Chat GPT: cos'è, come funziona e come usarlo per la SEO

Pubblicato 
venerdì, 13/01/2023
Di
Matteo Morreale
Modellino Lego di Wall-E della Disney

Chat GPT è l'AI del momento, ormai argomento di discussione ovunque e in tutte le forme e salse.

In questo post affronteremo le tematiche entrando profondamente nel merito delle stesse, non con un approccio "markettaro" o superficiale, purtroppo sempre comune, ma dettagliato e tecnico, al fine di capire metodiche, tecniche e il funzionamento vero e proprio del modello.

Parleremo del rapporto tra SEO ed AI e come usare Chat GPT a tal fine, ovviamente, ma non in modo banale.

Che cos'è Chat GPT?

Domanda banale, la cui risposta è reperibile su tantissimi siti, ma raramente si entra nel merito.
Come ormai noto, Chat GPT è una AI (Artificial Intelligence), in particolare un modello di linguaggio di generazione automatica di testi. L'acronimo GPT sta per Generative Pre-training Transformer.

Ma nello specifico di che stiamo parlando? Per capirlo è necessario andare a monte e capire cosa sono le IA, come si classificano e come funzionano.

Che cos'è una IA?

Con il termine AI (o IA), ovvero Intelligenza Artificiale, si include una vasta gamma di tecnologie distinte fra loro, tecnologie che sono solitamente classificate in 4 categorie distinte, ognuna con obiettivi distinti.

Le categorie sono:

  • Intelligenza artificiale debole
  • Intelligenza artificiale forte
  • Intelligenza artificiale generativa
  • Intelligenza artificiale di apprendimento profondo

Cos'è un'intelligenza artificiale debole

Un'intelligenza artificiale è detta debole (o di livello inferiore) se si concentra sull'esecuzione di compiti specifici, tra questi troviamo ad esempio il riconoscimento vocale o la visione artificiale. Un sistema di riconoscimento vocale che è in grado di comprendere e trascrivere il linguaggio parlato è una IA debole.

Cos'è un'intelligenza artificiale forte

Un'intelligenza artificiale è detta forte (o di livello superiore) se si concentra sull'acquisizione di una comprensione generale di alcuni aspetti del mondo e sull'esecuzione di compiti complessi. Un esempio è la comprensione del linguaggio naturale o la risoluzione dei problemi.

Un assistente virtuale in grado di comprendere le domande degli utenti e fornire risposte pertinenti è una IA forte.

Cos'è un'intelligenza artificiale generativa

Un'intelligenza artificiale è detta generativa se si concentra sulla creazione di contenuti, come la generazione di testo ma non per forza solo in questo ambito, ci sono ad esempio IA generative che producono musica o arte.

Chat GPT rientra in quest'ultima tipologia.

Cos'è un'intelligenza artificiale di apprendimento profondo

Un'intelligenza artificiale è detta di apprendimento profondo se si concentra sull'utilizzo di reti neurali per acquisire conoscenze e comprendere il mondo, o alcuni aspetti di esso, attraverso l'apprendimento da grandi quantità di dati.

Ad esempio, un sistema di riconoscimento immagini che utilizza una rete neurale per riconoscere gli oggetti in un'immagine è un sistema di apprendimento profondo.

C'è differenza tra modelli e categorie di IA?

Sì, le categorie succitate non sono altro che una classificazione, una suddivisione generale delle diverse tipologie di intelligenza artificiale esistenti nel panorama mondiale. Tra l'altro non sono delle categorizzazioni "ufficiali", ma quelle utilizzate per lo più nell'ambito della ricerca. Nulla vieta di classificarle diversamente.

I modelli, invece, sono delle specifiche implementazioni di algoritmi o di reti neurali, addestrate con uno scopo preciso. Chat GPT è un modello addestrato e progettato al fine di generare testo in totale autonomia.

