Tekoälyn ja ML-pohjaisten työkalujen hyödyntäminen sisällön optimoinnissa

Viimeksi päivitetty tiistaina 10. lokakuuta 2023

Leveraging AI and ML Based Tools for Content Optimization

Tekoäly on nykyään saanut vankan jalansijan lähes kaikilla muilla aloilla. Sitä käytetään tutkimuksessa, sisällöntuotannossa ja jopa sisällön optimoinnissa.

Jos yrität parantaa sisällönoptimoinnin rutiinejasi parantaaksesi kirjoitustesi laatua, lue tämä viesti loppuun asti. Käsittelemme joitakin tärkeimpiä tapoja, joilla voit hyödyntää tekoälyä ja ML-pohjaisia työkaluja tähän tarkoitukseen.

Mutta ennen kuin pääsemme siihen, keskustellaan siitä, mitä tekoäly ja ML oikeastaan ovat, jotta perusasiat ovat selvillä ennen kuin aloitamme.

Mikä on tekoäly (AI)?

What is AI (Artificial Intelligence)
Lähde: Murf AI

On olemassa paljon määritelmiä, joita eri lähteet ovat esittäneet tekoälylle. Jos kiteytämme koko ajatuksen yhteen lauseeseen, se tulee näin:

"Tietojenkäsittelytieteen haara, joka käsittelee tietokonejärjestelmien varustamista käsittelemään ja suorittamaan tehtäviä, jotka yleensä edellyttävät ihmisen kaltaista älykkyyttä."

Voimme myös kutsua tekoälyä "ihmisen älykkyyden jäljentämiseksi ja simuloimiseksi tietokoneohjelman tai -laitteen avulla"."

Meidän kontekstissamme tekoälyn määritelmä on tietysti paljon tarkempi. Kun puhumme tekoälystä online-työkaluissa, tarkoitamme sellaisia työkaluja, jotka on varustettu älykkäillä algoritmeilla, joiden avulla ne voivat toimia ja tuottaa tuloksia ihmisen kaltaisella tavalla.

Tekoälyn sovellukset ja käyttötapaukset ovat hyvin erilaisia. Tekoälyä voi olla yksinkertaisissa asioissa, kuten älypuhelimen ennakoivassa kirjoitusvaihtoehdossa, ja erittäin kehittyneissä avustajasovelluksissa, kuten Sirissä ja Google Assistantissa.

Mitä on ML (koneoppiminen)?

Kuten tekoäly, myös koneoppiminen on määritelty verkkolähteissä monin eri tavoin. Omilla sanoillamme ilmaistuna ML voidaan selittää yhdellä lauseella seuraavasti:

"Tekoälyn haara, joka käsittelee tietokonejärjestelmien ja ohjelmistojen varustamista siten, että ne tulevat vähitellen entistä taitavammiksi ja tarkemmiksi tarjoamaan vastaavia tuloksia ja tuotoksia."

ML:llä varustetut ohjelmistot ja järjestelmät arvioivat ja "oppivat" niille annetuista syötteistä (sekä muista parametreista) parantaakseen tuotostensa laatua.

Hyvin yleinen esimerkki ML:stä on Windows PC:n päivitysmalli. Kuten olet ehkä itsekin havainnut, Windows-tietokoneet tunnistavat automaattisesti käyttäjien aktiiviset työajat ja tarjoavat päivityksen asentamista näiden tuntien ulkopuolella. Tässä kikkailussa tarkastellaan käyttötapoja ja opitaan niistä ratkaisun tarjoamiseksi... mikä on enemmän tai vähemmän ML:ää pähkinänkuoressa.

Miten voit hyödyntää tekoälyä ja ML-pohjaisia työkaluja sisällön optimoinnissa?

Nyt kun perusasiat on käsitelty, siirrytään tarkastelemaan, miten voit hyödyntää tekoälyä ja ML-pohjaisia työkaluja sisällön optimoinnissa.

