Scalenut, G2 Fall Leader 2022 - 콘텐츠 제작 부문 선정

AI에 대해 생각할 때 가장 먼저 떠오르는 것은 무엇입니까?

로봇?

기계?

터미네이터, 마블 팬이라면?

우리는 마케팅에서 AI의 핵심과 이 기사에서 더 많은 정보를 얻을 것입니다.

하지만 먼저, 여기 여러분을 흥분시킬 몇 가지 빠른 통계(TrueNorth에서 수집)가 있습니다.

• 마케터의 61%는 인공 지능이 데이터 전략의 가장 중요한 측면이라고 말합니다.
• 비즈니스 및 기술 리더의 80%는 AI가 이미 생산성을 높인다고 말합니다.
• 현재 AI 기술은 비즈니스 생산성을 최대 40%까지 높일 수 있습니다.
• AI가 존재할 때 소비자의 49%는 더 자주 쇼핑할 의향이 있고 34%는 더 많은 돈을 쓸 의향이 있습니다.
• 워싱턴포스트의 AI작가(헬리오그라프)는 리우올림픽과 2016년 미국 대선 당시 850편 이상의 기사를 썼다.
  

마음을 날려? 앞으로 더 많은 것이 있습니다.

기술이 콘텐츠를 방해하는 방식을 설명하기 전에 동일한 페이지부터 시작하겠습니다. 처음에 더 명확하게 설명되는 몇 가지 용어가 있습니다.

그들 중 일부는 이미 들어봤을 수도 있지만 이 게시물의 목적을 위해 다시 정의하는 것은 나쁘지 않습니다.

초보자를 위한 NLP 및 AI

인공 지능(AI)이란 무엇입니까?

AI 또는 인공 지능은 기계가 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있도록 하는 도구입니다. 계획, 학습, 문제 해결, 추론, 동작, 조작 및 지식 표현과 같은 활동이 가능한 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.

머신 러닝(ML)과 딥 러닝 및 프로세스 규칙을 혼합하여 사용합니다. 최종 결과는 동일한 상황에서 인간이 반응하는 방식과 유사한 행동을 생성하는 것입니다. ML은 기계가 인간의 행동을 점진적으로 학습하고 적응할 수 있도록 하는 AI의 한 분야입니다.

자연어 처리(NLP)란 무엇입니까?

NLP 또는 자연어 처리는 일반적으로 기계 학습(ML)의 하위 분야로 정의되는 연구 분야 그룹입니다. 소프트웨어를 사용하여 인간의 말을 이해하는 것을 주로 다루는 AI의 하위 집합입니다.

NLP는 기계가 인간의 언어를 읽고, 분해하고, 이해할 수 있는 기능을 제공합니다. 구조화되지 않은 언어 데이터를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환하기 위해 알고리즘과 구문 및 의미 체계를 혼합하여 사용합니다.

GPT-3란 무엇입니까?

간단히 말해서 GPT-3는 콘텐츠 제작을 전담하는 AI 브랜치입니다. 설명하겠습니다.

GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)은 OpenAI에서 개발한 언어 예측 텍스트 생성 도구입니다. 사전 훈련된 알고리즘을 사용하여 사용자에게 필요한 콘텐츠를 제공합니다.

예를 들어 GPT-3는 소셜 미디어 사본, 에세이 작성, 질문 답변, 메모 작성, 요약 등을 할 수 있습니다. 또한 언어와 코드를 번역할 수도 있습니다. 동적 가중치 시스템을 사용하여 각 쿼리에 대한 정확한 답변을 반환하도록 합니다.

기본 사항을 정리했으므로 이제 다음 작업을 수행할 준비가 되었습니다.

다이빙하자.

오늘날 마케팅의 AI

AI, 자연어 처리(NLP), 그리고 가장 최근에는 GPT-3의 도입으로 작가가 콘텐츠를 만드는 방식에 혁명이 일어났습니다.