Alcuni dei modelli per le varie categorie sono ad esempio:

Intelligenza artificiale debole:

  • Sistemi di riconoscimento vocale, come Google Speech Recognition o Amazon Alexa
  • Sistemi di visione artificiale, come Google Cloud Vision o Microsoft Azure Computer Vision

Intelligenza artificiale forte:

  • Sistemi di assistenza virtuale, come Apple Siri, Google Assistant o Amazon Alexa
  • Sistemi di comprensione del linguaggio naturale, come Google Cloud Natural Language o Microsoft Azure Cognitive Language

Intelligenza artificiale generativa:

  • Modelli di generazione automatica di testo, come GPT-3 o OpenAI GPT
  • Modelli di generazione automatica di musica, come Amper Music o Jukedeck
  • Modelli di generazione automatica di arte, come DALL-E o DeepDream

Intelligenza artificiale di apprendimento profondo:

  • Modelli di riconoscimento immagini, come ResNet o Inception
  • Modelli di riconoscimento del linguaggio, come BERT o ELMO
  • Modelli di generazione di video, come DeepFake o VideoGPT

Come funziona Chat GPT

Chat GPT utilizza una tecnologia di apprendimento profondo, chiamata Transformer, che gli consente di comprendere il contesto della richiesta e del testo fornito e di generare risposte pertinenti. Questo però non deve creare confusione: il fatto che sfrutti una tecnologia di approfondimento profondo non significa che sia una AI di questo tipo.

Così come un autista di pullman non è un pullman.

Qual è la differenza tra Chat GPT 1, 2 e 3

Il modello di Chat GPT è stato addestrato utilizzando una grande quantità di testo, per lo più reperito da internet.
Alla prima versione (GPT-1) furono forniti saggi e testi originali, per un totale di 8 milioni di parole. Fu rilasciata nel 2018.

La seconda versione, rilasciata nel 2019, fu addestrata con 40 gb di testo. Rispetto alla prima versione la generazione di gesto in modo autonomo era decisamente migliorata, ma parallelamente aumentò anche la produzione di testi totalmente fasulli e concettualmente errati. Non era di buon supporto lato sviluppo dei sorgenti.

La terza versione, quella attuale, è stata rilasciata in early access nel giugno 2020. Per l'addestramento è stato fornito un corpus di testi di 570GB ed è nettamente superiore alla versione 2 in termini di capacità di generazione di testo, codici sorgenti e conversazioni realistiche. L'affidabilità dei testi è ancora molto spesso incerta.

La quarta versione è stata annunciata e pare che sarà addestrata con oltre 1 Tera di testi.

Come funziona la generazione dei testi

Durante il processo di generazione del testo, attivato al momento dell'invio dell'input da parte dell'utente, il modello utilizza un algoritmo di decodifica per selezionare le parole più appropriate in base al contesto e all'input iniziale fornito dall'utente.

In particolare, l'algoritmo utilizzato è chiamato "top-k sampling" che consente alla IA di generare diverse possibili risposte, tra queste sarà poi scelta la più probabile. Per questo quando chiediamo a Chat GPT di riprovare lui non fa altro che fornirci la successiva risposta con la più elevata probabilità di successo.

L'addestramento, tramite i testi internet, ha consentito alla IA di acquisire una vasta conoscenza del linguaggio e delle convenzioni linguistiche, il che le consente di risultare estremamente realistica.

Perché Chat GPT può fornire informazioni errate?

Nella conversazione che segue si nota come Chat GPT abbia fornito una risposta del tutto errata. Come mai è avvenuto?

Sulla base di quanto detto in precedenza, l'obiettivo di Chat GPT al momento è la generazione di testi e non la consultazione dello stesso come se fosse una enciclopedia. Questo non significa che Chat GPT fornirà sempre testi errati, anzi, ma che la precisione in tal senso andrà ad aumentare con le successive generazioni.

