Generasi Bahasa Alami vs. Pemintalan Artikel

Generasi bahasa alami menggunakan pembelajaran mendalam untuk membuat teks yang dapat dibaca seperti manusia; artikel unik berdasarkan model prediksi bahasa. Alat pemintal artikel mengambil artikel asli dan menghasilkan satu atau lebih variasi dengan mengganti kata, frasa, atau kalimat tertentu dengan versi alternatif.

Jika Anda telah melakukan penelitian tentang aplikasi generasi bahasa alami untuk pemasaran konten, Anda mungkin telah menemukan perangkat lunak pemintalan artikel. Juga dikenal sebagai penulisan ulang artikel, ini adalah salah satu taktik SEO lama, seperti backlink otomatis, yang digunakan untuk tujuan yang kurang sah (blackhat).

Dalam posting ini, kita melihat cara kerja perangkat lunak pemintalan, kasus penggunaannya, dan perbedaannya dengan pembuatan bahasa alami (NLG). Ada banyak alasan mengapa saya tidak memaafkan penggunaan pemintal artikel, jadi anggap artikel ini sebagai iklan layanan masyarakat.

Bagaimana Pemintal Artikel Digunakan

Cara terbaik untuk memahami pemintal artikel adalah dengan melihat bahasa yang digunakan untuk memasarkan produk ini. Berikut adalah beberapa kutipan dari situs yang mencoba menjual perangkat lunak pemintal:

• “Langsung putar versi unik dari artikel apa pun.”
• “Hasilkan ratusan artikel baru dalam hitungan menit.”
• “Buat segunung konten.”
• “Membuat konten dalam jumlah besar untuk membantu memberi peringkat lebih baik pada situs Anda.”

Beberapa bahkan mencoba memanfaatkan tren kecerdasan buatan dengan mengklaim perangkat lunak mereka digerakkan oleh AI. Mereka menggambarkan produk mereka menggunakan istilah AI dan terkadang bahkan menggunakan istilah yang dibuat-buat.

"Bahasa alami yang ditiru" harus menjadi istilah palsu favorit saya. Saya tidak bercanda. Seseorang mengarangnya, tapi itu bukan aku! Kedengarannya rumit tetapi tidak berarti apa-apa.

Berdasarkan bahasa yang digunakan, Anda mungkin dapat menebak jenis situasi di mana pemintal artikel dikerahkan. Biasanya mereka digunakan di situs berkualitas rendah yang dibuat khusus untuk tujuan SEO sambil menjaga biaya penulisan artikel serendah mungkin.

Membuat teks yang dapat dibaca tidak termasuk dalam daftar prioritas untuk jenis blog ini. Sebaliknya, tujuan mereka adalah membuat jaringan penghubung untuk meningkatkan peringkat situs "uang" utama.

Menerbitkan konten berkualitas bukanlah tujuan dari upaya ini. "Konten unik" adalah apa pun yang cukup baik untuk lulus pemeriksaan plagiarisme mesin pencari otomatis.

Jika Anda bertanya-tanya apakah world wide web benar-benar membutuhkan lebih banyak konten ini, jawabannya tidak!

Bagaimana Cara Kerja Pemintal Artikel?

Dibandingkan dengan NLG, pemintal konten bersifat primitif. Mereka mengambil sepotong konten dan membuat variasi dalam upaya untuk membuatnya tampak seolah-olah itu adalah artikel yang unik. Ini dilakukan dengan mengganti kata, frasa, kalimat, dan kadang-kadang paragraf dengan varian.

Upaya awal memutar artikel menghasilkan artikel yang tidak mungkin dibaca. Masalahnya adalah mereka tidak bisa mengenali konteks atau bagian dari pidato.

Oleh karena itu, pergantian pemain paling-paling aneh, dan sering salah. Isinya tentu tidak asli.

Berikut adalah output yang tepat dari sebuah artikel pemintal menggunakan paragraf sebelumnya sebagai contoh .

Konten duplikat berwarna kuning. Pergantian yang buruk diwarnai merah. Substitusi yang dapat diterima berwarna hijau.

Jadi, 67,5% dari artikel yang dipintal adalah konten duplikat yang tidak berubah dari aslinya. Enam dari tujuh pergantian pemain berkualitas buruk dan hanya satu yang bisa diterima.

Perlu saya katakan lebih!

Konten turunan berkualitas buruk adalah ciri khas dari pemintalan artikel.

Meskipun beberapa pemintal artikel yang lebih baru mengklaim menggunakan kecerdasan buatan, itu benar-benar meregangkan hal-hal yang agak jauh. Paling-paling, mereka mungkin menggunakan API Bahasa Alami Google untuk mengekstrak token dan kalimat, dan untuk penandaan part-of-speech (PoS). Itu adalah bagian dari pemrosesan bahasa alami (NLP), tetapi seperti yang akan kita lihat, lebih banyak yang diperlukan untuk pembuatan bahasa alami.

