تولید محتوا با هوش مصنوعی (AI) یکی از داغترین بحثهای این روزهاست؛ چراکه هوشهای مصنوعی مختلف موفق شدهاند محتواهایی چنان باکیفیت تولید کنند که تشخیص آنها از محتواهای تولیدشده توسط انسانها غیرممکن باشد. جذابتر آنکه هوش مصنوعی تنها محتواهای متنی تولید نمیکند و محتواهای صوتی، تصویری و حتی ویدیویی بسیار باکیفیتی میتوان با کمک آنها ساخت.
همین موضوع باعث شده تا تولید محتوا با هوش مصنوعی برای بسیاری از شرکتهای بزرگ و کوچک اینترنتی و مخصوصا در طراحی سایت فروشگاهی یک موضوع داغ و جذاب باشد؛ چراکه با کمک آنها میتوان پست وبلاگ نوشت، محصولات مختلف را معرفی کرد، انواع تصاویر جذاب و محتواهای صوتی شنیدنی را تولید کرد. حتی یک مجری اختصاصی برای محتواهای ویدیوئی ساخت که از چهرهای زیبا و صدا و بیانی بدون نقص بهره میبرد.
در این میان، علاوه بر مزایای فوقالعاده آن، میبایست به شیوه عملکرد، مشکلات هوش مصنوعی در تولید محتوا و مخصوصا محتواهای متنی نیز آگاه باشیم و با راههای بهینهسازی محتواهای تولیدشده با AI آگاه شویم. بنابراین اگر قصد دارید با کمک هوشهای مصنوعی برای وبسایت خود محتواهای متنی تولید کنید، با ما همراه شوید تا همهچیز را در این زمینه بررسی کنیم.
سرفصل مطالب
تولید محتوا با هوش مصنوعی چگونه کار میکند؟
برای آنکه بتوانیم مزایا و مشکلات استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوا را به دقت بررسی کنیم، در ابتدا نیاز است بدانیم که تولید محتوا با هوش مصنوعی چگونه کار میکند. در ادامه با سه مفهوم مهم آشنا میشوید: پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP)؛ الگوریتمهای یادگیری ماشین و منابع داده و training هوشهای مصنوعی.
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP)
توضیح اینکه پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP) دقیقا چیست، به یک مقاله مفصل و جداگانه نیاز دارد؛ اما به طور خلاصه میتوان گفت که پردازش زبان طبیعی یا NLP، یک حوزه مطالعاتی در علوم کامپیوتر و مهندسی زبان است که به کامپیوترها قابلیت درک و تفسیر زبان انسانی را میآموزد.
این فرایند شامل استفاده از الگوریتمها و تکنیکها برای تشخیص، تحلیل، و تولید متن و گفتار به زبان طبیعی انسانی میشود. NLP به کامپیوترها این امکان را میدهد که با متوجه شدن مفهوم و ساختار زبان، معناهای مختلف را از متون و مکالمات استخراج کنند و پاسخهای معقولی تولید کنند. این حوزه در برنامههای گوناگونی از ترجمه ماشینی تا تحلیل متن، سیستمهای سخنگو و دیگر برنامههای مرتبط با زبان استفاده میشود.
الگوریتمهای یادگیری ماشین
الگوریتمهای یادگیری ماشینی در واقع ابزارهای محاسباتی هستند که به کامپیوترها امکان یادگیری و پیشبینی را میدهند؛ بیآنکه برنامهنویسان به طور صریح مسیرهای یادگیری و پیشبینیهای آن را برنامهریزی کرده باشند. این الگوریتمها از مدلهای ریاضی و تکنیکهای آماری برای تجزیه و تحلیل و شناسایی الگوها در حجم زیادی از داده استفاده میکنند و سپس از این الگوها برای پیشبینی یا تصمیمگیری دقیق بهره میبرند.
این الگوریتمها در حقیقت خود را با کمک تجزیه و تحلیل حجم زیادی از اطلاعاتی که در اختیار آنها قرار میگیرد، آموزش میدهند و از آموختههای قبلی برای بهبود و تقویت الگوریتمهای ابداعی خود بهره میگیرند. الگوریتمهای یادگیری ماشینی را میتوان در کاربردهای مختلفی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، سیستمهای توصیهگر و وسایل نقلیه خودکار استفاده کرد.
