Werden Chatbots SEO verschlingen?

Large Language Models (LLMs) basieren auf der Transformer-Technologie und ihr Funktionsprinzip lässt sich wie folgt beschreiben:

• Modelle werden an großen Datenkorpussen – Dokumentensammlungen – trainiert, wodurch sie die Wahrscheinlichkeit ermitteln können, mit der ein Wort nach dem anderen erscheint.
• Die Modelle verwenden den Kontext umgebender Wörter und nicht die Wortfolge, wie sie in herkömmlichen Textvorhersagen wie T9 implementiert ist.
• Das generative Modell erstellt Text, indem es ihn auf eine bestimmte Länge extrapoliert und versucht, das nächste Token in der Sequenz vorherzusagen.

Dies ähnelt der Funktionsweise von Autovervollständigung, Vorschlägen und anderen ähnlichen Algorithmen. Je häufiger eine Sequenz vorkommt, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Wörter in der weiteren Generation auftauchen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass generative Sprachmodelle Texte nicht wie Menschen schreiben: Sie emulieren lediglich probabilistische Abhängigkeiten auf der Grundlage von Trainingsdaten. Mit der Zeit verlieren sie das Selbstvertrauen, insbesondere wenn sie aus dem Kontext geraten, was zu lächerlichen Ergebnissen führen kann. Dies macht sich beispielsweise bei Suchmaschinenvorschlägen bemerkbar, bei denen das Hinzufügen jedes neuen Wortes zu einer Zeichenfolge zu unzureichenden Vorhersagen führen kann.

Die Hauptprobleme großer Sprachmodelle

Eine der größten Herausforderungen für große Sprachmodelle ist die Qualität der Trainingsdaten. Modelle werden an vorgefertigten Dokumentensammlungen wie Wikipedia, Blogs, verschiedenen Internetarchiven und Massenmedien trainiert. Können diese Daten als ideal angesehen werden? Natürlich nicht. Diese Korpora spiegeln nur einen kleinen Teil der online verfügbaren Informationen wider und veralten schnell.

Darüber hinaus sind die für das Training verwendeten Daten häufig verzerrt. Dies spiegelt die Interessen des aktiven Teils des Internetpublikums wider und nicht der gesamten Gesellschaft. Folglich spiegeln die von solchen Modellen generierten Informationen nicht immer das vollständige Bild wider.

Ein weiteres Problem besteht darin, dass das Modell keinen „kohärenten Text“ im üblichen Sinne des Wortes erzeugt. Tatsächlich ist dies nur eine zufällige Kombination von Fragmenten, die auf der Ebene der Wahrscheinlichkeit logisch klingen, in Wirklichkeit aber nicht immer Sinn ergeben. Modelle verstehen die Bedeutung der von ihnen generierten Texte nicht und geben nur Fragmente der Aussagen anderer Personen wieder.

Es ist auch erwähnenswert, dass das Training großer Sprachmodelle erhebliche finanzielle und ökologische Kosten erfordert. Dies gilt insbesondere im Kontext der aktuellen Umweltagenda, die eine ernsthafte Einschränkung für die weitere Entwicklung solcher Technologien darstellen kann.

Ein weiteres Problem ist schließlich der Dominoeffekt der generierten Inhalte. Was ein Modell generiert, wird Teil des Schulungsmaterials für ein anderes und so weiter. Dies führt zur Duplizierung von Informationen und deren „Ausblenden“ aus dem realen Kontext, wodurch eine Art geschlossene Kette entsteht.

Wie können Sie LLM in SEO nutzen?

Möglicherweise sind Sie auf Artikel gestoßen, in denen behauptet wird, dass die Generierung von Inhalten mithilfe von LLM viel Verkehr mit sich bringt. In der Praxis wird jedoch davon abgeraten, dies für ernsthafte Geschäftszwecke zu nutzen:

• Für ernsthafte Projekte: Von Chatbots generierte Inhalte sind oft bedeutungslos, was zu geringeren Conversions führen kann. Verlassen Sie sich nicht auf diese Art von Inhalten als Ihre primäre Strategie.
• Leere Texte: Die Generierung von Inhalten, die keinen Mehrwert bieten, wird von Suchmaschinen letztendlich als Spam identifiziert, was höchstwahrscheinlich zu Sanktionen seitens der Suchmaschinen führen wird.

Dies bedeutet jedoch nicht, dass neue Technologien vollständig aufgegeben werden sollten. Sie müssen den Einsatz von LLMs mit Bedacht angehen und deren Fähigkeiten und Grenzen verstehen. Schauen wir uns an, wo solche Modelle nützlich sein können.

• Erstellung von Kurztexten: Je kürzer der Text, desto aussagekräftiger wirkt er. Mit Chatbots können Sie Meta-Beschreibungen, Zusammenfassungen oder kurze Texte auf Katalogseiten schreiben. Allerdings bedürfen solche Texte noch einer Bearbeitung.
• Textinhaltsanalyse: Um die Semantik eines Themas zu prüfen, können Sie mithilfe von Modellen Dutzende oder Hunderte von Seiten aus Suchergebnissen analysieren, um Schlüsselwörter zu identifizieren. Dieser Ansatz ermöglicht eine schnelle Datenerfassung, was erheblich Zeit spart.
• Zusammenfassende Texte: Generative Modelle sind gut darin, Informationen aus langen Texten zu reduzieren und herauszuquetschen. Wenn Sie eine komprimierte Version einer großen Materialmenge erstellen müssen, kann dies ein nützliches Werkzeug sein.

Darüber hinaus können neuronale Netze für die Bilderzeugung nützlich sein. In modernen Suchmaschinen funktionieren neuronale Netzwerkalgorithmen nach denselben Prinzipien. Wenn Sie ein einzigartiges Bild erstellen müssen, das bestimmten Mustern entspricht, verwenden Sie dieses Tool. Bedenken Sie jedoch, dass auch die generierten Bilder einige Arbeit erfordern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelle Algorithmen die reale Kommunikation mit Benutzern nicht ersetzen können, es sei denn, Sie haben einen klaren Inhalt oder eine klare Idee. Es ist wichtig zu verstehen, dass erfolgreiches SEO immer Menschen erfordert, die Informationen in hochwertige und wertvolle Inhalte umwandeln können.

Wenn Sie Fragen haben, wenden Sie sich bitte per E-Mail an info@seo.computer an das SEO-Studio „SEO COMPUTER“.

ID 9088