SEO的最大威胁不是人

原创 admin  2019-06-11 06:34 

 我们知道内容应该是有价值的,全面的,新的,相关的和准确的。比所有这些事情更重要的是它需要是真实的。

人们相信以真诚的意图呈现的事实信息。这个假新闻时代因此而引发了很多恐惧我们不得不努力建立我们的页面和域名的权威,以表明我们值得信任。

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在今年2月,OpenAI发布了一篇论文和一个名为GPT2的新的无监督机器学习语言模型的例子。该模型通过粉碎许多自然语言处理领域的最先进记录,迅速掀起了机器学习界的热情。根据OpenAiGPT2

生成连贯的文本段落,在许多语言建模基准上实现最先进的表现,并执行基本的阅读理解,机器翻译,问答和总结 - 所有这些都没有针对任务的培训。

- 更好的语言模型及其影响,Alec Radford和团队

鉴于其功能,OpenAI决定不发布完整模型,而是提供部分有限的模型。OpenAI公开声明限制发布的原因是因为他们担心该模型可能被用于恶意目的的许多潜在方式。

最有趣的是GPT2没有做出任何重要的算法进展相反,它的表现非常好,因为它可以提供大量的数据。这意味着有可能(并且可能)通过向限制版本模型提供更多数据,有些人能够构建完整的GPT2模型(或类似模型)。


GPT2SEO Apocalypse

那些已经在SEO工作了一段时间的人可能还记得那些文章旋转风靡一时的日子。文章旋转基本上是重写现有内容。这可以通过编程方式完成(查找/替换Mad Lib风格的单词),足以欺骗Google将内容视为独特,或者可以通过聘请低成本编写者简单地解释现有内容(更难创建大量内容)来完成量)。  

文章旋转的实践开始了大量低质量内容创建的趋势,作为支配长尾搜索的方法,使机会主义网站能够创建大量内容以获得不成比例的流量奖励。随着PandaPenguin的更新以及未来的算法更新,谷歌对文章旋转和低质量内容不断增加的回应,更加注重内容质量以及从排名

中消除瘦或程序生成的低价值内容。

GPT2及其未来的迭代,有望重振文章旋转,甚至可能引发内容垃圾邮件的新革命,其中有些从未在网上看到过。由于其程序化特性,即使对于个人而言,将内容创建扩展到每天数百

万篇文章也可以变得容易。

想象一下,一旦这种技术成为非技术性SEO和非程序员的启用。它将使今天的文章旋转程序看起来像孩子的游戏,并允许计算机生成的内容跨越每个可以想象的内容的大量海啸,很可能会打败谷歌目前的低质量内容过滤器。

 

内容军备竞赛

随着文章的旋转,谷歌显然更容易识别发现/替换,Mad-Lib风格的文章旋转技术与完全由真人重写的内容。由于Mad-Lib风格的旋转可以通过编程方式完成,因此它占垃圾邮件内容的比例要高得多。幸运的是,这种类型的内容垃圾邮件也更容易被Google识别和折扣。

是什么让GPT2对搜索和搜索引擎优化具有潜在的危险性,因为不清楚GPT2级别的内容是否易于识别,特别是对于较短的内容长度。虽然已经有一些早期迹象表明可以通过训练识别计算机生成文本的反算法来找到这样的内容,但我们所看到的实质上是一种新的计算机生成内容军备竞赛。

当谷歌弄清楚如何识别GPT2生成的内容时,将对新数据集进行培训的新模型进行制作,准备生成将通过以前实施的过滤器的内容。谷歌似乎不太可能完全解决高质量,算法创建的内容问题,就像他们能够击败第一代文章旋转内容垃圾邮件一样。

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视频内容的含义

包括视频结果在内的所有SERP中有10%,包括特色视频结果在内的约1%,因此,创建大量可以排名的长尾和小众视频内容的激励措施比以往任何时候都要大。直到最近,瓶颈一直是产生这些大量内容所需的时间和成本承诺。

然而,在过去几年中,我们已经开始看到算法生成的YouTube视频内容垃圾邮件的激增,这些垃圾邮件是由污染YouTube本身以及SERP的算法生成的。2017年,HackerNoon写了关于这种做法的文章,现在我们已经两年了,文章中提到的三个垃圾邮件帐户中有两个仍然存在,制作出令人难以置信的低质量内容,每月产生数十万个观看次数,根据一些估计,每个账户每月可能赚取数千美元。

