چگونه سرعت و اعتبار را در تولید محتوا با کمک هوش مصنوعی متعادل کنیم؟

ابزارهای هوش مصنوعی می‌تونن سرعت تولید محتوا رو بالا ببرن، اما بدون نظارت، دقت و دخالت انسان، کیفیت و اعتماد خیلی زود از بین میره.

ابزارهای هوش مصنوعی به تیم‌ها کمک می‌کنن تا سریع‌تر از همیشه کارها رو پیش ببرن، اما سرعت به تنهایی یک استراتژی نیست.

هرچی بازاریاب‌های بیشتری برای تولید و بهینه‌سازی محتوا به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تکیه می‌کنن، «اعتبار» به وجه تمایز اصلی تبدیل می‌شه.

و وقتی سیستم‌های هوش مصنوعی تصمیم می‌گیرن به چه اطلاعاتی اعتماد کنن، سیگنال‌های کیفی مثل دقت، تخصص و اعتبار، از همیشه مهم‌تر میشن.

فقط مهم نیست چی می‌نویسید، اینکه چطور ساختارش رو می‌چینید هم مهمه. جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی به محتوایی پاداش میده که جواب‌های واضح، ساختار قوی و محتوای قابل فهمی داشته باشه.

تو این مقاله، استراتژی‌های کلیدی برای ایجاد گردش‌کارهای هوشمندانه‌تر با هوش مصنوعی رو بررسی می‌کنیم – از سیاست‌گذاری و آموزش گرفته تا نظارت ویراستاری – تا محتوای شما دقیق، معتبر و کاملاً انسانی باقی بمونه.

یه سیاست‌نامه برای استفاده از هوش مصنوعی درست کنید

طبق گزارش IAB، بیش از نصف بازاریاب‌ها دارن از هوش مصنوعی برای کارهای خلاقانه مثل تولید محتوا استفاده می‌کنن.

با این حال، داشتن سیاست‌نامه برای استفاده از هوش مصنوعی هنوز یه چیز عادی و جاافتاده نیست.

مشخص کردن مرزها و انتظارات واضح، به نفع سازمان شماست. ایجاد یه سیاست‌نامه برای استفاده از هوش مصنوعی، باعث ایجاد یکپارچگی و مسئولیت‌پذیری می‌شه.

به گفته SAS، فقط ۷ درصد از شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی مولد (genAI) تو بازاریابی استفاده می‌کنن، یه چارچوب نظارتی کامل و جامع دارن.

اما ۶۳ درصد شرکت‌ها روی تدوین سیاست‌نامه‌هایی سرمایه‌گذاری می‌کنن که نحوه استفاده از هوش مصنوعی مولد رو در کل سازمان مشخص می‌کنه.

حتی یه سیاست‌نامه ساده و یک‌صفحه‌ای هم می‌تونه جلوی اشتباهات بزرگ رو بگیره و تلاش‌های تیم‌های مختلف رو که ممکنه هرکدوم به یه شکل کار کنن، یکپارچه کنه.

همونطور که کتی مک‌فیلیپس، مدیر ارشد رشد در موسسه هوش مصنوعی بازاریابی، میگه:

• «اگه یه تیم از ChatGPT استفاده کنه و تیم‌های دیگه مثلاً با Jasper یا Writer کار کنن، تصمیم‌گیری‌های نظارتی خیلی تیکه تیکه و مدیریتش سخت می‌شه. باید حواستون باشه که کی از چه ابزاری استفاده می‌کنه، چه داده‌هایی رو وارد می‌کنه و برای محافظت از مالکیت معنوی برندتون باید از چه دستورالعمل‌هایی پیروی کنه.»

پس تدوین یه سیاست‌نامه داخلی، انتظارات رو برای استفاده از هوش مصنوعی در سازمان (یا حداقل در تیم‌های خلاق) مشخص می‌کنه.

موقع نوشتن این سیاست‌نامه، این موارد رو در نظر بگیرید:

• فرایند بازبینی محتوای تولید شده با هوش مصنوعی چطوریه.
• کی و چطور باید اعلام کنیم که تو تولید محتوا از هوش مصنوعی استفاده شده.
• چطور از اطلاعات محرمانه شرکت محافظت کنیم (مثلاً اطلاعات محرمانه یا اطلاعات مشتری‌ها رو توی ابزارهای هوش مصنوعی آپلود نکنیم).
• چه ابزارهای هوش مصنوعی‌ای تایید شدن و چطور می‌شه برای استفاده از ابزارهای جدید درخواست داد.
• چطور مشکلات رو ثبت و گزارش کنیم.

