ChatGPT - Wat moet je ermee?

AI (Artificial Intelligence) en de beloftes en angsten die ermee samenhangen zijn niet nieuw. De eerste pogingen waren er al in de jaren 60 en werden langzaam maar zeker succesvoller. Zoals zo vaak is deze technologische vooruitgang meestal onzichtbaar voor het grote publiek en komt het tot een doorbraak als het klaar is om omarmd te worden. De belangrijkste doorbraak voor ‘text generative AI’ kwam in het uiterlijk van ChatGPT, eigenlijk een user interface over het GPT-3 language model. Alhoewel het geen echte intelligentie betreft werd het door de bruikbaarheid en resultaten snel populair:

(Google Trends: ‘ChatGPT’ sinds 1 november 2022)

Voor onze klanten en hun behoeftes is het niet zo interessant of ChatGPT intelligent is of wel een AI genoemd mag worden; het is er, het heeft schijnbaar onbegrensde mogelijkheden en wat kunnen we doen om deze mogelijkheden zo goed mogelijk uit te buiten?

It depends… Een veel gebruikte, maar tegelijkertijd ontzettend flauwe uitspraak. Natuurlijk ligt het eraan, maar waaraan dan?

Ten eerste: wat wil je ermee?
Het gebruik van ChatGPT (of een andere tool) is grofweg onder te verdelen in drie gebieden:

1. Handigheidjes
2. Inspiratie
3. Het genereren van tekst

Gebieden 1 en 2 hebben allebei hun eigen nut, maar zijn niet per se de gebieden waar wij de vragen over krijgen. Inspiratie (gebied 2) is er niet helemaal los van te zien, maar het genereren van tekst (gebied 3) is waar de meeste bedrijven die worstelen met (de kosten van) content hun efficiëntieslagen zullen proberen te maken. Daar gaan de volgende vragen ook vanuit.

Ten tweede: welke content wil je laten genereren?
Content is er in veel soorten en maten. Wat betreft GPT-3 (of 4) zullen we uit moeten gaan van tekstuele content, maar daar zit ook nogal wat onderscheid in. Denk aan:

• Productpagina (PDP) teksten
• Titles & meta descriptions
• Categorieteksten
• Blogartikelen
• Tips
• Lokale pagina’s
• Veelgestelde vragen

Bij elk van deze soorten tekst hoort een eigen set van overwegingen op het gebied van efficiëntie, foutmarge, kwaliteit, actualiteit en risico’s.

Hoe meer te schrijven content, hoe belangrijker de efficiëntie, hoe beter de kwaliteit moet zijn, hoe lager de efficiëntie.

Ten derde: wat kan je ermee?
Een vaak vergeten vraag, maar het genereren van (bijvoorbeeld) duizenden productomschrijvingen helpt je niet veel verder als je ze niet kwijt kan. Hetzelfde geldt voor structured data of meta tags. Uiteindelijk moeten ze in je database terechtkomen en dan liefst ook nog bij het product of pagina waar ze over gaan. Vergeet het automatiseren na het genereren niet! En vraag je af of je het niet beter bij automatiseren kan laten. Een title tag is vaak makkelijk en goed  samen te stellen met wat je al in je database hebt staan.

Ten vierde: hoe belangrijk is je content?
Simpel gezegd, als het heel belangrijk was, was het al geschreven. Of zoals vaak in de praktijk, had het al geschreven moeten zijn. Hoe hoger het belang, hoe hoger de eisen wat betreft kwaliteit en betrouwbaarheid en hoe minder de efficiëntie daardoor kan zijn.

Ten vijfde: hoeveel risico wil je lopen?
Het genereren van tekst op basis van een LLM (Large Language Model) is dan misschien niet nieuw, maar het grootschalig ingezet worden ervan wel. Het is nog een gebied dat moet ‘kalmeren’. Tot voor kort was het genereren van tekst nog grotendeels tegen de ‘guidelines’ van Google en vinden ze het al snel geen ‘Helpful content’. Meer hierover in het blog ‘AI content via ChatGPT en de opmars van Bing!’.