In generale i testi generati da un modello di generazione automatica di linguaggio come Chat GPT-3 possono contenere informazioni errate per diverse ragioni, tra queste:

  1. Il modello è stato addestrato su un corpus di testo che contiene informazioni errate o imprecise. Poiché il modello basa le sue previsioni sui dati di addestramento, se questi dati contengono errori, anche le previsioni del modello potrebbero essere errate.
  2. Il modello non è in grado di distinguere tra informazioni vere e false.
    Poiché il modello è stato addestrato solo su un corpus di testo e non è stato progettato per distinguere tra informazioni vere e false, potrebbe generare testo che contiene informazioni errate.
  3. Il modello non è stato in grado di comprendere il contesto.
    Se l'input iniziale fornito all'utente non è sufficientemente preciso o completo, il modello potrebbe generare testo che non è pertinente o che contiene informazioni errate.

In generale va tenuto conto che il modello non è perfetto e non lo deve essere.

Come ogni tecnologia di intelligenza artificiale, i modelli di generazione automatica di linguaggio hanno limitazioni e possono assolutamente compiere degli errori. Ciò è particolarmente vero per i modelli di generazione automatica di linguaggio che utilizzano una tecnologia di apprendimento non supervisionato, poiché questi modelli non sono stati esplicitamente addestrati per riconoscere o correggere gli errori.

Come vedremo successivamente, inoltre, Chat GPT non fornisce sempre testi originali.
Anzi.

Può essere uno strumento utile per un SEO Specialist o un Copywriter?

In effetti sì, ma non come molti pensano. L'uso di AI per la generazione di testi ha assolutamente senso, ma come ogni cosa va gestita in funzione del contesto.

Se siamo su un contesto poco competitivo, dove i nostri competitor sono mal strutturati e poco comunicativi, avere testi sviluppati da una IA è sicuramente irrilevante e assolutamente fattibile.
Immaginiamo ad esempio un sito sugli accendini tascabili che punta all'affiliazione amazon, non avrà problemi a posizionarsi con pezzi scritti da una IA e revisionati velocemente da un autore umano.

Il discorso cambia totalmente quando entriamo in settori a competizione da medio/bassa a salire, lì l'IA è uno strumento di supporto di assoluto rispetto.
Ma non può sostituire il copy.

Per quanto riguarda i SEO forse il lavoro è già più apprezzabile, essendo fortemente coinvolta una strategia anche in ambito di ottimizzazione dei sorgenti, ChatGPT diventa uno strumento davvero potente essendo lo stesso in grado di:

  • Ottimizzare i sorgenti
  • Sviluppare in totale autonomia script
  • Supportare nello sviluppo dei sorgenti o nella progettazione degli stessi

Inoltre può essere un valido strumento anche nella definizione della struttura dei nostri pezzi, questo stesso articolo è stato redatto aiutandosi con Chat GPT

Non sostituisce, aiuta.

Come organizzare i contenuti con l'aiuto di Chat GPT

Sulla base di quanto detto in precedenza, la cosa fondamentale nella relazione con Chat GPT è la strutturazione dell'input fornitogli e del raffinamento delle risposte successive, se una risposta non va bene rigeneriamola, in caso contrario nella nostra risposta successiva diamo ancora più dettagli al fine di rendere più precise le interazioni a venire.

Immaginiamo di voler sviluppare un contenuto sul Colosseo con Chat GPT.

Come prima cosa diamo in input alla AI parametri chiari:

  • Cosa dobbiamo fare
  • Di cosa dobbiamo parlare
  • Qual è il target di utenza a cui ci rivolgiamo
  • Che tono vogliamo usare
  • Cosa vogliamo che faccia nella nostra prima interazione

Non chiediamo compiti complessi, è buona norma chiedere una struttura del pezzo in modo tale che iniziamo già a raffinare il processo elaborativo insieme alla AI.

La struttura che la AI ci propone non è affatto male, ma possiamo migliorarla un pochetto.

