Akankah Chatbots Memakan SEO?

Model Bahasa Besar (LLM) didasarkan pada teknologi transformator dan prinsip operasinya dapat dijelaskan sebagai berikut:

• Model dilatih pada korpus data besar - kumpulan dokumen, yang memungkinkan mereka mengidentifikasi kemungkinan munculnya satu kata setelah kata lainnya.
• Model tersebut menggunakan konteks kata di sekitarnya, bukan urutan kata seperti yang diterapkan dalam prediksi teks konvensional seperti T9.
• Model generatif membuat teks dengan mengekstrapolasinya ke panjang tertentu, mencoba memprediksi token berikutnya dalam urutan tersebut.

Ini mirip dengan cara kerja pelengkapan otomatis, saran, dan algoritme serupa lainnya. Semakin sering suatu rangkaian muncul, semakin tinggi kemungkinan munculnya kata-kata tertentu pada generasi berikutnya. Namun, penting untuk dicatat bahwa model bahasa generatif tidak menulis teks seperti yang dilakukan manusia: model tersebut hanya meniru ketergantungan probabilistik berdasarkan data pelatihan. Seiring waktu, mereka kehilangan kepercayaan diri, terutama jika mereka keluar dari konteks, yang dapat menyebabkan hasil yang tidak masuk akal. Hal ini terlihat, misalnya, dalam saran mesin pencari, di mana menambahkan setiap kata baru ke sebuah string dapat menyebabkan prediksi yang tidak memadai.

Masalah utama model bahasa besar

Salah satu tantangan utama yang dihadapi model bahasa besar adalah kualitas data pelatihan. Model dilatih pada kumpulan dokumen yang sudah jadi, seperti Wikipedia, blog, berbagai arsip Internet, dan media massa. Bisakah data ini dianggap ideal? Tentu saja tidak. Korpora ini hanya mencerminkan sebagian kecil dari informasi yang tersedia online dan dengan cepat menjadi usang.

Selain itu, data yang digunakan untuk pelatihan sering kali bias. Ini adalah cerminan kepentingan sebagian aktif khalayak Internet, dan bukan kepentingan seluruh masyarakat. Akibatnya, informasi yang dihasilkan oleh model tersebut tidak selalu mencerminkan gambaran keseluruhan.

Masalah lainnya adalah model tersebut tidak menghasilkan "teks yang koheren" dalam arti kata yang biasa. Faktanya, ini hanyalah kombinasi acak dari fragmen yang terdengar logis pada tingkat probabilitas, namun kenyataannya tidak selalu masuk akal. Model tidak memahami makna teks yang dihasilkannya dan hanya mereproduksi penggalan pernyataan orang lain.

Perlu juga dicatat bahwa pelatihan model bahasa besar memerlukan biaya finansial dan lingkungan yang besar. Hal ini terutama berlaku dalam konteks agenda lingkungan hidup saat ini, yang dapat menjadi hambatan serius bagi pengembangan lebih lanjut teknologi tersebut.

Terakhir, masalah lainnya adalah efek riak dari konten yang dihasilkan. Apa yang dihasilkan oleh satu model akan menjadi bagian dari materi pelatihan model lainnya, dan seterusnya. Hal ini mengarah pada duplikasi informasi dan “penghilangan” konteks sebenarnya, sehingga menciptakan semacam rantai tertutup.

Bagaimana Anda bisa menggunakan LLM dalam SEO?

Anda mungkin pernah menemukan artikel yang mengklaim bahwa menghasilkan konten menggunakan LLM mendatangkan banyak lalu lintas. Namun, dalam praktiknya, tidak disarankan menggunakan ini untuk tujuan bisnis yang serius:

• Untuk proyek serius: Konten yang dihasilkan oleh chatbots seringkali tidak ada artinya, sehingga dapat menurunkan konversi. Jangan mengandalkan jenis konten ini sebagai strategi utama Anda.
• Teks kosong: Menghasilkan konten yang tidak memberikan nilai pada akhirnya akan diidentifikasi oleh mesin pencari sebagai spam, yang kemungkinan besar akan berujung pada sanksi dari mesin pencari.

Namun, hal ini tidak berarti bahwa teknologi baru harus ditinggalkan sepenuhnya. Anda perlu mendekati penggunaan LLM dengan bijak, memahami kemampuan dan keterbatasannya. Mari kita lihat di mana model tersebut dapat berguna.

• Pembuatan teks pendek: Semakin pendek teksnya, semakin bermakna tampilannya. Anda dapat menggunakan chatbots untuk menulis deskripsi meta, ringkasan, atau teks pendek di halaman katalog. Namun, teks tersebut masih memerlukan pengeditan.
• Analisis konten teks: Untuk mengaudit semantik suatu topik, Anda dapat menggunakan model untuk menganalisis puluhan atau ratusan halaman dari hasil pencarian untuk mengidentifikasi kata kunci. Pendekatan ini memungkinkan Anda mengumpulkan data dengan cepat, sehingga menghemat waktu secara signifikan.
• Meringkas teks: Model generatif pandai mereduksi dan memeras informasi dari teks yang panjang. Jika Anda perlu membuat versi ringkas dari material dalam jumlah besar, ini bisa menjadi alat yang berguna.

Selain itu, jaringan saraf dapat berguna untuk menghasilkan gambar. Di mesin pencari modern, algoritma jaringan saraf bekerja dengan prinsip yang sama. Jika Anda perlu membuat gambar unik yang sesuai dengan pola tertentu, gunakan alat ini. Namun, ingatlah bahwa gambar yang dihasilkan juga memerlukan beberapa perbaikan.

Kesimpulannya, kecuali Anda memiliki konten atau ide yang jelas, algoritme mesin tidak dapat menggantikan komunikasi nyata dengan pengguna. Penting untuk dipahami bahwa SEO yang sukses selalu membutuhkan orang yang dapat mengubah informasi menjadi konten berkualitas tinggi dan berharga.

Jika Anda memiliki pertanyaan, jangan ragu untuk menghubungi studio SEO "SEO COMPUTER" melalui email info@seo.computer.

ID 9088