이러한 기술이 더 많이 통합됨에 따라 링크 구축, 편집, 대체 태그 및 이메일 홍보와 같은 많은 SEO 워크로드를 능가할 것으로 기대합니다.

콘텐츠 제작에 AI를 사용하는 것은 단순히 제작자의 시간을 절약하거나 연구를 지원하는 것 이상입니다.

오늘날 AI 지원 기술을 사용하는 도구는 크리에이터가 콘텐츠를 연구, 계획, 최적화 및 제작하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 작가의 창의성을 보완하고 영향력 있고 보람 있는 콘텐츠를 제작합니다.

최근 BERT 업데이트는 유연성에 대한 Google의 초점을 반복했습니다.

2019년 10월 Google은 마케팅 분야에서 AI의 부상이 부인할 수 없다는 사실을 분명히 밝혔습니다. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 업데이트가 도착했고, 이는 완전히 새로운 방식으로 컨텍스트를 이해하는 봇을 향한 디딤돌이었습니다.

Google은 BERT를 검색 문자열의 감정과 뉘앙스를 측정할 수 있는 향상된 알고리즘으로 정의했습니다. 그런 다음 사용자의 의도와 매우 유사한 검색 결과를 대량으로 생성할 수 있습니다.

여기에는 데이터와 방법론이라는 두 가지 구성 요소가 포함되어 있습니다. 사전 훈련된 모델을 도입했으며 더 나은 해석을 위해 잘 정의된 프로세스를 갖추도록 의무화했습니다.

또한 사용자의 의도를 가늠하기 위해 특정 키워드보다 검색 문자열에 더 많은 중요성을 부여하기 시작했습니다.

또한 정서 분석 을 그림으로 가져왔습니다. 검색하는 사람들의 관심사와 이유를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 세 가지 연습을 사용합니다.

• 사람들이 브랜드에 대한 리뷰를 게시할 가능성이 높은 위치 이해
• AI와 NLP를 사용하여 무작위 샘플 크기에 의존하는 대신 고객 감정을 더 잘 이해하기 위해 방대한 양의 데이터를 수집합니다.
• 어조와 단어 선택을 분석하여 고객 감정의 긍정적 또는 부정적 저감을 인식
  

돌출이 핵심입니다

콘텐츠 전략 및 마케팅에서 NLP 및 AI의 존재를 측정하려는 사람에게는 현저성이라는 용어가 핵심입니다. 서면 문서의 다양한 엔터티와 서로 간의 관계를 이해하는 Google의 방식을 나타냅니다.

엔터티는 사람, 사물, 장소 또는 개념을 나타내는 블로그에 있는 명사 또는 이름을 나타냅니다.

우리가 이해한 바에 따르면 현저성 점수는 검색하는 사람의 관점에서 텍스트에서 엔터티의 중요성을 예측하는 것을 말합니다.

여기에는 엔티티의 문법적 역할, 위치 및 개수, 언어적 중요성이 포함됩니다. NLP는 돌출 값을 측정하고 가장 적절한 결과를 반환하는 기술 조합을 사용합니다.

따라서 콘텐츠 마케터는 자신의 페이지가 SERP에서 순위를 매기길 원한다면 현저성이 어떻게 작동하는지 더 잘 이해해야 합니다.

고맙게도 몇 초 안에 이러한 분석 등을 수행할 수 있는 매우 효율적이고 사용하기 쉬운 AI 지원 도구가 있습니다. 다음 섹션에서는 이러한 도구를 자세히 살펴보고 이들이 수행하는 작업을 살펴보겠습니다.

사용할 수 있는 최신 도구

우리는 AI에 대해 배우고 실험하는 것에서부터 이러한 기술을 사용하여 콘텐츠를 만드는 도구를 사용하는 데 이르기까지 먼 길을 왔습니다.

이러한 도구가 실제로 어떻게 작동하는지, 사용 가능한 모든 옵션은 무엇인지 알아보겠습니다.

