Marketeers en tech bloggers houden van nieuwe dingen hypen, want dat geeft ze iets om het over te hebben. De nieuwste hype is ChatGPT. Het heeft nogal wat parallellen met web3: aannames op basis van nul gegevens worden als vanzelfsprekend geaccepteerd. Iedereen verwacht een “evolutionaire” impact en 100x rendement op hun investering in de komende 2-3 jaar. Laten we door de hype kijken naar wat ChatGPT en de OpenAI LLM precies zijn.
Allereerst draait de waarde van ChatGPT meer om de verschillende UX integraties die het mogelijk maakt, dan om de daadwerkelijke intelligentie van de gebruikte AI. Met een kunstmatige algemene intelligentie (AGI) heeft het in ieder geval niets te maken.
Dit soort gelimiteerde interfaces op basis van taalmodellen met machine learning gaan we steeds vaker in de door ons gebruikte producten zien verschijnen. De techniek waarmee teksten worden gegenereerd, wordt voornamelijk gebruikt door SEO’s en marketeers en heel beperkt door copywriters.
Dat is een echter relatief kleine markt. De techniek (LLM) blijkt tot nog toe dan ook slechts een beperkt commercieel succes. De meeste berichten die we horen en lezen over ChatGPt, is clickbait van aandachttrekkende SEO’s en marketeers.
Dat gaat echter niet op voor de veel populairdere ‘image generators’. Deze blijken commercieel gezien veel interessanter te zijn.
GPT-3 is er al een poosje
AI informatie interfaces stonden er sowieso aan te komen, daar is geen twijfel over mogelijk. En de modellen die nu worden gebruikt om teksten (en code) te genereren zijn nog lang niet op hun best. Mocht de ChatGPT-interface en de OpenAI LLM een succes blijken, dan gaan we soortgelijke interfaces en generatieve taalmodellen zien verschijnen in veel producten die we al kopen.
De door OpenAI ontwikkelde Engels taalmodule GPT-3, werd in 2020 al beschikbaar gesteld en aangeboden via API. OpenAI verdiende in de 1,5 jaar na het maken van GPT-3, slechts 5 tot 10 miljoen euro. En zo’n 30 tot 40 miljoen euro in 2022. De projectie die OpenAI heeft uitgesproken voor 2024 is echter ongeveer 1 miljard euro.
De startups die zich in 2020-2021 toen hebben gestort op het aanbieden van GPT-3, dreven toen puur op hype. Hype zorgt immers voor investeringen. De marketing en copywriting markt was echter te niche om daar een breed commercieel succes van te maken.
Toch is het ook weer niet helemaal eerlijk om de LLM taalinterfaces te vergelijken met Web3, wat echt gebakken lucht was. Wat ChatGPT nu laat zien gaat zeker waardevol zijn, op allerlei manieren geïntegreerd in verschillende soorten producten.
Maar zolang we de cijfers nog niet weten over de daadwerkelijke winsten die ermee worden gehaald, is het puur speculeren over de vraag of ChatGPT daadwerkelijk een groot commercieel succes zal worden.
ChatGPT is een chatbot van Microsoft (soort van)
Microsoft is de hoofdinvesteerder in OpenAI, en OpenAI heeft ChatGPT ontwikkeld. De technologieën die daar achter schuilen noemen we LLM, (Large Language Models), oftewel taalmodellen.
ChatGPT is een interface die gebruikmaakt van ee LLM en machine learning (ML) om te reageren op de invoer van gebruikers. Het kan worden gebruikt als een chatbot die kan reageren op vragen of opmerkingen op basis van natuurlijk taalgebruik.
Microsoft integreert nog dit jaar de OpenAI die ChatGPT gebruikt, in een verbeterde en gelimiteerde versie in vrijwel al haar Office gerichte producten.
De vraag is echter in hoeverre je dat straks merkt en in hoeverre je de productervaring straks kunt vergelijken met wat je nu in de ChatGPT interface ziet: producten als Cortana of Siri, die reeds een LLM gebruiken, ga je die werkelijk vaker gebruiken met de LLM van OpenAI?
