Por ryan turner, Fundador de EcommerceIntelligence.com
Una gran parte del marketing de comercio electrónico efectivo es escribir contenido optimizado para motores de búsqueda, un trabajo que puede ser bastante tedioso. No es de extrañar que algunos autores estén tratando de hacerlo más fácil mediante el uso de contenido generado por inteligencia artificial (IA). Sin embargo, esto plantea la pregunta de si las herramientas de escritura de IA pueden realmente desarrollar contenido útil que resuelva el problema del consumidor al proporcionar la respuesta correcta a su intención de búsqueda. ¿Es su contribución a la web neta positiva o negativa?
Los generadores de contenido de IA se basan en la identificación de patrones examinando miles de millones de frases en línea. Luego, las herramientas usan un modelo de transformador para generar texto predictivo basado en las muestras de capacitación; ahí radica la principal preocupación de los críticos de las herramientas de escritura de IA. Este artículo analizará la ética y los riesgos del uso de contenido generado por IA en el marketing de comercio electrónico y cómo podría dañar su marca en el futuro.
¿Cómo funcionan los escritores de contenido de IA?
Los generadores de contenido de IA se basan en un conjunto de entradas, como palabras clave o títulos de temas, para predecir contenido completamente «nuevo» palabra por palabra. En el corazón del generador hay una colección de algoritmos de aprendizaje automático que identifican patrones en el lenguaje humano. Los modelos de lenguaje se basan en funciones matemáticas diseñadas como redes neuronales similares a cómo están conectadas las neuronas en el cerebro. La predicción se realiza calculando la fuerza de las conexiones neuronales para reducir el error de predicción a través del aprendizaje paralelo. Estos modelos están preentrenados en miles de millones de páginas con todo tipo de contenido en Internet.
Muchos generadores de contenido de IA se basan en el modelo de lenguaje GPT-3, que utiliza el aprendizaje profundo para crear texto similar al humano. La frase clave aquí es «similar a un humano». Cuando se trata de predecir texto, el modelo utiliza un entrenamiento previo generativo, lo que significa que sus predicciones se basan en los patrones que ha aprendido de los datos de entrenamiento. Aunque el modelo puede generar algunas frases extrañas y, a veces, casi geniales, todavía se basa en estadísticas y no en inteligencia humana real.
Preocupaciones éticas y riesgos asociados con el marketing de contenido generado por IA
Contenido tóxico
Dado que los generadores de contenido de IA aprenden de fuentes supervisadas y no supervisadas, existe un riesgo inherente de que el modelo quede expuesto a contenido sesgado y tóxico. Tenga en cuenta que los modelos no pueden entender completamente qué significa realmente el contenido en el que están capacitados. Piense en ello como un gran juego de asociación de palabras. Tarde o temprano, el algoritmo aprenderá a asociar ciertas palabras con palabras similares porque aparecen con mayor frecuencia en contextos similares en los datos de entrenamiento.
Aunque las herramientas de escritura de Ai pueden crear contenido bien estructurado, aún es probable que escupa discursos de odio en medio de una oración normal. Los investigadores atribuyen esto a la presencia de palabras relacionadas con el discurso de odio en los datos de entrenamiento, lo que lleva al algoritmo a formar relaciones estadísticas entre las oraciones en las que se entrena. Sin embargo, no comprende completamente el contexto o el significado detrás de ellos.
No hace falta decir que si este tipo de contenido se publica sin que un ser humano lo revise y edite cuidadosamente, podría tener un impacto realmente negativo en cualquier marca de comercio electrónico que use IA para generar contenido web para promocionar su marca.
declaraciones absurdas
Si bien la mayoría de los modelos de lenguaje grandes se entrenan en miles de millones de parámetros en lo que se describe mejor como una escala de fuerza bruta, todavía hay escenarios en los que sus predicciones no tienen sentido. La profesora Emily M Bender, lingüista computacional de la Universidad de Washington, ha llamado a estos modelos «loros estocásticos» debido a sus habilidades similares a las de una cámara de eco para hacer afirmaciones ridículas pero comprensibles. En efecto, los algoritmos simplemente introducen aleatoriedad en el contenido existente en sus predicciones, para que retengan los sesgos en los datos de entrenamiento.
