Yapay zeka içeriği ve SEO

Google yapay zekayla yazılmış metin hakkında ne dedi?

Google'ın tutumu Şubat 2023'ten beri resmi Search Central blogunda yazılı ve o günden bu yana değişmedi. O sayfanın ana bölüm başlığı soruyu tek başına yanıtlıyor: nasıl üretilmiş olursa olsun yüksek kaliteli içeriği ödüllendirmek.

Ezberlenecek cümle şu: otomasyonu, yapay zeka dahil, birincil amacı arama sonuçlarındaki sıralamayı manipüle etmek olan içerik üretmek için kullanmak, spam politikalarının ihlalidir. Cümleyi ikiye bölün. İlk yarı aracı mahkum etmiyor. İkinci yarı amacı mahkum ediyor.

Aynı sayfanın soru cevap bölümünde Google daha da açık konuşuyor. Önce: yapay zeka kullanmak içeriğe özel bir kazanç vermez, o sadece içeriktir. Sonra da, bizce çoğu işletme için kararı veren cümle: yapay zekayı sıralamayla oynamanın ucuz ve kolay bir yolu olarak görüyorsanız, cevap hayır.

Yani yapay zeka içeriği Google'ın sözlüğünde ayrı bir kategori değil. Var olan kategorinin adı başka ve sonraki bölüm onunla ilgili. Tutumun tamamını Google'ın yapay zeka ile üretilmiş içerik rehberinde okuyabilirsiniz.

Çizgi araca mı yoksa sayfa sayısına mı çekiliyor?

Sayfa sayısına ve her sayfanın değerine. Mart 2024'te Google üç yeni spam politikası duyurdu ve biri tam buraya iniyor: ölçekli içerik istismarı. Spam politikası belgesi bunu, birincil amacı kullanıcılara yardım etmek değil sıralamayı manipüle etmek olan çok sayıda sayfa üretmek diye tanımlıyor; bu genellikle, nasıl üretilmiş olursa olsun, kullanıcıya neredeyse hiç değer vermeyen büyük miktarda özgün olmayan içerik demek.

Google aynı duyuruda politikanın neden yeni olduğunu da anlatıyor: öncekisi otomatik üretilmiş içerikle ilgiliydi, bu ise onun yerine geçti; böylece içeriğin otomasyondan mı, insan emeğinden mi, yoksa ikisinin karışımından mı geldiği fark etmiyor. Birçok kişinin aradığı kaçış yolu, onlar oraya varmadan kapanmıştı.

Spam belgesinin verdiği örnekler okumaya değer, çünkü hiçbiri yazım tarzıyla ilgili değil:

• kullanıcıya değer katmadan çok sayıda sayfa üretmek için üretken yapay zeka araçları kullanmak
• akışları, arama sonuçlarını ya da başkalarının içeriğini, otomatik çeviri ve eşanlamlılaştırma dahil, çok sayıda sayfaya çevirmek
• birkaç sayfanın parçalarını değer katmadan birbirine dikmek
• içeriğin ölçekli doğasını gizlemek için birden çok site kurmak

Listeyi bir daha okuyun ve hiçbir satırın metni kimin yazdığını sormadığını görün. Hepsi kaç tane ve ne eklendi diye soruyor. Bu fark, bir modelle taslağı çıkarılmış tek bir sayfa ile tek şablondan anahtar kelime değiştirilerek üretilmiş iki yüz sayfalık bir raf arasındaki farktır; ikincisi, her sayfasını bir insan yazmış olsa bile bu politikanın kapsamındadır.

Aynı şeyi tek bir çizgiye koyarsanız dört mod çıkar. Tek sayfa yazımına yardım spam politikasının dışındadır; makine taslağı, düzenlenmiş ve kaynaklı olduğunda o da öyle. Toplu yayın, yüzeysel düzenleme, sınırdır ve oradaki yanıt her sayfanın gerçekte ne kattığına bağlıdır. Tek şablondan toplu üretim ise politikanın hakkında yazıldığı ölçekli içerik istismarının ta kendisidir.

