Openai, kullanıcıların chatgpt'i nasıl kullandıklarına dair bugüne kadarki en büyük çalışmayı yayınladı. Siz ve ben kendimizi dikkatli bir şekilde sentezledim, bu yüzden yararlı ve anlamsız içgörülerin bolluğunu dolaşmanız gerekmiyor.
Tl; dr
- LLM'ler aramayı değiştirmiyor. Ancak insanların bilgiye nasıl erişip tükettiklerini değiştiriyorlar.
- Sorma (%49) ve yapmak (%40) sorgular piyasaya hakimdir ve kalitede artmaktadır.
- En iyi üç kullanım durumu – pratik rehberlik, bilgi aramak ve yazma – tüm konuşmaların% 80'ini oluşturmaktadır.
- Yayıncıların değer katan bağlantılı varlıklar oluşturmaları gerekir. Artık makalelerden gelen trafiği kovalamakla ilgili olamaz.
Chatbot 101
Chatbot, bazı metin girişleri verildiğinde metin yanıtı oluşturmak için eğitilmiş istatistiksel bir modeldir. Maymun gör, maymun yapar.
Daha gelişmiş sohbet botları iki veya daha fazla aşamalı bir eğitim sürecine sahiptir. İçinde Bir Sahne Bir (daha az konuşma dilinde “eğitim öncesi” olarak bilinir), LLM'ler bir dize içindeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için eğitilir.
Dünyanın en iyi muhasebecisi gibi, hem öngörülebilir hem de sıkıcı. Ve bu mutlaka kötü bir şey değil. Şeflerimin şişmanını, pilotlarımın ayık olmasını ve paramın Yeşil Partiye liderlik etmek için sırada o kadar sıkıcı olmasını istiyorum.
İkinci Aşama işlerin biraz daha meraklı olduğu yerdir. “Eğitim sonrası” aşamasında, modeller bir istem için “kalite” yanıtları oluşturmak için eğitilir. Sınıf yanıtlarına yardımcı olmak için takviye öğrenimi gibi farklı stratejilere ince ayar yapılırlar.
Zamanla, Pavlov'un köpeği gibi LLM'ler, yanıtlarının kalitesine göre ödüllendirilir veya kınanır.
Birinci aşamada, model dünyanın gizli bir temsilini “anlar” (kesinlikle ters virgüllerde). İkinci aşamada, bilgisi en kaliteli yanıtı oluşturmak için honlanır.
Sıcaklık ayarları olmadan, LLM'ler eğitim süreci aynı olduğu sürece, aynı tepki süresini her zaman üretecektir.
Daha yüksek sıcaklıklar (1.0'a daha yakın) rastgelelik ve yaratıcılığı arttırır. Daha düşük sıcaklıklar (0'a yakın) model (ler) i çok daha öngörücü ve hassas hale getirir.
Dolayısıyla, kullanım durumunuz uygun sıcaklık ayarlarını belirler. Kodlama sıfıra daha yakın olmalıdır. Yaratıcı, daha içerik odaklı görevler bire daha yakın olmalıdır.
Bir Marka Post AI'sının nasıl oluşturulacağına dair makalemde bunun hakkında konuştum. Ancak, sıcaklık ölçeklerinin LLM'lerle nasıl çalıştığı ve kullanıcı tabanını nasıl etkilediğine dair bu çok iyi kılavuzu okumanızı şiddetle tavsiye ederim.
Veriler bize ne anlatıyor?
Bu LLM'ler arama için doğrudan bir yedek değildir. O kadar yakın IMO bile değil. Bu SEMRUSH çalışması, LLM Süper Kullanıcıların artırılmış Yaptıkları geleneksel aramaların miktarı. Genişleme teorisi doğru görünüyor.
Ancak insanların bilgiye erişme ve bunlarla etkileşim kurma konusunda temel bir değişim getirdiler. Konuşma arayüzleri inanılmaz bir değere sahiptir. Özellikle bir işyeri formatında.
Bu kadar tembel olduğumuzu kim bilebilirdi?
1. Rehberlik, bilgi aramak ve yazma hakimiyeti
Bu ilk üç kullanım vakası tüm insan-robot konuşmalarının% 80'ini oluşturmaktadır. Pratik rehberlik, bilgi aramak ve lütfen yumuşak bir şey yazmama yardım edin ve her türlü tutku veya içgörü, harika robot yok.
Yazma sorgularının çoğunluğunun mevcut çalışmayı düzenlemek için olduğunu kabul edeceğim. Hala. AI tarafından yazılmış bir şey okursam, kendimi kandırdım. Ve aldatma çekici bir kalite değil.
2.. İşle ilgili olmayan kullanım artıyor
- İşle ilgili olmayan mesajlar, tüm kullanımların% 53'ünden büyümüş % 70'den fazla Temmuz 2025'e kadar.
- LLM'ler alışılmış hale geldi. Özellikle doğru kararları vermemize yardımcı olmak söz konusu olduğunda. Hem iş içinde hem de dışında.
