Geração de linguagem natural vs. rotação de artigos

A geração de linguagem natural usa aprendizado profundo para criar texto legível semelhante ao humano; um artigo exclusivo baseado em um modelo de previsão de linguagem. As ferramentas de spinner de artigos pegam um artigo original e produzem uma ou mais variações, substituindo palavras, frases ou frases específicas por versões alternativas.

Se você fez alguma pesquisa sobre aplicativos de geração de linguagem natural para marketing de conteúdo, pode ter encontrado um software de fiação de artigos. Também conhecido como reescrita de artigos, é uma daquelas táticas antigas de SEO, como backlinking automatizado, usado para fins menos do que legítimos (blackhat).

Neste post, veremos como o software de fiação funciona, seu caso de uso e como ele difere da geração de linguagem natural (NLG). Há muitas razões pelas quais eu não tolero o uso de spinners de artigos, então pense neste artigo como um anúncio de serviço público.

Como os spinners de artigos são usados

A melhor maneira de entender os spinners de artigos é observando a linguagem usada para comercializar esses produtos. Aqui estão algumas citações de sites que tentam vender software de spinner:

• “Gire instantaneamente versões únicas de qualquer artigo.”
• “Gere centenas de novos artigos em minutos.”
• “Produza montanhas de conteúdo.”
• “Criando grandes quantidades de conteúdo para ajudar a classificar melhor seus sites.”

Alguns até tentam capitalizar a tendência da inteligência artificial alegando que seu software é orientado por IA. Eles descrevem seu produto usando termos de IA e às vezes até recorrem a termos de criação.

“Linguagem natural emulada” deve ser meu termo falso favorito. Eu não estou brincando com você. Alguém inventou isso, mas não fui eu! Parece elaborado, mas não significa nada.

Com base no idioma usado, você provavelmente pode adivinhar o tipo de situação em que os spinners de artigos são implantados. Normalmente, eles são usados ​​em sites de baixa qualidade criados estritamente para fins de SEO, mantendo os custos de redação do artigo o mais baixo possível.

A criação de texto legível é baixa na lista de prioridades para esses tipos de blogs. Em vez disso, seu objetivo é criar uma rede de links para aumentar o ranking do site principal de “dinheiro”.

A publicação de conteúdo de qualidade não é o objetivo desta empreitada. “Conteúdo exclusivo” é o que for bom o suficiente para passar nas verificações automatizadas de plágio do mecanismo de pesquisa.

Se você está se perguntando se a world wide web realmente precisa de mais conteúdo, a resposta é não!

Como funciona um artigo Spinner?

Comparado ao NLG, os spinners de conteúdo são primitivos. Eles pegam um conteúdo e criam uma variação na tentativa de fazê-lo parecer um artigo único. Isso é feito substituindo palavras, frases, sentenças e, ocasionalmente, parágrafos por variantes.

As primeiras tentativas de fiação de artigos resultaram em artigos impossíveis de ler. O problema é que eles não conseguiam reconhecer o contexto ou a parte do discurso.

Portanto, as substituições eram, na melhor das hipóteses, estranhas e frequentemente erradas. O conteúdo certamente não era original.

Aqui está a saída exata de um spinner de artigo usando o parágrafo anterior como exemplo .

O conteúdo duplicado é colorido em amarelo. Substituições ruins são coloridas em vermelho. Substituições aceitáveis ​​são coloridas em verde.

Portanto, 67,5% do artigo fiado é conteúdo duplicado que não mudou do original. Seis das sete substituições foram de má qualidade e apenas uma foi aceitável.

Preciso dizer mais!

Conteúdo derivado de baixa qualidade é a marca registrada da fiação de artigos.

Embora alguns spinners de artigos mais recentes afirmem empregar inteligência artificial, isso está realmente esticando as coisas um pouco longe. Na melhor das hipóteses, eles podem estar usando a API de linguagem natural do Google para extrair tokens e frases e para marcação de parte da fala (PoS). Isso faz parte do processamento de linguagem natural (NLP), mas, como veremos, muito mais é necessário para a geração de linguagem natural.

Não importa como você olhe, a fiação de artigos continua sendo um processo de geração de trabalhos derivados de um original.