클리어스코프

Clearscope는 시장에서 가장 잘 알려진 최초의 콘텐츠 최적화 도구 중 하나입니다.

Clearscope의 핵심 강점은 " 최적화 "라는 AI 기반 콘텐츠 최적화 기능에 있습니다. 이 기능은 " 콘텐츠 관련성 및 포괄성 "을 기준으로 콘텐츠 등급을 매깁니다. ‍

작동 방식은 다음과 같습니다. ‍

Clearscope 대시보드에서 순위를 매길 키워드를 입력할 수 있습니다. 그런 다음 Google에서 이 키워드로 순위가 매겨진 상위 30개 페이지를 스캔합니다.

이렇게 하면 상위 30개 페이지가 콘텐츠 등급, 단어 수 및 가독성을 기반으로 이 키워드를 사용하는 방법(및 얼마나 잘)에 대한 요약을 제공하는 보고서가 제공됩니다. 또한 경쟁사, 키워드 및 사용할 수 있는 관련 용어에 대한 기타 데이터도 있습니다.

다음으로 콘텐츠를 복사하여 붙여넣거나 새 사본을 작성할 수 있는 페이지로 이동하는 최적화 버튼을 클릭합니다.

이것이 도구의 마법이 있는 곳입니다.

이 페이지에서 Clearscope는 귀하의 콘텐츠가 상위 30개 결과와 공유하는 용어 수에 따라 귀하의 콘텐츠를 등급화합니다.

그런 다음 자신의 콘텐츠에서 더 나은 순위를 매기기 위해 사용할 수 있는 키워드 아이디어 목록을 제공합니다. 이는 콘텐츠에 구조를 부여하고 가장 중요한 키워드를 포함하는 데 도움이 됩니다.

복사가 완료되면 문자 등급을 받고 경쟁 기사에 비해 얼마나 잘했는지 확인할 수 있습니다.

주요 요점:

‍ Clearscope 는 검색 엔진용 블로그 게시물을 최적화하는 데 탁월합니다. Clearscope 콘텐츠 등급이 높을수록 Google 순위가 높아집니다.

그러나 콘텐츠 요약 생성을 지원하지 않습니다. 기본적으로 키워드 제안, CPC 및 검색량 목록과 같은 매우 기본적인 키워드 조사 도구가 있습니다. 그리고 SEMrush와 같은 도구에서 얻을 수 있는 키워드 기능에 근접하지 않습니다.

마켓뮤즈

Clearscope와 비교할 때 Marketmuse는 더 광범위한 문제를 해결합니다.

MarketMuse는 기계 학습 및 자연어 처리를 사용하여 콘텐츠를 분석하고, 다룰 주제를 제안하고, 콘텐츠 브리핑을 만들고, 기사의 초안을 자동으로 생성하는 AI 기반 콘텐츠 마케팅 및 키워드 플래너 도구입니다. ‍

MarketMuse에는 인벤토리 및 애플리케이션의 두 가지 주요 섹션이 있습니다.

Inventory는 사이트 감사를 수행하고 콘텐츠 업데이트 및 최적화를 위한 실행 계획을 만드는 데 도움이 되도록 설계된 일련의 전략 및 계획 도구를 제공합니다.

인벤토리의 가장 유용한 부분은 콘텐츠 카탈로그를 스캔하고 웹사이트/블로그에서 놓칠 수 있는 키워드 기회를 보여주는 "주제" 섹션입니다.

그러나 응용 프로그램은 진정한 재미가 발생하는 곳입니다.

MarketMuse에는 5가지 애플리케이션이 있습니다. 그 모든 멋진 도구가 하는 일은 다음과 같습니다.

• 조사 - 주제를 입력하면 MarketMuse가 콘텐츠에 포함할 전체 용어 목록과 각 용어 또는 문구를 포함할 횟수를 제공합니다.
  
• 경쟁 - MarketMuse는 주요 키워드에 대한 최상위 콘텐츠를 보여주고 활용할 수 있는 콘텐츠 격차를 강조 표시합니다.
  