طبیعتاً، این سیاست‌نامه با تغییر تکنولوژی و قوانین، به‌روزرسانی می‌شه.

محتواتون رو بر اساس اصول «انسان‌محور» بنویسید

خیلی راحته که آدم تو این دام بیفته که چون محتوای تولید شده با هوش مصنوعی روون و خوش‌خوانه، پس حتماً محتوای خوبیه.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تو پیش‌بینی بهترین جمله بعدی و متقاعدکننده جلوه دادنش عالین.

اما بررسی تک‌تک جمله‌ها، پاراگراف‌ها و کل ساختار با یه نگاه نقادانه، کاملاً ضروریه.

از خودتون بپرسید: آیا یه متخصص این حرف رو اینطوری می‌زنه؟ آیا خود شما معمولاً اینطوری می‌نویسید؟ آیا اون عمق تجربه انسانی که باید داشته باشه رو داره؟

«محتوای انسان‌محور»، اصطلاحی که گوگل به کار می‌بره، در واقع یعنی فکر کردن به کاربر نهایی و اینکه آیا چیزی که دارید منتشر می‌کنید، ارزش افزوده‌ای ایجاد می‌کنه یا نه.

هر مدل زبانی بزرگی می‌تونه محتوای متوسط تولید کنه و هر بازاریابی هم می‌تونه منتشرش کنه. مشکل دقیقاً همینه.

محتوای انسان‌محور با چارچوب E-E-A-T گوگل هماهنگه؛ چارچوبی که ویژگی‌های یه محتوای باکیفیت و قابل اعتماد رو مشخص می‌کنه.

E-E-A-T ایده جدیدی نیست، اما تو دنیایی که سیستم‌های هوش مصنوعی باید تشخیص بدن محتوای شما به اندازه کافی برای نمایش در نتایج جستجو خوب هست یا نه، اهمیتش روزبه‌روز بیشتر می‌شه.

طبق شواهد موجود در پرونده ایالات متحده علیه گوگل، می‌بینیم که کیفیت هنوز هم نقش اصلی رو در رتبه‌بندی داره:

• «RankEmbed و نسخه بعدی اون RankEmbedBERT، مدل‌های رتبه‌بندی‌ای هستن که به دو منبع اصلی داده متکی‌ان: [بخش حذف شده] درصد از لاگ‌های جستجوی ۷۰ روزه به علاوه امتیازهایی که توسط ارزیاب‌های انسانی تولید شده و گوگل برای سنجش کیفیت نتایج جستجوی ارگانیک از اون‌ها استفاده می‌کنه.»

این نشون میده که همون فاکتورهای کیفیتی که در E-E-A-T بهشون اشاره شده، احتمالاً روی نحوه ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی برای انتخاب صفحات معتبر و استفاده از اون‌ها در پاسخ‌هاشون تأثیر می‌ذاره.

خب، E-E-A-T در عمل موقع کار با محتوای هوش مصنوعی یعنی چی؟ می‌تونید این کارها رو انجام بدید:

