Як штучний інтелект змінить SEO і роботу професійних письменників

Професійно писати якісні тексти дуже непросто. Будь блогер, журналіст або репортер повинен одночасно стежити за всіма трендами в своїй галузі, освоювати нові методи листа, в той же час, створювати унікальний, переконливий і своєчасний контент.
Це ж стосується і вчених, дослідників, аналітиків, чия робота пов’язана з написанням великої кількості текстів.
Доступність інформації в інтернеті не полегшує роботу, оскільки суцільний потік утрудняє виділення потрібних даних. До всіх описаних вище навичок слід додати уміння швидко і якісно обробляти інформацію. На щастя, допомогти можуть технології штучного інтелекту. Як саме використання алгоритмів сприятиме продуктивній роботі і побут змінить професійного письменника — у статті видання TNW.
Смарт-правки
Письменник Джордж Р. Р. Мартін (George R. R. Martin), автор серії книг «Пісня льоду і полум’я», в одному з інтерв’ю зізнався, що уникає використання сучасних текстових програм через їх настирливі автозаміни та перевірку написання слів. Розробники алгоритмів для роботи з текстами постійно намагаються створити інструмент, який би дійсно допомагав. Однак не тільки Мартін, але і тисячі інших авторів засвідчують, що результатом зусиль стали програми, які тільки дратують і відволікають користувачів, які хоч трохи вміють компонувати слова в речення.
Втім, оптимісти застосування штучного інтелекту стверджують, що алгоритми вчаться розуміти контекст і тон написаного тексту. Наприклад, оновлений редактор Microsoft Word використовує AI-алгоритм для правок і розуміє нюанси в прозовому тексті краще, ніж інструменти на основі коду і логіки. Програма виділяє граматичні та стилістичні помилки, а також використання непотрібних складних слів і термінів, які вживаються дуже часто. Наприклад, алгоритм розпізнає, коли слово «дійсно» (англ. really) уживається для підкреслення певної думки, а коли воно позначає питання.
Алгоритм видає красномовні аргументи на користь своїх виправлень, рекомендує інші варіанти формулювання тексту, який вважає неправильним. Так, якщо програмі не подобається речення з дієсловом у пасивному стані, вона запропонує варіант з дієсловом в активному стані. Звичайно, робота цього інструменту ще далека від досконалості, але професійні автори оцінюють це більш позитивно, ніж попередні версії.
Ринок швидко розвивається і на ньому конкурує все більшу кількість учасників: Grammarly, давно відомий як розширення для браузера, який перевіряє помилки, стиль і якість тексту; Atomic Reach, в якому машинне навчання застосовується для перевірки читабельності написаного контенту.
Швидке сканування написаних документів
Написання змістовного тексту базується на якісній роботі з вступними даними. Як правило, для підготовки унікального контенту автори опрацювали документи, що стосуються даної проблематики, порівнюють різні точки зору тощо. Сьогодні ж серед мільйонів онлайн-сторінок важко виділяти не те що корисні ідеї — навіть правдиві та релевантні вашій темі матеріали.
Штучний інтелект підкорює дослідження текстів, створюючи «розумні» саммари (розширені висновки) з документів. У компанії Salesforce, яка пропонує клієнтам CRM-систему, розробили алгоритм, який генерує фрагменти тексту з описом повного змісту документа. Хоча подібні технології вже існують деякий час, це рішення відрізняється тим, що працює на основі машинного навчання. Система комбінує контрольоване і посилене вивчення — поряд з технологією написання саммари працюють і живі супервайзери, що наглядають за змістом. Система враховує їх виправлення і надалі самостійно коригує свій текст.
Ще один інструмент — Summarizer від Algorithmia, який надає розробникам бібліотеки, які легко інтегруються в ПО і допомагають створювати саммари текстів. Подібні рішення дозволяють авторам текстів швидко обробляти матеріал і виявляти дійсно корисний для роботи контент. Також, розробки допоможуть редакторам обробляти сотні електронних листів з прес-релізами, питчингами і «цікавими унікальними статтями», виділяючи ті, на які слід звернути увагу.
Активність, з якою розробники взялися за опрацювання текстів зумовлена розвитком технології автоматичної обробки текстів природними мовами (англ. Natural Language Processing, NLP). Завдяки їй, машини вчаться розуміти загальний зміст тексту і взаємозв’язку між різними елементами і суб’єктами. Звичайно, ніяка технологія не здатна вихопити з тексту головні думки і скомпонувати висновки так, як це зробить живий (і розуміючий) автор. І фахівців, які працюють над автоматичним створенням саммари потрібно подолати ще багато перешкод перед тим, як текст від машини буде мати вигляд логічного зв’язного оповідання. Все ж, останні розробки дають деяке уявлення про те, як буде виглядати процес читання в майбутньому.
«Розумний» пошук і більше
Яким би якісним і унікальним не був ваш текст, головне — це розмістити його там, де знаходиться потенційна аудиторія. Інакше контент не принесе користі. До цього часу автори наполегливо додавали в статті ключові слова, щоб пошукові алгоритми швидше знаходили текст і показували його якомога вище в результатах пошукової видачі. Дженаро Куофано (Gennaro Cuofano) з компанії WordLift, яка спеціалізується на розробці інструментів для семантичної Мережі, пояснює ситуацію з контентом в пошукових системах:
«Хоча Google взяла на себе величезний шматок роботи по структуризації інтернету, ввівши сторінки видачі за рейтингом, вона також посприяла тому, що ключові слова стали важливіше самого контенту. Автори прикладають зусилля для підвищення якості не тексту, а його пошукового рейтингу. Таким чином, найгірші матеріали виявляються на кращих позиціях в результатах пошуку».
Завдяки поширенню AI-технологій пошукові алгоритми вчаться розуміти текст і змінюють правила для SEO-оптимізації контенту. Дженаро констатує, що журналісти і письменники можуть знову писати для людей, а не для пошукових сайтів. Будемо чекати на появу більш якісних матеріалів в результатах пошуку на веб-сторінках в цілому.
Від обробки текстів природними мовами програми перейдуть до розуміння текстів, створених природними мовами (англ. Natural Language Understanding, NLU). Куофано підсумовує, що в той час як NLP означає структурування даних і редагування їх для подальшого читання машиною, NLU буде означати роботу з неструктурованими і нечіткими вхідними даними, які будуть трансформуватися у вихідний формат, близький до людського розуміння.
Потенційно, розвиток останньої технології буде сприяти масовому поширенню алгоритмів-письменників, а це своєрідним чином вплине на величезну галузь створення письмового контенту. «На сьогоднішній день більшість матеріалів в Мережі — це інструкції, пояснення і опису, як зробити потрібну роботу певним чином, — констатує Куофано. — Це логічно для світу, в якому люди відповідають за здійснення більшості завдань. Однак, у близькому майбутньому алгоритми штучного інтелекту будуть виконувати роботу — тож людям доведеться писати не про те, як виконувати поставлене завдання, а про те, чому ми робимо саме це. Отже, потрібно вже сьогодні орієнтуватися на створення контенту, що буде мати більший “термін придатності” і переживе своє автора»