GPT 3 ve SEO: Neden Yapay Zeka İçeriğinizi Sonsuza Kadar Dönüştürecek

Hepimiz bu zamana kadar bu heyecanı duymuşuzdur.

OpenAI, Türetilmiş Ön Eğitimli Transformatör versiyon 3'ün (kısaca, GPT-3 veya GPT 3) yeni bir versiyonunu beta API erişimi ile yayınladı. GPT 3, önceki versiyonu GPT 2 gibi, ortalama bir insanı kandırabilecek kadar gerçekçi metinler otomatik olarak üretebilen büyük bir derin sinir ağıdır. Web'den insan yazımını taklit etmeyi öğrenen gelişmiş bir yapay zeka sistemidir.

İşte GPT 3 tarafından üretilmiş bir makale alıntısı:

İkinci Dünya Savaşı'nın sonrasındaki yıllarda, Batı dünyasının ekonomisi ve özellikle Avrupa'nın ekonomileri toparlanmaya başladı ve büyüme gösterdi. Fabrikaların, yolların ve köprülerin, şehirlerin ve evlerin, limanların ve havaalanlarının yeniden inşası başladı. Avrupa'nın ekonomisi tüm Batı dünyası için bir büyüme motoru haline geldi. Ülkeler, şirketler ve insanlar refaha erdi ve Avrupa'da büyük bir ekonomik büyüme dönemi, yükselen maaşlar ve iyileşen yaşam standartları başladı. Yeniden yapılanma ve yeni yatırımların birleşimi Avrupa'yı iş yapmak için harika bir yer haline getirdi. Şirketler fabrikalar kurdu, yatırım yaptı ve yeni pazarlar buldu, bu yatırımların çoğu borç finansmanı ile oldu.

Bu sonuçlar şüphesiz kamuoyunu şaşırttı ve çokça heyecan yarattı. Üretilen metin iyi okunuyor ve dil bilgisi açısından doğru - fakat GPT 3 sadece güçlü bir metin üretici değil. Bu teknoloji, içerik oluşturma, pazarlama ve SEO (Arama Motoru Optimizasyonu) hakkında düşünmemiz gereken temel bir yolu işaret ediyor. Yukarıda gösterilen kısa içerik parçaları gibi parçalar, düşük maliyetle kolayca üretilebilir.

SEO uzmanları ve içerik oluşturucuları olarak, GPT 3'ü anlamak çok önemlidir. Bu, insani yazımın artık gereksiz olduğu anlamına mı geliyor? Yüksek kaliteli kopyalar üretebilir mi? SEO spam botlarının sınırsız çöp üreteceği bir kıyamet senaryosunun işareti mi?

Bu duyguların bazı gerçekleri olsa da, GPT 3 çevresindeki abartının daha fazla netlik kazanması gerektiğini düşünüyoruz. SEO ve içerik yazımı üzerinde metin üretim teknolojilerinin etkisini anlamak için önce GPT 3'ün ne yaptığını, neden önemli olduğunu ve nasıl çalıştığını açıklamalıyız.

GPT-3'ün Genel Prensipleri

GPT-3 ve onun önceki teknolojileri (GPT ve GPT 2), OpenAI tarafından geliştirilen genel NLP (Doğal Dil İşleme) modelleri üzerine bir araştırma hattıdır. Peki, genel olmak ne anlama gelir?

Makine öğreniminin sadece bir şeyde iyi olan sistemler geliştirmede uzun bir geçmişi vardır. Bu sistemlere dar yapay zeka denir. Amazon incelemesinin derecesini tahmin eden bir yapay zeka istiyorsanız, yeterli eğitim verisi varsa kolayca eğitebilirsiniz. Sosyal medyada bir profil resmine bakıp size kimin olduğunu söyleyebilecek bir model geliştirmek istiyorsanız, bu görevi yapacak başka bir modeli eğitebilirsiniz.

