En el meu últim articlevam veure que la intel·ligència artificial cada cop millora a l’hora de respondre les nostres preguntes, independentment de la temàtica o del sector.
Utilitzant la tecnologia GPT-3, vaig demostrar que una IA pot superar amb èxit una prova d’elecció múltiple de SEO i resoldre casos pràctics de SEO.
Hi ha altres tecnologies, encara més avançades, com ara Deepmind’s Gopher, que superen el GPT-3 en els camps següents: humanitats, ciències socials, medicina, ciència i matemàtiques.
El gràfic següent destaca la precisió de les respostes proporcionades per Gopher, UnifiedQA, GPT-3 i un expert humà.
Segons el tema, podem veure l’estret buit entre els nivell de la IA i el d’un expert.
Això també suggereix que la IA podria superar el nivell d’una persona no experta.
Actualment, la IA pot ser un recurs de suport útil per a molts temes de màrqueting.
Fem una ullada a com treballar amb IA i, el que és més important, com integrar-la al vostre negoci.
4 maneres d’interactuar amb una eina d’IA
Ens centrarem en els principals mètodes d’interacció per configurar amb èxit la millor combinació IA-humà.
1. Ús del teu navegador web
El tipus d’interacció més interessant és connectar l’IA al vostre back-office o al vostre navegador web amb un connector de Chrome.
Hi ha nombroses aplicacions potencials, ja que podreu ajudar els vostres usuaris amb projectes avançats com la classificació de documents, l’assistència a l’escriptura, la generació de metaetiquetes, l’extracció de text i fins i tot suggerir nous temes.
Podeu connectar l’IA a les vostres eines mitjançant una simple trucada de Javascript demanant-li que realitzi tasques específiques.
A continuació es mostra un exemple d’una integració de JS amb GPT-3.
L’exemple està molt simplificat per mostrar-vos que amb 20 línies de codi i les instruccions adequades, podeu connectar fàcilment un model d’idioma com GPT-3.
var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open("POST", 'https://api.openai.com/v1/engines/text-davinci-002/completions');xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/json");
xhr.setRequestHeader("Authorization", "Bearer sk-RkXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX");xhr.onreadystatechange = function () {
if (xhr.readyState === 4) {if (xhr.status==200){
var data=xhr.responseText;
var jsonResponse = JSON.parse(data);
answerGPT3 = jsonResponse["choices"][0]['text'];
console.log(answerGPT3);
}
else {
console.log('API error');
console.log(xhr.responseText);
}
}};var prompt = "List 50 concepts about … "
var data = `{
"prompt": "PROMPT",
"temperature": 0,
"max_tokens": 256,
"top_p": 1,
"frequency_penalty": 0,
"presence_penalty": 0
}`;data = data.replace('PROMPT', prompt)
xhr.send(data);
Si el vostre back-office admet Javascript i teniu desenvolupadors experimentats, la integració de funcions avançades d’IA mai ha estat tan fàcil.
Per provar aquesta connexió inicial, creeu un connector de Chrome per avaluar una IA sobre la seva capacitat per respondre correctament a les certificacions dissenyades per a experts.
Per fer-ho, utilitzeu un connector de Chrome que permeti el reconeixement òptic de caràcters per capturar qualsevol tipus de text.
A continuació, utilitzeu un connector de Chrome independent que modifica el CSS d’una pàgina per fer-la el més entenedora possible.
En un exercici d’exemple, hem assignat cada resposta d’un test d’opció múltiple a una lletra corresponent.
Després, amb les 20 línies de codi anteriors, vam enviar les instruccions a l’IA per generar els resultats en un camp de text.
Amb aquest programa, anomenat “proves d’Asimov”, la IA va aconseguir passar diverses certificacions.
Després vaig provar la IA en l’assignatura de ciències mèdiques i va aconseguir puntuacions superiors al 60%, sense cap formació prèvia en una disciplina específica.
Això confirma que si escolliu correctament el vostre tema, els resultats produïts per l’IA poden ajudar molt els vostres equips a millorar el treball diari.
2. Ús de les teves eines de visualització de dades
Durant els últims mesos han començat a aparèixer eines que generen documentació o faciliten l’escriptura de codi.