像上面这样的例子是使用相对简单的工具创建的,整个过程可以非常简单地自动化。到目前为止,谷歌似乎没有任何激励清理这些视频的平台,因为他们仍允许在其中许多视频上投放广告(并从这些广告中获利)。

假设他们对这种简单创建的,自动生成的视频内容垃圾邮件缺乏行动,他们会对这个日益严重的问题采取积极的态度,因为像GPT2这样的变形NLP模型开始应用于自动视频创建过程。想象一下这样一个世界,其中自动创建内容的过程由GPT2的内容旋转能力和机器文本生成的其他未来迭代来补充。可以创建关于任何给定主题的数千个视频,所有这些视频都越来越难以检测。不难想象机会主义者很快会意识到这种内容制作流程并不难创造,而奖励可能潜在巨大。  

 

其他邪恶的含义

数字媒体和数字营销的其他领域也将受到这些新的最先进语言模型的影响甚至形成。可能发生的一些亮点:

 

假新闻

同样,这种新技术将用于创建用于搜索引擎优化目的的长尾内容,自动化内容创建也将用于影响公众舆论。期待这项技术能够推动下一代大量假新闻在许多媒体上的扩散,包括文本,视频和音频。

 

社交机器人

GPT2和其他未来的语言模型也可以用作社交媒体机器人和聊天机器人背后的基础技术。但是,这一次,他们在愚弄人类方面比以前的化身更有效。这些模型肯定会用于将定制书面宣传注入我们在线生活的许多方面。这将包括聊天机器人,它将向所有社交平台发布独特的内容,参与对话和评论各地的线索,并颠覆性地播下分歧和不和的种子,作为影响对话和公众舆论的方式。  

 

网络钓鱼和电子邮件垃圾邮件

由于自定义编写的文本可以提高垃圾邮件制造者绕过垃圾邮件过滤器的能力,因此预计电子邮件垃圾邮件和网络钓鱼会更加有效。此外,GPT2和其他新语言模式将越来越能够愚弄真人,使他们更容易陷入骗局。

 

Astroturfing和侵蚀评论

好像天体冲浪和虚假评论不是一个足够大的问题,随着GPT2和其他下一代模型变得精通撰写评论,即使是人类自身也难以从真实评论中辨别出来,这个问题也会变得更加严重。这可能只会增加评论周围信任度的增加,甚至可能使像Yelp这样的网站变得毫无用处。

 

自动外展和链接建设

许多SEO 将外展作为链接构建的核心组件。随着这种做法变得越来越普遍,有影响力的作家,编辑和博主越来越多地被沥青所淹没。许多作家每天收到100多个球场,挤出了具有真正价值的高质量球场。GPT2和类似的语言模型将进入外展过程,或许可以扩展自定义编写的外展,而不是真正的自定义编写,导致优质PR工作的信噪比随着时间的推移而恶化。

 

对搜索,社交和新闻的存在性损害

也许下一代NLP算法(如GPT2)最可怕的含义是它们能够以指数方式消除公众信任。

由于这些内容是由计算机生成的,因此创建它的规模将以指数方式加速人类生成的内容所带来的问题,如社交媒体巨魔计划和假新闻扩散。

将这种技术与其他新兴技术相结合,如深假货模仿人工智能的语音可以想象有可能在所需的任何主题上自动生成大量假文本,并让最喜欢的名人或政治家阅读该文本视频。然后你可以使用一大堆计算机控制的机器人用他们自己创建的文本传播这些内容,并成功欺骗许多/大多数人。

对于SEO社区和整个世界而言,这些变化将带来巨大的破坏性。为了成功应对并适应这些技术创新,我们必须了解最新的尖端新兴机器学习模型和技术。通过了解这些新技术并思考其影响,我们可以提出更多可以利用的增值方法,并开始寻找减轻和防止可能被滥用的消极和颠覆方式的方法。

 

我们现在应该做些什么

有一件事情,很多机器学习专家同意的是,我们很可能会很长的路要走,从强人工智能,给AI的名称将能够在同一水平完全通过图灵测试,并执行如下:所有人类措施。就目前而言,人类仍然在与抽象和推理相关的高阶思维任务中占据至高无上的地位。正是这些高阶的人类认知功能目前或在不久的将来无法复制,而在这些功能中,内容的未来就在于此。

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