Sa oled kirjutanud lugejatele. Nüüd peate kirjutama ka masinatele

Sissejuhatus

Olete aastaid õppinud, kuidas inimestele kirjutada. Lühikesed laused. Aktiivne kõneviis. Kõnekaasaja esimeses lõigus. Te teate reegleid.

Kuid teie sisu loeb uus publik – ja see ei hooli teie huvi äratamisest.

Tehisintellekti süsteemid – ChatGPT, Perplexity, Google’i AI Overviews ja teised – töötlevad ja kokkuvõtavad veebisisu nüüd tohutul määral. Kui keegi küsib ühelt neist tööriistadest sinu valdkonna kohta küsimuse, võtab see vastuse lehekülgedelt, mida suudab kindlalt analüüsida, välja võtta ja tsiteerida. Küsimus on: kas sinu lehekülg on üks neist?

Pettumust tekitab asjaolu, et inimestele mõeldud suurepärane tekst võib masinatele olla peaaegu loetamatu. Mitte sellepärast, et sisu oleks halb, vaid sellepärast, et struktuur muudab tähenduse väljavõtmise raskeks.

Siin on näide, kuidas see praktikas välja näeb, ja mida sa sellega teha saad.

Probleem ei ole selles, mida te ütlete. Probleem on selles, kuidas te seda ütlete.

Kui keelemudel loeb lehekülge, ei koge ta teie sisu samamoodi nagu inimene. Ta ei saa kasu lõikude kaudu üles ehitatud kontekstist. Ta ei taju kaudset tähendust. Ta eraldab – võtab üksikuid lauseid või lõike ja kasutab neid vastuse koostamiseks.

See muudab „hea kirjutamise” tähendust.

Vaadake neid kahte versiooni samast lausest:

Versioon A: „Meie lahendus aitab meeskondadel ühel lainel püsida ja rohkem ära teha.”

Versioon B: „Acme projektijuhtimise tarkvara vähendab meeskondadevahelist suhtlusprobleeme, koondades ülesannete jälgimise ühte juhtpaneeli.”

Versioon A kõlab soojemalt. Versioon B kõlab rohkem korporatiivselt.

Kuid versioon B on see, mida AI tsiteerib. See nimetab ettevõtte, täpsustab toote funktsiooni ja määratleb probleemi, mida see lahendab – kõik ühes lauses, mis võib täiesti iseseisvalt seista. Kontekstist välja võetud versioon A ei tähenda peaaegu midagi.

Kirjutamine väljavõtete jaoks: lihtne raamistik

Te ei pea kogu oma veebisaiti ümber kirjutama. Peate mõtlema iga olulisema sisuosa peale veidi teistmoodi.

Põhiküsimus on: kui keegi võtaks selle lõigu kontekstist välja, kas see edastaks ikka midagi selget ja konkreetset?

Siin on praktiline viis selle testi rakendamiseks:

1. Nimetage oma entiteedid selgesõnaliselt. Ärge kirjutage „meie platvorm” – kirjutage platvormi nimi. Ärge kirjutage „see lähenemisviis” – öelge, milline on see lähenemisviis. AI-süsteemid loovad tähendust nimetatud entiteetidest. Asesõnad ja üldised viited ei anna neile midagi, millest kinni haarata.

2. Määratlege enne, kui täpsustate. Alustage faktidega, seejärel lisage nüansse. „Põrkemäär langes 40% pärast navigeerimise ümberkorraldamist” on väljavõetav. „Pärast mõningate muudatuste tegemist selles, kuidas kasutajad veebisaidil liikusid, paranes kaasatus märkimisväärselt” ei ole.

3. Iga osa peab vastama ühele küsimusele. AI-otsinguks parim sisu on organiseeritud eraldiseisvate küsimuste ümber: Mis see on? Kellele see on mõeldud? Millist probleemi see lahendab? Kuidas see töötab? Iga osa peaks suutma oma küsimusele iseseisvalt vastata.

4. Vältige konteksti kaotamist. Lause, mis algab sõnadega „Nagu varem mainitud…” või „Eelneva põhjal…”, muutub väljavõtmisel mõttetuks. Kordage vajalikku teavet. Kordamine, mis tundub inimlugejale üleliigne, on masinale tegelikult abiks.

Kirjutise all olev struktuuriline kiht

Isegi täiuslikult kirjutatud sisu võib jääda AI-süsteemidele kättesaamatuks, kui selle aluseks olev struktuur ei toeta masinloetavust.

Siin liigutakse kirjutamisstiilist edasi tehnilisele tasandile, mille üle enamik sisu loojaid pole varem mõelda pidanud.

