Kodėl SEO automatizavimui vis dar reikia žmogaus sprendimo

AI įrankiai dabar gali padaryti daug SEO. Turinio projektas. Siūlykite raktinius žodžius. Generuoti metaduomenis. Vėliavos potencialo problemos. Mes gerai praeiname naujovės etape.

Tačiau visam greičio ir paviršiaus lygio naudingumui apačioje yra sunki tiesa: AI vis tiek suklysta. Ir kai tai padarys, tai įtikinamai tai daro.

Tai haliucinuoja statistiką. Klaidingai perskaitykite užklausos ketinimą. Tvirtina pasenusią geriausią praktiką. Pakartoja mitus, kuriuos praleidote ištaisydami. Ir jei esate reguliuojamoje erdvėje (finansai, sveikatos priežiūra, įstatymai), šios klaidos nėra tik gėdingos. Jie pavojingi.

Verslo tikslumas nėra teorinis; Jie išmatuojami ir greitai auga. Vien tik 2020–2022 m. Vien tik maisto ir gėrimų pramonėje buvo pateikta daugiau nei 200 klasių ieškinių dėl melagingos reklamos, palyginti su 53 ieškiniais 2011 m. Tai yra 4x padidėjimas viename sektoriuje.

Visose pramonės šakose 2024 m. Kalifornijos apygardos teismai apėmė daugiau nei 500 melagingų reklamos bylų. Klasių veiksmai ir vyriausybės vykdymo ieškiniai surinko daugiau nei 50 milijardų JAV dolerių gyvenvietėse 2023 m. Pastarąjį dešimtmetį JAV analizė rodo, kad melagingos reklamos baudos JAV dvigubai padidėjo.

Tai jau nėra vien tik apie gėdingas klaidas. Tai yra apie teisinę ekspoziciją, kuri padidėja su jūsų turinio apimtimi. Kiekvienas AI sukurtas produkto aprašymas, kiekvienas automatinis tinklaraščio įrašas, kiekvienas algoritmiškai sukurtas nukreipimo puslapis yra potenciali atsakomybė, jei jame yra nepatikrinamų teiginių.

Ir štai kickeris: tendencija spartėja. Teisės ekspertai praneša „šimtai naujų ieškinių kiekvienais metais nuo 2020 iki 2023 m.“, Kai pramonės duomenys rodo reikšmingą klaidingų reklamos bylinėjimosi padidėjimą. Vartotojai geriau supranta rinkodaros taktiką, reguliavimo institucijos sunkiau nulaužė, o socialinės žiniasklaidos stiprina skundus greičiau nei bet kada.

Matematika yra paprasta: Kadangi AI sukuria daugiau turinio mastu, melagingų teiginių paviršiaus plotas plečiasi eksponentiškai. Be patikrinimo sistemų jūs ne tik automatizuojate turinio kūrimą, bet ir automatizuojate teisinę riziką.

Tai, ko nori rinkodaros specialistai, yra „Fire and Forget“ turinio automatizavimas (pavyzdžiui, rašyti produktų aprašymus, pavyzdžiui, šiems 200 SKU), kuriais gali pasitikėti žmonės ir mašinos. Parašykite vieną kartą, stumkite tiesiogiai, judėkite toliau. Bet tai veikia tik tada, kai galite patikėti, kad sistema nemeluoti, dreifuoti ar prieštarauti.

Ir tas pasitikėjimo lygis kyla ne iš turinio generatoriaus. Jis kilęs iš daikto, sėdinčio šalia jo: tikrintojas.

Rinkodaros specialistai nori patikimų įrankių; Tikslios ir patikimos ir pakartojamumo duomenys. Kaip parodė naujausias „ChatGpt 5“ įdiegimas, praeityje mes turėjome „Google“ algoritmo atnaujinimus, kad galėtume valdyti ir šokti. Dabar tai yra modelio atnaujinimai, kurie gali paveikti viską, pradedant realiais atsakymais, kuriuos žmonės mato, iki to, kaip jų architektūroje sukurtos priemonės veikia ir veikia.

Siekdamos pasitikėti šiais modeliais, už jų esančios įmonės kuria universalius tikrintojus.