• 질문 - 질문은 사용자가 키워드와 관련하여 검색하는 질문 목록을 제공합니다. 이는 Google의 "People also ask" 질문과 유사하지만 목록이 훨씬 더 강력합니다.
  
• 연결 - 자신이 소유한 사이트에 대해 MarketMuse를 사용하는 경우 현재 콘텐츠를 이미 게시한 관련 콘텐츠에 연결하는 데 도움이 되는 내부 링크를 제안합니다.
  
• 최적화 - Clearscope의 최적화와 마찬가지로 Marketmuse의 최적화는 경쟁업체와 비교하여 콘텐츠의 순위를 매깁니다. 콘텐츠가 어떻게 비교되는지 알려주는 콘텐츠 점수를 생성하고 다룰 추가 주제를 제안합니다.
  

주요 요점 :
기능면에서 Marketmuse는 최고 중 하나입니다. 그러나 Marketmuse는 다른 제품보다 훨씬 비싸기 때문에 많은 사람들이 삼키기 힘든 알약입니다. 가격도 명확하지 않습니다. 실제로 가격을 이해하려면 도구를 자세히 살펴봐야 합니다.

또한 Marketmuse는 상대적으로 복잡한 작업 흐름을 가지고 있습니다. 즉, 얼마나 잘 작동하는지 결정하는 데 평균 2-3개월 이상의 평가판이 필요합니다.

서퍼SEO

일반적으로 Surfer SEO는 Clearscope처럼 작동합니다. 블로그 게시물 및 기사와 같은 서면 콘텐츠를 최적화하도록 설계된 도구입니다.

이 도구는 다음을 포함하여 경쟁에 대한 데이터를 집계하여 작동합니다.

• 그들이 타겟팅하는 키워드
• 그들이 가진 링크
• 그들이 쓰는 내용.
  

500개의 순위 요소를 고려하고 키워드 조사 도구가 내장되어 있습니다.

Surfer의 특징은 키워드에 대한 Google의 첫 번째 순위 페이지에 대한 매우 상세한 분석을 제공하는 SERP 분석기입니다.

이 분류에서 데이터를 얻습니다.

• 평균 단어 수(또는 콘텐츠 길이)
• 키워드 밀도 및 빈도
• 부분 일치 키워드 사용
• 숨겨진 콘텐츠
• 페이지 속도
• 제목 태그의 문자 수
• 대체 텍스트 등.

대부분의 다른 SEO 도구와 비교하여 Surfer는 이러한 모든 요소 등을 가장 심층적으로 분석합니다.

Surfer는 "청중이 읽고 싶어하는 내용을 작성하라"는 철학 대신 SEO 작성의 기술적인 측면에 초점을 맞춥니다.

또 다른 기능은 콘텐츠 편집기입니다. 편집기 내에서 직접 콘텐츠를 작성할 수 있습니다. 그런 다음 오른쪽 열에 적중할 단어 수, 누락된 키워드, 답변할 주제 및 질문과 같은 콘텐츠를 개선하는 방법에 대한 제안이 표시됩니다.
Google Docs로 내보내거나 팀을 위해 공유 가능한 링크를 복사할 수도 있습니다.

Surfer는 Google의 NLP API를 활용하지만 개선의 여지가 있습니다. 다음은 Surfer의 권장 사항에 대한 스냅샷입니다. 그 중 일부는 일반적이며 콘텐츠 품질을 향상시키지 않습니다.

Surfer의 주목할만한 마지막 기능은 SEO 감사 도구입니다. 시중의 키워드 도구처럼 작동합니다. 시드 키워드를 입력하세요. 그리고 관련 키워드 목록을 가져옵니다. 검색량과 함께.

주요 요점:

SurferSEO에는 훌륭한 콘텐츠 감사 기능, 강력한 기술 SEO 도구 세트, 콘텐츠 전략을 설명하는 콘텐츠 플래너가 있습니다. 그리고 이 모든 것이 적절한 가격에 제공됩니다.