Tekoälyn kieliopin tarkistusohjelmat kieliopillista täydellisyyttä varten

Yksi sisällönoptimoinnin tärkeimmistä puolista, josta sinun on huolehdittava heti alkuun... on kieliopin ja oikeinkirjoituksen korjaus.

Mikään ei pilaa sisällön laatua enemmän kuin johdonmukaiset (tai jopa satunnaiset) kielioppi- ja oikeinkirjoitusvirheet. Tämäntyyppiset virheet paljastavat kirjoittajan amatöörimäisyyden. Pahinta näissä virheissä on se, että kirjoittajien on vaikea havaita niitä itse, mutta lukijat huomaavat ne nopeasti.

Voit käyttää tekoälyn kieliopin tarkistusohjelmia löytämään ja poistamaan nämä virheet ja puutteet sisällöstäsi. Tekoälyn kieliopin tarkistusohjelmat pystyvät ymmärtämään syötetyn tekstin lauseiden kieliopillisen kontekstin, minkä ansiosta ne voivat osoittaa virheet tarkasti ja tarjota ehdotuksia.

Hyvä esimerkki tekoälyn kieliopin tarkistusohjelmasta on nykyään Grammarly. Jos satunnaisia virheitä lukuun ottamatta Grammarly toimii melko hyvin analysoidessaan annettua tekstiä ja osoittaessaan siinä olevat virheet.

Grammarly snippet

Tekoälyparafraasit parantavat selkeyttä ja sitoutumista.

Tämä on jälleen yksi tapa, jolla voit hyödyntää NLP- ja tekoälypohjaisia työkaluja sisällön optimoinnissa.

Selkeys ja sitoutuminen ovat hyvän sisällön välttämättömiä elementtejä. Jos haluat, että sisältösi on tehokasta (riippumatta siitä, mihin tarkoitukseen se on kirjoitettu), sinun on varmistettava, että se kiinnittää lukijoiden huomion ja sitouttaa heidät loppuun asti.

Parafraasointitekniikat voivat olla hyvä keino tehdä tylsähköstä sisällöstä tarttuvampaa. Vaikka ei olekaan tiukka sääntö, että jokainen tylsä sisältö muuttuu mielenkiintoisemmaksi, tekoälyparafraasit voivat yleensä parantaa heille annetun tekstin laatua.

Tässä on esimerkki:
Paraphrasing technique example

Yllä olevasta kuvasta näet, että syötetty sisältö on huomattavasti pidempi ja kömpelömpi kuin tuloste.

Aivan kuten hyödynsimme tekoälyparafraaseria yksittäisen lauseen uudelleenmuotoiluun, voit käyttää niitä laajemmin ja käyttää niitä pitkäkestoiseen sisältöön.

On kuitenkin muistettava, että vaikka parafraasereiden käyttäminen oman sisällön parantamiseen on ihan hyvä asia, niiden käyttäminen jonkun toisen sisällön kopioimiseen ei ole lainkaan eettistä. Sinun pitäisi käyttää näitä työkaluja apuna, ei epäeettiseen sisällön tuottamiseen ilman omaa panostusta.

Tekoälytiivistimet tiiviyttä ja lyhyyttä varten

Kun kyse on sisällön optimoinnista, ylimääräinen teksti ja pörröisyys on poistettava. Kukaan ei tykkää lukea TLDR-kamaa, varsinkaan kaupallisissa yhteyksissä, eli esimerkiksi tuotekuvauksissa ja kylmissä sähköposteissa jne.

Hyödyntämällä tekoälytyökaluja voit huolehtia tästä ilman, että joudut itse tekemään paljon manuaalista työtä. Jos huomaat, että tietty tekstikappale sisällössäsi on liian pitkä, voit käyttää tekoälyn tiivistelmää lyhentämään sitä.

