Intelligenza Artificiale E Algoritmi Generativi Nel Lavoro Di SEO e ADV

5 Giu

Le IA stanno cambiando la nostra vita lavorativa

Negli ultimi mesi non si sente parlare d’altro se non di Intelligenza Artificiale. Ma di preciso, che cos’è? Quali sono le potenzialità? Come la possiamo sfruttare nella nostra vita lavorativa e come la stiamo già utilizzando nella nostra agenzia di digital marketing?

La nascita e l’evoluzione dell’IA

L’Intelligenza Artificiale (IA) non è un concetto nuovo, anzi, scienziati e ingegneri sono impegnati nel suo studio da almeno 70 anni.

Il concetto di “Intelligenza delle macchine” si deve ad Alan Turing che, sulla base di quello che potevano fare le macchine negli anni ‘50, formulò un test in grado di distinguere l’intelligenza umana da quella artificiale.

Nonostante le sue intuizioni geniali, il matematico inglese non si sarebbe mai potuto aspettare l’evoluzione che le “macchine” avrebbero avuto nei decenni a venire.

Infatti, partendo da degli strumenti che erano unicamente in grado di eseguire dei comandi, che nel corso degli anni si sono poi evoluti in sistemi più complessi in grado di apprendere e sapersi adattare a nuove informazioni facendo previsioni, si è infine riusciti a sviluppare delle macchine che ora sono in grado di emulare il comportamento e il funzionamento del cervello umano e la sua capacità di identificare oggetti, riconoscere voci, tradurre lingue e prendere decisioni.

Oggi siamo entrati nell’era dei cosiddetti “algoritmi generativi”.

Cosa sono gli algoritmi generativi?

Gli algoritmi generativi sono dei Sistemi basati sul Machine Learning uniti a Sistemi di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP), in grado di generare qualsiasi tipologia di contenuto: testi, immagini, video, voci e non solo.

Sono composti da una rete neurale formata da miliardi di parametri ed addestrata su una quantità enorme di dati che consente loro di rielaborare le informazioni fornite come input e di generare l’output richiesto attraverso un calcolo probabilistico.

Algoritmi generativi funzionamento — Gli Algoritmi Generativi sono in grado di rielaborare diverse tipologie di input per eseguire dei compiti differenti

Negli ultimi anni, tantissime aziende hanno investito nello sviluppo di Algoritmi Generativi di ogni genere. Tra queste troviamo Google, Microsoft, Meta, ma anche altre realtà più giovani e meno conosciute come Open AI.

Proprio quest’ultima, a partire dalla fine dello scorso Novembre, è riuscita ad acquisire sempre più fama in seguito al rilascio pubblico di ChatGPT, un chatbot costruito sulla base di uno dei grandi modelli di linguaggio sviluppati da Open AI, GPT-3, che è stato migliorato attraverso un processo di fine-tuning basato sul rinforzo umano.

In pochissimo tempo ChatGPT riuscì ad attirare moltissima attenzione per via delle risposte dettagliate e articolate che era in grado di fornire, oltre che alla capacità di ricordare ciò che viene detto durante la conversazione.

Limiti e consigli d’uso di ChatGPT

Per comprendere però le reali potenzialità di ChatGPT bisogna partire dai suoi limiti:

ChatGPT è un Modello Conversazionale, programmato per essere un chatbot, con “ideali” prescritti per evitare tematiche troppo esplicite o violente.
Non conosce gli eventi successivi al Q3 del 2021.
Non ha accesso al web o almeno non per ora, in attesa del rilascio di Plugin che consentano di raccogliere delle informazioni online.
Prova ad indovinare ciò che l’utente vorrebbe ricevere come risposta e la fornisce completando in modo probabilistico l’input fornito, causando le cosiddette “allucinazioni”.
È estremamente sensibile alle modifiche nella formulazione dell’input, tendendo sempre a dare ragione all’utente.

Avendo a mente quali sono i suoi punti di debolezza risulta chiaro che l’efficacia dell’output è in mano nostra.

Infatti, la qualità degli input che forniamo al sistema sotto forma di prompt è ciò che influenza maggiormente la qualità della risposta fornita dall’IA.