Surfer에 없는 한 가지 기능은 콘텐츠 등급을 매기고 상위 경쟁사의 평균 등급도 제공하는 콘텐츠 등급입니다. 그 외에는 비교적 품질이 낮은 권장 사항이 있으며 기술 SEO 툴킷과 같은 특정 기능은 전문가에게만 유용합니다.

Frase.io

MarketMuse와 마찬가지로 Frase.io는 AI 기반 콘텐츠 연구, 최적화 및 생성 도구입니다.

귀하의 키워드를 기반으로 Frase는 Google 검색 결과에서 상위 20개 웹사이트를 스크랩하고 귀하가 이야기해야 할 최고의 주제로 10초 안에 자동으로 콘텐츠 브리프를 생성합니다.

기존 콘텐츠가 있는 경우 Frase는 경쟁력 있는 연구를 기반으로 추가해야 하는 가장 중요한 용어를 제안하여 콘텐츠를 최적화하도록 도와줍니다.

어느 쪽이든 Frase는 20개 웹사이트 순위에 대해 기사를 벤치마킹하여 주제 격차와 누락된 용어를 식별하기 위해 비교 대상을 선택할 수 있습니다.

Frase의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 주제 아이디어 생성
  Frase를 사용하면 블로그에 쓸 내용에 대한 주제 아이디어를 생성할 수 있습니다. 이를 수행하는 두 가지 방법을 제공합니다. 하나는 "질문 아이디어"를 통한 것이고 다른 하나는 "개념 맵"을 통한 것입니다.
  이는 Reddit 및 Quora와 같은 인기 있는 Q&A 사이트에서 사람들이 귀하의 주제에 대해 무엇을 묻는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 정보를 사용하여 사용자의 질문에 답하여 콘텐츠의 관련성을 높입니다.
  그러나 때로는 이 연구 콘텐츠가 너무 광범위하거나 너무 틈새가 될 수 있습니다.
  

• 콘텐츠 연구 및 제작
  Frase는 경쟁업체가 다루는 주제를 기반으로 콘텐츠 브리핑을 생성하여 도움을 줍니다. 이를 "문서"라고 합니다.
  문서에는 항목을 쉽게 추가, 제거 또는 편집할 수 있는 콘텐츠 편집기가 있습니다.
  경쟁업체가 작성한 내용, 다루는 주제, 각 주제에 대한 요약 및 기사에서 묻는 일반적인 질문에 대한 간략한 경쟁업체 분석을 제공합니다.
  주제에 대한 상위 순위 헤드라인도 볼 수 있습니다. 영감을 얻고 성과가 좋은 헤드라인을 이해하는 데 매우 유용합니다.
  

• 콘텐츠 최적화
  선택한 키워드에 대해 Frase는 경쟁사의 기사에서 가장 많이 사용된 용어를 추출하고 사용 횟수를 계산하는 콘텐츠 최적화 분석을 제공합니다.
  

• 콘텐츠 생성
  Frase는 NLG(Natural Language Generation) 기술을 사용하여 질문 답변 및 개요 생성이라는 두 가지 방식으로 콘텐츠를 생성하도록 돕습니다.
  질문 답변의 경우 구절을 강조 표시하면 추천 스니펫을 획득할 수 있도록 자동으로 요약됩니다.
  개요 생성은 이름에서 알 수 있듯이 키워드에 최적화된 제목 제안으로 콘텐츠 요약을 만드는 데 도움이 됩니다. ‍

‍ 주요 테이크아웃:

전반적으로 Frase는 콘텐츠를 조사, 계획 및 최적화하는 데 도움이 되는 훌륭한 도구입니다. 가격 경쟁력이 있어 소기업/대리점에도 적합합니다.

