Automatisering af tekst bliver mere og mere populært, og der er flere værktøjer, der kan løse opgaven. Her kan du læse mere om data-to-text og GPT-3.
Der er efterhånden mange forskellige værktøjer, der kan automatisere dit skriftlige content. Værktøjerne på markedet har det til fælles, at de producerer tekst, der - i mere eller mindre grad - er baseret på det, vi kender som AI (Artificial Intelligens).
De fleste har en idé om, hvad AI er, og hvad det kan og behøver derfor ikke vide mere. Men AI er et vidt begreb, og vi forstår typisk bedst ting, hvis de bliver puttet i kasser. Så nu hvor du alligevel sidder her og skal læse om to af værktøjerne, så lad os finde en kasse, de passer i.
NLG er en forkortelse for Natural Language Generation og betegner automatiserede tekster skrevet i et naturligt sprog. NLG-teknologier er derfor en gren under AI men afviger fra lignende værktøjer, der typisk vil have et mere maskinelt sprogbrug. Teksterne er til gengæld genereret af en maskine, hvilket giver dig mulighed for at producerere store mængder tekster på ingen tid.
GPT-3 og data-to-text er begge NLG-teknologier. Og her kan det godt være, at vi rykker ved din forståelse af, hvad GPT-3 var, inden du gik igang med at læse denne tekst. For ja, GPT-3 er i virkeligheden det rene AI. Men da værktøjet er trænet til semantik og til at skabe menneskelige formuleringer, er det også en NLG-teknologi. Alligevel er der nogle helt afgørende forskelle mellem dén og et klassisk data-to-text værktøj. Og dem får du her.
Data-to-text betegner, ikke overraskende, data der bliver til tekst. Det er værktøjer, der automatisk kan producere tekster på baggrund af struktureret data. Struktureret data kan i den sammenhæng eksempelvis være produktinformationer fra et CMS eller PIM, data fra en fodboldkamp, virksomhedsdata eller data om vejret. Det vigtigste er, at det er data, der struktureret og giver mening i en tekst.
Data-to-text værktøjer karakteriseres som en NLG-teknologi, fordi den har brug for et menneskeligt input i form af versionerede tekstelementer for at kunne skabe den endelige tekst. Det er altså dig selv, der skriver teksterne, hvilket sikrer et 100% naturligt sprog.
Du har samtidig fuld kontrol over, hvilken data der bruges, og hvordan teksten skal struktureres.
Det betyder, at du kan sørge for, at teksterne er konsistente, meningsfulde og lever op til den kvalitet, du ønsker. Og du kan altid gå ind og rette eller optimere teksterne løbende.
Men dét der virkelig gør data-to-text til et effektivt værktøj er, at de netop er baseret på struktureret data, der, i form af dynamiske variabler, gør, at du på et øjeblik kan skabe hundredevis af tekster med relevante og opdaterede informationer. Det gør det til en utrolig skalérbar løsning, der også hurtigt kan få dig ud på nye markeder.
GPT står for Generative Pre-trained Transformer. Det er en form for sprogmodel, der lærer fra eksisterende tekster og som, på meget kort tid, kan give dig en tekst baseret på et input, du giver den. Den er blevet trænet med mange millioner af ord og repræsenterer en stor del af det, du kan finde på internettet.
Den kan dermed give dig nogle meget indholdsrige tekster med massere af informationer om emnet, der kan spare dig for en masse research-arbejde. Problemet er, at det ikke er alt på nettet, der er sandt, og du skal derfor sørge for at kvalitetstjekke teksterne.
Til gengæld er det meste af det, du finder på internettet - sandt eller ej - skrevet af mennesker. GPT-3 har derfor en ret god fornemmelse for, hvordan mennesker formulerer sig og kan skrive tekster, du ikke altid med det blotte øje vil kunne gennemskue er skrevet af en maskine.
Nyeste skud på stammen er det, der kaldes ChatGPT. Det er en chat, baseret på GPT-3, du kan stille spørgsmål. Ligesom andre GPT-3 værktøjer, svarer den ud fra viden, den kan hente fra internettet og arbejder ud fra forudsigelighed. Det vil sige, at den danner sine tekster ud fra, hvad der er mest sandsynligt - lige fra de reelle informationer til rækkefølgen af ord.