Tekoälytiivistimen käyttäminen (verrattuna muuhun kuin tekoälytiivistimeen) on parempi vaihtoehto, sillä tekoälytiivistin ymmärtää syötteen merkityksen ja asiayhteyden. Ymmärtämällä merkityksen ja asiayhteyden ne pystyvät tuottamaan johdonmukaisia tiivistelmiä, jotka välittävät tehokkaasti syötteen pääkäsitteen.

Kuten edellä mainitut kohdat, tehdään seuraavaksi esittely tekoälytiivistimien käytöstä sisällön lyhentämiseen.

AI Summarizer for shortening content
Kuten yllä olevasta kuvasta näkyy, työkalu tiivisti onnistuneesti syötetyn sisällön pääajatuksen ja -käsitteen menettämättä yhteyttä asiayhteyteen.

Hieman haarautuen, on myös toinenkin tarkoitus, johon voit käyttää tekoälytiivistimiä. Vaikka tätä ei teknisesti lasketa sisällön optimoinniksi, voit käyttää tiivistimiä lyhyen tekstin, kuten tiivistelmien ja otteiden, luomiseen. Jos esimerkiksi haluat julkaista blogikirjoituksen ja sinun on luotava siihen pienempi johdanto, voit käyttää tiivistystyökaluja sen sijaan, että vaivautuisit itse.

Tekoälyplagiaatintarkistimet plagioinnin löytämiseen

Viimeisenä, mutta ei vähäisimpänä, toinen tärkeä sisällön optimointiin liittyvä tekijä, josta sinun tulisi huolehtia, on plagiointi. Ja tämä on myös asia, jossa voit käyttää tekoälytyökalujen apua.

Tekoälyplagiaatintarkistin eroaa tavallisesta plagiaatintarkistimesta siinä, että ensin mainittu pystyy havaitsemaan kevyesti parafroitua sisältöä. Toisin sanoen, jos henkilö parafraasoi kevyesti sisältöä hyödyntääkseen sitä epäeettisesti, tekoälyplagiointitarkkailija pystyy havaitsemaan sen.

Tässä on esimerkki siitä, miltä tämä näyttää käytännössä:

Plagiarism report

Lähde: Turnitin Plagiointiraportti

Johtopäätös

Käyttämällä tekoälyä sisältösi optimointiin voit päästä eroon monista puutteista. Ensinnäkin voit varmistaa, että sisällössäsi ei ole kielioppivirheitä. Voit myös korjata luettavuusongelmia sekä tehdä sisällöstäsi tiivistä.

Vaikka tällaisten työkalujen käytön edut ovat moninaiset, sinun on kuitenkin oltava varovainen valitsemiesi työkalujen suhteen. Tekoälytyökalujen täyden hyödyn saaminen riippuu oikeiden työkalujen valinnasta.

Annie Moore

Artikkeli:

Annie Moore

Kirjoittaja

Annie Moore on kirjoittaja, joka on kirjoittanut blogeja liiketoiminnasta, SEO:sta, koulutuksesta ja teknologiasta. Hän on valmis digitaalinen markkinoija, jolla on yli 5 vuoden kokemus markkinoinnista. Hän on johtanut digitaalisen markkinoinnin strategioita monien organisaatioiden ja korkealaatuisten tuotemerkkien kanssa, jotta ne tuottaisivat enemmän tuloja verkkopohjaisten myynninedistämisjärjestelmien avulla, ja toteutus on koottu.

Suositellut artikkelit

SERP-ominaisuuksien kehitys: Muutokset ja sopeutuminen

SERP-ominaisuuksien kehitys: Muutokset ja sopeutuminen

AI Overviews - Näin se vaikuttaa SEO:si

AI Overviews - Näin se vaikuttaa SEO:si

Aiheuttaako Googlen kauppakeskuksen parametri (srsltid) tuhoa SERP:ssäsi?

Aiheuttaako Googlen kauppakeskuksen parametri (srsltid) tuhoa SERP:ssäsi?