즉, Frase는 귀하를 위해 콘텐츠를 만들지 않습니다. AI를 사용하여 조사하고 콘텐츠 격차를 식별할 뿐입니다. Marketmuse 및 Clearscope와 달리 작성 방법에 대한 제안을 하지 않으며 콘텐츠의 품질을 평가하지 않습니다.

이것들은 콘텐츠 제작을 쉽게 만들어주는 자체 핵심 기능을 갖춘 최고의 AI 도구 중 일부입니다.

꽤 흥미롭지 않습니까? 글쎄, 스스로 시도하십시오.

그리고 당신이 생각하고 있다면 - '빵! 말도 안 돼 - 기술은 크리에이터를 대체할 수 없어!' 다음 섹션에서는 인간의 잠재력과 AI가 어떻게 협력하여 최고의 결과를 만들어내는지에 대해 이야기합니다.

이것은 AI가 크리에이터를 대체할 수 있다는 것을 의미합니까?

이러한 도구와 기술에 대해 처음 읽는다면 압도당할 수 있습니다.

그리고 용량에 관계없이 콘텐츠를 사용/작성하는 경우 다음과 같이 생각했을 수 있습니다.

기술이 스토리텔러를 대체할 수 있습니까?

실제로 기술이 인간보다 더 빠르고 더 잘하는 일이 많이 있습니다.

예를 들어 이러한 AI 지원 도구가 몇 초 만에 많은 웹사이트의 콘텐츠를 분석하고 콘텐츠에 대한 데이터 기반 권장 사항을 만드는 방법을 확인했습니다. 평균적인 인간이 수행하는 데 몇 시간이 걸리지만 정확한 결과를 생성하지 못하는 것.

즉, 기술이 크리에이터를 대체할 수 있다고 말하는 것은 적어도 과장입니다.

2017년에 Botnik Studios는 유명한 Harry Potter 시리즈의 짧은 장을 발표했습니다. 이 짧은 장은 이전의 모든 책에 제공된 예측 텍스트 알고리즘의 도움으로 만들어졌습니다.

그런 다음 20명의 인간 편집자가 장에 넣을 AI 생성 제안을 선택했습니다.

그래서 기껏해야 웃기다는 3페이지 분량의 작품이 제작되었습니다.

그러나 그것은 여전히 ​​큰 성과였습니다. 인간이 쓰는 것과 비슷하지는 않지만 3페이지 분량의 이야기는 이치에 맞았습니다.

일부 부분은 Rowling이 작성한 것보다 훨씬 단순하지만 Harry Potter 세계와 관련하여 정확히 잘못된 것은 아닙니다.

확실히 해리포터 책 전체에 흐르는 주요 흐름에 대한 정확한 분석입니다.

이것은 기술이 창의성을 대체할 수 없다는 것을 증명하는 많은 사례 중 하나에 불과합니다.

(몇 가지 아이디어를 도구에 연결하고 직접 시도해 보세요!)

기술 대 창의성의 올바른 위치는 콘텐츠 마케팅의 세계가 가는 한 공존하는 것입니다.

NLP, 기계 학습 및 GPT-3와 같은 AI 지원 기술은 콘텐츠 제작의 모든 단계에서 제작자를 돕습니다. 그리고 궁극적으로 더 창의적인 노력을 위해 제작자의 마음을 자유롭게 합니다.

창의성은 지저분하고 인간의 입력이 필요합니다. 그러나 마케팅의 창의성을 변덕스러운 예술로 생각하는 것은 구식입니다. 창의성이 기술과 함께 작용할 때 마법이 일어납니다.

라디오에서 Spotify까지, 종이 잡지에서 즉석 기사까지, 책에서 Kindles까지, 물물교환 경제에서 암호화폐에 이르기까지 인류의 역사를 통틀어 기술은 창의성이 더 빨리 움직이고 더 멀리 도달하고 더 크게 말할 수 있도록 도왔습니다.

올바른 방향으로 나아가면 마케팅에서도 마찬가지입니다.

SEO에 최적화된 콘텐츠가 독자에게 친숙할 수 있습니까?

