I chatbot mangeranno la SEO?

I Large Language Models (LLM) si basano sulla tecnologia dei trasformatori e il loro principio di funzionamento può essere descritto come segue:

• I modelli vengono formati su grandi corpus di dati, raccolte di documenti, che consentono loro di identificare la probabilità che una parola appaia dopo l'altra.
• I modelli utilizzano il contesto delle parole circostanti anziché la sequenza di parole implementata nelle previsioni testuali convenzionali come T9.
• Il modello generativo crea il testo estrapolandolo a una determinata lunghezza, tentando di prevedere il token successivo nella sequenza.

Questo è simile al funzionamento del completamento automatico, dei suggerimenti e di altri algoritmi simili. Quanto più spesso si verifica una sequenza, maggiore è la probabilità che parole specifiche appaiano nella generazione successiva. Tuttavia, è importante notare che i modelli linguistici generativi non scrivono il testo come fanno gli esseri umani: emulano solo dipendenze probabilistiche basate sui dati di addestramento. Col tempo perdono fiducia, soprattutto se escono dal contesto, il che può portare a risultati ridicoli. Ciò è evidente, ad esempio, nei suggerimenti dei motori di ricerca, dove l'aggiunta di ogni nuova parola a una stringa può portare a previsioni inadeguate.

I principali problemi dei grandi modelli linguistici

Una delle sfide principali che devono affrontare i modelli linguistici di grandi dimensioni è la qualità dei dati di addestramento. I modelli vengono formati su raccolte di documenti già pronte, come Wikipedia, blog, vari archivi Internet e mass media. Questi dati possono essere considerati ideali? Ovviamente no. Questi corpora riflettono solo una piccola parte delle informazioni disponibili online e diventano rapidamente obsoleti.

Inoltre, i dati utilizzati per la formazione sono spesso distorti. Questo riflette gli interessi della parte attiva del pubblico di Internet e non dell'intera società. Di conseguenza, le informazioni generate da tali modelli non sempre riflettono il quadro completo.

Un altro problema è che il modello non produce un "testo coerente" nel senso comune del termine. In realtà, questa è solo una combinazione casuale di frammenti che sembrano logici a livello di probabilità, ma in realtà non sempre hanno senso. I modelli non comprendono il significato dei testi che generano e riproducono solo frammenti di dichiarazioni di altre persone.

Vale anche la pena notare che la formazione di modelli linguistici di grandi dimensioni richiede costi finanziari e ambientali significativi. Ciò è particolarmente vero nel contesto dell’attuale agenda ambientale, che può diventare una seria limitazione per l’ulteriore sviluppo di tali tecnologie.

Infine, un altro problema è l’effetto a catena del contenuto generato. Ciò che un modello genera diventa parte del materiale formativo di un altro e così via. Ciò porta alla duplicazione delle informazioni e alla loro “eliminazione” dal contesto reale, creando una sorta di catena chiusa.

Come puoi utilizzare il LLM nella SEO?

Potresti esserti imbattuto in articoli che affermano che la generazione di contenuti utilizzando LLM genera molto traffico. Ma, in pratica, non è consigliabile utilizzarlo per scopi aziendali seri:

• Per progetti seri: I contenuti generati dai chatbot sono spesso privi di significato, il che può portare a una riduzione delle conversioni. Non fare affidamento su questo tipo di contenuto come strategia principale.
• Testi vuoti: La generazione di contenuti che non forniscono valore verrà prima o poi identificata dai motori di ricerca come spam, il che molto probabilmente porterà a sanzioni da parte dei motori di ricerca.

Questo però non significa che le nuove tecnologie debbano essere abbandonate del tutto. È necessario avvicinarsi saggiamente all'uso dei LLM, comprendendone capacità e limiti. Diamo un'occhiata a dove tali modelli possono essere utili.

• Generazione di testi brevi: Più il testo è breve, più appare significativo. Puoi utilizzare i chatbot per scrivere meta descrizioni, riassunti o brevi testi sulle pagine del catalogo. Tuttavia, tali testi richiedono ancora modifiche.
• Analisi del contenuto del testo: Per controllare la semantica di un argomento, puoi utilizzare modelli per analizzare decine o centinaia di pagine dai risultati di ricerca per identificare le parole chiave. Questo approccio consente di raccogliere rapidamente i dati, risparmiando notevolmente tempo.
• Testi riassuntivi: I modelli generativi sono efficaci nel ridurre e spremere informazioni da testi lunghi. Se devi creare una versione ridotta di una grande quantità di materiale, questo può essere uno strumento utile.

Inoltre, le reti neurali possono essere utili per la generazione di immagini. Nei moderni motori di ricerca, gli algoritmi delle reti neurali funzionano secondo gli stessi principi. Se devi creare un'immagine unica che corrisponda a determinati modelli, utilizza questo strumento. Tuttavia, ricorda che anche le immagini generate richiedono del lavoro.

In conclusione, a meno che non si abbia un contenuto o un’idea chiara, gli algoritmi delle macchine non possono sostituire la comunicazione nella vita reale con gli utenti. È importante capire che una SEO di successo richiede sempre persone in grado di trasformare le informazioni in contenuti preziosi e di alta qualità.

In caso di domande, non esitate a contattare lo studio SEO "SEO COMPUTER" tramite e-mail info@seo.computer.

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