Generierung natürlicher Sprache vs. Article Spinning

Die Generierung natürlicher Sprache verwendet Deep Learning, um menschenähnlich lesbaren Text zu erstellen; ein einzigartiger Artikel, der auf einem Sprachvorhersagemodell basiert. Artikel-Spinner-Tools nehmen einen Originalartikel und erzeugen eine oder mehrere Variationen, indem sie bestimmte Wörter, Phrasen oder Sätze durch alternative Versionen ersetzen.

Wenn Sie über Anwendungen zur Generierung natürlicher Sprache für das Content-Marketing recherchiert haben, sind Sie möglicherweise auf Artikel-Spinning-Software gestoßen. Auch als Artikelumschreibung bekannt, ist es eine dieser alten SEO-Taktiken, wie automatisierte Backlinks, die für weniger als legitime (Blackhat) Zwecke verwendet werden.

In diesem Beitrag betrachten wir die Funktionsweise von Spinning-Software, ihren Anwendungsfall und wie sie sich von der Generierung natürlicher Sprache (NLG) unterscheidet. Es gibt viele Gründe, warum ich die Verwendung von Artikelspinnern nicht dulde, also betrachten Sie diesen Artikel als eine öffentliche Bekanntmachung.

Wie werden Artikelspinner verwendet?

Der beste Weg, Artikelspinner zu verstehen, besteht darin, sich die Sprache anzusehen, die zur Vermarktung dieser Produkte verwendet wird. Hier sind ein paar Zitate von Websites, die versuchen, Spinner-Software zu verkaufen:

• „Drehen Sie sofort einzigartige Versionen aller Artikel.“
• „Generieren Sie Hunderte von neuen Artikeln in Minuten.“
• „Erzeuge Berge von Inhalten.“
• „Erstellen riesiger Mengen an Inhalten, um das Ranking Ihrer Websites zu verbessern.“

Einige versuchen sogar, aus dem Trend der künstlichen Intelligenz Kapital zu schlagen, indem sie behaupten, ihre Software sei KI-gesteuert. Sie beschreiben ihr Produkt mit KI-Begriffen und greifen manchmal sogar auf erfundene Begriffe zurück.

„Emulierte natürliche Sprache“ muss mein Lieblings-Pseudobegriff sein. Das ist kein Scherz. Jemand hat es erfunden, aber ich war es nicht! Klingt aufwendig, bedeutet aber nichts.

Anhand der verwendeten Sprache können Sie wahrscheinlich erahnen, in welcher Situation Artikelspinner zum Einsatz kommen. Typischerweise werden sie auf Websites von geringer Qualität verwendet, die ausschließlich für SEO-Zwecke erstellt wurden, während die Kosten für das Schreiben von Artikeln so gering wie möglich gehalten werden.

Das Erstellen von lesbarem Text steht für diese Art von Blogs ganz unten auf der Prioritätenliste. Stattdessen besteht ihr Zweck darin, ein Verknüpfungsnetzwerk zu schaffen, um das Ranking der Haupt-„Geld“-Site zu verbessern.

Die Veröffentlichung qualitativ hochwertiger Inhalte ist nicht Gegenstand dieses Bestrebens. „Einzigartiger Inhalt“ ist alles, was gut genug ist, um die Plagiatsprüfungen von Suchmaschinen zu bestehen.

Wenn Sie sich fragen, ob das World Wide Web wirklich mehr von diesen Inhalten braucht, lautet die Antwort nein!

Wie funktioniert ein Artikelspinner?

Im Vergleich zu NLG sind Content Spinner primitiv. Sie nehmen einen Inhalt und erstellen eine Variation, um ihn so aussehen zu lassen, als wäre es ein einzigartiger Artikel. Dies wird erreicht, indem Wörter, Phrasen, Sätze und gelegentlich Absätze durch Varianten ersetzt werden.

Frühe Versuche des Artikelspinnens führten zu Artikeln, die nicht lesbar waren. Das Problem ist, dass sie den Kontext oder die Wortart nicht erkennen konnten.

Daher waren Substitutionen bestenfalls ungerade und häufig falsch. Der Inhalt war sicherlich nicht originell.

Hier ist die genaue Ausgabe eines Artikel-Spinners mit dem vorherigen Absatz als Beispiel .

Doppelte Inhalte werden gelb gefärbt. Schlechte Substitutionen sind rot eingefärbt. Akzeptable Substitutionen sind grün gefärbt.

67,5 % der gesponnenen Artikel sind also doppelte Inhalte, die sich gegenüber dem Original nicht geändert haben. Sechs von sieben Substitutionen waren von schlechter Qualität und nur eine war akzeptabel.

Muss ich mehr sagen!

Abgeleitete Inhalte von schlechter Qualität sind das Markenzeichen des Artikelspinnens.

Obwohl einige neuere Artikelspinner behaupten, künstliche Intelligenz einzusetzen, ist das wirklich ein bisschen zu weit gegriffen. Bestenfalls verwenden sie Googles Natural Language API zum Extrahieren von Tokens und Sätzen und zum Taggen von Wortarten (PoS). Das ist Teil der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), aber wie wir sehen werden, ist für die Generierung natürlicher Sprache noch viel mehr erforderlich.