Sorun şu ki, bu görevlerden biri üzerine eğitilmiş yapay zeka sistemleri başka bir şey üzerinde çalışamaz - bu yüzden dar termi kullanılır. Eğitildiği kapsamla sınırlıdır. Mevcut yapay zeka araştırmalarının kutsal kasesi, daha genel teknolojiler aramaktır - birçok şeyi yapabilen yapay zekalar. İşte bu genel teknolojilerin neden oyun değiştirici oldukları.

Neden Genel Yapay Zekalar İnşa Edilmeli?

Genel bir duygu vardır - uzmanlaşmış uzmanlar tercih edilmemeli mi?

Bilişimin ilk günlerinde, insanlar yalnızca bir tür problemi çözebilen uzmanlaşmış bilgisayarlar yarattılar. Yalnızca toplama yapabilen ama başka hiçbir şey yapamayan uzman bir hesap makinenizin olduğunu hayal edin. Evet, toplamada gerçekten iyi ve bunu çok hızlı yapabiliyor, ama bu çok da kullanışlı olmazdı.

Bunun yerine, toplama, çıkarma yapabilen, çevrimiçi olabilen, video oyunları oynayabilen bir bilgisayara sahip olmak çok daha kullanışlıdır. Von Neumann mimarisi tabanlı modern bilgisayarlar bu genel yeteneklere sahiptir. Geriye dönüp baktığımızda, genel amaçlı bilişimin insanlığın en etkili icatlarından biri olduğunu söylemek kolaydır.

Aynı ilke, GPT 3 gibi yapay zeka teknolojilerine de uygulanır. Sistemlerimizde genel özellikler istememizin nedeni bu, çünkü bu, eldeki çeşitli görevleri el ile mühendislik yapmadan çok daha fazla problemi çözmemizi sağlar. Ayrıca, genel öğrenme yaklaşımlarının NLP görevlerinde yapay zeka doğruluğunu en az %60 oranında artırdığı gösterilmiştir.

Sonuç olarak, insanlar genel zekanın bir formudur. Genel zeka, önceden faydalı olup olmayacağını bilmediğimiz becerileri edinmemizi sağlar. Genel zekaya sahip olmak ne anlama gelir, merak edenler için Chollet'nin Zeka Ölçümü Üzerine adlı makalesini öneriyoruz.

SEO pazarlaması için bu, ne tür içerikler üretmek istediğimizi önceden bilmemiz gerekmediği anlamına gelir. Biraz farklı bir amaç için farklı bir yapay zeka yaratmamız gerekmez.

GPT-3, genel zekanın bazı özelliklerini (bazen Proto-AGI olarak adlandırılır) sergileyen bir yapay zeka sistemidir. Örneğin, yapay zekayı karakter diyalogları örnekleriyle yönlendirebilir ve tamamlamasını isteyebiliriz:

Rex gelecekte bir zaman yolcusudur. Ada on dokuzuncu yüzyılın asil bir kadınıdır. Rex: Bence zaman makinamı bahçenizde kazayla kaza yaptım. Ada: Afedersiniz? Ne dediniz genç adam?

Ayrıca, çeşitli diğer görevleri yerine getirebilir ve hatta HTML kodu oluşturabilir. Bu önemli bir durum çünkü bu, GPT ile birçok içerikle ilgili görevi çözebileceğimiz anlamına gelir.

Bu, GPT 3'ün SEO ile ilgili tüm görevleri çözebileceği anlamına mı geliyor? Herhangi bir konu için blog gönderileri veya istediğimiz kategori için içerik oluşturabilir mi? Tam olarak değil. Bu sorunun yanıtı için GPT 3'ün nasıl çalıştığını incelememiz gerekiyor.

GPT 3 Nasıl Öğrenir?

Büyük Verinin Kullanımı

Makine öğrenimi modelleri (özellikle derin sinir ağları) veri açgözlüdür ve yalnızca çok miktarda veri sağlandığında iyi çalışır. Sonuçta, veri yeni petroldür.