En brengen die producten dan hetzelfde als ChatGPT, of is de werking voor deze producten straks zo begrenst, of zo anders, dat de productervaring niet overeenkomt met de ervaring die ChatGPT nu biedt?
Ook Google is reeds bezig om gelijkwaardige interfaces in haar producten te verwerken, die werken op basis van haar eigen LLM’s. HealthSearchQA is de eerste van Google sinds de lancering van ChatGPT en is een interface die antwoord kan geven op medische vragen.
Google is al 20 jaar bezig met de ontwikkeling van LLM
Google heeft verschillende LLM-gerelateerde technologieën en toepassingen ontwikkeld, waaronder Google Translate, Google Assistant en de Google Cloud Natural Language API. De LLM die Google heeft ontwikkeld voor het verwerken en begrijpen van teksten in real-time, heet ‘Google Lambda’.
Vormt ChatGPT een bedreiging voor Google?
Waarom ChatGPT GEEN bedreiging vormt voor Google Search
Zoals ik al schreef, is LLM-technologie niet nieuw voor Google. Google Ads en Google Search gebruiken LLM al een jaar of 4 voor het schrijven en optimaliseren van ad copy, ‘featured snippets’ (antwoorden direct op de zoekresultatenpagina) en de omschrijvingen van zoekresultaten die Google zelf maakt.
Google had veel issues met ‘featured snippets’ die verkeerd werden geschreven en moest vervolgens nog meer autoriteitssignalen gebruiken, voordat ze een behoorlijk percentage correct konden schrijven. ChatGPT komt net kijken. GoogleAI is inmiddels al zover dat ze ook proberen om dingen als ironie en sarcasme te begrijpen om dat te verwerken in hun LLM toepassingen.
Waarom ChatGPT WEL een bedreiging vormt voor Google Search
De dreiging komt mogelijk uit een on(der)belichte en onderschatte hoek: het gevaar van een publiekelijk te gebruiken LLM die gekoppeld is aan een extreem grote online data pool van een, op zichzelf vaak al, twijfelachtige kwaliteit en het effect dat dit zal hebben op het herkennen van echte expertise.
Momenteel wordt, onder andere in de academische sector, al veel valsgespeeld door mensen die eigenlijk geen echte expertise bezitten over de onderwerpen waarover ze schrijven en spreken. Een LLM interface, zoals dat van ChatGPT in een verbeterde versie, zal het nog moeilijker maken om nog te zien wie er echt verstand van zaken in huis heeft.
Google gebruikt momenteel verschillende autoriteitssignalen om te bepalen wie er expertise bezit. Als dat onmogelijk wordt gemaakt om te doen, op een manier die zorgt voor een kwalitatief hoger percentage expertise in de output van Google Search, dan kan dit de zoekmachine en alle andere producten die afhankelijk zijn van de gebruikte data, zichtbaar slechter doen laten functioneren en op de manier in gevaar brengen.
Dat vormt niet alleen een bedreiging voor Google Search, maar voor alle zoekmachines en voor onze kennis in het algemeen.
Google heeft meer ervaring en doet het nog steeds niet goed
Google doet nog steeds een hoop fout met auto-rewrites. Ze brengen de verkeerde content met elkaar in verband. Ze halen de verkeerde datums aan. Ze slachtofferen vaak goede websites als zijnde spamsites, en ook Google controleert niet direct wat ze naar voren brengen.
Google gebruikt veel verschillende features waarmee ze relevantie wegen. Ze hebben meerdere systemen voor verschillende soorten typen classificatie. Ze investeren extreem veel in NLP (‘natural language processing’) om dit te doen en om termen, entiteiten, onderwerpen, intentie, en content types uit elkaar te halen.
Alphabet/Google investeert-, helpt met-, en test al jaren met meerdere AI, inclusief verschillende type taalmodellen, patroonherkenning, meertalige begripsystemen en personalisatie. Ze doen dat al zo’n 20 jaar, en ze doen het vaak nog steeds niet goed.