Wie man es auch betrachtet, das Spinnen von Artikeln bleibt immer noch ein Prozess, abgeleitete Werke von einem Original zu generieren.

Paraphrasierungswerkzeuge Paraphrasieren Sie nicht

Angesichts der negativen Konnotation des Artikelspinnens haben sich einige Artikelspinner-Tools als Paraphrasierungswerkzeug gebrandmarkt. Lassen Sie sich nicht täuschen. Die Paraphrase-Tools, die ich gesehen habe, funktionieren genau wie Artikel-Spinner.

Überzeugen Sie sich selbst.

Die obige Ausgabe stammt von einem kostenlosen Paraphrasierungstool, bei dem ich denselben Originaltext aus dem vorherigen Abschnitt verwendet habe. Der hervorgehobene Text zeigt Wörter an, die ersetzt wurden.

Ich habe sowohl die Original- als auch die paraphrasierte Version durch Grammarly laufen lassen; Sie können das Ergebnis unten sehen.

Die Verwendung dieses „Paraphrasierungs“-Tools führt zu einem Verlust an Klarheit und Engagement. Das ist genau das Gegenteil von dem, was Paraphrasieren erreichen soll.

Wie funktioniert die Generierung natürlicher Sprache?

Im Gegensatz zum Umschreiben von Artikeln erfordert die Generierung natürlicher Sprache keinen Originalinhalt. Es erstellt brandneue Inhalte, anstatt bestehende Artikel neu zu schreiben.

NLG verfolgt entweder einen regelbasierten Ansatz oder stützt sich auf statistische Sprachmodellierung. Beide Methoden können NLP- und NLU-Technologien (Natural Language Understanding) nutzen, um die Qualität des generierten Textes zu verbessern.

NLP analysiert Text mithilfe von (PoS)-Tagging und Entitätserkennung, während NLU NLP und Deep Learning nutzt, um semantische Modelle zu erstellen, die einen Sinn für Bedeutung ableiten.

Der Unterschied zwischen NLG und Article Spinning Software

Egal, wie fortgeschritten Artikel-Spinner sein mögen, sie können keinen Text generieren, sondern ihn nur verändern. Diese Art von Tool erfordert einen vorhandenen Blog-Beitrag, von dem es nur ein Derivat erstellen kann.

Sie erschaffen nicht, sie modifizieren lediglich. Daher ist es nicht gut für Content-Vermarkter geeignet, die die Content-Produktion skalieren und die Qualität beibehalten möchten, ohne Kosten und Komplexität zu skalieren.

Die Besten dieser traurigen Menge verwenden möglicherweise eine begrenzte Verarbeitung natürlicher Sprache, um beim Ersetzen von Wörtern bessere Entscheidungen zu treffen. Aber es künstliche Intelligenz zu nennen, ist weit hergeholt.

Wie funktioniert die NLG-Technologie von MarketMuse?

Die MarketMuse NLG-Technologie ist eine KI-erweiterte Plattform zur Generierung von Inhalten, deren Ausgabe durch unsere KI-gestützten Content Briefs strukturiert wird.

Jeder Entwurf ist einzigartig, originell und extrahiert oder modifiziert nicht einfach Textfragmente anderer Dokumente. Die MarketMuse NLG-Technologie kann so konfiguriert werden, dass sie dem Stil Ihrer Autoren entspricht. Es kann auch den Stil eines Autors oder einer Veröffentlichung nachahmen.

Diese Inhaltsbeschreibungen, die Struktur und Inhalt für die Zu den Ergebnissen der MarketMuse NLG-Technologie gehören:

• Eine vollständige Gliederung inklusive Unterüberschriften
• Verwandte Themen, die aufgenommen werden müssen
• Eine Liste mit Fragen, die beantwortet werden müssen

Dies ist die gleiche Inhaltsangabe, die normalerweise einem menschlichen Autor gegeben wird, um damit zu arbeiten. Stattdessen geben wir es an MarketMuse NLG Technology weiter.

Denk darüber so.

Wenn Sie einem Autor ein unbekanntes Thema zuweisen würden, würde er sich zuerst in das Thema einlesen. Die MarketMuse NLG-Technologie ist da nicht anders. Aber anstatt eine Handvoll Dokumente zu recherchieren, geht es ins Internet, um riesige Datenmengen zu analysieren.

Hier ist ein Auszug aus MarketMuse NLG Technology zum Thema „Glucagon as a Non-invasive Diabetic Treatment“.

Die Unterüberschrift, das Thema dieses Abschnitts, lautet „Die Rolle von Insulin und Glukagon“. Fragen und relevante Themen zu dieser Unterüberschrift werden auf der rechten Seite angezeigt. Zusammen tragen diese dazu bei, dass die Ausgabe relevant und gründlich ist.

Verwenden Sie die NLG-Technologie von MarketMuse, um:

• Skalieren Sie Inhalte ohne Skalierungskosten
• Schreiben Sie maßgeblich zu jedem Thema
• Vermeiden Sie häufige Fallstricke mit KI-generiertem Text
• Emulieren Sie den gewünschten Schreibstil

Halten Sie Ihre Content-Kosten vorhersehbar und Ihre Qualität konsistent, indem Sie KI die Arbeit überlassen, Ihnen einen starken ersten Entwurf zu liefern.