콘텐츠에 있어서 관련성이 가장 큰 요소인 것은 사실입니다.

관련성이 높은 고품질 콘텐츠는 적절한 조사를 통해 검색 의도를 이해하고 핵심 주제를 포함하여 검색 사용자의 질문에 답합니다. 이것이 사람의 검색 결과와 완벽하게 일치한다는 신호를 Google에 보냅니다. 다양한 순위 요소의 가중치를 고려할 때 다시 한 번 좋은 콘텐츠가 진정으로 중요한 유일한 콘텐츠입니다.

그렇다면 문제는 순위가 높은 검색 엔진에 최적화된 관련 콘텐츠를 만드는 방법입니다.

많은 콘텐츠 작성자는 검색을 위해 기사를 최적화하면 읽기 경험을 방해하여 글쓰기가 정형화된다고 생각합니다. 그리고 많은 사람들은 SEO 모범 사례와 독자 친화적인 콘텐츠 작성을 결합하는 것이 너무 어렵다고 생각합니다.

이것들은 우리가 터뜨리기 위해 여기에 있다는 신화에 불과합니다. 창의성과 기술이 함께 작용하여 최상의 결과를 만들어냅니다. 차이점을 만드는 것은 콘텐츠 전략에서 SEO의 중요성을 이해하고 순위를 매기기 위해 NLP 및 ML과 같은 기술을 사용하여 이를 보완하는 것입니다.

AI가 콘텐츠 제작의 모든 단계를 보완하는 방법

포괄적인 SEO 프로세스는 처음에 올바른 주제를 선택하는 것으로 시작됩니다. 다양한 콘텐츠가 있으므로 대상 고객이 배우고 싶어하는 내용을 이해하고 전략을 세우는 것이 중요합니다. 다음으로 선택한 주제에 대해 다루어야 할 중요한 사항을 이해하고 싶습니다.

자연어 처리(NLP)는 콘텐츠 인식 및 이해에서 큰 역할을 할 수 있습니다.

컴퓨터는 텍스트가 아닌 비트와 바이트로 생각합니다. NLP 솔루션은 컴퓨터가 이해할 수 있도록 텍스트를 숫자로 변환할 수 있습니다.

텍스트가 숫자로 변환되면 AI 알고리즘은 통계 분석을 수행하여 가장 자주 함께 나타나는 단어나 주제를 발견합니다.

따라서 NLP와 AI의 도움으로 작성자는 이러한 기술을 사용하는 도구에 연구의 많은 부분을 위임하여 더 짧은 시간에 더 나은 데이터 기반 결과를 얻을 수 있습니다.

AI 지원 알고리즘으로 구동되는 자체 연구를 통해 작가는 독자가 듣고 배우고 싶어하는 내용을 파악하는 데 관련된 모든 추측을 제거할 수 있습니다.

무엇에 대해 쓸지 이해하기 위한 조사를 마친 후에는 실제로 해당 콘텐츠를 작성하게 됩니다.

사실 AI도 이를 도울 수 있습니다.

콘텐츠 인식 및 이해 외에도 오늘날 AI 도구는 작가가 콘텐츠 생성 도구를 사용하여 모든 요소를 ​​서면 사본으로 종합적으로 결합한 사본을 생성하도록 도와줍니다.

마지막으로 AI 도구는 품질, 관련성, 표절 등과 같은 요인에 따라 최종 콘텐츠 출력물을 평가하여 얼마나 잘했는지에 대한 공정한 아이디어를 제공합니다.

이것은 AI가 작가가 하는 모든 일을 할 수 있다는 말은 아닙니다. 순위가 높은 독자 친화적인 콘텐츠를 만들기 위해 이러한 도구에 전적으로 의존할 수는 없습니다. 오히려 이러한 기술은 작가의 창의성을 보완하는 데 큰 도움이 됩니다.

기술은 창의성을 대체할 수 없습니다. 기술은 함께 협력하여 최상의 결과를 생성합니다.