Da GPT-3 nemt - og langt hurtigere end dig selv - kan finde relevant viden om emnet, kan den være ideel som inspiration eller til at skabe et grundlæggende fundament for større individuelle tekster som eksempelvis artikler eller blogposts.
Data-to-text er til gengæld langt mere skalerbar og er derfor et effektivt værktøj til virksomheder, der har brug for et stort antal af tekst i samme format. Det kan eksempelvis være produkttekster.
Data-to-text værktøjer bruges inden for mange forskellige industrier (banker, medier mm.), men der hvor vi virkelig ser, at det gør en kæmpe forskel er inden for e-commerce branchen. Her ligger der mange repetitive tekstopgaver, der (stadig) skrives manuelt.
Én af de helt store tidsslugere er produktbeskrivelser. Men det er faktisk en opgave, der nemt kan automatiseres med et data-to-text værktøj. Webshops ligger nemlig typisk inde med en masse produktspecifik data, og det ligger derfor lige til højrebenet at benytte dem i teksterne.
Med et data-to-text værktøj kan du automatisk omsætte dataet til beskrivelser på et stort antal produkter med lignende deltaljer - på ingen tid. Beskrivelserne kan endda laves på flere sprog og vil altid have samme kvalitetsniveau.
Derudover vil den automatisk give dig en ny, unik og relevant produktbeskrivelse, hver gang du opretter et nyt ptodukt. At skrive beskrivelser til alle produkter på en webshop er i forvejen en uoverskuelig opgave, men hvis du samtidig skal følge med i tempoet, hver gang der kommer nye produkter på shoppen, er det næsten en umulig opgave. Særligt hvis teksterne også løbende skal vedligeholdes og optimeres, så de er SEO opdaterede og passer til evt. Sæson.
Data-to-text er ét centralt værktøj, hvor du har alle dine tekst, hvilket gør det nemt for dig at lave rettelser eller optimeringer på tværs af flere produkter eller kategorier.
Og teksterne bliver samtidig automatisk opdateret, når der sker ændringer i din data. Det betyder altså, at når du først har lavet et setup, der passer til dine produkter, vil dine tekster altid være opdateret med den nyeste informationer.
Det er en kæmpe tidsbesparelse og kan samtidig være med til at forbedre vigtige KPI’er som eksempelvis visninger på produktsiden, konverteringsrate mv. Den tid det frigør for content writers og marketingmedarbejdere, kan de i stedet kan bruge på mere kreative opgaver, hvor deres kompetencer virkelig kommer i spil.
Du får typisk mest ud af et data-to-text værktøj i de tilfælde, hvor du skal skrive mange tekster i det samme format, og hvor det primært er data og informationer, der skal skiftes ud. Værktøjet bruges derfor ofte til rutineprægede tekstopgaver, herunder særligt:
GPT-3 værktøjer kan for nuværende kun generere én tekst ad gangen og egner sig derfor bedst til meget specifikke tekstopgaver. Kvaliteten og mængden af det indhold, den producerer afhænger dog af det enkelte emne, den skal skrive om.
Men da GPT-3 får al sin viden fra internettet, kan den finde informationer om emnet til dig men også give dig gode ideer til formuleringer og vinkler. Du skal dog være opmærksom på, at den ikke ved mere end den tilgængelige information, og den kan ikke evaluere eller filtrere, om de ting den skriver er korrekte. Der vil derfor altid være behov for et niveau af menneskelig kvalitetskontrol.
Alligevel vil det for mange lette en stor del af skrivearbejde, at GPT-3’en faktisk kan give dig en grundlæggende tekst, der “bare” skal arbejdes videre på. Den kan desuden være en stor hjælp, hvis du har skriveblokade og mangler inspiration til at komme i gang med at skrive.