Cuando invita a una herramienta de escritura a generar texto sobre un tema que no es muy común en Internet, es probable que el modelo tenga incluso menos datos para aprender. Esto afecta la calidad variable de los resultados y, a menudo, el texto generado contendrá texto de marcador de posición que no tiene nada que ver con el tema. Las predicciones también pueden contener declaraciones que no fluyen y los párrafos carecen del flujo de ideas.
Potencial de contenido de IA para ver un rendimiento deficiente del motor de búsqueda
En una publicación de blog reciente, Google dijo que su próxima actualización se centrará en contenido útil en un intento por corregir las lagunas que los sitios web usan para gamificar el sistema de clasificación. La solución implica cambios en las señales de clasificación de los motores de búsqueda para clasificar el valor del contenido. Se espera que la actualización cambie la forma en que los algoritmos evalúan el contenido de un sitio web y su utilidad para satisfacer la intención del buscador.
Con esta actualización, Google dará la máxima prioridad al contenido orientado a las personas, por lo que la evaluación de la calidad es primordial. Esto seguramente tendrá un impacto negativo en los sitios web cuyo contenido generado por IA no demuestre claramente la profundidad del conocimiento y la experiencia de los temas cubiertos. Aunque la nueva señal está automatizada en función de modelos de aprendizaje automático, no marcará el contenido como spam ni emitirá una acción manual. En cambio, el algoritmo de clasificación de Google tendrá en cuenta la señal al clasificar sitios web en las páginas de resultados del motor de búsqueda (SERP). Si está buscando una clasificación más alta, es hora de deshacerse del contenido innecesario, especialmente si está utilizando una gran automatización para escribir su contenido sobre muchos temas.
Ryan Turner, fundador de la agencia de marketing de comercio electrónico EcommerceIntelligence.com, dijo lo siguiente cuando se le preguntó acerca de la tendencia de las empresas de comercio electrónico que usan IA para hacer que la producción de marketing de contenido sea más rápida y económica: «Esto es algo de lo que definitivamente desconfiamos. Muchos de los Las marcas con las que hablamos tienen elevados objetivos de publicación de contenido que potencialmente se centran demasiado en la cantidad sobre la calidad. Nosotros aún no hemos visto que los motores de búsqueda tomen medidas definitivas contra el contenido de IA, pero es algo que muchos en la industria creen que sucederá en algún momento en el futuro cercano.
Información errónea y desinformación en el contenido generado por IA
Las herramientas de escritura de IA están obligadas a repetir información inexacta que ya existe en los datos de entrenamiento. En este caso, las herramientas generan información inexacta y sin intención dañina en lo que comúnmente se denomina desinformación. Sin embargo, a medida que las herramientas de IA crecen en complejidad, existe el temor de que comiencen a generar deliberadamente información falsa, una táctica común de desinformación. Este suele ser el caso de las herramientas de IA que escriben artículos de noticias que pueden engañar a los lectores humanos.
En un esfuerzo por mantenerse competitivos con las grandes marcas en su mercado, algunos especialistas en marketing de comercio electrónico están publicando artículos generados por IA sin mucha revisión y edición humana del contenido. Es más probable que esta publicación masiva de contenido generado por IA difunda desinformación al repetir información maliciosa existente en un ciclo sin fin. Algunos investigadores han estimado que el 99 % de Internet se basará en contenido generado por IA para 2025 si continuamos con el ritmo actual de adopción, lo que plantea preocupaciones sobre la precisión de toda esta información.
Resumen para comerciantes de comercio electrónico
No se puede negar que la inteligencia artificial llegó para quedarse. Si bien las herramientas de escritura de IA han experimentado una mejora drástica en los últimos dos años, todavía existen serios riesgos éticos y operativos asociados con la publicación de contenido generado por IA, especialmente si está en línea con la representación de una marca premium. Las herramientas de escritura de IA se pueden usar para ayudar a generar ideas y títulos para artículos y blogs, así como la estructura general del artículo. Sin embargo, puede ser una buena idea confiar en humanos reales para hacer la mayor parte de la escritura real.