Tersi de geçerli. Gerçek bir denemeyi, ölçtüğünüz bir sayıyı ya da başarısız bir girişimi anlatan bir sayfanız varsa ve model yalnızca ilk taslağı yazdıysa, bu politikanın hiçbir maddesi size dokunmaz. Tanımın tamamı Google'ın spam politikalarında.

Hiçbir dedektör yokken desen neden görünür?

Bu bölüm dersin en önemli parçası ve Farsçada en az yazılanı.

Herkes cümlelerden endişe eder: bu paragraf makine yazmış gibi mi duruyor. Oysa bir tarayıcının özel bir araç olmadan gördüğü şey cümle değil, sitenin biçimidir. On sekiz ay boyunca on iki sayfası olan bir sitenin bir hafta içinde yüz altmış yeni sayfa yayımladığını düşünün. Hepsinde tam dört adet ikinci düzey başlık var. Hepsi bir tanım cümlesiyle açılıp bir özet paragrafıyla kapanıyor. Hepsinin sonunda aynı iç bağlantı bloğu duruyor. Hiçbirinde ölçülmüş bir sayı, bir müşteri adı, gerçek bir tarih ya da bağlantılı bir kaynak yok.

Bunların hiçbiri metin dedektörü gerektirmez. Yayın tarihleri, başlık yapısı, şablon benzerliği, iç bağlantı grafiği ve metinsel örtüşme miktarı, herhangi bir arama motorunun başka nedenlerle zaten hesapladığı şeylerdir. Desen, yıllardır toplanan verinin içinde görünür.

Google'ın sistemlerinin içini biz göremeyiz, Google dışında kimse de göremez; bu cümleyi ciddiye alın, çünkü aksini iddia eden bir tahmin satıyordur. Söyleyebileceğimiz şu: yazılı politika tarzı değil, sayıyı ve değeri adlandırıyor; sayı ve değer de yukarıdaki desende dışarıdan görünen tam olarak o iki şey.

Pratik sonucu basit bir kural. Yayınlarınızın risk taşıyıp taşımadığını bilmek istiyorsanız metne bakmayın; adres listenize bakın. Tarihler, uzunluklar ve yapılar birbirine benziyorsa ve hiçbir sayfa yalnızca sizin bildiğiniz bir şeyi taşımıyorsa, risk tam oradadır, her cümleyi kendiniz yazmış olsanız bile.

Yapay zeka metin dedektörlerine güvenilir mi?

Üzerine karar kurulacak kadar değil ve bunu yazan biz değiliz, Google DeepMind.

SynthID filigranını tanıtan aynı sayfada yaygın tespit araçlarıyla ilgili bir pasaj var: bu araçlar genellikle sınıflandırıcıdır, sınıflandırıcılar çoğu kez yalnızca belirli görevlerde iyi çalışır ve aynı sınıflandırıcı farklı platform ve içerik türlerine uygulandığında performansı her zaman güvenilir ya da tutarlı olmaz. Sonucu, o metnin kendi ifadesiyle, bir yazının yanlış etiketlenebilmesi, örneğin yapay zeka üretimi diye yanlışlıkla tanınmasıdır.

Yani bu araçların verdiği yüzde, her iki yönde de anlamsız. Bir yazarı yüzde seksen iki puanı yüzünden reddetmek savunulabilir değil; zayıf bir metni puan yüzde dört çıktı diye yayımlamak da öyle. Google'ın politikalarının hiçbir maddesi de bu araçların çıktısıyla ilgili değil; politika, son iki bölümde okuduğunuz başka bir şeyle ilgili.

Farsça pazar için bir not, kendi bilgimizin sınırı olarak dürüstçe: bu araçların hiçbirinden Farsça metin üzerinde yayımlanmış bir değerlendirme görmedik. Siz bulursanız, güvenmeden önce örneklem büyüklüğünü ve yöntemi okuyun. Diliniz için hiç değerlendirilmemiş bir sayıyla karar vermek, bir tahmin üzerine tahmin yürütmektir.

Tutumumuz açık: yayın süreciniz bir dedektörü geçmeye bağlıysa, süreci yanlış şeyin etrafına kurmuşsunuz. Geçmeniz gereken şey, yanıt aramaya gelmiş bir okurdur.