Recente use cases laten zien dat het niet allemaal rozengeur en maneschijn is wat betreft de gegenereerde content:

Een eigen site laat min of meer hetzelfde beeld zien (teveel gegenereerde content lijkt zijn weerslag hebben gehad op het vertrouwen in de site) :

Met AI gegenereerde content zal je altijd enige mate van risico lopen wat betreft ranken en blijven ranken. Wat kan helpen is dat Nederlands voor Google een nog wat onbelangrijke taal is. Dat betekent niet dat we SEO-technisch alles kunnen maken, maar de vertraging kan wel in ons voordeel werken.

To-AI-or-not-to-AI matrix

Om te kunnen beslissen of AI de juiste beslissing is, is het verstandig om te bekijken wat de context en ‘omgeving’ van je content is. Is snelheid belangrijk of kwaliteit? Moet het actueel en factueel zijn? En hoe erg is het als Google je niet meer zo ziet zitten?

1= laag, 5 = hoog

Binnen deze matrix zijn nog wat kanttekeningen aan te geven:

• Efficiëntie is wat er valt te winnen in tijd en (dus) geld. Dat is niet altijd even belangrijk. Werken aan tekst kan ook leerzaam zijn.
• Foutmarge is moeilijk in te schatten, maar eigen tests wijzen erop dat hoe generieker de prompt (ofwel de vraag aan de AI) is, hoe hoger de foutmarge. Meer tijd voor de prompt: lagere foutmarge.
• Kwaliteit is wat subjectief, maar taaltechnisch is die vaak in orde. Inhoudelijk verschilt het weer per kennisgebied en prompt.
• Actualiteit is eigenlijk altijd een probleem met een vaste dataset zoals die waar ChatGPT momenteel mee werkt.
• Risico’s zullen (blijven) verschuiven. Wil je geen risico lopen? Dan geen AI.

Per soort content is er een eigen overzicht te maken, zoals bijvoorbeeld bij het genereren van Product Detail Pagina’s:

Kort door de bocht kan je zeggen dat hoe verder de efficiëntie naar rechts verschuift, hoe verder de risico’s juist naar links verschuiven.

Wat er ook uit de matrix komt: vergeet de eigen kennis niet!

De toekomst

Gelukkig kunnen we de toekomst niet accuraat voorspellen, maar LLM’s (en later AI) zullen niet verdwijnen. Het zal voor elke organisatie een zoektocht worden in hoeverre AI omarmd kan worden en wat het nog meer kan gaan brengen. AI gaat niet Google vervangen (hooguit Bing wat populairder maken) en mensen al helemaal niet.

Echte efficiëntieslagen kunnen pas gemaakt worden als tekstgeneratie hand in hand gaat met automatisering. Zoals integratie in CMSen, PIMs en misschien zelfs CRMs.

Te denken valt dan het ‘automagisch’ genereren van must-haves bij het aanmaken van pagina’s. Content als titles, meta descriptions, ALT teksten en misschien zelfs URL benamingen moeten enige kwaliteit hebben, maar daar over nadenken kan je beter aan iets met genoeg tijd overlaten.

Tot die tijd zullen we vooral moeten leren om met de prompt om te gaan; ‘prompt engineering’ wordt een nieuwe gewilde skill om te ontwikkelen.

Conclusie

Kan ik ChatGPT gebruiken: ja. Kan ik het overal voor gebruiken: ja. Is dat verstandig: nee. Let vooral op het belang van de te schrijven tekst en de efficiëntieslag die je ermee kunt slaan. Is het belangrijk, dan kan ChatGPT je helpen, maar niet compleet ontlasten. Zie ChatGPT dan als een trouwe assistent die je soms wat moet sturen en soms wat eerder naar huis moet laten gaan.

Gaat het om content die anders niet geschreven zou worden en waarmee je weinig risico loopt (betreffende pagina’s ranken nu bijvoorbeeld ook al niet), probeer het dan gewoon.

Wat interessante links:

• The stupidity of AI – James Bridle
• The danger isn’t that AI destroys us. It’s that it drives us insane – Jaron Lanier
• What is generative AI? Everything you need to know – Ben Lutkevich & Ronald Schmelzer
• Large Language Model – Wikipedia

Dit artikel is met zorg en zonder AI geschreven en scoort dan ook slecht op efficiëntie. Kwaliteit was in dit geval een veel belangrijkere factor en dat komt hopelijk ook naar voren. Bias is niet helemaal uit te sluiten en grotendeels bedoeld. Regenerate response