Analyse approfondie : comment fonctionnent les générateurs de contenu IA

L’IA peut non seulement aider à réagir aux préoccupations de votre public, mais aussi aider à se connecter avec les consommateurs, créer des prospects, établir des liens et, à son tour, gagner la confiance des consommateurs . Ces avantages sont désormais activés, en partie, grâce à l’utilisation d’outils de génération de contenu d’IA.

« Les capacités de production de matériel soutenues et augmentées par l’IA ont commencé à fleurir au cours des 18 derniers mois et approchent d’un point d’inflexion où elles modifient la production et la mise à l’échelle du contenu », a déclaré Rowan Curran, un analyste chez Forrester.

Comment fonctionnent les générateurs de matériaux d’IA

Les générateurs de matériaux d’IA fonctionnent en créant du texte via le traitement du langage naturel (NLP) et la génération du langage naturel (NLG ) techniques. Ce type de génération de matériel est avantageux pour fournir des informations commerciales, adapter le produit aux habitudes des utilisateurs et fournir des descriptions d’articles personnalisées.

Les algorithmes organisent et créent du contenu basé sur NLG. De tels modèles de génération de texte sont normalement formés via une pré-formation non supervisée, où une conception de transformateur de langage découvre et enregistre des myriades d’informations importantes à partir d’énormes ensembles de données. L’entraînement sur de telles quantités d’informations permet à la conception du langage de créer dynamiquement des représentations vectorielles plus précises et des probabilités de mots, d’expressions, de phrases et de paragraphes avec des détails contextuels.

Les transformateurs deviennent rapidement l’architecture dominante de NLG. Les modèles d’apprentissage en profondeur de réseau de neurones fréquents (RNN) conventionnels traitent des contextes de modélisation à long terme en raison du problème de gradient de fuite. Le problème survient lorsque le gradient de fuite se produit lorsqu’un réseau multicouche profond à action directe ou un réseau neuronal récurrent ne peut pas propager les détails de l’extrémité de sortie du modèle vers les couches proches de l’extrémité d’entrée de la conception. Le résultat est un échec fondamental des modèles à plusieurs couches à s’entraîner sur un ensemble de données proposé ou à opter prématurément pour un service sous-optimal.

Les transformateurs surmontent ce problème à mesure que le modèle de langage s’élargit avec la taille des données et de l’architecture, les transformateurs permettent formation parallèle et capture des fonctionnalités de séquence plus longues, laissant la place à des conceptions de langage beaucoup plus étendues et efficaces.

Aujourd’hui, les systèmes d’IA comme GPT-3 sont créés pour générer du texte comparable à la créativité humaine et au style de composition que beaucoup d’humains ne peuvent généralement pas différencier. Ces modèles d’IA sont également appelés intelligence artificielle générative, c’est-à-dire des algorithmes capables de produire de nouveaux supports numériques et des informations synthétiques pour un large éventail de cas d’utilisation. L’IA générative fonctionne en créant de nombreuses variantes d’un objet et en filtrant les résultats pour sélectionner ceux qui ont des caractéristiques cibles intéressantes.

Cas d’utilisation de la génération de matériel d’IA

Il existe de nombreuses façons dont l’IA aide les entreprises à produire d’excellents contenus, dont voici quelques exemples :

• Assistants vocaux : avec le soutien de NLG, les outils de génération de matériel d’IA peuvent être utilisés pour développer des assistants vocaux prêts à répondre à nos demandes. Alexa et Siri sont des exemples de la façon dont les entreprises peuvent utiliser la technologie dans des applications réelles.

• Personnalisation basée sur l’utilisateur : l’IA est habile à cibler chaque client en exploitant les informations client pour établir un matériel personnalisé. Ceci est actuellement amélioré en obtenant des informations de plusieurs sources, telles que les plateformes de médias sociaux et les gadgets intelligents dans la maison, pour en savoir plus sur les exigences et les désirs du consommateur.

• Chatbots : les chatbots sont l’un des services les plus utilisés sur le marché, car ils peuvent répondre à la plupart des demandes en quelques secondes. Ces robots alimentés par l’IA utilisent un générateur de parole pour produire des informations préprogrammées basées sur des discussions humaines réalistes.

• Production extensive de matériel : Actuellement, la génération de matériel est principalement limitée à des textes brefs à moyens, tels que les lignes d’objet des newsletters, les textes marketing et les descriptions d’articles. Cependant, à l’avenir, la production de matériel d’IA devrait écrire des chapitres prolongés, voire des livres entiers.

Les meilleurs outils de génération de matériel

Ce qui suit est une liste de générateurs de matériaux largement utilisés – assemblés avec des informations provenant de revues par Search Engine Journal, G2, Marketing AI Institute et autres :

• Writesonic : Writesonic est construit sur GPT-3 et prétend que le fabricant est formé sur le matériau que les noms de marque utilisent l’outil fruits et légumes. Le générateur est basé sur l’aide à la copie marketing, aux articles de blog et aux descriptions d’articles. Le générateur peut également fournir des concepts et des présentations de contenu et dispose d’une suite complète de modèles de conception pour différents types de contenu.

• MarketMuse : MarketMuse aide à développer des techniques de marketing matériel en utilisant l’IA et le ML. L’outil vous montre quels mots-clés cibler pour concurrencer dans des emplacements de sujets particuliers. Il met également en évidence les thèmes qu’il pourrait être nécessaire de cibler si vous souhaitez posséder des sujets particuliers. Des conseils SEO et des informations de cette qualité basés sur l’IA peuvent guider toute votre équipe d’avancement matériel tout au long du processus.