آموزش هوش مصنوعی
آموزش و یادگیری ماشین به گونهای عمل میکنند که برخی از کمپانیهای بزرگ برای استفاده از هوش مصنوعی در محتوای محصولات فروشگاه یا بلاگ فروشگاه اینترنتی خود، یک هوش مصنوعی خاص را بر اساس محتواهایی که قبلا در بلاگ یا صفحات آن فروشگاه تولید شدهاند، آموزش میدهند. بدین ترتیب خروجیهای آن هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای نوشتاری و لحن برند آن کمپانی خواهد بود.
اما شما نیز میتوانید مدلهای زبانی را بر اساس نیازهایتان بهبود دهید و خروجی اختصاصی خودتان را دریافت کنید. در ادامه به شما نشان میدهیم که چگونه میتوانید با کمک اصول مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) بهینهترین خروجیها را از هوشهای مصنوعی دریافت کنید. مهندسی پارامپت روشی برای کمک به AI برای دریافت خروجی مطابق با هدف، از طریق ارائه دستورالعمل های دقیق و طرح سوال است.
تولید محتوای محصولات سایت فروشگاهی با هوش مصنوعی (مزایا و معایب)
همانطور که گفتیم یکی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در محتوای محصولات فروشگاه است. میتوان با کمک این ابزارهای هوشمند، محتواهای مناسب و اثربخشی را برای توضیح محصولات مختلف یک فروشگاه تولید کرد.
مشکل اصلی در قسمت تولید محتوای فروشگاه اینترنتی این است که تولید محتوای مناسب برای تعداد بسیار بالای کالاها، کاری هزینهبر و زمانبر است؛ اما هوش مصنوعی میتواند ظرف مدت کوتاهی تعداد بسیار زیادی محتوا را برای این کسبوکارها تولید کند. بدین ترتیب هزینههای فروشگاه آنلاین نیز تا حد چشمگیری کاهش خواهد یافت. به طور کلی میتوان این مزایا را برای استفاده از هوش مصنوعی در محتوای محصولات فروشگاه برشمرد:
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوا
۱. صرفهجویی در زمان و منابع
۲. افزایش بهرهوری در ایجاد توصیفهای جذاب محصول
۳. تضمین ثبات لحن و زبان در سراسر وبسایت
۴. بهبود بهینهسازی موتورهای جستجو (سئو) و رتبهبندی جستجو
۵. کمک به تعامل هرچه بهتر با مشتری و افزایش فروش
۶. امکان شخصیسازی و سفارشیسازی توصیفها
۷. کاهش خطاهای انسانی و اشتباهات در اطلاعات محصول
۸. ممکن ساختن ترکیبی بزرگتر از توصیفهای محصول در زمان بسیار کم
از سوی دیگر میتوان این نقاط ضعف را برای موتورهای هوش مصنوعی تولید محتوا عنوان کرد:
معایب استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوا
۱. نبود خلاقیت در زبان و سبک
۲. عدم دقت یا بیربطی در توضیحات
۳. کمبود اطلاعات درباره توضیحات برای محصولات خاص یا تخصصی.
تولید محتوای خودکار
موتورهای هوش مصنوعی به شما امکان میدهند تا حد زیادی فرآیند تولید محتوای متنی خود را خودکار کنید؛ اما برای آنکه محتواهایی که با هوش مصنوعی تولید میکنید بازدهی بیشتری برای شما داشته باشد و تعامل هرچه بهتری را از سوی کاربران دریافت کند، لازم است به نکات زیر توجه داشته باشید:
۱. مشتری خود را درک کنید: برای مشتریان خود پرسونا طراحی کنید، مخاطبان هدف خود را بشناسید و بدانید برای چه کسانی تولید محتوا میکنید. نمونه متنهایی که مخاطبان هدف شما از آنها استقبال کردهاند را پیدا کنید و به عنوان الگو به هوش مصنوعی که با آن کار میکنید، ارائه دهید. در این صورت میتوانید متنهایی هرچه بهتر داشته باشید.
