Zullen chatbots SEO eten?

Large Language Models (LLM's) zijn gebaseerd op transformatortechnologie en hun werkingsprincipe kan als volgt worden beschreven:

• Modellen worden getraind op grote datacorpussen – verzamelingen documenten, waarmee ze de waarschijnlijkheid kunnen identificeren dat het ene woord na het andere verschijnt.
• De modellen gebruiken de context van omringende woorden in plaats van de woordvolgorde zoals geïmplementeerd in conventionele tekstvoorspellingen zoals T9.
• Het generatieve model creëert tekst door deze naar een bepaalde lengte te extrapoleren, in een poging het volgende token in de reeks te voorspellen.

Dit is vergelijkbaar met hoe automatisch aanvullen, suggesties en andere soortgelijke algoritmen werken. Hoe vaker een reeks voorkomt, hoe groter de kans dat specifieke woorden in een volgende generatie voorkomen. Het is echter belangrijk op te merken dat generatieve taalmodellen tekst niet schrijven zoals mensen dat doen: ze emuleren alleen probabilistische afhankelijkheden op basis van trainingsgegevens. Na verloop van tijd verliezen ze het vertrouwen, vooral als ze uit de context raken, wat tot belachelijke resultaten kan leiden. Dit is bijvoorbeeld merkbaar bij suggesties van zoekmachines, waarbij het toevoegen van elk nieuw woord aan een string tot ontoereikende voorspellingen kan leiden.

De belangrijkste problemen van grote taalmodellen

Een van de belangrijkste uitdagingen waarmee grote taalmodellen worden geconfronteerd, is de kwaliteit van de trainingsgegevens. Modellen worden getraind op kant-en-klare verzamelingen documenten, zoals Wikipedia, blogs, diverse internetarchieven en massamedia. Kunnen deze gegevens als ideaal worden beschouwd? Natuurlijk niet. Deze corpora weerspiegelen slechts een klein deel van de informatie die online beschikbaar is en raken snel verouderd.

Bovendien zijn de gegevens die voor training worden gebruikt vaak vertekend. Dit is een weerspiegeling van de belangen van het actieve deel van het internetpubliek, en niet van de hele samenleving. Bijgevolg geeft de informatie die door dergelijke modellen wordt gegenereerd niet altijd het volledige beeld weer.

Een ander probleem is dat het model geen "coherente tekst" produceert in de gebruikelijke zin van het woord. In feite is dit slechts een willekeurige combinatie van fragmenten die op waarschijnlijkheidsniveau logisch klinken, maar in werkelijkheid niet altijd logisch zijn. Modellen begrijpen de betekenis van de teksten die ze genereren niet en reproduceren slechts fragmenten van de uitspraken van anderen.

Het is ook vermeldenswaard dat het trainen van grote taalmodellen aanzienlijke financiële en ecologische kosten met zich meebrengt. Dit geldt vooral in de context van de huidige milieuagenda, die een ernstige beperking kan worden voor de verdere ontwikkeling van dergelijke technologieën.

Een ander probleem ten slotte is het rimpeleffect van gegenereerde inhoud. Wat het ene model genereert, wordt onderdeel van het trainingsmateriaal voor het andere, enzovoort. Dit leidt tot duplicatie van informatie en het “uitsluiten” van de werkelijke context, waardoor een soort gesloten keten ontstaat.

Hoe kunt u LLM gebruiken in SEO?

Mogelijk bent u artikelen tegengekomen die beweren dat het genereren van inhoud met behulp van LLM veel verkeer oplevert. Maar in de praktijk wordt het afgeraden om dit voor serieuze zakelijke doeleinden te gebruiken:

• Voor serieuze projecten: Content gegenereerd door chatbots is vaak betekenisloos, wat kan leiden tot lagere conversies. Vertrouw niet op dit soort inhoud als uw primaire strategie.
• Lege teksten: Het genereren van inhoud die geen waarde biedt, zal uiteindelijk door zoekmachines worden geïdentificeerd als spam, wat hoogstwaarschijnlijk zal leiden tot sancties van zoekmachines.

Dit betekent echter niet dat nieuwe technologieën volledig moeten worden opgegeven. U moet het gebruik van LLM’s verstandig benaderen en hun mogelijkheden en beperkingen begrijpen. Laten we eens kijken waar dergelijke modellen nuttig kunnen zijn.

• Genereren van korte teksten: Hoe korter de tekst, hoe betekenisvoller deze eruit ziet. U kunt chatbots gebruiken om metabeschrijvingen, samenvattingen of korte teksten op cataloguspagina's te schrijven. Dergelijke teksten vereisen echter nog steeds bewerking.
• Analyse van tekstinhoud: Om de semantiek van een onderwerp te controleren, kunt u modellen gebruiken om tientallen of honderden pagina's uit zoekresultaten te analyseren om trefwoorden te identificeren. Met deze aanpak kunt u snel gegevens verzamelen, wat aanzienlijk tijd bespaart.
• Samenvattende teksten: Generatieve modellen zijn goed in het reduceren en persen van informatie uit lange teksten. Als u een verkorte versie van een grote hoeveelheid materiaal moet maken, kan dit een handig hulpmiddel zijn.

Bovendien kunnen neurale netwerken nuttig zijn voor het genereren van afbeeldingen. In moderne zoekmachines werken neurale netwerkalgoritmen volgens dezelfde principes. Als u een unieke afbeelding wilt maken die bij bepaalde patronen past, gebruikt u deze tool. Bedenk echter dat de gegenereerde afbeeldingen ook wat werk vergen.

Concluderend: tenzij je een duidelijke inhoud of idee hebt, kunnen machine-algoritmen de echte communicatie met gebruikers niet vervangen. Het is belangrijk om te begrijpen dat succesvolle SEO altijd mensen vereist die informatie kunnen omzetten in hoogwaardige en waardevolle inhoud.

Als u vragen heeft, aarzel dan niet om contact op te nemen met de SEO-studio "SEO COMPUTER" via e-mail info@seo.computer.

Identiteitskaart 9088