• لیست سوالات گوگل در مورد محتوای باکیفیت رو مرور کنید: این سوالات رو قبل و بعد از تولید محتوا تو ذهنتون داشته باشید.
• تجربه دست‌اول رو از طریق دیدگاه‌های شخصی، مثال‌ها و راهنمایی‌های عملی نشون بدید: این دیدگاه‌ها رو با خروجی هوش مصنوعی ترکیب کنید تا بهش حس انسانی بدید.
• برای اثبات ادعاهاتون از منابع و داده‌های معتبر استفاده کنید: اگه برای تحقیق از LLMها استفاده می‌کنید، همون موقع صحت اطلاعات رو بررسی کنید تا مطمئن بشید از بهترین منابع استفاده شده.
• نقل‌قول‌های معتبر از کارشناس‌های داخلی یا متخصصان خارجی بیارید: نقل‌قول از افراد داخلی اعتبار برندتون رو می‌سازه و منابع خارجی به مطلب شما اعتبار می‌بخشن.
• بیوگرافی دقیق برای نویسنده بنویسید: این موارد رو حتماً تو بیوگرافی بیارید:
  • صلاحیت‌های مرتبط، گواهینامه‌ها، جوایز و تجربیات.
  • لینک به شبکه‌های اجتماعی، مقالات دانشگاهی (اگه مرتبطه) یا کارهای معتبر دیگه.
• برای شفاف‌سازی بیشتر محتوا، از اسکیما مارکاپ استفاده کنید: اسکیما می‌تونه محتوا رو طوری برای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی شفاف کنه که بهتر درکش کنه.
• در موضوع خودتون به منبع اصلی تبدیل بشید: محتوای عمیق و گسترده‌ای روی سایتتون ایجاد کنید که هم برای موتورهای جستجو و هم برای کاربرها به خوبی سازماندهی شده باشه. می‌تونید اطلاعات بیشتر رو تو مقاله من در مورد سازماندهی محتوا برای جستجوی هوش مصنوعی بخونید.

مدل زبانی بزرگ (LLM) رو آموزش بدید

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) روی حجم عظیمی از داده‌ها آموزش دیدن، اما روی داده‌های شما آموزش ندیدن.

برای آموزش دادن LLM وقت بذارید تا بتونید نتایج بهتر و گردش‌کارهای بهینه‌تری داشته باشید.

چندتا ایده براتون داریم.

یه راهنمای نگارش (Style Guide) زنده و پویا داشته باشید

اگه از قبل یه راهنمای نگارش شرکتی دارید، عالیه! می‌تونید از همون برای آموزش مدل استفاده کنید. اگه ندارید، یه فایل یک‌صفحه‌ای ساده درست کنید که این موارد رو پوشش بده:

• پرسونای مخاطب.
• ویژگی‌های لحن و صدای برند که براتون مهمه.
• سطح خوانایی متن، اگه مهمه.
• بایدها و نبایدهای استفاده از عبارت‌ها و زبان خاص.
• قوانین قالب‌بندی مثل استفاده از هدینگ‌های سئو فرندلی، طول جمله، طول پاراگراف، راهنمای لیست‌های بولتی و غیره.

می‌تونید این راهنما رو هر وقت لازم شد به‌روز کنید و در طول زمان برای آموزش بیشتر مدل ازش استفاده کنید.

یه کیت پرامپت (Prompt Kit) بسازید

یه بسته از دستورالعمل‌ها آماده کنید تا به LLM پرامپت بدید. برای شروع می‌تونید از این ایده‌ها استفاده کنید:

• راهنمای نگارش
  • این شامل همه چیز می‌شه، از پرسونای مخاطب گرفته تا سبک لحن و قالب‌بندی.
  • اگه دارید یه GPT سفارشی رو آموزش می‌دید، لازم نیست هر بار این کار رو بکنید، اما ممکنه به مرور زمان نیاز به تغییراتی داشته باشه.
• یه قالب برای بریف محتوا
  • این می‌تونه یه سند قابل ویرایش باشه که برای هر پروژه محتوایی پر می‌شه و شامل مواردی مثل ایناست:
    • هدف محتوا.
    • مخاطب خاص.
    • سبک محتوا (خبری، لیستی، مقاله ویژه، آموزشی).
    • نقش (LLM به عنوان چه کسی می‌نویسه).
    • اقدام یا نتیجه مورد نظر.
• نمونه‌های محتوا
  • چندتا از بهترین نمونه‌های محتوایی که دارید رو برای آموزش LLM آپلود کنید. این نمونه‌ها می‌تونن مقالات قبلی، متریال‌های بازاریابی، متن ویدیوها و چیزای دیگه باشن.
  • اگه یه GPT سفارشی می‌سازید، این کار رو در همون ابتدا انجام می‌دید، اما بسته به موضوع، ممکنه نمونه‌های محتوای بیشتری هم آپلود کنید.
• منابع
  • مدل رو روی منابع شخص ثالثی که ترجیح می‌دید ازشون اطلاعات بگیره، آموزش بدید.
  • مثلاً اگه می‌خواید از نشریات خاصی تو صنعت شما منبع بیاره، یه لیست ازشون تهیه کنید و تو پرامپت آپلودش کنید.
  • به عنوان یه لایه اضافه، به مدل پرامپت بدید که بعد از هر پاراگراف، به طور خودکار منابع شخص ثالث رو ذکر کنه تا بررسی صحت اطلاعات راحت‌تر بشه.
• پرامپت‌های سئو
  • از همون اول، سئو رو در ساختار محتوا در نظر بگیرید.
  • مشاهدات اولیه از حالت هوش مصنوعی گوگل (AI Overviews) نشون میده که محتوای با ساختار واضح و منابع معتبر، به احتمال زیاد در نتایج تولید شده توسط هوش مصنوعی مورد استناد قرار می‌گیره.

