دوره تولید محتوای هیبریدی

در این بخش، نگاهی دقیق و واقع‌گرایانه به چالش‌های رایج میان کارفرماها و کارشناسان محتوا در فرایند استفاده از هوش مصنوعی برای تولید محتوا خواهیم داشت.

ورود ابزارهایی مانند ChatGPT، Gemini و سایر مدل‌های زبانی به دنیای بازاریابی محتوا، باعث شده انتظارات و برداشت‌ها از فرآیند تولید محتوا دچار تغییراتی اساسی شود. از یک‌سو، کارفرماها به دنبال سرعت، صرفه‌جویی در هزینه و بازدهی بالا هستند؛ و از سوی دیگر، کارشناسان محتوا نگران کیفیت، اعتبار محتوا و رعایت اصول انسانی نگارش.

در این فصل با بررسی نمونه‌های واقعی، سعی می‌کنیم دلایل این ناهماهنگی‌ها را بشناسیم، سوءتفاهم‌های رایج را مرور کنیم و زمینه‌ را برای رسیدن به یک زبان مشترک فراهم کنیم. درک این چالش‌ها، گام اول برای ساخت یک سیستم تولید محتوای هیبریدی مؤثر و هماهنگ بین انسان و ماشین است.

در این فصل، به بررسی معیارها و استانداردهای تعیین‌کننده کیفیت محتوا می‌پردازیم؛ مفاهیمی که هم از نگاه کاربران اهمیت دارند و هم الگوریتم‌های گوگل آن‌ها را به‌عنوان ملاک اصلی رتبه‌بندی سایت‌ها در نظر می‌گیرند.

یاد می‌گیریم چگونه محتوایی خلق کنیم که:

• دقیق و معتبر باشد؛ به‌طوری که مخاطب به آن اعتماد کند،

• پاسخگوی نیازهای واقعی کاربران باشد و اطلاعات مفید ارائه دهد،

• از نظر ساختار و نگارش استاندارد باشد و خوانایی خوبی داشته باشد،

• با اصول سئو و الگوریتم‌های به‌روز گوگل هماهنگ باشد،

• و در عین حال، بتواند از فیلترهای ضد محتوای بی‌کیفیت و تکراری عبور کند.

تسلط بر این معیارها به ما کمک می‌کند تا محتوایی بسازیم که هم رضایت کاربر را جلب کند و هم در موتورهای جستجو عملکرد بهتری داشته باشد؛ محتوایی که نه صرفاً برای رتبه گرفتن، بلکه برای ایجاد ارزش واقعی تولید شده باشد.

در این فصل با ابزار NotebookLM آشنا می‌شویم و یاد می‌گیریم چگونه بریف‌های دقیق و منسجم برای تولید محتوا تهیه کنیم. تمرکز اصلی این است که چطور منابع و اطلاعات معتبر و مرتبط را جمع‌آوری و سازماندهی کنیم تا ابزارهای هوش مصنوعی بتوانند بر اساس آن‌ها محتوایی دقیق و باکیفیت تولید کنند. همچنین یاد می‌گیریم چگونه با ایجاد بانک اطلاعاتی مناسب، مسیر تولید محتوای هوشمند را برای خود هموار کنیم و از سردرگمی در استفاده از داده‌های پراکنده جلوگیری کنیم.