۲. قویترین ویژگیهای محصول خود را بشناسید: برای آنکه بتوانید محصولات خود را به خوبی معرفی کنید، باید نقاط قوت و ضعف هرکدام را به خوبی بشناسید؛ بنابراین یک لیست از ویژگیهایی که لازم است در طول متن بر روی آنها تمرکز شود را تهیه کرده و در پرامپت بر آنها تاکید کنید.
۳. تمرکز خود را بر جستجوی کلمات کلیدی با هوش مصنوعی بگذارید: اگر میخواهید بازدهی خوبی از تولید محتوا با هوشهای مصنوعی دریافت کنید، لازم است با دقتی بسیار زیاد کلمات کلیدی مرتبط با هر محصول را جستوجو کنید. بدون یک لیست کلمات کلیدی جامع، استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوا بازدهی زیادی برایتان نخواهد داشت.
۴. اطلاعاتی که به هوش مصنوعی ارائه میدهید را با دقت کامل کنترل کنید: بسیار مهم است که اطلاعاتی که به هوش مصنوعی ارائه میکنید دقیق و درست باشد؛ لیست اطلاعات خود را با دقت تهیه کنید و به درستی و بر اساس اصول مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) به هوش مصنوعی ارائه دهید.
۵. توضیحات محصول خود را مبتنی بر پلتفرم انتشار آن ایجاد کنید: محتوایی که برای صفحه محصول تهیه میکنید، میبایست متفاوت از محتوایی باشد که برای بلاگ فروشگاه اینترنتی خود و یا برای کپشن پست اینستاگرام تهیه کردهاید؛ بنابراین برای آنکه از فواید استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوا بهره ببرید، تفاوت تولید محتوا در پلتفرمهای مختلف را بشناسید و آنها را در پرامپتهای خود رعایت کنید.
مشکلات متنهای تولید شده توسط AI
پیشتر درباره نقاط قوت و ضعف تولید محتوا با هوش مصنوعی (AI) صحبت کردیم؛ اما هماکنون میخواهیم درباره مشکلات هوش مصنوعی در تولید محتوا صحبت کنیم.
۱. نداشتن خلاقیت در زبان و سبک: ممکن است لحن نوشتاری هوشهای مصنوعی بیش از حد خستهکننده و تکراری باشد؛ بنابراین استفاده از هوش مصنوعی در بلاگ فروشگاه اینترنتی شاید کار چندان عاقلانهای نباشد. اما در تولید محتوا برای توضیحات محصول میتوان از هوشهای مصنوعی به خوبی بهره گرفت.
۲. محتوای عمومی و تکراری یا پیش پا افتاده: اگر ورودیهایی که به هوش مصنوعی ارائه میدهید را با دقت کنترل نکنید، ممکن است خروجیهایی که دریافت میکنید چندان به چیزی که انتظار دارید، نباشد.
۳. بیتوجهی به زیباشناسی زبانی در خروجیهای هوش مصنوعی: مشکلاتی نظیر تکرار کلمات و عبارات، لحن خستهکننده، تاکیدگذاری نادرست در متن، و… از جمله نقاط ضعف خروجیهای موتورهای تولید متن مبتنی بر هوش مصنوعی است.
۴. عدم ذکر منابع: هوشهای مصنوعی منابع گفتههای خود را مشخص نمیکنند؛ بنابراین نمیتوان در متنهای تحقیقی بر آنها تکیه کرد چراکه این دسته از متون به استناد و ارجاعدهیهای دقیق نیاز دارند.
۵. عدم تحلیل: هوش مصنوعی میتواند دادهها را جمعآوری کند اما نمیتواند دادهها را تجزیه و تحلیل کند؛ اگر مقالهای پر از حقایق بدون هیچ بینشی باشد، ممکن است توسط هوش مصنوعی تولید شده باشد.
۶. ملاحظات اخلاقی و خطرات احتمالی: باید توجه داشته باشید که هوشهای مصنوعی بر پیامدهای اخلاقی و خطرات احتمالی خروجیهای خود کنترلی ندارند؛ بنابراین لازم است پیش از انتشار آنها در اینترنت بر محتوای متون آگاه باشید.
۷. غلبه بر تعصب در محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی: از آنجایی که هوشهای مصنوعی بر اساس متنهایی که توسط انسانها تولید شدهاند آموزش میبینند، این سیستمها از تعصب مصون نیستند. به این معنی که ممکن است هوشهای مصنوعی محتوایی تولید کنند که تحت تأثیر دیدگاههای تعصبآمیز یا قضاوتهای ناعادلانه باشد.