Tidak peduli bagaimana Anda melihatnya, pemintalan artikel tetap merupakan proses menghasilkan karya turunan dari aslinya.

Alat Parafrase Jangan Parafrase

Mengingat konotasi negatif dari pemintalan artikel, beberapa alat pemintal artikel telah mencap diri mereka sebagai alat parafrase. Jangan tertipu. Alat parafrase yang saya lihat beroperasi persis seperti pemintal artikel.

Lihat diri mu sendiri.

Output di atas adalah dari alat parafrase gratis di mana saya menggunakan teks asli yang sama dari bagian sebelumnya. Teks yang disorot menunjukkan kata-kata yang telah diganti.

Saya menjalankan versi asli dan parafrase melalui Grammarly; anda dapat melihat hasilnya di bawah ini.

Menggunakan alat "parafrase" ini mengakibatkan hilangnya kejelasan dan keterlibatan. Itu persis kebalikan dari apa yang seharusnya dicapai oleh parafrase.

Bagaimana Generasi Bahasa Alami Bekerja?

Tidak seperti penulisan ulang artikel, pembuatan bahasa alami tidak memerlukan konten asli. Ini menciptakan konten baru alih-alih menulis ulang artikel yang sudah ada.

NLG mengambil pendekatan berbasis aturan atau bergantung pada pemodelan bahasa statistik. Metode mana pun dapat memanfaatkan teknologi NLP dan pemahaman bahasa alami (NLU) untuk meningkatkan kualitas teks yang dihasilkan.

NLP menganalisis teks menggunakan penandaan (PoS) dan pengenalan entitas, sementara NLU memanfaatkan NLP dan pembelajaran mendalam untuk membuat model semantik yang memperoleh makna.

Perbedaan Antara NLG dan Perangkat Lunak Pemintalan Artikel

Tidak peduli seberapa canggih pemintal artikel dapat mengklaim, mereka tidak dapat menghasilkan teks tetapi hanya mengubahnya. Jenis alat ini membutuhkan posting blog yang sudah ada yang hanya dapat menghasilkan turunan.

Mereka tidak menciptakan, mereka hanya memodifikasi. Dengan demikian, ini tidak cocok untuk pemasar konten yang ingin meningkatkan produksi konten dan mempertahankan kualitas tanpa menskalakan biaya dan kerumitan.

Yang terbaik dari banyak maaf itu mungkin menggunakan beberapa pemrosesan bahasa alami yang terbatas untuk membuat pilihan yang lebih baik saat mengganti kata-kata. Tetapi menyebutnya kecerdasan buatan adalah hal yang sulit.

Bagaimana Teknologi MarketMuse NLG Bekerja?

MarketMuse NLG Technology adalah platform pembuatan konten yang ditambah AI yang outputnya disusun oleh Ringkasan Konten yang didukung AI kami.

Setiap draf unik, asli, dan tidak hanya mengekstrak atau memodifikasi fragmen teks dari dokumen lain. Teknologi NLG MarketMuse dapat dikonfigurasi agar sesuai dengan gaya penulis Anda. Itu juga dapat meniru gaya seorang penulis atau publikasi.

Ringkasan konten ini yang memberikan struktur dan substansi pada Keluaran Teknologi MarketMuse NLG meliputi:

• Struktur lengkap termasuk subpos
• Topik terkait yang perlu disertakan
• Daftar pertanyaan yang perlu dijawab

Ini adalah ringkasan konten yang sama yang biasanya diberikan kepada penulis manusia untuk bekerja. Sebagai gantinya, kami meneruskannya ke Teknologi MarketMuse NLG.

Pikirkan seperti ini.

Jika Anda menetapkan topik yang tidak biasa bagi seorang penulis, mereka akan terlebih dahulu membaca tentang subjek tersebut. Teknologi NLG MarketMuse tidak berbeda. Tetapi alih-alih meneliti beberapa dokumen, ia keluar ke web untuk menganalisis sejumlah besar data.

Berikut kutipan MarketMuse NLG Technology untuk topik “Glucagon sebagai Pengobatan Diabetes Non-invasif.”

Subjudul, subjek bagian ini, adalah "Peran insulin dan Glukagon." Pertanyaan dan topik relevan yang terkait dengan subpos ini ditampilkan di sisi kanan. Bersama-sama, ini membantu memastikan bahwa output relevan dan menyeluruh.

Gunakan Teknologi NLG MarketMuse untuk:

• Skala konten tanpa biaya penskalaan
• Tulis secara otoritatif tentang topik apa pun
• Hindari jebakan umum dengan teks yang dihasilkan AI
• Tiru gaya penulisan apa pun yang Anda inginkan

Jaga agar biaya konten Anda dapat diprediksi dan kualitas Anda tetap konsisten dengan membiarkan AI melakukan pekerjaan memberi Anda draf awal yang kuat.