Ancak veri elde etmek zordur ve pahalıdır. Çoğu kullanışlı makine öğrenimi sistemi, her bir veri noktasını titizlikle etiketlemek için insan gerektirir. Etiketli veri genellikle birçok uygulamanın birincil darboğazıdır çünkü toplanması pahalıdır - bir filo Amazon Turkers kiralamanın maliyetini düşünün!

GPT 3, web üzerinde doğal olarak oluşan metinleri modelleyerek kendi eğitim sinyalini oluşturarak bu sorunu aşar. Denetimsiz (veya kendi kendine denetlenen) öğrenme adı verilen bir makine öğrenimi paradigmasını benimser. Bu, insan etiketli veri olmadan öğrenmeyi olanak tanır. Denetimsiz öğrenmenin teknik detaylarına dalmak isteyenler için CTO’muzun burada derinlemesine bir analiz yazdığı mihenk taşı makaleye başvurulabilir.

Ancak etiketler olmadan bile hâlâ çok fazla veriye ihtiyacımız var değil mi?

Sonuç olarak, veri burnumuzun dibindedir. İnternet, çeşitli konular hakkında bol miktarda yüksek kaliteli, iyi yazılmış makale içerir - ve hepsi kolayca erişilebilir. GPT'nin eğitim tekniğinin güzelliği, yalnızca bu insan yazısı makaleleri nasıl tahmin edeceğini öğrenmesi gerektiği için iyi performans gösterir.

Ama bekleyin - internette çokça çöp yok mu? GPT 3 bunları da öğrenmeyecek mi?

Bu doğru. GPT'nin yaratıcıları, verilerini küratörlüğünü yaparak bu sorunların bazılarını hafifletir. Bunu yapmanın bir yolu, insanların Reddit'te paylaştığı URL'lere bakmak ve yalnızca büyük sayıda Reddit beğenisine sahip web sitelerinin içerik ve gönderilerini taramaktır.

Dil Üretimiyle Öğrenme

Verileri elde ettikten sonra artık GPT'yi eğitebilirsiniz. Ama nasıl bu arzu ettiğimiz genel yetenekleri GPT'ye öğretmek için GPT'yi eğitirsiniz? Bir fikir sadece metin üretimi yapmaktır. GPT, bir makaledeki önceki kelimelerden sonraki kelimeyi tahmin ederek doğal dil üretmeyi öğrenir.

Bu, GPT'nin yalnızca soldan sağa içerik üretmesinin ana nedenidir (bunu geriye doğru yapamaz). Bu tür öğrenme dil modelleme olarak adlandırılır.

Bunda daha fazlası yok.

Bir cümlede hangi kelimenin geleceğini tahmin edecek şekilde çalışarak, yapay zeka bağlamındaki diğer kelimeleri nasıl kullanacağını öğrenmelidir. Bu dolaylı olarak GPT'yi birçok başka önemli genel bilgi öğrenmeye zorlar.

Ne yaratamazsam, onu anlamam.

-- Richard Feynman

Sonraki kelimeyi doğru tahmin etmek için, ek olarak dünyamızın bazı sağduyu anlayışına da sahip olmalısınız, ayrıca temel şeyler gibi İngilizce dilbilgisi ve sözdizimine de sahip olmalıdır. Basit makale tahmini yaparak, GPT'nin şaşırtıcı şekilde insan benzeri davranışlar öğrenmesini sağlar.

Dil üretim sistemleri makine öğreniminde uzun geçmişe sahiptir ve GPT bu oyundaki yeni bir şey değildir. Aslında, bazı yapay zeka araştırmacıları GPT'yi bilimsel bir novasyon başarısından ziyade etkileyici bir mühendislik başarısı olarak düşünür. Bize neyi dört milyon dolar üzerinde harcanmış ABD Doları para ile sağlanan hesaplama kaynakları ve büyük miktarda veri ile yapamayacağımızı ve yapamayacağımızı anlatan önemli bir ders öğretiyor.