For nogen virksomheder vil GPT-3 værktøjer også kunne hjælpe med tekstopgaver, hvor det virker fuldstændig ineffektivt at bruge menneskekrafter. Det kan eksempelvis være i en chat, hvor der skal svares på de samme spørgsmål flere gange.
Okay, så nu har du fået den helt store introduktion til de to typer værktøjer og har måske en ret god idé om, hvad de kan, og hvor de er forskellige. Men for lige at opsummere det, du har læst; hvilke fordele og ulemper har værktøjerne så?
Data-to-text værktøjer er baseret på struktureret data fra dit eget system. Det vil sige, at den ikke finder på ting, den ikke kan hente fra din egen datakilde. GPT-3 laver derimod tekster på baggrund af informationer fra internettet, hvilket kan lette research-arbejdet men også skabe ukorrekte tekster, der ikke er relevante for læseren. Data-to-text giver dig altså langt højere grad af kontrol over dit indhold.
GPT-3 skriver til gengæld teksterne for dig. Det eneste du skal gøre er at rette teksterne til, så den ikke blot har de korrekte informationer men også er tilpasset et menneskeligt sprog, der stemmer overens med jeres Tone of Voice. Med et Data-to-text værktøj skal du selv bidrage med de tekstelementer, der - sammen med din data - skal bruges til at skabe den endelige tekst.
Omvendt kan du i dit data-to-text værktøj skrive flere tekster på én gang. Det kan eksempelvis være en hel kategori. Når du har skrevet om én t-shirt, har du skrevet om dem alle, uanset om den hvid eller sort - den indsætter nemlig selv den korrekte data på det enkelte produkt. Med GPT-3 kan du, som det ser ud nu, kun producere én tekst ad gangen.
“Der er ikke noget i vejen for at bruge teknologier til at optimere kvaliteten af vores indhold”
- Anders Houlberg, Resolution Media
Vores vurdering - ud fra den viden vi har om værktøjerne på nuværende tidspunkt - er, at det i fremtiden ikke nødvendigvis bliver et spørgsmål om, hvilket værktøj du skal vælge, men nærmere hvordan du kan bruge de enkelte teknologier til at effektivisere dine arbejdsgange.
Og her ser vi ikke umiddelbart, at data-to-text og GPT-3 udelukker hinanden.
Der er ingen tvivl om, at GPT-3 modeller, som eksempelvis ChatGPT, er et imponerende værktøj. Men der er stadig noget vej igen, før det kommer til at få det samme touch med tekstskrivning, som mennesket har.
Og så er ChatGPT slet ikke designet til at lave tekster i den skala, som nogle tekstopgaver, herunder produktbeskrivelser, kræver. Her er data-to-text stadig det mest oplagte værktøj i vores øjne.
Men du kan også vælge at se det som to geniale værktøjer, der, med deres forskelligheder, faktisk kan være det aller bedste makkerpar til en content writer.
Prøv at følge os her; Du bruger et Data-to-text værktøj til at administrere alle dine tekster, sikre korrekt data og effektivisere dit tekstarbejde. Ved siden af har du GPT-3’en som din højre hånd, der hjælper med at finde inspiration til, hvad der skal stå i teksterne.
Win-win, hva'?
Med mindre den specifikke tekstopgave du har brug for hjælp til - og fik dig til at læse hele denne tekst - kun kræver ét værktøj. I så fald, håber vi, at ovenstående gav mening og kan hjælpe dig med at tage en beslutning!
Med automatiserede produkttekster får du automatisk tekster på dine produkter. Men hvad betyder det i praksis, og hvordan fungerer det? Læs mere her.
Hvis mennesket slår sig sammen med kunstig intelligens, kan der opstå magi. Læs her, hvorfor du bør skabe dine tekster med en NLG software.
Vil du gerne skrive gode produkttekster, der sælger? Så læs med her og lær, hvordan du kan skrive konverteringsvenlige produktbeskrivelser.
Vær den første til at få den nyeste viden inden for automatiseret tekstproduktion, og hvordan NLG (Natural Language Generation) kan hjælpe din virksomhed med at vokse.
Følg med på vores blog eller på Linkedin, hvor alle blogindlæg deles.