با در نظر گرفتن این موضوع، می‌تونید یه چک‌لیست پرامپت تهیه کنید که شامل این موارد باشه:

• نوشتن یه جواب مستقیم در یکی دو جمله اول و بعد توضیح بیشتر.
• پوشش دادن سوال اصلی و همچنین سوالات فرعی احتمالی که سیستم ممکنه تولید کنه (مثلاً سوالات مربوط به مقایسه، مزایا و معایب، جایگزین‌ها و غیره).
• تقسیم کردن محتوا به بخش‌های کوچیک زیاد، طوری که هر بخش به طور کامل به یه سوال فرعی احتمالی جواب بده.
• در هر بخش از صفحه، یه منبع اطلاعاتی متخصص باشید، یعنی هر بخش به تنهایی یه متن کامل و مستقل باشه.
• در سرتاسر متن، استنادات واضح و غنای معنایی (مترادف‌ها، موجودیت‌های مرتبط) ارائه بدید.

GPTهای سفارشی بسازید یا RAG رو امتحان کنید

یه GPT سفارشی، نسخه شخصی‌سازی شده‌ای از ChatGPT هست که روی محتوای شما آموزش دیده تا بتونه بهتر با لحن برند شما محتوا تولید کنه و از قوانین برندتون پیروی کنه.

این مدل بیشتر لحن و قالب رو به خاطر می‌سپاره، اما دقت خروجی رو فراتر از چیزهایی که آپلود شده تضمین نمی‌کنه.

بعضی شرکت‌ها دارن RAG (تولید مبتنی بر بازیابی اطلاعات) رو برای آموزش بیشتر LLMها روی پایگاه دانش خودشون بررسی می‌کنن.

RAG یه LLM رو به یه پایگاه دانش خصوصی وصل می‌کنه و موقع پرسش، اسناد مرتبط رو بازیابی می‌کنه تا مدل بتونه پاسخ‌هاش رو بر اساس اطلاعات تایید شده ارائه بده.

در حالی که ساخت GPTهای سفارشی آسونه و نیازی به کدنویسی نداره، پیاده‌سازی RAG فنی‌تره – اما شرکت‌ها و تکنولوژی‌هایی هستن که می‌تونن پیاده‌سازیش رو راحت‌تر کنن.

به همین دلیله که GPTها معمولاً برای پروژه‌های کوچیک یا متوسط یا برای تیم‌های غیرفنی که تمرکزشون روی حفظ یکپارچگی برنده، بهترین گزینه هستن.

از طرف دیگه، RAG یه گزینه برای تولید محتوا در سطح سازمانی و تو صنایعیه که دقت اهمیت حیاتی داره و اطلاعات مدام تغییر می‌کنه.

یه بازبینی خودکار اجرا کنید

پارامترهایی تعریف کنید تا مدل بتونه قبل از بازبینی نهایی توسط ویراستار، محتوا رو خودش ارزیابی کنه. می‌تونید یه چک‌لیست از مواردی که باید بررسی کنه، به عنوان پرامپت بهش بدید.

مثلا:

• «آیا توصیه‌ها مفید، اورجینال و انسان‌محور هستن؟» (شاید با استفاده از لیست سوالات گوگل در راهنمای محتوای مفید).
• «آیا لحن و صدا کاملاً با راهنمای نگارش هماهنگه؟»

یه فرایند ویرایش مشخص داشته باشید

حتی بهترین گردش‌کار هوش مصنوعی هم هنوز به ویراستارها و راستی‌آزمای‌های آموزش‌دیده وابسته است. این لایه انسانی تضمین کیفیت، از دقت، لحن و اعتبار محتوا محافظت می‌کنه.