Öyleyse verdikt nedir?

OpenAI, yapay zeka çözümlerinin ölçeklendirilmesiyle bizi oldukça ileriye taşıyabileceğini gösterdi. GPT, en büyük boyutuna ölçeklendiğinde, insanların nasıl yazdığını gözlemleyerek birçok genel yetenekleri çıkarabilir. Modelden böyle etkileyici performans görmenizin nedeni de budur. Google, GPT'nin genişletilmiş bir versiyonunu Switch Transformers adında 10 kat büyüklüğüne kadar ölçeklendirdi.

Bu, birçok yapay zeka araştırmacısı tarafından fark edilen acı bir ders ki, hesaplama ve öğrenmeye dayanan çözümler, manuel insan çabalarının önündedir. Basit bir üretim çerçevesini ölçekleyerek neredeyse insan gibi yazan GPT 3'ü elde ediyoruz.

Ancak GPT 3'in sınırlamaları yok değil. SEO ve içerik pazarlamacıları olarak, bu sınırlamaları bilmek, bu doğal dil teknolojisinden nasıl yararlanmamız gerektiğini etkiler.

Metin Üretiminin Sınırlamaları

Kötü Dünya Modeli ve Fiili Doğruluk

Hype'a rağmen, GPT dünyamızı iyi anlayamaz. Bu kötü dünya modelinin ilginç bir yolu, GPT'yi sağduyu fiziği veya gerçek dünyayla ilgili bir şeylerle yönlendirdiğinizde ortaya çıkar. OpenAI'nin teknik raporunda bahsedildiği gibi, "Peyniri buzdolabına koyarsam, erir mi?" gibi sorulara cevap vermekte zorlanır. Ayrıca kelime oyunları gibi diğer insan kavramlarını da açıkça anlayamaz.

Bu olgunun olası bir nedeni, yapay zeka bir bedensel biliş değil - daha önce hiç bir buzdolabı görmedi veya hissetmedi, eğitim verileri boyunca bu konuda çok şey okumuş olsa da. AI'i içerik pazarlama ihtiyaçlarınız için körü körüne kullanırsanız, bazı tutarsızlıklar ve fiili yanlış öğeler elde edersiniz.

İstenmeyen Önyargı

GPT web üzerinde eğitilmiş ve bu nedenle internet veri önyargısından mustariptir. Bu nedenle, GPT'yi doğrudan kullanmak uygunsuz veya saldırgan içerik oluşturulmasına yol açabilir. Bunu hafifletmenin bazı yolları, uygunsuz içeriği reddeden saldırı filtrelerini içerebilir. Makine öğreniminde istenmeyen önyargıyı azaltmak hala aktif bir araştırma alanıdır.

Alan Adaptasyonu

GPT, dilin genel anlayışını öğrenmiş olsa da, alanınıza uygun olmayabilir. Yeni araştırmalar GPT benzeri modelleri ince ayarlamanın ve ayarlamanın daha iyi sonuçlar verebileceğini gösterdi.

GPT yalnızca birkaç örnekle çalışır, ancak daha büyük miktarda veri sağlamak kesinlikle daha iyi sonuçlar verecektir. GPT'nin bir diğer sınırlaması maksimum üretim uzunluğu olup, uzun belgeleri giriş olarak kullanmak için uygun olmayabilir.

Pratik Verimlilik

Henüz söylemek için çok erken olsa da, OpenAI'nin yüksek bir fiyatla GPT'yi kullanmayı planladığı görülüyor. Bu çözüm bazı kullanım durumları için pahalı olabilir ve sağlanan hizmet SEO için özel olarak karşılanmamıştır. GPT'yi dahili olarak kullanmak veya eğitmek, büyük parametre boyutu nedeniyle pratik bir zorluktur.

