{"id":14087,"date":"2021-01-04T17:11:57","date_gmt":"2021-01-04T16:11:57","guid":{"rendered":"https:\/\/inboundcph.dk\/autogenererede-tekster\/"},"modified":"2024-04-25T06:56:13","modified_gmt":"2024-04-25T05:56:13","slug":"-61","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/inboundcph.dk\/en\/autogenererede-tekster\/","title":{"rendered":"Autogenerated texts"},"content":{"rendered":"

Hvad er autogenererede tekster?<\/h2>\n

Autogenererede tekster<\/em> (ogs\u00e5 kaldet maskingenererede tekster<\/em>) er tekster, som helt eller delvist\u00a0er skrevet af maskiner. Det er ikke kun et fjernt fremtidsscenarie, men en praksis, der har fundet sted i flere \u00e5r. Der findes flere v\u00e6rkt\u00f8jer til form\u00e5let, og selvom v\u00e6rkt\u00f8jerne ikke kan m\u00e5le sig med dygtige tekstforfattere, har de n\u00e5et en s\u00e5dan kvalitet, at de ikke l\u00e6ngere kan ignoreres.<\/p>\n

Det tager lang tid og koster mange penge at skrive gode tekster \u2013 og har du en stor webshop\u00a0med titusindvis af produktsider og kategorisider, der alle skal have en unik tekst, er det en n\u00e6rmest uoverkommelig opgave. Derfor kan der v\u00e6re gode grunde til at g\u00f8re brug af autogenererede\u00a0tekster \u2013 men desv\u00e6rre lever resultatet dog sj\u00e6ldent op til forventningerne.<\/p>\n

Vi samarbejder med flere webshops, der har titusindvis af varenumre, men alligevel har vi ikke\u00a0selv gjort brug af autogenererede tekster. Alene af den \u00e5rsag, at vi ikke kan st\u00e5 inde for kvaliteten.\u00a0I stedet har vores tilgang v\u00e6ret manuel tekstforfatning til udvalgte sider \u2013 typisk prioriteret efter antallet af Google-s\u00f8gninger og kundens avance p\u00e5 de enkelte produkter.<\/p>\n

\n

Googles holdning til autogenererede tekster<\/h2>\n

Google har et s\u00e6t retningslinjer om autogenereret indhold<\/a>, hvori de ikke overraskende skriver, at det kan have negative konsekvenser, hvis man publicerer indhold, der er beregnet til at manipulere Googles s\u00f8geresultater. S\u00e5dant indhold omfatter if\u00f8lge Google blandt andet:<\/p>\n

    \n
  1. tekster der ikke giver nogen mening for l\u00e6seren<\/li>\n
  2. tekster der er oversat via et automatisk v\u00e6rkt\u00f8j uden menneskelig redigering<\/li>\n
  3. tekster der er genereret via automatiserede processer<\/li>\n
  4. tekster der er genereret ved at kopiere RSS-feeds eller s\u00f8geresultater<\/li>\n
  5. tekster der er sammensat af indhold fra forskellige websites.<\/li>\n<\/ol>\n

    Det giver sig selv, at tekster skal give mening for l\u00e6seren, og at det er en d\u00e5rlig id\u00e9 at kopiere indhold fra RSS-feeds, s\u00f8geresultater og andre websites. Til geng\u00e6ld er punkt 2 og 3 en gr\u00e5zone, b\u00e5de fordi det er meget sv\u00e6rt for Google at identificere denne type tekster, og fordi teksterne ikke n\u00f8dvendigvis l\u00e6ngere er s\u00e5 d\u00e5rlige, at der er behov for at sanktionere dem.<\/p>\n

    \n

    Tekst spinning<\/h2>\n

    En enkel metode til autogenerering af tekster er s\u00e5kaldt tekst-spinning<\/em> (p\u00e5 engelsk kaldet article spinning<\/em>). Metoden virker ganske enkelt ved, at en maskine automatisk skaber et antal variationer af en original tekst \u2013 blandt andet ved at udskifte og bytte rundt p\u00e5 ord og s\u00e6tninger \u2013 hvorved variationerne af teksten fremst\u00e5r som hver deres egen unikke tekst.<\/p>\n

    Desv\u00e6rre er resultatet sj\u00e6ldent brugbart. Sproget er ofte d\u00e5rligt eller helt uforst\u00e5eligt, og ofte er teksterne ikke varierede nok. Hvis du fristes til at kopiere tekster fra dine konkurrenter, sende dem igennem en tekstspinner og bruge dem p\u00e5 dit eget website, s\u00e5 lad v\u00e6re!<\/p>\n

    Det eneste tilf\u00e6lde, hvor tekst-spinning kan v\u00e6re anvendeligt, er ved produktvariationer. Antag eksempelvis at du s\u00e6lger et smartphone-cover i 10 forskellige farver, og at hver farvevariation har sin egen produktside. Du kan da skrive \u00e9n produkttekst og efterf\u00f8lgende bruge en tekst-spinner til at generere 10 unikke tekstversioner, hvori du blot skal udskifte navnet p\u00e5 farven.<\/p>\n

    \n

    Natural Language Generation<\/h2>\n

    En mere avanceret metode til autogenerering af tekster er Natural Language Generation<\/em>.\u00a0Metoden er en kombination af tekst-spinning og en r\u00e6kke konditionelle regler, der definerer, hvordan specifikke produktinformationer automatisk skal bruges i teksterne, og hvordan teksterne automatisk skal forandre sig efter produktinformationerne.<\/p>\n

    Et eksempel p\u00e5 en konditionel regel kan v\u00e6re, at hvis et produkt har tr\u00e5dl\u00f8st WiFi, tilf\u00f8jes\u00a0s\u00e6tningen ‘[produktnavn] har tr\u00e5dl\u00f8st WiFi med en r\u00e6kkevidde p\u00e5 op til [r\u00e6kkevidde] meter’ til produktbeskrivelsen. Produktnavn og r\u00e6kkevidde udskiftes dynamisk baseret p\u00e5 produktdata.\u00a0Et andet eksempel kan v\u00e6re, at hvis et produkt er over en vis st\u00f8rrelse, tilf\u00f8jes till\u00e6gsordene\u00a0‘stor’, ‘k\u00e6mpe’ eller ‘i st\u00f8rrelse XL’ specifikke steder i produktbeskrivelsen.<\/p>\n

    Jo flere konditionelle regler man definerer baseret p\u00e5 forskellige produktdata, jo bedre bliver teksterne. I praksis laver man typisk en template (dvs. en samling regler) for hver produktkategori. En template kan eksempelvis bruges til at generere produktbeskrivelser til fjernsyn, mens en anden kan bruges til s\u00f8m og skruer, og en tredje kan bruges til barbermaskiner.<\/p>\n

    Natural Language Generation fungerer bedst til produktbeskrivelser, fordi de typisk er meget ensartede. Kategoritekster og blogindl\u00e6g b\u00f8r altid skrives manuelt. Natural Language Generation g\u00f8r derfor ikke tekstforfattere overfl\u00f8dige. Det kr\u00e6ver ogs\u00e5 en dygtig tekstforfatter at ops\u00e6tte de templates, der er fundamentet for autogenerering af gode tekster.<\/p>\n

    \n

    S\u00e5dan kommer du i gang med Natural Language Generation<\/h2>\n

    Der findes flere v\u00e6rkt\u00f8jer til Natural Language Generation. Blandt de mest udbredte er:<\/p>\n