آموزش تیم ویراستاری

حدود ۳۳ درصد از نویسندگان محتوا و ۲۴ درصد از مدیران بازاریابی، در سال ۲۰۲۴ مهارت‌های هوش مصنوعی رو به پروفایل لینکدین خودشون اضافه کردن.

نویسنده‌ها و ویراستارها باید تو سال آینده به ارتقای مهارت‌های خودشون ادامه بدن و طبق گزارش سالانه شاخص روندهای کاری مایکروسافت در سال ۲۰۲۵، کسب مهارت در زمینه هوش مصنوعی اولویت اصلیه.

آموزش حرفه‌ای یه دانش پایه ایجاد می‌کنه تا تیم شما سریع‌تر با فضا آشنا بشه و بتونه با اطمینان و به طور یکپارچه با خروجی‌های هوش مصنوعی کار کنه.

این آموزش شامل نحوه استفاده موثر از LLMها و بهترین روش‌های تولید و ویرایش محتوای هوش مصنوعی می‌شه.

علاوه بر این، آموزش سئو به تیم‌های محتوا بهشون کمک می‌کنه تا بهترین شیوه‌ها رو در پرامپت‌ها و پیش‌نویس‌هاشون لحاظ کنن.

روال‌های ویراستاری

فرایند تولید محتوا با کمک هوش مصنوعی رو بر پایه بهترین شیوه‌های ویراستاری بنا کنید تا از بالاترین کیفیت مطمئن بشید.

این فرایند می‌تونه شامل موارد زیر باشه:

• مشخص کردن بخش‌هایی از گردش‌کار تولید محتوا که برای کمک گرفتن از LLM مناسب‌ترن.
• برگزاری جلسه ویراستاری برای تایید نهایی موضوعات و طرح کلی محتوا.
• نوشتن پیش‌نویس محتوا.
• انجام ویرایش ساختاری برای شفافیت و روانی متن، و بعد ویرایش نگارشی برای گرامر و نقطه‌گذاری.
• گرفتن تایید نهایی از ذی‌نفعان.

چک‌لیست ویرایش محتوای هوش مصنوعی

یه چک‌لیست بسازید تا در طول فرایند بازبینی برای تضمین کیفیت ازش استفاده کنید. برای شروع می‌تونید از این ایده‌ها کمک بگیرید:

• هر ادعا، آمار، نقل‌قول یا تاریخی با یه استناد برای بررسی صحت و دقت همراه باشه.
• همه فکت‌ها قابل ردیابی به منابع معتبر و تایید شده باشن.
• آمارهای قدیمی (بیشتر از دو سال) با اطلاعات جدید جایگزین بشن.
• پیش‌نویس با راهنمای لحن و صدای برند در Style Guide هماهنگ باشه.
• محتوا به جای کلی‌گویی، دیدگاه‌های ارزشمند و تخصصی ارائه بده.
• برای محتوای رهبری فکری (Thought Leadership)، مطمئن بشید که دیدگاه نویسنده در سراسر متن وجود داره.
• پیش‌نویس از طریق ابزارهای تشخیص محتوای هوش مصنوعی بررسی بشه و هدف این باشه که درصد تشخیص زیر ۵٪ باشه.
• پیش‌نویس با ارزش‌های برند هماهنگ باشه و استانداردهای داخلی انتشار رو رعایت کنه.
• پیش‌نویس نهایی در صورت لزوم (مثلاً برای مشتری یا به دلایل قانونی)، به طور واضح به استفاده از هوش مصنوعی اشاره کنه.

محتوای هوش مصنوعی رو بر پایه اعتماد و هدف‌مندی بسازید

هوش مصنوعی داره نحوه تولید محتوای ما رو متحول می‌کنه، اما دلیل تولید محتوای ما رو تغییر نمی‌ده.

هر سیاست‌نامه، گردش‌کار و پرامپتی در نهایت باید از یک ماموریت اصلی پشتیبانی کنه: ارائه محتوای دقیق، مفید و انسان‌محور که اعتبار برند شما رو تقویت و دیده‌شدن شما در نتایج جستجو رو بهتر کنه.