Bu sorun uzun vadede daha az endişe vericidir. GPT'yi çalıştırmanın daha verimli yollarını sağlayacak bazı araştırma yönleri vardır ve bu da uzun vadeli maliyeti düşürecektir.

GPT-3 SEO Fırsatı

GPT-3 güçlü bir metin üretim sistemidir - ama bu, içerik pazarlama için ne anlama gelir? SEO için içerik pazarlama birçok adımdan oluşur. Anahtar kelime araştırması, rakip analizi ve son olarak içeriğinizi oluşturmayı içerir.

GPT’nin esas olarak içerik yaratmak için kullanıldığını görüyoruz, ancak bunu izole bir şekilde yapamaz. Teknolojinin sınırlamaları nedeniyle, algoritmanın özgür bırakılması harika sonuçlar vermeyecektir. Burada bir insan il döngüsü olmalıdır.

Yazarların Sanatçı Olması

GPT, yazarların döngüye dahil olduğu zaman bir araç olarak en iyi şekilde parlıyor. Bunun nedeni, insan yazarlarının AI'nın olmadığı birkaç şeyde harika olmasıdır. Örneğin, insan yazarları, yüksek seviyede düşünme ve ne yazacaklarına karar verme konusunda daha iyidir. Yapay zeka, bir sitede bir web sayfası listesinden kategori sayfaları oluşturmak gibi düşük seviyeli görevlerde harikadır.

Yazmada çok fazla çaba dilbilgisi doğruluğu, ton ve akıcılık gibi düşük seviyeli sorunlarda harcanır. GPT ile, bir insan yazarın rolü bir editör haline gelir. Bir tuval üzerinde geniş fırça vuruşları yapmayı hayal edin ve yapay zeka, görüntünün detaylarını doldurur, sonra insan bu detayları mükemmel olana kadar düzenler.

Bu şekilde, yazarlar daha ilginç şeylere odaklanabilirler - kaliteli içerik fikirleri geliştirmek ve yazımın daha yaratıcı yanına odaklanmak. Bu, kategori sayfaları oluşturmaktan daha iyidir, bir makalede ne kadar kelimenin gerektiği konusuna odaklanmak, optimal miktara gel diye ve/veya her bir cümlenin akıcı olmasını sağlamak yerine.

İnsanı ve AI'i Birleştiren Araçlar

Yukarıdakinin sonucu, GPT'yi iyi bir şekilde yazarlarla birlikte çalışacak şekilde kullanabilen, harika kullanıcı deneyimi ve araçlara ihtiyaç duymamızdır. Genel olarak, GPT benzeri teknolojiyi faydalı içerik yazma araçları olarak gerçekleştirmeyi sağlayacak birkaç yol vardır. İşte çeşitli araçlar olarak gerçekleştirilen bazı örnek AI teknolojileri:

Okunabilirlik Analizi

İyi bir okunabilirlik geliştirilmiş harika içerik oluşturmanın önemli bir parçasıdır. Kullanıcılarınızın katılımını sürdürmenize ve sayfanızda daha fazla zaman harcamasına yardımcı olur, bu da Google'da en üstte sıralamak için önemli bir faktördür. Ancak okunması kolay makaleler yazmak, söylemekten daha kolaydır.

Burada Jenni'de, sizin için işi yapacak bir araç geliştirdik. GPT 3'e benzer bir teknoloji kullandık, ancak cümlelerin otomatik yeniden yazılması için daha okunabilir hale getirdik.

Akıllı Yeniden Yazma

Parafraz, kaynak metni doğrudan alıntı yapmadan kullanma sanatıdır. Kendi olmayan bir kaynaktan bilgi alıyorsanız, bu bilginin nereden geldiğini belirtmeniz gerekir.

Yukarıdaki paragraf, otomatik yeniden yazma AI'imiz ile Purdue'un tanımından parafraz edilmiştir. Akıllı yeniden yazma yapan bir AI, herhangi bir cümleyi kaynaktan farklı bir şekilde yeniden yazabilir veya istenen farklı yazı stillerinde yeniden ifade edebilir.

