자연어 생성 대 기사 회전

자연어 생성은 딥 러닝을 사용하여 사람처럼 읽을 수 있는 텍스트를 만듭니다. 언어 예측 모델을 기반으로 한 고유한 기사. 기사 스피너 도구는 원본 기사를 가져와 특정 단어, 구 또는 문장을 대체 버전으로 대체하여 하나 이상의 변형을 생성합니다.

콘텐츠 마케팅을 위한 자연어 생성 애플리케이션에 대해 조사한 적이 있다면 기사 회전 소프트웨어를 접했을 수 있습니다. 기사 재작성이라고도 하는 이는 자동화된 백링크와 같은 오래된 SEO 전술 중 하나로, 합법적이지 않은(블랙햇) 목적으로 사용됩니다.

이 게시물에서는 스피닝 소프트웨어의 작동 방식, 사용 사례, 자연어 생성(NLG)과 어떻게 다른지 살펴봅니다. 기사 스피너의 사용을 용납하지 않는 데에는 여러 가지 이유가 있으므로 이 기사를 공익 광고라고 생각하십시오.

기사 회 전자는 어떻게 사용됩니까?

기사 스피너를 이해하는 가장 좋은 방법은 이러한 제품을 마케팅하는 데 사용되는 언어를 살펴보는 것입니다. 다음은 스피너 소프트웨어를 판매하려는 사이트의 몇 가지 인용문입니다.

• "모든 기사의 고유한 버전을 즉시 회전합니다."
• "몇 분 만에 수백 개의 새 기사를 생성합니다."
• “산더미 같은 콘텐츠를 쏟아내십시오.”
• "사이트 순위를 높이는 데 도움이 되도록 엄청난 양의 콘텐츠를 만듭니다."

일부는 소프트웨어가 AI 기반이라고 주장하여 인공 지능 추세를 이용하려고 시도합니다. 그들은 AI 용어를 사용하여 제품을 설명하고 때로는 용어를 만들어내기까지 합니다.

"에뮬레이트된 자연어"는 내가 가장 좋아하는 가짜 용어입니다. 나는 당신을 농담하지 않습니다. 누군가 지어냈지만 내가 아니었다! 그것은 정교하게 들리지만 아무 의미가 없습니다.

사용된 언어에 따라 기사 스피너가 배포되는 상황 유형을 추측할 수 있습니다. 일반적으로 기사 작성 비용을 가능한 한 낮게 유지하면서 SEO 목적으로 엄격하게 작성된 저품질 사이트에서 사용됩니다.

읽을 수 있는 텍스트를 만드는 것은 이러한 유형의 블로그에 대한 우선 순위 목록에서 낮습니다. 대신, 그들의 목적은 주요 "돈" 사이트의 순위를 높이기 위해 연결 네트워크를 만드는 것입니다.

양질의 콘텐츠를 게시하는 것은 이 노력의 대상이 아닙니다. "고유한 콘텐츠"는 자동화된 검색 엔진 표절 검사를 통과할 만큼 충분히 좋은 것입니다.

월드 와이드 웹에 이 콘텐츠가 더 필요한지 여부가 궁금하다면 대답은 아니오입니다!

기사 스피너는 어떻게 작동합니까?

NLG에 비해 콘텐츠 스피너는 원시적입니다. 그들은 콘텐츠의 일부를 가져와 독특한 기사인 것처럼 보이게 하기 위해 변형을 만듭니다. 이것은 단어, 구, 문장 및 때때로 단락을 변형으로 대체하여 수행됩니다.

기사 회전의 초기 시도는 읽을 수 없는 기사를 초래했습니다. 문제는 그들이 문맥이나 품사를 인식하지 못한다는 것입니다.

따라서 교체는 기껏해야 이상했고 자주 잘못되었습니다. 내용은 확실히 독창적이지 않았습니다.

다음은 이전 단락을 예로 사용한 기사 스피너의 정확한 출력입니다 .

중복 콘텐츠는 노란색으로 표시됩니다. 불량 대체품은 빨간색으로 표시됩니다. 허용되는 대체품은 녹색으로 표시됩니다.

따라서 회전된 기사의 67.5%는 원본과 변경되지 않은 중복 콘텐츠입니다. 7개 중 6개는 품질이 좋지 않았고 하나만 허용되었습니다.

더 말이 필요해!

품질이 낮은 파생 콘텐츠는 기사 회전의 특징입니다.

일부 최신 기사 스피너는 인공 지능을 사용한다고 주장하지만 실제로는 상황을 조금 더 확장하고 있습니다. 기껏해야 Google의 Natural Language API를 사용하여 토큰과 문장을 추출하고 품사(PoS) 태깅을 할 수 있습니다. 이는 자연어 처리(NLP)의 일부이지만 앞으로 보게 되겠지만 자연어 생성에는 더 많은 것이 필요합니다.

