एजेंसियों के लिए बड़े पैमाने पर AI सामग्री को मानवीय बनाना

ग्यारह retainer clients वाली एक agency दो writers और एक editor के बीच प्रति माह साठ pages भेजती है। Drafting उस सप्ताह bottleneck रहना बंद हो गया जब उन्होंने एक model अपनाया। उसी सप्ताह editor bottleneck बन गया, और किसी ने उसके अनुसार process को फिर से नहीं बनाया।

बड़े पैमाने पर AI content को humanize करना यह है कि अच्छी editing instincts को साठ अलग-अलग बार लागू करने और उनके टिके रहने की आशा करने के बजाय, अनेक pieces पर एक repeatable process चलाया जाए। अंतर इस बात में दिखता है कि क्या लिखा जाता है। एक अच्छी तरह edited page इस पर निर्भर करता है कि उसे कौन-सा editor उठाकर देखता है। एक program उन decisions पर निर्भर करता है जो एक बार लिए गए, हर जगह लागू किए गए, और fixed points पर जाँचे गए, जिन्हें छोड़ने की अनुमति किसी के पास नहीं है।

compliance question पर एक paragraph, क्योंकि वही नीचे की हर चीज़ को govern करता है। Google's spam policy उन pages का वर्णन करती है जो scale पर इस primary purpose से बनाए जाते हैं कि rankings को manipulate किया जाए, न कि users की मदद की जाए, जिससे purpose trigger बन जाता है और volume एक symptom। साठ genuinely distinct pages, जिनमें ऐसे facts हों जो reader को कहीं और न मिलें, उस sentence के दायरे से बाहर हैं। variable बदले गए साठ near-identical pages, चाहे monthly total कुछ भी कहे, उसके भीतर आते हैं। AI-assisted content पर Google's documented position किसी भी volume program को मंजूरी देने से पहले पूरी तरह पढ़ने योग्य है, और आगे की हर बात यह मानकर चलती है कि purpose test पहले ही पास हो चुका है।

बड़े पैमाने पर AI Content को Humanize करना: Editor को कहाँ बैठना चाहिए

Wikipedia में कुछ प्रकाशित कराने के लिए, एक human editor को तीन जगह बैठना पड़ता है। इनमें से केवल एक draft के अस्तित्व में आने के बाद होता है। एक brief है: कोई बैठकर कहता है, 'यह page ऐसी क्या बात जानता है जो कोई दूसरा page नहीं जानता?' दूसरा verification है: हर checkable fact और citation के लिए सभी sources खोलना। और तीसरा sign-off है: कोई उस पर अपना नाम डालता है। इन चीज़ों के बीच की हर बात automate की जा सकती है। लेकिन इन तीनों में से कोई भी नहीं।

अधिकांश एजेंसियाँ अंत में इन तीनों को एक साथ जोड़ देती हैं और पूरे काम को संपादन कह देती हैं, और यहीं से बाधा उत्पन्न होती है। संक्षिप्त विवरण चरण में लिया गया निर्णय 10 मिनट लेता है। मसौदा तैयार होने के बाद लिया गया निर्णय पूर्ण पुनर्लेखन की मांग करता है। किसी संपादक के पास, जिसे एक तैयार पृष्ठ दिया गया हो जिसे कभी कहने के लिए कुछ दिया ही नहीं गया था, उसे वापस भेजने के अलावा कोई विकल्प नहीं होता, और यह आने जाने की प्रक्रिया कार्यप्रवाह की सबसे महंगी एकल घटना है।

अंतिम स्वीकृति के लिए भूमिका के बजाय एक नामित व्यक्ति होना चाहिए। Google का अपना मार्गदर्शन पूछता है कि क्या आगंतुकों के लिए यह स्पष्ट है कि सामग्री किसने लिखी, पूछता है कि क्या पृष्ठों पर बायलाइन है जहाँ उसकी अपेक्षा की जा सकती है, और उसे अनिवार्य करने के बजाय सटीक लेखकत्व जानकारी की सिफारिश करता है। एक बायलाइन जो किसी वास्तविक व्यक्ति तक पहुँचती है, आंतरिक रूप से भी एक उपयोगी काम करती है, जिसे कोई नीति नहीं कहती, यह एक पहचाने जा सकने वाले मानव को उस पृष्ठ को अनुमोदित करने के लिए अनिच्छुक बनाती है जिसका वे ग्राहक के सामने बचाव नहीं करेंगे।

प्रत्येक ग्राहक के लिए एक बार क्या मानकीकृत करना है

उन सभी चीजों को मानकीकृत करें जो विभिन्न सामग्री अंशों के बीच नहीं बदलतीं, घरेलू शब्दावली, संरचनात्मक डिफ़ॉल्ट, प्रॉम्प्ट ढांचा, उपकरण विन्यास, और पूर्ण होने की लिखित परिभाषा। इन निर्णयों पर एक बार, एक सप्ताह तक, बहस करना सार्थक है, और फिर कभी नहीं। इनका लाभ यह है कि एक समीक्षक कतार में किसी भी पृष्ठ को खोलता है और समय विषयवस्तु पर लगाता है, न कि इस पर कि क्या घरेलू शैली में serial commas का उपयोग होता है।