3. Yazma en yaygın işyeri uygulamasıdır
- Yazma, en yaygın iş kullanım durumudur. İşle ilgili mesajların% 40'ı Haziran 2025'te ortalama.
- Hakkında Tüm yazma mesajlarının üçte ikisi sıfırdan yeni metin oluşturmak yerine mevcut kullanıcı metnini değiştirme istekleridir.
Daha iyi e -postalar yazmalarına yardımcı olmak için LLM'leri kullanan yeterince insan tanıyorum. Teknoloji brosları için bu araçlar için birincil kullanım durumlarının yaratıcılıkta çok eksik olduğu neredeyse üzülüyorum.
4. Daha az kodlama
- Bilgisayar kodlaması Sorgular sadece nispeten küçük bir paydır. Tüm mesajların% 4,2'si.*
- Bu çok mantıksız hissettiriyor, ancak Claude gibi uzman botlar veya sevimli araçlar daha iyi alternatifler.
- Bu bir nokta. Uzman LLM kullanımı büyüyecek ve muhtemelen belirli endüstrilere hakim olacak çünkü daha kaliteli çıktılar geliştirebilecekler. Özel Aşama İkinci Tarz Eğitim, çok üstün bir ürün sunar.
*İşle ilgili Claude konuşmalarının% 33'üne kıyasla.
Diğer çalışmaların insanların LLM'leri ne için kullandıkları şeyleri çok farklı bir şekilde ele aldığını belirtmek önemlidir. Yani bu düşündüğümüz kadar kesilmiş ve kuru değil. Eminim işler değişmeye devam edecektir.
5. Erkekler artık hakim değil
- Erken benimseyenler orantısız bir şekilde erkekti (etrafında % 80 tipik olarak erkeksi isimlerle).
- Bu sayı düştü % 48 Haziran 2025'e kadar, aktif kullanıcılar artık tipik olarak kadınsı isimlere sahip olma olasılığı biraz daha yüksek.
Elbette, biz erkeklerin kusurlarımız var. Tarih boyunca belki savaşmak için biraz hızlı ve biraz hakim olduk. Ama pariteyi görmek güzel.
- Tüm sorguların% 89'u soruyor ve ilgili.
- % 49 sormak ve% 40 yapıyor, sadece% 11 ifade.
- Mesajlar sormak geçen yıl mesaj yapmaktan daha hızlı büyüdü ve daha yüksek kalite olarak değerlendirildi.
7. İlişkiler ve kişisel yansıma belirgin değildir
- LLM'lerin insanlar için kişisel terapistler haline geldiğini belirten bir dizi çalışma olmuştur (yukarıya bakınız).
- Bununla birlikte, ilişkiler ve kişisel yansıma Openai'ye göre toplam mesajların sadece% 1.9'unu oluşturmaktadır.
8. Kanlı Gençlik (*Sallar Yumruk*)
Paket
LLM'lerin yayıncılar için bir felaket olduğunu düşünmüyorum. Elbette, herhangi bir sevk trafiği göndermiyorlar ve ücretli kullanıcıların (klasik) dışındaki alıntıları kaldırmaya başladılar. Ancak bu teknoloji başlarının hiçbiri bize bir şey vermeyecek.
Bu ay için bir yarış ve test uçuşuna gönderdikleri köpekiz.
Ancak, görüş, kitle ve – umarım – bazı marka derinliği ve varlıkları olan bir yayıncıysanız, iyi olacaksınız. Her ne kadar tarama davranışları kontrolden çıkıyor.
Yayıncılar olarak bu verilerden alabileceğimiz en pratik sonuçlardan biri, niyetlerdeki belirgin değişikliktir. Eons için navigasyon, bilgilendirici, ticari ve işlemsel olarak kereste olduk.
Şimdi yapıyoruz. Veya üretim. Ve çok büyük.
SEO yayıncılar için ölmedi. Ancak içerik yayınlamaya devam etmekten daha fazlasını yapmamız gerekiyor. AI'nın değerlerini benimsemek için söylenecek çok şey var, onu kol uzunluğunda tutuyor.
BBC'nin doğruladığını düşünün. Çok fazla değer kattığı için makineler tarafından sentezlenemeyen içerik. Araçlar ve bağlantılı varlıklar. Uzmanlardan gerçek görüşler ön plana çıktı.
Ancak bu kaliteyi ölçeklendirmek zor. Programlı SEO şaşırtıcı değer yaratabilir. Araçlar gibi. Kullanıcıların “Yapımı” nı cevaplayan araçlar zaman zaman sorgular. Mevcut cesetin dışında değer katan şeyler inşa etmeliyiz.
Ve eğer kitleniz genellikle daha genç ve daha güveniyorsa, buna daha fazla eğilmeniz gerekecek.
Daha fazla kaynak:
Bu yazı başlangıçta SEO'da liderlik üzerine yayınlandı.
Öne Çıkan Resim: Roman Samborskyi/Shutterstock
Bir yanıt yazın