

В качестве дополнительного уровня предложите модели автоматически добавлять любые сторонние источники после каждого абзаца, чтобы упростить проверку фактов «на лету».

SEO-подсказки

Подумайте о том, чтобы с самого начала встроить SEO в структуру контента.

Первые наблюдения за режимом искусственного интеллекта Google показывают, что четко структурированный и хорошо обоснованный контент с большей вероятностью будет упоминаться в результатах поиска, генерируемых искусственным интеллектом.

Имея это в виду, вы можете составить оперативный контрольный список, который включает в себя:

• Сформулируйте прямой ответ в одном-двух первых предложениях, а затем дополните его контекстом.
• Охватывает основной вопрос, а также потенциальные подвопросы (разветвленные запросы), которые может генерировать система (например, вопросы, связанные со сравнениями, плюсами/минусами, альтернативами и т. д.).
• Разделение контента на множество подразделов, каждый из которых отвечает на потенциальный разветвленный запрос.
• Будучи экспертным источником информации в каждом отдельном разделе страницы, он представляет собой отрывок, который может рассматриваться самостоятельно.
• Обеспечьте четкие цитаты и семантическую насыщенность (синонимы, связанные сущности) на протяжении всего текста.

Создавайте собственные GPT или изучайте RAG

Пользовательский GPT — это персонализированная версия ChatGPT, обученная на ваших материалах, чтобы она могла лучше отражать голос вашего бренда и следовать правилам бренда.

По большей части он запоминает тон и формат, но это не гарантирует точности выходных данных за пределами загруженного файла.

Некоторые компании изучают RAG (генерацию дополненной информации) для дальнейшего обучения LLM на собственной базе знаний компании.

RAG подключает LLM к закрытой базе знаний, извлекая соответствующие документы во время запроса, чтобы модель могла основывать свои ответы на утвержденной информации.

В то время как пользовательские GPT настраиваются легко и без написания кода, реализация RAG более технична, но существуют компании/технологии, которые могут упростить ее реализацию.

Вот почему GPT лучше всего подходят для небольших и средних проектов или для нетехнических команд, сосредоточенных на поддержании единообразия бренда.

С другой стороны, RAG — это вариант для создания контента на уровне предприятия в отраслях, где точность имеет решающее значение, а информация часто меняется.

Запустите автоматизированную самопроверку

Создайте параметры, чтобы модель могла самостоятельно оценить контент перед дальнейшим редакторским просмотром. Вы можете создать контрольный список, который будет подсказывать ей, что делать.

Например:

• «Является ли совет полезным, оригинальным, ориентированным на людей?» (Возможно, используя список вопросов Google из его руководства по полезному контенту.)
• «Полностью ли тон и голос соответствуют руководству по стилю?»

Имейте налаженный процесс редактирования

Даже самый лучший рабочий процесс с использованием ИИ по-прежнему зависит от квалифицированных редакторов и фактчекеров. Этот человеческий фактор контроля качества обеспечивает точность, тон и достоверность информации.

Редакционная подготовка

Около 33% авторов контента и 24% менеджеров по маркетингу добавили навыки работы с ИИ в свои профили LinkedIn в 2024 году.

В следующем году писателям и редакторам необходимо будет продолжить повышать свою квалификацию, и, согласно ежегодному индексу тенденций работы Microsoft 2025, навыки работы с ИИ являются главным приоритетом.

Профессиональное обучение дает базовые знания, благодаря которым ваша команда быстрее войдет в курс дела и сможет уверенно и стабильно обрабатывать результаты.

Сюда входит обучение эффективному использованию степеней магистра права и оптимальному созданию и редактированию ИИ-контента.

Кроме того, обучение контент-групп по SEO помогает им внедрять передовой опыт в подсказки и черновики.

Редакционные процедуры

Используйте лучшие редакционные практики при создании контента с использованием ИИ, чтобы гарантировать высочайшее качество.

Это может включать в себя:

• Определение частей рабочего процесса создания контента, которые лучше всего подходят для помощи LLM.
• Проведение редакционного совещания для утверждения тем и планов.
• Составление контента.
• Выполнение структурного редактирования для ясности и связности текста, а затем литературное редактирование для проверки грамматики и пунктуации.
• Получение одобрения от заинтересованных сторон.

Контрольный список редактирования ИИ

Составьте контрольный список для использования в процессе проверки качества. Вот несколько идей для начала:

• Каждое утверждение, статистика, цитата или дата сопровождаются ссылкой для проверки точности фактов.
• Все факты подтверждены достоверными и проверенными источниками.
• Устаревшие статистические данные (более двух лет) заменяются свежими данными.
• Проект соответствует рекомендациям по стилю и определениям тональности.
• Контент содержит ценные экспертные знания, а не является расплывчатым или общим.
• Для обеспечения лидерства мысли убедитесь, что точка зрения автора отражена на протяжении всего текста.
• Проект пропускается через детектор ИИ с целью достижения консервативного процента ИИ 5% или менее.
• Проект соответствует ценностям бренда и отвечает внутренним стандартам публикации.
• Окончательный вариант включает явное раскрытие информации об участии ИИ при необходимости (для клиентов/регулирующих органов).

Основывайте контент ИИ на доверии и намерениях

ИИ меняет то, как мы творим, но не меняет того, почему мы творим.

Каждая политика, рабочий процесс и промпт должны в конечном итоге служить одной цели: предоставлять точный, полезный и ориентированный на человека контент, который укрепляет авторитет вашего бренда и улучшает вашу видимость в поиске.

 

searchengineland.com/ai-assisted-content-creation-speed-credibility-463822