SynthID nedir ve siteniz için ne anlama gelir?

SynthID, Google DeepMind'ın filigranı: yapay zekayla üretilmiş görsel, ses, metin ya da videonun doğrudan içine gömülen dijital bir işaret. DeepMind'ın kendi sayfasına göre bu filigran Google'ın üretken yapay zeka tüketici ürünlerine gömülüyor, insan için fark edilemez ve SynthID'nin kendi teknolojisiyle tespit edilebiliyor.

Metinde nasıl çalıştığı ilginç ve anlamaya değer. Bir dil modeli metni token token kurar ve her adaya bir olasılık puanı verir. SynthID bu puanları üretim anında hafifçe kaydırır ve o kaydırma deseni filigranın kendisidir. Görsel ve videoda ise işaret içerik oluşturulurken eklenir ve kırpmaya, filtrelere ve kayıplı sıkıştırmaya dayanacak biçimde tasarlanmıştır.

Kontrol için resmi sayfa iki yol veriyor: dosyayı Gemini'ye yükleyip Google yapay zekası tarafından oluşturulup oluşturulmadığını sormak ya da şu anda gazeteciler ve medya profesyonelleriyle test edilen ayrı SynthID Detector portalını kullanmak.

Şimdi en önemli kısım; aynı sayfa bunu dürüstçe yazıyor ve nadiren aktarılıyor. Metin filigranı kırpmaya, birkaç kelimenin değişmesine ve hafif başka sözcüklerle anlatıma dayanıyor, ama bir metin baştan aşağı yeniden yazıldığında ya da başka bir dile çevrildiğinde güven puanları büyük ölçüde düşebiliyor. Kısa olgusal yanıtlarda da daha zayıf, çünkü yanıtın doğruluğuna dokunmadan olasılıkları oynatacak alan daha az. Ve DeepMind, SynthID'nin sihirli bir değnek olmadığını yazıyor.

Sizin için sonucu iki cümle. Birincisi, olumsuz bir kontrol metni bir insanın yazdığını kanıtlamaz; yalnızca filigran bulunmadığı anlamına gelir. İkincisi, bunların hiçbiri sıralamayla ilgili değil; bir görselin ya da metnin bir Google modelinden çıktığını birinin sonradan gösterebilmesiyle ilgili. Günde on üretilmiş görsel yayımlayan bir site için bu, bir sıralama etkeni değil, bir itibar gerçeğidir.

Peki yayın işinde yapay zekayı nasıl kullanmalı?

Bu sitede uyguladığımız kural tek cümle: taslak ve kontrol modele, olguların, tutumun ve sınırın sahipliği insana.

Bir modelin getiremeyeceği üç şey var ve bir sayfayı iki yüz rakip sayfadan ayıran da o üçü. Kendi ölçtüğünüz bir sayı. Tam da bu tavsiyenin işe yaramadığı bir vaka. Ve tavsiyenin doğru olmaktan çıktığı sınır. Bir sayfada bu üçünden hiçbiri yoksa, onu yayımlamak yalnızca rafı uzatır.

Önerdiğimiz iş sırası da basit. Önce sayfanın başka hiçbir yerde bulunmayan neyi taşıdığına karar verin; yanıtınız yoksa burada durun. Sonra daha hızlı ilerlemek için taslağı bir modelden alın. Sonra her olgusal iddiayı bir kaynağa ya da bir ölçüme bağlayın ve bağlanamayanı silin. En son, bu sayfanın altındaki hızlı yolda duran mekanik kontrolü çalıştırın.

Bunu bütün bir site için yapıyorsanız ve kapasiteniz yoksa, biz bu işi içerik üretimi olarak yapıyoruz; ama bu sizin kararınız, bu dersin sonucu değil.

Deneyimin öğrettiği son bir şey: çoğu site için ciddi tehlike bir Google cezası değil. Tehlike, altı ay sonra var olmak için hiçbir nedeni olmayan yüz sayfaya sahip olmanız ve o siteye yapılacak her değişikliğin bundan sonra pahalı olmasıdır. Spam politikası okunabilir; öbürü anlaşılmak için yaşanmak zorunda.