Universalus tikrintuvas yra AI faktų tikrintojas, esantis tarp modelio ir vartotojo. Tai sistema, kuri patikrina AI išvestį, kol ji nepasiekia jūsų ar jūsų auditorijos. Jis mokomas atskirai nuo modelio, kuris generuoja turinį. Jos darbas yra sugauti haliucinacijas, logines spragas, nepatikimus teiginius ir etinius pažeidimus. Tai faktų tikrinimo mašina, turinti gerą atmintį ir mažą toleranciją nesąmonėms.

Techniškai kalbant, universalus tikrintuvas yra modelio agnostikas. Jis gali įvertinti bet kurio modelio išvestis, net jei jis nebuvo išmokytas tų pačių duomenų arba nesupranta raginimo. Pažvelkite į tai, kas buvo pasakyta, kas tiesa, ir ar tie dalykai sutampa.

Pažangiausiose sąrankose tikrintuvas tiesiog nesakytų „taip“ arba „ne“. Tai grąžintų pasitikėjimo balą. Nustatykite rizikingus sakinius. Siūlykite citatas. Gal net sustabdyti dislokavimą, jei rizika buvo per didelė.

Tai svajonė. Bet tai dar nėra tikrovė.

Pramonės ataskaitos siūlo „Openai“ integruoti universalius tikrintojus į GPT-5 architektūrą, o naujausi nutekėjimai rodo, kad ši technologija padėjo pasiekti aukso medalio rezultatus tarptautinėje matematinėje olimpiadoje. Pranešama, kad „Openai“ tyrėjas Jerry Tworek pasiūlė, kad ši stiprinimo mokymosi sistema galėtų būti bendro dirbtinio intelekto pagrindas. „Openai“ oficialiai paskelbė apie TJO aukso medalio pasiekimą, tačiau viešai diegti tikrintųjų patobulintų modelių diegimą vis dar yra mėnesių, o šiandien nėra gamybos API.

„DeepMind“ sukūrė paieškos rinkliavos faktualumo vertintoją (saugų), kuris atitinka žmogaus faktų tikrintojus 72% laiko, o kai jie nesutiko, saugūs buvo teisingi 76% laiko. Tai perspektyvu tyrimams – nepakankamai gerai medicininiam turiniui ar finansinei informacijos atskleidimui.

Visoje pramonėje egzistuoja prototipų tikrintojai, tačiau tik kontroliuojamoje aplinkoje. Jie išbandomi saugos komandose. Jie nebuvo veikiami realaus pasaulio triukšmo, kraštų atvejų ar mastelio.

Jei galvojate apie tai, kaip tai veikia jūsų darbą, esate anksti. Tai gera vieta būti.

Čia jis tampa sudėtingas. Kokio pasitikėjimo pakanka?

Reguliuojamuose sektoriuose šis skaičius yra didelis. Tikrintojas turi būti teisingas nuo 95 iki 99% laiko. Ne tik apskritai, bet ir kiekviename sakinyje, kiekvienoje pretenzijoje, kiekvienoje kartoje.

Mažiau reguliuojamais atvejais, pavyzdžiui, turinio rinkodara, galite atsikratyti 90%. Bet tai priklauso nuo jūsų prekės ženklo rizikos, jūsų teisinio poveikio ir tolerancijos valymui.

Štai problema: dabartiniai tikrinimo modeliai nėra arti tų slenksčių. Net saugi „Deepmind“ sistema, vaizduojanti moderniausią AI faktų tikrinimą, pasiekia 72% tikslumą žmonių vertintojams. Tai nėra pasitikėjimas. Tai šiek tiek geriau nei monetos apverstas. (Techniškai tai yra 22% geresnis nei monetos apverstas, bet jūs gaunate esmę.)

Taigi šiandien pasitikėjimas vis dar kyla iš vienos vietos: žmogus į kilpą, nes AI UV net nėra arti.

Čia yra atjungimas, kurio niekas iš tikrųjų nėra: universalūs tikrintojai greičiausiai negyvens jūsų SEO įrankiuose. Jie nesėdi šalia jūsų turinio redaktoriaus. Jie neprijungia jūsų CMS.