ChatGPT is geen Search
LLM toepassingen als ChatGPT en de experimentele zoekmachines die nu werken met zelfgeschreven antwoorden, zijn zeker ver gekomen in de afgelopen twee jaar en kunnen handig zijn voor bepaalde taken.
Maar is het Search en is het daadwerkelijk een bedreiging voor Google Search? En niet gewoon een nieuwe interface, zoals bijvoorbeeld Voice Search, zoals we ze al vaker voorbij zagen komen?
Hoewel LLM nuttig is voor het begrijpen en reageren op tekst en spraak, is de technologie beperkt tot de data waarop ze is getraind. Ze kan niet altijd relevante of hoogwaardige content genereren of nauwkeurige optimalisatiehandelingen verrichten.
Google Search heeft daarnaast het grote voordeel dat ze meerdere relevante zoekresultaten kan tonen en rangschikken op basis van hun relevantie.
ChatGPT is slechts beperkt tot een chatinterface en is niet geschikt om te gebruiken als zoekmachine. Waar ChatGPT wel goed in is, dat is bijvoorbeeld het vereenvoudigen van een bestaande complexe tekst.
Het kostenplaatje en het verdienmodel spelen mee
Een gratis te gebruiken zoekmachine is sterk afhankelijk van het tonen van advertenties. ChatGPT is als product in deze vorm niet geschikt voor het tonen van advertenties op een dergelijke grote schaal.
Als Google Search en Bing besluiten om een chatbotinterface in de zoekresultatenagina’s te verwerken die on-the-fly teksten schrijft, zoals ChatGPT dit doet in de beperkte versie die wij mogen gebruiken, dan moeten ze eisen dat de techniek in de zoekmachines een stuk beter werkt, dan wat we nu te zien krijgen.
Stukje ChatGPT wiskunde
AI algoritmes zijn ontzettend duur om op grote schaal en voor langere tijd te gebruiken. Een chat in ChatGPT verwerken kost momenteel tussen de 1 en 20 US dollarcent, Google Search verwerkt tenminste 8.500.000.000 zoekopdrachten per dag. OpenAI moet dus al gauw minimaal 400 miljoen euro per dag kunnen verantwoorden om er een positief rendement uit te halen. De AI zal na verloop van tijd ongetwijfeld goedkoper worden, maar dat gaat ook op voor de AI van Google.
GoogleAI is dus zelf al heel lang bezig met de ontwikkeling van geavanceerde content generatie AI en gezien het feit dat Google Search toegang heeft tot enorme hoeveelheden data, meer en nieuwer dan wat ChatGPT tot nu toe mag gebruiken, zou het voor de zoekmachine geen probleem moeten zijn om met iets beters op de proppen te komen.
Echter, Google Search moet bij de introductie van een dergelijke feature wel zorgen dat ze geen grote schade doet aan haar bestaande business model.
Als een dergelijke interface zorgt voor minder advertentieinkomsten vanaf de zoekresultanpagina’s en voor veel hogere kosten (en mogelijk minder data!), dan is een introductie in vergelijkbare vorm, ook voor deze zoekmachines, momenteel niet realistisch.
Dat wil natuurlijk niet zeggen dat GoogleAI niet is ‘getriggered’ door de ontwikkeling en de populariteit van ChatGPT. Alphabet/Google zal zich ongetwijfeld gemotiveerd voelen om zich nog meer op de ontwikkeling van LLM toepassingen te focussen.
De bronnen die ChatGPT gebruikt zijn vergeleken met die van Google enorm beperkt
ChatGPT is tot nu toe alleen getraind op oude data en daarnaast doet ChatGPT geen feitencheck en is het product door Microsoft’s algemene productbeleid creatief enorm beperkt en is het product niet politiek onafhankelijk.
Dat is Google Search ook niet, maar ChatGPT is duidelijk enorm beperkt door manueel doorgevoerde wenselijke inzichten.
Bovendien biedt Google Search diverse geavanceerde functies voor het zoeken naar informatie, zoals autocomplete, spelling- en synoniemcorrectie, en de mogelijkheid om zoekresultaten te filteren op basis van locatie of tijd. Dat maakt Google Search beter geschikt als middel waarmee je je doelen kunt bereiken of nieuwe inzichten kunt ontdekken.
