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Revolucionando o SEO e a Otimização de Conteúdo

Você atua em empresas que operam com produtos patrocinados ou vitrines de recomendação? Ou talvez esteja ativo na área de publicidade e SEO? Se você tem interesse em inovar nesse campo, há um horizonte empolgante se abrindo para soluções no universo do SEO, produtos patrocinados e vitrines de recomendação.


Imagine a possibilidade de comercializar publicidade em sua plataforma de e-commerce para marcas e vendedores, algo que já é feito, porém, com a diferenciação de realizar dentro dos sistemas de IA da sua empresa. Ou ainda, pense na perspectiva de desenvolver uma ferramenta semelhante ao SemRush ou Surfer, mas otimizada para a era da inteligência artificial no campo do SEO.


Por trás dessas inovações tecnológicas, um dos principais segredos é o acesso a conjuntos de dados de treinamento. De fato, esses modelos de IA seriam incapazes de funcionar sem a ingestão de vastas quantidades de dados da mídia, abrangendo textos e imagens.

No caso desses datasets utilizados para treinar modelos de IA, muitos deles consistem em conteúdo coletado da web. Esta prática costumava ser amplamente aceita quando era empregada para indexar e otimizar conteúdo nos resultados de pesquisa. No entanto, hoje em dia, muitos se opõem a essa abordagem, pois ela pode dar origem a concorrência desleal por meio da IA.


Surge agora uma nova ferramenta de código aberto, ainda em desenvolvimento, chamada Nightshade. Ela opera modificando os pixels de uma imagem de forma invisível ao olho humano, mas, ao mesmo tempo "contamina" a imagem para qualquer modelo de IA que tente se aprimorar com base nela.


O Nightshade foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Chicago sob a supervisão do professor de ciência da computação Ben Zhao. Ele será integrado como uma opção adicional ao seu produto anterior, o Glaze.



O Glaze é outra ferramenta online que consegue ocultar obras de arte digitais e alterar os pixels das imagens de modo a confundir os modelos de IA em relação ao estilo dessas obras.

O Nightshade, além disso, é capaz de fazer com que os modelos de IA associem nomes incorretos a objetos e cenários que estão sendo analisados. Isso se deve à forma como os modelos de IA generativa funcionam, agrupando conceitos semelhantes em "incorporações" no espaço conceitual. Graças a essa capacidade, o Nightshade conseguiu enganar até mesmo o Stable Diffusion, fazendo com que ele associasse a palavra "gatos" quando era solicitado com palavras como "husky", "filhote" e "lobo".


Além disso, a técnica de envenenamento de dados utilizada pelo Nightshade é altamente eficaz, pois exige que os desenvolvedores de modelos de IA identifiquem e removam qualquer imagem que contenha pixels contaminados. Esses pixels, por design, são quase imperceptíveis ao olho humano e podem ser difíceis até mesmo para ferramentas de IA detectarem.


Qualquer imagem contaminada que já tenha sido incorporada a um conjunto de dados de treinamento de IA precisa ser identificada e excluída. Se um modelo de IA já foi treinado com essas imagens, é provável que ele precise ser retreinado.


Embora os pesquisadores estejam conscientes de que seu trabalho pode ser explorado para fins maliciosos, sua esperança é que isso ajude a equilibrar o poder das empresas de IA em relação aos artistas, criando uma barreira sólida contra violações de direitos autorais e propriedade intelectual, como mencionado em um artigo do MIT Tech Review sobre o tema.

Essa inovação não só pode ser utilizada para proteger seu conteúdo, mas também para otimizá-lo de maneira a obter melhores classificações nas ferramentas de IA. Poderia esse ser o futuro do SEO? A resposta parece promissora e abre espaço para uma série de oportunidades empolgantes no mundo da tecnologia e empreendedorismo.



 

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Time Inspiravalley

 

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