Jie gyvena LLM viduje.

Taigi, net kai „Openai“, „Deepmind“ ir „Anthropic“ plėtoja šiuos pasitikėjimo sluoksnius, tikrinimo duomenys jūsų nepasiekia, nebent modelio teikėjas juos atskleidžia. O tai reiškia, kad šiandien net geriausias pasaulyje tikrintojas yra funkciškai nenaudingas jūsų SEO darbo eigai, nebent jis parodytų savo darbą.

Štai kaip tai gali pasikeisti:

Verifier metaduomenys tampa LLM atsakymo dalimi. Įsivaizduokite, kad kiekvienas gautas įvykdymas apima pasitikėjimo balą, vėliavas dėl nepatikrinamų pretenzijų arba trumpą kritikos suvestinę. Jie nebus sukurti tuo pačiu modeliu; Jie būtų sluoksniuoti ant viršaus tikrintojo modelio.

SEO įrankiai pradeda fiksuoti tą tikrintojo išvestį. Jei jūsų įrankis paskambina API, palaikanti patikrinimą, jis gali parodyti pasitikėjimo balus ar rizikos vėliavas šalia turinio blokų. Galite pradėti matyti žalią/geltoną/raudoną etiketę UI. Tai yra jūsų užuomina, kurią reikia publikuoti, pristabdyti ar eskaluoti į žmonių apžvalgą.

„WorkFlow Automation“ integruoja tikrinimo signalus. Galite automatiškai išlaikyti turinį, kuris mažesnis nei 90% pasitikėjimo balo. Vėliava didelės rizikos temos. Stebėkite, kuris modelis, kuris ragina ir kuris turinio formatus dažniausiai žlunga. Turinio automatizavimas tampa daugiau nei optimizavimas. Tai tampa rizikos valdoma automatizacija.

Tikrintojai daro įtaką reitingo pasitikėjimui. Jei paieškos varikliai priima panašius patikrinimo sluoksnius savo LLM (ir kodėl gi ne?), Jūsų turinys nebus vertinamas tik pagal nuskaitymo ar nuorodos profilį. Tai bus vertinama atsižvelgiant į tai, ar jis buvo gautas, susintetintas ir pakankamai saugus, kad išgyventų tikrintojo filtrą. Pvz., Jei „Google“ tikrintojas pažymi, kad teiginys yra mažo pasitikėjimo savimi, tas turinys niekada negali patekti į paiešką.

Įmonių komandos galėtų kurti vamzdynus aplink ją. Didelis klausimas yra tai, ar modelio teikėjai išvis atskleis tikrintojo išėjimus per API. Nėra garantijos, kad jie tai padarys – ir net jei jie tai padarys, nėra laiko, kada tai gali įvykti. Jei tikrintojo duomenys tampa prieinami, tada galite sukurti prietaisų skydelius, pasitikėjimo slenksčius ir klaidų stebėjimą. Bet tai yra didelis „jei“.

Taigi ne, šiandien negalite pasiekti universalaus tikrintojo savo SEO kamino. Bet jūsų krūva turėtų būti sukurta taip, kad būtų galima integruoti, kai tik jis bus prieinamas.

Nes kai pasitikėjimas taps reitingo ir turinio darbo eigos dizaino dalimi, žmonės, kurie planavo jį, laimės. Ir šis prieinamumo atotrūkis suformuos, kas pirmiausia priims, ir kaip greitai.

Pirmoji tikrinimo integracijos banga neįvyks elektroninėje prekyboje ar tinklaraščių rašyme. Tai įvyks bankininkystėje, draudime, sveikatos priežiūroje, vyriausybėje ir teisiniame.

Šios pramonės šakos jau turi peržiūros darbo eigą. Jie jau seka citatas. Jie jau perduoda turinį per teisinę, atitiktį ir riziką prieš pradėdami veikti.