  • Introduzione: breve descrizione generale del Colosseo e il suo significato simbolico per Roma e l'Italia.
  • Il Colosseo in breve: pochi punti focali sul Colosseo con qualche consiglio spot prima della visita
  • Storia: una panoramica più dettagliata della storia del Colosseo, tra cui la data di costruzione, il periodo di massimo utilizzo e gli eventi principali della sua lunga storia.
  • Caratteristiche architettoniche: una descrizione delle caratteristiche architettoniche del Colosseo, tra cui la sua forma, la capacità di spettatori, i materiali utilizzati per costruirlo e le misure.
  • Attrazioni e visite: una panoramica delle attrazioni e delle visite disponibili al Colosseo, tra cui le visite guidate, i tour tematici e le esposizioni permanenti.
  • Consigli per la visita: consigli utili per visitare il Colosseo, tra cui i migliori momenti per visitarlo, come evitare le code, dove acquistare i biglietti e cosa portare con sé.
  • Specchietto conclusivo: ricapitolazione delle informazioni sulla struttura con prezzi, orari, contatti e link per l'acquisto dei biglietti online
  • Eventi presso il Colosseo: schema dinamico che mostri gli ultimi eventi presso il Colosseo

Diamo quindi la nuova struttura alla IA inviandogliela.

Ora possiamo farci aiutare a definire la struttura effettiva del pezzo.

A questo punto si procede al raffinamento della struttura, dalla stessa potremo estrarre alcune keyword per poter effettuare la keyword research, al termine della quale torneremo sulla struttura del pezzo per raffinarla ulteriormente.

Chat GPT può aiutarci anche nella Keyword Research

Sempre parlando della nostra ipotetica scheda sul "Colosseo" di Roma, possiamo procedere chiedendo a Chat GPT di darci una keyword research basilare, ovvero le keyword primarie che andremo poi ad utilizzare negli strumenti (ahref, SEOzoom, SemRush) per cercare le correlazioni.

Possiamo chiedere a Chat GPT di scrivere per noi la scheda sul Colosseo? Sì, ma sarebbe piena di errori.

Un altro esempio: lo sviluppo degli Schema.org

Quando si tratta di SEO gli schema.org diventano un classico esempio tra chi sa entrare nel merito dei sorgenti, quindi dell'ottimizzazione per i motori di ricerca degli stessi, e chi lavora solo con i contenuti. I classici Copy in odor di SEO.

Brevemente: con gli schema.org diamo a Google una panoramica dei contenuti, andando a tipizzare e definire le varie entità trattate in pagina.

Solitamente per produrre uno schema.org Json-LD, è necessario studiarsi le entità e creare, a mano, il codice relativo. In alternativa è possibile ripiegare su, in caso di WordPress, plugin esistenti ma raramente si adattano agli usi più specifici quindi spesso sono da scartare.

Una soluzione è lo sviluppo in autonomia di un plugin o di un hook che vada a sfruttare proprio le nostre strutture dati, ma questo parte comunque dal presupposto che a mano si sia definito il codice dello schema.org.

Per velocizzare il lavoro possiamo chiedere a Chat GPT di aiutarci con lo schema.org, in pochi secondi è in grado di fornirci una base assolutamente di qualità da estendere, inoltre può aiutarci anche nello sviluppo sia tramite snippet di codice, sia tramite la revisione ed ottimizzazione del sorgente da noi prodotto.

In fondo, questa è SEO.

Conviene usare Chat GPT per la generazione di testi?

Non del tutto, Chat GPT può essere uno strumento molto utile come supporto allo sviluppo dei testi, ma assegnare del tutto il compito alla IA può avere effetti molto penalizzanti.

Un esempio può essere la generazione di riassunti, la IA sotto richiesta non adeguatamente gestita potrebbe fornire addirittura lo stesso identico testo fornito, così come su richieste simili tra loro (vedasi ad esempio la generazione di un oroscopo) potrebbe usare le stesse identiche frasi in più punti.

Oltre a questo c'è il bias dell'informazione corretta, ovvero si potrebbe assumere che la IA stia fornendo informazioni corrette a priori. Questo non solo non è detto che avvenga, ma potremmo anche essere noi stessi gli artefici di una risposta errata a seguito di un nostro input mal posto.

Ecco un esempio di manipolazione dei risultati:

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