• Copier l’IA : Comprend plus de 70 IA concevoir des modèles pour différentes fonctions. Son IA crée des produits de haute qualité et offre des options d’utilisation illimitées. Copy AI propose des modèles de conception pour diverses catégories de contenu, comprenant des sites de blogs, des publicités, des ventes, des sites Web et des médias sociaux. Le générateur peut également correspondre à 25 langues différentes.

• Frase IO : Frase construit des instructions récapitulatives sur de nombreuses requêtes de recherche à l’aide de l’IA et du ML. Il comprend également un chatbot de réaction alimenté par l’IA qui utilise le produit de votre site pour répondre aux requêtes des utilisateurs. Le chatbot comprend les requêtes des utilisateurs en utilisant le traitement du langage naturel (NLP) et affiche ensuite du contenu sur votre site qui fournit des réponses appropriées. Les descriptions peuvent vous aider à accélérer l’avancement du contenu en résumant automatiquement les articles et en collectant des statistiques pertinentes. Vous pouvez également utiliser les questions des utilisateurs rassemblées par le robot de réponse pour vous aider à décider sur quoi bloguer ensuite.

• Jasper AI : Jasper est une IA assistant de rédaction capable de rédiger du contenu de haute qualité, des articles de site de blog, des publications sur les réseaux sociaux, des e-mails marketing, etc. Jasper connaît plus de 25 langues, le contenu est construit mot par mot à partir de zéro. Jasper a appris plus de 50 capacités basées sur des exemples et des cadres du monde réel pour faciliter les travaux d’écriture tels que la composition de lignes de sujet d’e-mails à des histoires fictives.

Avantages et inconvénients de la génération de contenu IA

Les entreprises peuvent établir une technique de marketing de contenu fiable à l’aide d’outils générateurs de matériel d’IA. Une étude de Fortune Business Insights prévoit que le marché de l’innovation matérielle basée sur l’IA atteindra 267 milliards de dollars d’ici 2027. Selon les informations, les entreprises qui utilisent ces systèmes obtiennent plus de trafic et ont des taux de conversion plus excellents que celles qui n’en utilisent pas.

Les technologies de contenu d’IA se sont en fait révélées encore plus précieuses pour les services que les ressources humaines, car elles sont beaucoup plus économiques et prennent beaucoup plus de temps à investir. La génération de matériel d’IA est considérablement plus rapide car les ordinateurs peuvent gérer des volumes massifs de données en beaucoup moins de temps que les gens ne le peuvent. Ces générateurs de matériaux IA peuvent également créer des pièces illimitées avec peu d’entrées, ce qui les rend parfaits pour les entreprises qui ont besoin d’un tout nouveau produit cohérent.

Curran a gardé à l’esprit que l’industrie commence tout juste à voir ce que ces outils et les méthodes peuvent faire en termes de développement de contenu, mais fondamentalement, cela dépendra toujours de l’amélioration des humains par l’IA.

« Au cours des deux prochaines années, nous assisterons probablement à une explosion cambrienne d’applications, de cas d’utilisation et de méthodes variés pour la génération de contenu basée sur l’IA, à mesure que l’innovation entrera entre les mains d’une plus grande variété de utilisateurs enthousiastes », a déclaré Curran.

Néanmoins, il existe également des inconvénients associés à l’utilisation d’un générateur de contenu IA. Au départ, il peut être difficile de régler le générateur pour qu’il atteigne le bon ton pour votre matériel. Le générateur peut produire un texte d’IA qui n’est pas particulièrement bien écrit ou approprié, car l’IA dans certains cas n’a pas le jugement pour offrir un point de vue et ne peut pas fournir de réponse définitive. Bien que l’IA soit intelligente, l’écriture dépend du contexte et déclenche les bons sentiments, et les gens sont toujours supérieurs dans les deux cas.

« L’IA peut être un outil puissant pour générer de grandes quantités de texte, mais la sortie peut souvent manquer de sentiment et de bon sens », a déclaré Schubmehl. « Cela se produit parce qu’un auteur d’IA ne peut pas lire entre les lignes comme les écrivains humains et peut utiliser des mots qui ne sont pas nécessairement ce qui a été indiqué par l’auteur. »

Schubmehl a également noté que les générateurs de contenu basés sur l’IA (programmes NLG) ne comprennent pas réellement le texte qui est créé, car le texte créé est simplement basé sur une série d’algorithmes.

« Bien que le texte généré en langage naturel puisse offrir des résumés de plus en plus précis, il existe encore des domaines de préférence tels que la voix, le ton, la compassion, etc. de la marque qui sont difficiles à intégrer dans les algorithmes d’IA et continueront de nécessiter une intervention humaine dans le développement du matériel procédure », a-t-il déclaré. « Au fil du temps, nous prévoyons que les grandes conceptions de langage, basées sur des milliards de lignes de texte, utiliseront l’apprentissage automatique non supervisé pour faire une bien meilleure tâche de production de contenu basé sur l’IA. »

Le contenu généré par la machine peut ne pas être subjectif, peu importe à quel point la formation ML utilisant des données structurées est fantastique. L’écriture humaine reflète la richesse de notre connaissance du sujet et a un élément significatif qu’un appareil ne peut égaler.

Seul un professionnel du matériel humain peut résoudre de telles zones d’ombre. Par conséquent, l’établissement d’un outil d’IA qui peut entièrement changer une personne tout en faisant correspondre les auteurs humains prendra un certain temps.

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