Jenni'de, yazarlarımız üzerinde çalışmalar yaptık ve yeniden yazmanın otomasyonunun bir yazarın zamanının en az %30'unu kurtardığını tespit ettik. Ayrıca yazarların cümlelerin alternatif ifadesiyle denemeler yapmasına olanak tanır, bunların bazıları orijinal yazımdan daha iyi akabilir veya amacı daha iyi iletebilir.

Konu Optimizasyonu

Birçok SEO uzmanı, içeriklerinin arama motorlarında yüksek sıralarda yer almasını sağlamak için kapsam optimizasyonuna güvenir. Gerçekten de, belirli arama sorgularına yönelik olarak konuların bir setini geliştirmek önemlidir, ancak bir makalenin tüm konu gereksinimlerini karşıladığından emin olmak zorlayıcıdır.

Editörlerimiz konu optimize etme işini manuel olarak yapmak için 1-4 saat harcarlardı. Makalenizdeki konu uygunluğunu tespit eden AI sistemlerini kullanmak, yazınızı yolda tutmanıza yardımcı olabilir, bu da editörlerin ilgili olmayan içeriği yeniden yazmak zorunda kalmasını önler.

Özetleme

Daha önce de tartıştığımız gibi, AI düşük seviye görevlerde mükemmeldir ve özetleme bir istisna değildir. İçerik yazmak söz konusu olduğunda, yazarların ortak bir görev olarak diğer metinleri özetlediklerini bulduk.

Özetleme, AI sistemlerinin üretim ve ticari sistemlerde iyi performans gösterdiğini kanıtladığı bir görevdir. Yoğun bir metin bloğunu okumak yerine, AI'nızın size özlü bir madde işareti listesi mi vermesine ne dersiniz? Benzer bir ruhla, zaten web sitenizi kurduysanız kategoriler veya indeks sayfaları oluşturmak için AI kullanabilirsiniz.

Üretilmiş İçerik Derecelendirilebilir mi?

Bazı SEO uzmanları, otomatik içerik üretimi kullanmaktan ve Google'dan cezalar almaktan endişe etmektedir.

Google, birçok arama motoru gibi, kullanıcılarına en ilgili içeriği sunmak istemektedir. Yani, üretilen içerikle ilgili ana mesele, bunun üretilmiş olması değil, niyetin genellikle spam oluşturmak olmasıdır. Google, içerik kullanıcıya gerçek değer kattığı ve sistemin kandırılması amacıyla kullanılmadığı sürece üretilen içeriğin uygun olduğunu iddia etmiştir.

Gerçekte, Forbes gibi birçok büyük haber ve medya kuruluşu, kendilerine yardımcı olmak için içerik üretim teknolojilerini zaten kullanmaktadır. Burada en iyi iki dünyanın - insan ve yapay zeka - birleşimini gerçekleştirmek önemlidir, böylece etkileyici içerikler oluşturabilirsiniz. İnternete değerli bilgiler katmak, içeriğinizin tamamı üretilmiş olsa bile en üstte sıralanmanızı sağlar.

AI ve SEO'nun Geleceği

Bilim ve kurgu arasındaki sınır, GPT gibi en son AI modelleriyle giderek bulanıklaşıyor. Yalnızca bir yıl içindeki GPT 2 ile GPT 3 arasında meydana gelen kalite gelişmesi şaşırtıcı. Zaman geçtikçe, kahvaltıdan önce okuduğunuz gazetenin şansı, bir omlet yememiş birileri ya da bir şey tarafından yazılmış olmasıdır.

Bu yüzden AI teknolojisini sadece hype olarak değil, daha derinlemesine anlamayı önemli buluyoruz. SEO alanında olmayanlar AI'nın ilerleyişinden sadece etkilenebilir. Ancak SEO alanında olanlar ve içerik üretenler, bu araçlara uyum sağlamalı ve en üstte kalmalıdır.