Vediamo dunque insieme alcuni consigli per costruire dei prompt efficaci:

Specifichiamo sempre il contesto così da aiutare l’algoritmo a comprendere meglio di cosa avete bisogno: cominciamo il prompt con la frase “Immagina di essere un esperto di […]”.
Se possibile, forniamo degli esempi dell’output che vi aspettate di ricevere.
Limitiamo il più possibile le “allucinazioni” o fraintendimenti, inserendo una frase di questo tipo: “Se non sei sicuro della risposta o non hai sufficienti informazioni, dimmi «Scusa, non lo so», senza inventare.”.
Se possibile, scriviamo il prompt in lingua inglese: i modelli di linguaggio sono in grado di riconoscere e interpretare diverse lingue, ma chiaramente lavorano meglio se si utilizza la lingua con cui sono stati originariamente progettati.
Se all’interno di una stessa conversazione su ChatGPT inseriamo un altro prompt da cui vi aspettate di ricevere degli output totalmente differenti, assicuriamoci di specificare di ignorare le precedenti istruzioni fornite.
Infine, il più importante: sperimentiamo tante modalità e strutture di prompt diverse, in modo tale da poter confrontare diversi output e scegliere quello di migliore qualità.

Come sfruttare gli algoritmi generativi nel nostro lavoro?

Considerati tutti questi aspetti, non ci resta ora che capire come possiamo sfruttare realmente questi nuovi strumenti e integrarli nei nostri processi produttivi.

ChatGPT è sicuramente uno strumento molto utile per chiedere dei suggerimenti e svolgere dei compiti molto basilari.

Ma perché fermarci qui? Possiamo infatti sfruttare le API dei modelli di linguaggio che stanno alla base di questo chatbot per riuscire ad automatizzare parte dei nostri processi produttivi.

Le API sono infatti facilmente integrabili all’interno di Google Docs o Spreadsheet senza necessariamente essere esperti di programmazione, grazie all’ausilio di add-on come GPT For Work, che è totalmente gratuito (l’unico costo da sostenere è quello delle API di Open AI).

Esempi pratici di utilizzo per le attività SEO

All’interno del nostro Team SEO utilizziamo ChatGPT (o similari) per aiutarci in alcune attività più semplici.

Ad esempio per:

Comporre particolari RegEx da utilizzare nei filtri in Google Search Console.
Tradurre rapidamente una lista di parole chiave in un altra lingua.
Fornire dei brief ai nostri clienti con spunti sulle tematiche da trattare all’interno di un articolo.

Oltre a questo, sfruttiamo appieno le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale per automatizzare parte del nostro lavoro.

Infatti, abbiamo integrato le API di GPT direttamente all’interno dei documenti di analisi keyword per automatizzare l’ideazione degli elementi contenutistici, permettendoci di generare in poco tempo diverse idee di H2, Meta Description e FAQ legate ad un certo topic.

Questo ci consente di risparmiare un’enorme quantità di tempo nella fase di analisi.

Implementazioni per attività più complesse sono in fase di rodaggio e andranno a completo regime nelle prossime settimane.

Alcune applicazioni per il mondo ADV

Le applicazioni degli Algoritmi Generativi possono essere preziose ed efficaci anche in ambito Advertising.

Esistono molti strumenti che possono essere sfruttati, e il loro utilizzo varia a seconda dello scopo che si vuole raggiungere.

Ad esempio, gli Algoritmi Generativi possono essere utili nelle attività di Advertising per:

Individuazione di keyword target per gli annunci: In pochi secondi Chat GPT è in grado di restituire centinaia di keyword, organizzate per categoria, search intent e/o qualunque altra specifica che vogliamo richiedergli.
Insight per l’audience targeting: Chat GPT è in grado di fornirci spunti interessanti sia per quello che riguarda i pubblici specifici che (soprattutto) per i pubblici broad.
Suggerimenti che possono essere utilizzati, ad esempio, in ottica di A/B testing.
Copy generation: Sempre Chat GPT (ma moltissimi altri strumenti simili) può essere sfruttato per la stesura di copy ottimizzati per le specifiche del testo che si desidera come output (come il target a cui è riferito o il tone of voice).
Data analysis: le IA, come Chat GPT e Notion, possono supportarci anche nella valutazione delle performance delle campagne, fornendoci spunti interessanti su come (o cosa) interpretare dei nostri dati.

Per qualunque delle attività sopracitate l’IA non è in grado di sostituire qualitativamente l’operato degli specialisti: sono infatti questi ultimi a poter leggere nella maniera corretta le informazioni fornite dall’IA e a sfruttarle per migliorare il loro operato.

Risulta quindi chiaro che le applicazioni dell’intelligenza artificiale sono davvero tantissime e le potenzialità (presenti e future) altrettante.

Studio ed apprendimento sono le basi con cui imparare a utilizzare le IA (a tal proposito segnaliamo il percorso gratuito di Google Generative AI learning path).

La sfida di oggi è quella di riuscire a integrare nel modo più efficiente ed efficace possibile gli strumenti di AI e Deep Learning a nostra disposizione per evolvere i servizi della nostra agenzia di digital marketing.

E quella di domani?