Veriferio duomenys yra tik dar vienas kontrolinio sąrašo laukas. Kai modelis gali jį pateikti, šios komandos jį panaudos norėdamos sugriežtinti valdiklius ir pagreitinti patvirtinimus. Jie registruos patikrinimo balus. Sureguliuokite slenksčius. Sukurkite turinio QA informacijos suvestines, kurios labiau primena saugos ops, o ne rinkodaros įrankius.

Tai ateitis. Tai prasideda nuo komandų, kurios jau yra atsakingos už tai, ką jie skelbia.

Šiandien negalite įdiegti tikrintojo. Bet jūs galite sukurti paruoštą praktiką.

Pradėkite kurdami savo QA procesą taip, kaip tikrintojas:

• Faktų patikrinimas pagal numatytuosius nustatymus. Neskelbkite be šaltinio patvirtinimo. Sukurkite patikrinimą į savo darbo eigą dabar, todėl jis tampa automatinis, kai tikrintojai pradeda vėliava pažymėti abejotinus teiginius.
• Stebėkite, kurios AI turinio dalys dažniausiai nepavyksta. Tai yra jūsų mokymo duomenys, kai atvyksta tikrintojai. Ar statistika visada neteisinga? Ar produktų aprašymai haliucinato savybės? Modelio atpažinimo ritmas reaktyviosios pataisos.
• Apibrėžkite vidaus pasitikėjimo slenksčius. Ką „pakankamai gerai“ skelbti? 85%? 95%? Dokumentuoti dabar. Kai tikrinamojo pasitikėjimo balai tampa prieinami, jums reikės šių etalonų, kad nustatytumėte automatines laikymo taisykles.
• Sukurkite žurnalus. Kas peržiūrėjo ką ir kodėl? Tai jūsų audito takas. Šie įrašai tampa neįkainojami, kai reikia įrodyti deramą patikrinimą teisinėms komandoms arba pakoreguoti slenksčius, atsižvelgiant į tai, kas iš tikrųjų nutrūksta.
• Įrankių auditas. Kai žiūrite į naują įrankį, padedantį atlikti savo AI SEO darbą, būtinai paklauskite jų, ar jie galvoja apie tikrintojo duomenis. Jei jis taps prieinamas, ar jų įrankiai bus pasirengę praryti ir jas naudotis? Kaip jie galvoja apie tikrintojo duomenis?
• Nesitikėkite, kad jūsų įrankiuose „Verifier“ įrankiuose bet kada greitai. Nors pramonės atskaitomybės teikimas rodo, kad „Openai“ integruoja universalius tikrintojus į GPT-5, nėra jokių požymių, kad patikros metaduomenys bus veikiami vartotojų per API. Ši technologija gali būti pereiti nuo tyrimų prie gamybos, tačiau tai nereiškia, kad patvirtinimo duomenys bus prieinami SEO komandoms.

Tai ne apie paranojišką. Kalbama apie buvimą kreivėje, kai pasitikėjimas tampa paviršiaus metrika.

Žmonės girdi „AI tikrintoją“ ir mano, kad tai reiškia, kad apžvalgininkas išeina iš žmonių.

Taip nėra. Vietoj to nutinka tai, kad recenzentai žmonės juda aukštyn.

Nustosite peržiūrėti eilutę. Vietoj to, jūs peržiūrėsite tikrintojo vėliavas, valdysite slenksčius ir apibrėžsite priimtiną riziką. Jūs tampate tuo, kuris nusprendžia, ką reiškia tikrintojas.

Tai ne mažiau svarbu. Tai labiau strategiška.

Artėja tikrintojo sluoksnis. Kyla klausimas, ar jūs juo naudosite. Tai, ar būsite pasirengę, kai jis atvyks. Pradėkite kurti tą pasirengimą dabar, nes SEO šeši mėnesiai prieš kreivę yra skirtumas tarp konkurencinio pranašumo ir žaidimo.

Patikėkite, kaip paaiškėja, skalės kitaip nei turinys. Komandoms, kurios „Trust“ traktuoja kaip dizaino įvestį, dabar turės kitą paieškos etapą.

Daugiau išteklių:

Šis įrašas iš pradžių buvo paskelbtas „Duane Forrester“ dekoduose.

Teminis vaizdas: Romanas Samborskyi/Shutterstock