Un cas d’ús notable és simplement generar taulers de control o eines de SEO amb instruccions.
Ara hi ha eines de codi obert com Streamlit que tenen components molt avançats Visualització de dades o Manipulació de dades.
En proporcionar les instruccions adequades, és fàcil sol·licitar la generació d’una aplicació que interactua directament amb les vostres dades.
Per exemple, podeu generar una aplicació web amb una interfície completa i un codi funcional.
Aquesta pràctica és força recent, perquè utilitzem models de llenguatge que s’alimenten exclusivament de codi informàtic. I de nou, els resultats són força impressionants.
En el gràfic següent, podeu veure tots els generadors de codi més populars i les dades amb què es van crear.
- CodeParrot: 50 GB.
- Còdex GPT-3: 159 GB.
- InCoder: 216 GB.
- PolyCoder: 249 GB.
- AlphaCode: 715,1 GB.
- CodeGen: 1,38 TB.
És possible generar aplicacions en molts idiomes; els principals són Java, C, JS i PHP.
Tant si sou un principiant com un expert, us animo a que ho proveu, ja que l’IA pot crear la vostra consulta SQL o els vostres gràfics en qüestió de segons.
L’ús pràctic és important si voleu millorar l’ús de les vostres eines preferides.
3. Ús d’un Chatbot
També podeu crear un chatbot per respondre preguntes molt específiques especificant clarament quin paper hauria de tenir a les instruccions.
Aquí, demano al chatbot que respongui com si fos un metge, tot fent servir un toc d’amabilitat i humor.
Per tant, els chatbots basats en IA poden oferir consells i recomanacions personalitzats en funció de les preferències dels clients. No dubteu a adaptar l’IA per respondre d’una manera determinada.
Un bon exemple és el de Danny Richman, que va crear una versió d’IA de John Mueller de Google, anomenada MuellerBot.
Aquest bot es basa en el principi anterior per respondre preguntes de SEO com si el mateix John Mueller les estigués responent.
És divertit i inquietant, ja que les respostes poden ser bastant precises.
4. Ús d’un programa AI Assistant
Finalment, els assistents d’IA per a SEO són programes que s’executen en segon pla i apliquen correccions de SEO si una pàgina està mal construïda o té errors clàssics.
Les primeres aplicacions d’aquest tipus es remunten al 2016, quan ho era Facebook implementant correccions automàtiques d’errors amb Getafix.
A partir de tots els errors corregits en el passat, l’assistent prepara plantilles de correcció que un humà aplica i revisa abans de ser llançat.
Això és molt aplicable al SEO, on sabem que les preocupacions sobre els títols de metaetiquetes, les descripcions, la paginació i els enllaços són problemes típics.
Per fer-ho, podeu utilitzar GPT-3 en mode d’edició i modificar les pàgines de SEO seguint les instruccions adequades.
A continuació es mostren les meves instruccions:
- Afegiu un títol amb una etiqueta H1 al començament del text.
- Afegiu un enllaç a la paraula més important del cos del text.
- Creeu enllaços externs útils al final del text utilitzant
- .
- Afegeix un vídeo de YouTube al cos del text.
- Posa els cinc conceptes principals en negreta.
Si estudiem el text generat, podem veure que els resultats són excel·lents: el títol H1 resumeix l’article, les paraules en negreta són precises i el vídeo de YouTube i els enllaços de sortida són rellevants per al tema.
En resum: el vostre assistent d’IA us pot estalviar molt de temps.
Només una nota: tots els enllaços són enllaços ficticis, però podeu connectar-ho tot a una base de dades d’enllaços i utilitzar taules de mapes per substituir LINK1 per un enllaç a la vostra base de dades o fitxer CSV.
Ara, podeu apreciar el potencial d’automatitzar aquest tipus de tasques.
Ara que coneixeu les diferents maneres d’interconectar un model d’idioma amb les vostres eines existents, no dubteu a implementar els mètodes que us funcionen millor, com ara:
- Connector de Chrome.
- Directament al vostre CMS.
- Mitjançant un chatbot.
- Visualització de dades.
- Assistent d’IA.
Més recursos:
Imatge destacada: granja gràfica/Shutterstock