Ferramentas de parafrasear Não parafrasear

Dada a conotação negativa da fiação de artigos, algumas ferramentas de fiação de artigos se marcaram como uma ferramenta de paráfrase. Não se engane. As ferramentas de paráfrase que vi operam exatamente da mesma forma que os spinners de artigos.

Veja por si mesmo.

A saída acima é de uma ferramenta de paráfrase gratuita onde usei o mesmo texto original da seção anterior. O texto destacado indica palavras que foram substituídas.

Eu corri tanto a versão original quanto a parafraseada pelo Grammarly; você pode ver o resultado abaixo.

Usar essa ferramenta de “parafrasear” resulta em perda de clareza e engajamento. Isso é exatamente o oposto do que a paráfrase deve alcançar.

Como funciona a geração de linguagem natural?

Ao contrário da reescrita de artigos, a geração de linguagem natural não requer um conteúdo original. Ele cria um novo conteúdo em vez de reescrever artigos existentes.

O NLG adota uma abordagem baseada em regras ou se baseia em modelagem de linguagem estatística. Qualquer um dos métodos pode alavancar as tecnologias NLP e compreensão de linguagem natural (NLU) para melhorar a qualidade do texto gerado.

O NLP analisa o texto usando marcação (PoS) e reconhecimento de entidade, enquanto o NLU aproveita o NLP e o aprendizado profundo para criar modelos semânticos que derivam um sentido de significado.

A diferença entre NLG e software de fiação de artigos

Não importa o quão avançados os spinners de artigos possam afirmar ser, eles não podem gerar texto, mas apenas alterá-lo. Esse tipo de ferramenta requer uma postagem de blog existente da qual só pode produzir um derivado.

Eles não criam, apenas modificam. Como tal, não é uma boa opção para profissionais de marketing de conteúdo que buscam dimensionar a produção de conteúdo e manter a qualidade sem dimensionar custos e complexidade.

O melhor desse lote pode usar algum processamento de linguagem natural limitado para fazer melhores escolhas ao substituir palavras. Mas chamá-lo de inteligência artificial é um exagero.

Como funciona a tecnologia MarketMuse NLG?

A MarketMuse NLG Technology é uma plataforma de geração de conteúdo aumentada por IA, cuja saída é estruturada por nossos resumos de conteúdo alimentados por IA.

Cada rascunho é único, original e não apenas extrai ou modifica fragmentos de texto de outros documentos. A tecnologia MarketMuse NLG pode ser configurada para combinar com os estilos de seus escritores. Também pode emular o estilo de um autor ou publicação.

Esses resumos de conteúdo que fornecem estrutura e substância para o A saída da tecnologia MarketMuse NLG inclui:

• Uma estrutura completa, incluindo subtítulos
• Tópicos relacionados que precisam ser incluídos
• Uma lista de perguntas que precisam ser abordadas

Este é o mesmo resumo de conteúdo normalmente dado a um escritor humano para trabalhar. Em vez disso, passamos para a MarketMuse NLG Technology.

Pense desta forma.

Se você designasse um tópico que não fosse familiar para um escritor, eles primeiro leriam sobre o assunto. A tecnologia MarketMuse NLG não é diferente. Mas em vez de pesquisar um punhado de documentos, ele vai para a web para analisar grandes quantidades de dados.

Aqui está um trecho da MarketMuse NLG Technology para o tópico “Glucagon como tratamento não invasivo para diabéticos”.

O subtítulo, assunto desta seção, é “O papel da insulina e do glucagon”. Perguntas e tópicos relevantes associados a este subtítulo são mostrados no lado direito. Juntos, eles ajudam a garantir que a saída seja relevante e completa.

Use a tecnologia MarketMuse NLG para:

• Dimensione o conteúdo sem dimensionar custos
• Escreva com autoridade sobre qualquer assunto
• Evite armadilhas comuns com texto gerado por IA
• Emule qualquer estilo de escrita que você desejar

Mantenha seus custos de conteúdo previsíveis e sua qualidade consistente, permitindo que a IA faça o trabalho de fornecer um rascunho inicial forte.