어떻게 보든 기사 회전은 여전히 ​​원본에서 파생 작업을 생성하는 과정으로 남아 있습니다.

의역 도구는 의역하지 않습니다

기사 회전의 부정적인 의미를 감안할 때 일부 기사 회전 도구는 스스로를 의역 도구로 낙인찍었습니다. 속지 마세요. 내가 본 의역 도구는 기사 스피너의 방식으로 정확하게 작동합니다.

직접 확인하세요.

위의 출력은 이전 섹션의 동일한 원본 텍스트를 사용한 무료 패러프레이징 도구에서 가져온 것입니다. 강조 표시된 텍스트는 대체된 단어를 나타냅니다.

저는 Grammarly를 통해 원본 버전과 의역된 버전을 모두 실행했습니다. 아래에서 결과를 볼 수 있습니다.

이 "의역" 도구를 사용하면 명확성과 참여가 손실됩니다. 그것은 패러프레이징이 달성하고자 하는 것과 정확히 반대입니다.

자연어 생성은 어떻게 작동합니까?

기사 재작성과 달리 자연어 생성에는 원본 콘텐츠가 필요하지 않습니다. 기존 기사를 다시 작성하는 대신 완전히 새로운 콘텐츠를 만듭니다.

NLG는 규칙 기반 접근 방식을 취하거나 통계적 언어 모델링에 의존합니다. 두 방법 모두 NLP 및 자연어 이해(NLU) 기술을 활용하여 생성된 텍스트의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

NLP는 (PoS) 태깅 및 엔티티 인식을 사용하여 텍스트를 분석하는 반면 NLU는 NLP 및 딥 러닝을 활용하여 의미를 도출하는 의미 모델을 생성합니다.

NLG와 기사 회전 소프트웨어의 차이점

기사 스피너가 아무리 발전했다고 주장하더라도 텍스트를 생성할 수는 없고 변경만 할 뿐입니다. 이러한 유형의 도구에는 파생 상품만 생성할 수 있는 기존 블로그 게시물이 필요합니다.

그들은 창조하지 않고 단지 수정합니다. 따라서 비용과 복잡성을 늘리지 않고 콘텐츠 제작을 확장하고 품질을 유지하려는 콘텐츠 마케터에게는 적합하지 않습니다.

가장 좋은 것은 단어를 바꿀 때 더 나은 선택을 하기 위해 제한된 자연어 처리를 사용할 수 있습니다. 그러나 그것을 인공 지능이라고 부르는 것은 무리입니다.

MarketMuse NLG 기술은 어떻게 작동합니까?

MarketMuse NLG Technology는 AI 기반 콘텐츠 브리프에 의해 출력이 구성된 AI 증강 콘텐츠 생성 플랫폼입니다.

각 초안은 고유하고 독창적이며 단순히 다른 문서의 텍스트 조각을 추출하거나 수정하지 않습니다. MarketMuse NLG 기술은 작가의 스타일에 맞게 구성할 수 있습니다. 또한 저자 또는 출판물의 스타일을 에뮬레이트할 수도 있습니다.

구조와 내용을 제공하는 이러한 콘텐츠 개요 MarketMuse NLG 기술 출력에는 다음이 포함됩니다.

• 소제목을 포함한 완전한 구조
• 포함해야 하는 관련 주제
• 해결해야 할 질문 목록

이것은 작업할 인간 작가에게 일반적으로 제공되는 동일한 내용 요약입니다. 대신 MarketMuse NLG Technology에 전달합니다.

이런 식으로 생각하십시오.

작가에게 생소한 주제를 지정하면 먼저 그 주제를 읽어줄 것입니다. MarketMuse NLG Technology도 다르지 않습니다. 그러나 소수의 문서를 조사하는 대신 웹으로 이동하여 방대한 양의 데이터를 분석합니다.

다음은 "비침습성 당뇨병 치료로서의 글루카곤" 주제에 대한 MarketMuse NLG 기술의 발췌문입니다.

이 섹션의 주제인 소제목은 "인슐린과 글루카곤의 역할"입니다. 이 소제목과 관련된 질문 및 관련 주제는 오른쪽에 표시됩니다. 함께, 이것들은 출력이 적절하고 철저하도록 하는 데 도움이 됩니다.

MarketMuse NLG 기술을 사용하여 다음을 수행하십시오.

• 확장 비용 없이 콘텐츠 확장
• 모든 주제에 대해 권위 있는 글쓰기
• AI 생성 텍스트로 일반적인 함정 피하기
• 원하는 쓰기 스타일을 에뮬레이트하십시오.

AI가 강력한 초기 초안을 제공하도록 하여 콘텐츠 비용을 예측 가능하고 품질을 일관되게 유지하십시오.