स्तर	एक बार मानकीकृत, सभी ग्राहकों के लिए	प्रत्येक अंश के अनुसार तय किया गया
स्वर	निषिद्ध शब्दों की सूची, वाक्य-लंबाई की सीमा, और किसी अनुभाग को उसकी अपनी शीर्षक-पंक्ति को दोहराकर शुरू करने के विरुद्ध एक नियम	किसी एक ग्राहक का स्वर घर के डिफ़ॉल्ट से कितना दूर है
संरचना	शीर्षक-गहराई, प्रत्येक शीर्षक के नीचे प्रत्यक्ष उत्तर कहाँ जाता है, तालिका और सूची की परंपराएँ	क्या इस विशेष अंश को वास्तव में किसी तालिका की आवश्यकता है
स्रोत-निर्धारण	क्या स्रोत माना जाता है, और यह नियम कि हर आकृति के साथ एक स्रोत हो	इस दावे के लिए कौन से स्रोत चाहिए, और उन्हें कौन खोलता है
उपकरण	प्रत्येक ग्राहक के लिए एक सहेजा गया humanizer विन्यास, ताकि आउटपुट संचालकों के बीच न भटके	कुछ नहीं। प्रति-अंश उपकरणों से छेड़छाड़ ही वह तरीका है जिससे एक बैच, बैच रहना बंद कर देता है
उत्तरदायित्व	प्रत्येक ग्राहक के लिए एक नामित समीक्षक और पूर्णता की एक लिखित परिभाषा	किस नामित व्यक्ति ने इस पृष्ठ को अनुमोदित किया

उपकरण वाली पंक्ति वह है जिसमें एजेंसियाँ सबसे अधिक बार गलती करती हैं। जहाँ हर लेखक अपनी-अपनी सेटिंग्स चलाता है, वहाँ आउटपुट संचालकों के बीच भटकता है, और यह भटकाव किसी एक ग्राहक की साइट के भीतर एक असंगति के रूप में सामने आता है, जिसे कोई भी ठीक-ठीक गुणवत्ता समस्या के रूप में नाम नहीं दे पाता। विन्यास को ग्राहक के अनुसार सेट करें, उसे सहेजें, और उसमें किसी भी परिवर्तन को एक ऐसे निर्णय की तरह मानें जिसे दर्ज किया जाता है, न कि किसी ऐसे स्लाइडर की तरह जिसे किसी ने गुरुवार दोपहर को थोड़ा सा हिला दिया हो।

क्या टेम्पलेट नहीं किया जा सकता

तीन चीज़ें हैं जिन्हें आप मानकीकृत नहीं कर सकते, और वही तीन चीज़ें तय करती हैं कि पृष्ठ को पहले स्थान पर होना चाहिए या नहीं। पहली चीज़ जिसे आप मानकीकृत नहीं कर सकते, वह है विशिष्ट इनपुट। वह इस ग्राहक द्वारा मापा गया संख्या हो सकती है, या उनके वास्तविक डैशबोर्ड का स्क्रीनशॉट, या वह आपत्ति जिसे उनकी बिक्री टीम हर सप्ताह संभालती है। दूसरी चीज़ जिसे आप मानकीकृत नहीं कर सकते, वह है किसी भी जाँच योग्य बात का सत्यापन, अर्थात, मसौदे पर भरोसा न करें, स्रोत खोलें। और तीसरी चीज़ जिसे आप मानकीकृत नहीं कर सकते, वह यह निर्णय लेना है कि क्या यह पृष्ठ उस चीज़ में कुछ जोड़ता है जो उस शब्द के लिए पहले से रैंक कर रही है।

वह विशिष्ट इनपुट, लेखन की समस्या बनने से बहुत पहले, ग्राहक-प्रवेश की समस्या है। इसी कारण यह इतना शांत और इतना लगातार रहता है कि यह दूर नहीं होता। जो लेखक ग्राहक के डेटा तक पहुँच नहीं पा रहा है, जो 15 मिनट के लिए ऐसे व्यक्ति के साथ बैठ नहीं सकता जो यह काम करता है, और जो कोई वास्तविक संख्या प्रकाशित नहीं कर सकता, वह वर्तमान शीर्ष दस उत्तरों का एक पूरी तरह पर्याप्त सारांश तैयार करेगा। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपके लेखक कितने अच्छे हैं। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि वे आपके क्षेत्र के बारे में क्या जानते हैं या आप उनकी क्षमताओं के बारे में क्या सोचते हैं।