برای آنکه متنهایی که از موتورهای تولید محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی دریافت میکنید از مشکلات گفتهشده مصون باشند، لازم است اقداماتی را انجام دهید که در اصطلاح بهینهسازی محتوا نامیده میشوند. جذاب آنکه بهینهسازی محتوا را نیز میتوان با کمک هوشهای مصنوعی انجام داد. در بخش بعدی با این موضوع بیشتر آشنا میشوید.
بهینهسازی محتوا با AI
در بخش قبلی مشکلات هوش مصنوعی در تولید محتوا را بررسی کردیم و برای برطرف کردن آنها لازم است با برخی نکات آشنا شوید. در حقیقت در استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوا نکاتی وجود دارد که بعضی از آنها را در بخشهای قبلی بررسی کردیم و در ادامه نیز چند نکته و تکنیک را آموزش میدهیم که میتوانند در تولید محتوایی هرچه بهتر به شما کمک کنند.
تکنیکهای بهینهسازی محتوا با AI
اگر میخواهید از همه فواید استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوا بهره ببرید و از معایب هوش مصنوعی در تولید محتوا مصون باشید، حتما این تکنیکها را انجام دهید:
۱. وضوح در اطلاعات و توصیف مسئله: دستوری که به هوش مصنوعی ارائه میکنید باید واضح و دقیق باشد. بیان کامل مسئله و نیازهای خود به سیستم هوش مصنوعی میتواند به تولید محتوا کمک کند.
۲. گوشزد کردن سبک، لحن و طول محتوا در دستور ورودی: برای دستیابی به نتایج دقیقتر، میتوانید سبک محتوا (مثلا داستانی، توضیحی، تبلیغاتی) و تنظیمات خاص (مثلاً طول دلخواه محتوا) را در دستور بیان کنید. بدین ترتیب میتوانید خروجی بهتری دریافت کنید.
۳. اضافه کردن جملات قلاب: اگر میخواهید متن تولیدی بتواند توجه خوانندگان را جلب کند، میتوانید از عبارتهای آغازین موثری استفاده کنید؛ بهعنوان مثال: “جدیدترین اخبار درباره…” یا “بهترین راه برای…” و… .
۴. استفاده از اطلاعات و دادهها: اگر اطلاعات یا دادههای خاصی را میخواهید در متن تولیدی در نظر بگیرید، باید آنها را به طور دقیق در دستورات خود جای دهید. به این موضوع توجه داشته باشید که برخی از هوشهای مصنوعی به اینترنت متصل نیستند و لازم است اطلاعاتی که میخواهید در محتوای خود بیان کنید را خودتان به هوش مصنوعی وارد کنید.
۵. رفتار تعاملی: اگر میخواهید متن تولیدی به عنوان جواب به سوالها عمل کند یا دنبالهای از متن پیشین باشد، باید دستور شما به طور واضح این تعامل را نشان دهد.
۶. تست و بهینهسازی: مهندسی دستورات یک فرآیند آزمون و خطا است. باید دستورات را آزمایش کنید و با توجه به خروجیها، آنها را بهینهسازی کنید تا به نتایج بهتری دست پیدا کنید. بنابراین حالتهای مختلف را آزمایش کنید تا به بهترین خروجیها دست پیدا کنید.
۷. پایش و اصلاح مداوم: به میزانی که سیستم هوش مصنوعی خروجی تولید میکند، شما میتوانید پایش کنید و در صورت لزوم تصحیحهای لازم را اعمال کنید تا محتوا با نیازهای شما هماهنگ شود.
جمعبندی
در این مقاله همهچیز را درباره تولید محتوا با هوشهای مصنوعی و فواید استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوا و البته معایب آن بررسی کردیم. همچنین به سراغ این موضوع رفتیم که یک فروشگاه اینترنتی چگونه میتواند بهترین بهره را از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی ببرد. آیا شما تجربه کار با چنین ابزارهایی را داشتهاید؟ چه پیشنهادهایی برای افراد تازهکار دارید؟ تجربههای خود را با دوستان خود در کامنتها به اشتراک بگذارید.