Siin on mõned olulised asjad:

• Skeemimärgistus – struktureeritud andmed, mis ütlevad AI-põhistele otsingusüsteemidele mitte ainult seda, mis teie lehel on, vaid ka seda, millist tüüpi asi see on. Selliste platvormide puhul nagu Google’i AI Overviews on skeemil hästi dokumenteeritud mõju sellele, kuidas sisu tõlgendatakse ja esile tuuakse. Selliste LLM-ide puhul nagu ChatGPT ja Perplexity on seos vähem otsene – kuid selge struktuur ja semantilised signaalid muudavad teie sisu siiski kergemini töödeldavaks ja täpsemalt esitatavaks.

• Pealkirjade hierarhia – selged, kirjeldavad pealkirjad (H1, H2, H3) annavad AI-süsteemidele teie sisu kaardi. Ebamäärased pealkirjad nagu „Rohkem teavet” või „Järgmine samm” ei edasta midagi kasulikku.

• llms.txt – kavandatav konventsioon (veel mitte ametlik standard), mis on kontseptsioonilt sarnane robots.txt-ga ja annab AI-indekseerijatele selged juhised teie veebisaidi struktuuri ja selle kohta, mida neil on lubatud kasutada. Selle tutvustas teadlane Jeremy Howard ja seda on kasutusele võtnud mitmed suuremad AI-indekseerijad – kuid kasutuselevõtt on endiselt ebaühtlane ja paljud veebisaidid, millel see fail on olemas, ei ole kontrollinud, kas seda tegelikult õigesti loetakse.

Spetsiaalselt selle kihi jaoks loodud tööriistad – nagu AI nähtavuse tööriist Geordy – on olemas just seetõttu, et enamik sisu meeskondi ei suuda seda käsitsi hallata. Geordy genereerib automaatselt struktureeritud formaadid, mida AI-süsteemid kasutavad teie sisu mõistmiseks ja tsiteerimiseks: skeem, llms.txt, YAML, Markdown ja muud, mida pakutakse teie enda domeenist, ilma et see mõjutaks teie olemasolevat veebisaiti.

Kuidas see praktikas välja näeb

Võtame ühe reaalsest elust pärit näite. Oletame, et teil on väike raamatupidamisbüroo ja olete kirjutanud põhjaliku selgitava lehekülje vabakutseliste kvartali maksudeklaratsioonide kohta.

Praegu, kui keegi küsib ChatGPT-lt „millal peavad vabakutselised esitama kvartali maksudeklaratsiooni”, ei pruugi teie lehekülg olla nende seas, mida tsiteeritakse – isegi kui see on hästi kirjutatud ja Google’is hästi positsioneeritud. Mõned tavalised põhjused:

• Teie oluline teave on peidetud voolavasse proosasse, mida on kontekstist raske eraldada.

• Ilma selgelt struktureeritud KKK-osata on AI-süsteemidel raskem tuvastada, milline osa teie leheküljest vastab otseselt konkreetsele küsimusele.

• Teie ettevõtte nimi ja konkreetsed teenused ei ole selgelt seotud esitatud väidetega.

Lahenduseks ei ole kogu lehekülje ümberkirjutamine. Lahenduseks on selge struktuuriga KKK-osa lisamine koos selge skeemimärgistusega, tagades, et teie firma nimi ilmub iga olulise väite juures, ning veendudes, et pealkirjad on pigem küsimuspõhised kui teemapõhised.

„Kvartali maksudeklaratsioonide tähtajad” muutub „Millal on vabakutseliste kvartali maksudeklaratsioonide tähtajad?”. Sama teave. Palju kergemini väljavõetav.

Sihtrühm on laienenud – teie kirjutamisstiil peaks samuti laienema

See ei tähenda, et tuleks loobuda kõigest, mis muudab sisu inimestele loetavaks. Hea kirjutamine on endiselt hea kirjutamine.

Kuid „hea” määratlus on laienenud. Tänapäeval toimiv sisu peab teenima kahte sihtrühma: teie lehekülge lugenud inimest ja tehisintellekti süsteemi, mis võib teie lehekülge tsiteerida vastuses, mille keegi teine saab – ilma et nad teie veebilehte üldse külastaksid.

Sellel teisel sihtrühmal on teistsugused vajadused. Seda ei saa järeldada. See ei suuda konteksti hoida. See eraldab ja esindab.

Kirjutage mõlemale. Struktureerige mõlemale. Ja veenduge, et teie sisu aluseks olev tehniline kiht toetab tegelikult seda, mida te üritate edastada – sest praegu enamiku veebisaitide puhul see nii ei ole.

See on lünk, mida tasub täita.