आंतरिक शब्दावली ही वह एकमात्र स्वर-निर्णय है जिसे समीक्षा के बजाय यांत्रिक रूप से लागू करना उचित है, क्योंकि यही वह चीज है जिसे कोई समीक्षक लगभग बीसवें पृष्ठ के आसपास नोटिस करना बंद कर देता है। एक मुफ्त AI शब्द क्लीनर को संपादक तक कुछ भी पहुँचने से पहले चलाने पर सामान्य वाक्यांश हट जाते हैं, और यह उस बिंदु पर होता है जहाँ लागत सबसे कम होती है, जिससे मानव समीक्षा समय निर्णयात्मक मामलों पर केंद्रित रहता है। वे आवर्ती पैटर्न जो बिना संपादित मसौदे को चिह्नित करते हैं अन्यत्र विस्तार से सूचीबद्ध हैं, और उनसे बनाया गया आंतरिक शब्द-संग्रह उस सूची से बेहतर टिकता है जो पिछले महीने के समीक्षक को जो भी खीझ दिलाई थी, उससे तैयार की गई हो।

मात्रा कार्यक्रम को बचाव योग्य बनाए रखना

उद्देश्य-परीक्षण पूरे कार्यक्रम के बारे में है, किसी एक पृष्ठ के बारे में नहीं। इसका उत्तर योजना स्तर पर दें और इसे लिखित रूप में दें। किसी बैच को कमीशन करने से पहले, यह बताइए कि उसमें प्रत्येक पृष्ठ में ऐसा क्या होगा जो बैच के किसी अन्य पृष्ठ में नहीं है। यदि स्प्रेडशीट का एक कॉलम यह दर्शाता है, तो बैच एक पृष्ठ है जिसमें चर हैं, और सारा काम मात्रा कर रही है। यदि प्रत्येक पृष्ठ के लिए तथ्यों का अलग समूह है, तो बैच दस्तावेजों का एक समूह है जो केवल आकार साझा करते हैं।

इसके बाद दो परिचालन आदतें आती हैं। एक ही डोमेन के अंतर्गत प्रकाशित कीजिए, बजाय इसके कि कार्यक्रम को उपग्रह साइटों में फैलाया जाए, क्योंकि सामग्री के पैमाने वाले स्वरूप को छिपाने के लिए कई साइटें बनाना नीति के अंतर्गत Google के अपने उदाहरणों की सूची में आता है। और संपादकीय क्षमता को प्रकाशन मात्रा निर्धारित करने दीजिए, न कि इसका उलटा। जो एजेंसी पहले पृष्ठ-गणना तय करती है और फिर समीक्षा समय की तलाश में निकलती है, वही एजेंसी है जो चुपचाप तीसरे महीने में सत्यापन चरण छोड़ देती है।

मार्केटिंग और SEO सामग्री के लिए बनाया गया humanizer स्टैक का वह भाग है जिसे सावधानी से कॉन्फ़िगर करना सबसे अधिक उचित है, क्योंकि यह हर बैच में हर पृष्ठ को छूता है और इसके डिफ़ॉल्ट संयोगवश एजेंसी की आवाज़ बन जाते हैं। यह जो बदलता है, वह यह है कि पृष्ठ कैसे पढ़ा जाता है। यह जो नहीं बदल सकता, वह यह है कि पृष्ठ क्या जानता है, और इसकी कोई भी कॉन्फ़िगरेशन ऊपर बताए गए तीन बिंदुओं में से किसी से भी मनुष्य को नहीं हटाती।

वास्तव में किसी एजेंसी की प्रकाशन क्षमता को क्या सीमित करता है?

लगभग हर मामले में, सत्यापन का समय। जैसे ही किसी मॉडल ने प्रक्रिया में प्रवेश किया, प्रारूपण लगभग शून्य तक गिर गया, और अभ्यास के साथ संक्षेपण तथा अनुमोदन, दोनों ही उचित रूप से संकुचित हो जाते हैं। यह पुष्टि करना कि कोई आंकड़ा वास्तविक है, कि कोई उद्धरण ऐसे दस्तावेज़ की ओर संकेत करता है जो अस्तित्व में है, और कि कोई ग्राहक-सम्बंधी दावा ऐसा है जिसका समर्थन ग्राहक करेगा, बिल्कुल भी संकुचित नहीं होता, क्योंकि किसी को स्रोत खोलकर उसे पढ़ना पड़ता है। प्रारूपण की गति पर आधारित कोई भी क्षमता मॉडल आवश्यकता से अधिक भार ले लेता है, और जब महीना छोटा पड़ जाता है, तो जो चरण काटा जाता है वही वह चरण होता है जो पूरे कार्यक्रम को संभाले हुए है।

यह सामग्री टीम के लिए दो प्रश्न उठाता है, जिनके उत्तर अलग-अलग दिए जाते हैं: क्या AI सामग्री Google पर रैंक करती है, और क्या यह मूल रूप से SEO के लिए खराब है।

इस महीने के प्रकाशित पृष्ठों की संख्या लें और उसे उन घंटों से विभाजित करें जो टीम ने वास्तव में स्रोत खोलने में बिताए। जो संख्या वापस आती है, वही वास्तविक क्षमता है, और अधिकांश एजेंसियाँ पाती हैं कि वे कुछ समय से इसके ऊपर प्रकाशन कर रही थीं, बिना किसी के ऐसा तय किए।