Hoe wordt LLM gebruikt voor digitale marketing?
LLM’s worden gebruikt voor het verwerken en begrijpen van teksten in real-time. Zo kan er bijvoorbeeld worden bepaald wat mensen precies willen en waar zij naartoe gaan, aan de hand van de inzichten die worden onttrokken uit de teksten op de pagina’s die zij hebben bezocht.
Advertentieteksten kunnen vervolgens met LLM automatisch worden aangepast en geoptimaliseerd om doelgroepen met relevante interesses optimaal te verleiden om naar de pagina’s te gaan die hun wensen vervullen.
Is ChatGPT geschikt als content marketing tool?
De content generator kent zeer veel toepassingen en kan bijvoorbeeld ook verschillende code schrijven (zij het beperkt en je moet wel goed weten wat je moet invoeren en hoe je de code moet verbeteren, aanvullen en toepassen). En wat kan LLM straks doen met bijvoorbeeld het componeren van muziek? Er zijn waarschijnlijk veel toepassingen waar we een product als ChatGPT voor kunnen gebruiken, waar we nu nog niet eens aan denken.
Maar waar het gaat om content marketing, is ChatGPT geen vervanging voor menselijke experts en creatieve copywriters. Het is meer geschikt als tool die bepaalde handelingen in het werkproces makkelijker maakt.
Nieuwswebsites gebruiken LLM al heel lang om automatisch artikels aan te maken over beursnieuws, voetbal, het weer en dergelijke, en betaalde propagandisten gebruiken LLM om social media berichten en artikels automatisch aan te maken en geloof mij: niet alleen Russen hebben oren hebben naar deze services.
Voor de wat moeilijkere content wordt content generatie ook al jaren ingezet, als onderdeel van een meerlaags (en duur) proces. Maar de professionele SEO’s die automatisering gebruiken in hun processen, gebruiken uiteindelijk ook gewoon nog een laag menselijke schrijvers. Zij weten hoe belangrijk dat is in ‘verticals’ met veel online concurrentie.
De content die ChatGPT genereerd, is voor Google al ruim 15 jaar gemakkelijk te herkennen als zijnde content die door een machine is gemaakt. Voor een machine is het detecteren van content gemaakt door een machine een eitje.
Tot slot
Content gemaakt met ChatGPT kan dienen als inspiratie, maar het is geen partij voor de steeds hoger wordende kwaliteit van de content in de zoekmachines. Spamsites ranken nog steeds in Google Search in bepaalde niches, maar ChatGPT is over het algemeen niet geschikt om direct te concurreren op de zoekresultatenpagina’s.
Het is ook belangrijk om in gedachten te houden, dat als je in een hoog competitieve markt werkt, ChatGPT niet zal zorgen voor minder werk en minder kosten. Je concurrenten gaan het tenslotte ook gebruiken. Sterker nog: afhankelijk van de online concurrentie waar je van probeert te winnen, bestaat de kans dat een ervaren ‘black hat SEO’ jou al een hele tijd tot last is met PBN’s gemaakt met LLM en een schrijversteam.
ChatGPT, of soortgelijke toepassingen, zullen in de praktijk vaak slechts een verandering van het dagelijkse werk betekenen. Het kan zelfs ze zijn dat je als SEO straks nog harder zult moet werken, omdat je last kunt krijgen van meer concurrentie, of van de acties die Google Search eventueel neemt tegen door AI gegenereerde content.
De content is makkelijk te detecteren, onder andere door het gebruik van in de tekst verwerkte ‘watermerken’, en Google’s beleid rondom AI-gegenereerde content is erg wispelturig. Google ziet het liefst door mensen gemaakte content, want het herschrijven van content, dat doen zij het liefste zelf (of jij dat nu wilt of niet).
LLM en ReverseAds
LLM kan worden toegepast om advertentiecampagnes te optimaliseren. Ook ReverseAds gebruikt LLM om zoekintenties te achterhalen, advertentieteksten en plaatsingen te optimaliseren, en om doelgroepen te bereiken, maar dan op het veel grotere open web.