Sur Perplexity, les utilisateurs peuvent demander à l'IA de créer du contenu

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La stratégie de Perplexity derrière sa nouvelle fonctionnalité Pages a créé un profond fossé avec les éditeurs, mais la réaction semble disproportionnée. C'est beaucoup plus intéressant car une étude de cas pour le contenu d'IA dirigé par l'utilisateur (UDC au lieu d'UGC).

Perplexity Pages permet aux utilisateurs de « créer des articles complets et magnifiquement conçus sur n’importe quel sujet ». Vous pouvez transformer un fil de discussion, une séquence d'invites, en une page sur un sujet.

En tant que lecteur régulier de Growth Memo, vous comprenez rapidement qu'il s'agit d'une stratégie de croissance dans laquelle, idéalement, les utilisateurs créent du contenu d'IA qui se classe dans la recherche organique et amène les visiteurs vers perplexity.ai qui se convertit en abonnés payants.

La stratégie de croissance s'inscrit dans ce que le PDG Srinivas décrit comme « un agrégateur d'informations ». Il détient le pouvoir en offrant une expérience utilisateur supérieure, ce qui lui permet de canaliser la demande et de banaliser l’offre.

Goutte dans le seau

Lorsque nous examinons les données réelles, nous pouvons constater que la réaction des médias est exagérée. Pas dans la critique mais dans l'impact. Il est juste de demander à Perplexity d'ajuster l'attribution, de suivre les normes du Web telles que robots.txt et d'utiliser les adresses IP officielles comme le font également les moteurs de recherche.

Selon le développeur Ryan Knight, Perplexity explore le Web avec un navigateur sans tête qui masque sa chaîne IP.

Le PDG Srinivas a déclaré que Perplexity obéit au robots.txt et que l'adresse IP masquée provenait d'un service tiers. Mais il a également mentionné que « l’émergence de l’IA nécessite un nouveau type de relation de travail entre les créateurs de contenu, ou éditeurs, et des sites comme le sien ».

Mais en termes d’avantages pour Perplexity, Pages est une goutte d’eau dans l’océan.

91 % du trafic organique vers perplexity.ai provient de termes de marque tels que « perplexité ».

Seuls 47 000 visiteurs mensuels sur Pages sur 217 000 (21,6 %) proviennent de mots-clés organiques et sans marque à l’échelle mondiale.

Aux États-Unis, c'est 55 % (20 000/36 000). Cependant, comparé à x visites mensuelles provenant de termes de marque, Pages n'a pas d'impact sur le trafic organique de Perplexity.

En réalité, l’essentiel du trafic vers Perplexity provient de sa marque et du bouche à oreille. La récente couverture médiatique aurait pu aider Perplexity plus qu’elle n’a nui. Le site atteint chaque jour de nouveaux sommets de trafic sans précédent depuis janvier 2024, selon Similarweb.

L'ensemble du domaine de Perplexity ne compte que 950 pages, dont les pages représentent près de 600. Comparé à d'autres sites – comme les 6,8 millions d'articles de Wikipédia rien que dans la version anglaise – ce n'est tout simplement pas beaucoup. Des effets d’échelle plus forts apparaîtront à mesure que les pages gagneront en popularité. À l’heure actuelle, Pages est une fonctionnalité bêta naissante.

En examinant de plus près ses performances, le mot-clé le plus recherché par les pages se classe dans le top 3 pour « Candy Montgomery était-il coupable » (600 MSV). Le mot-clé le plus difficile pour lequel il se classe en première position est « à quand remonte le premier achat de bitcoins » (KD : 76, MSV : 30). En d’autres termes, Pages a encore un long chemin à parcourir.

Une comparaison de similarité de texte n = 1 (!) avec GoTranscript entre la page de Perplexity pour la « journée pizza bitcoin » et ses quatre sources liées montre peu de preuves de plagiat:

  1. nationaltoday.com/bitcoin-pizza-day/ (similarité de 15 %).
  2. www.uledger.io/post/bitcoin-pizza-day-history (similitude de 27 %).
  3. coinedition.com/bitcoin-pizza-day-a-700-million-reminder-of-cryptocurrencys-rise/ (15 %).
  4. www.investopedia.com/news/bitcoin-pizza-day-celebrating-20-million-pizza-order/ (9 %).

Le problème d’attribution « manquante » semble avoir été résolu, comme le montre l’exemple ci-dessous.

Les résultats ont montré que le chatbot paraphrasait parfois de près les histoires de WIRED, et parfois résumait les histoires de manière inexacte et avec une attribution minimale.

Je n'ai pas été en mesure de confirmer ou d'infirmer les cas d'hallucinations, mais je m'attends à ce que de meilleurs modèles arrivent à un point où ils peuvent résumer parfaitement le contenu existant. La réalité est que nous n’en sommes pas encore là. Il a également été démontré que les aperçus de l'IA de Google incluent des faits erronés ou inventent des choses.

Google semble avoir réussi à résoudre le problème rapidement, c'est pourquoi je m'attends à ce que le degré d'hallucination diminue.

Un problème sous-jacent à la critique du plagiat est qu’une recherche du titre exact d’un article renvoie cet article.

Bien entendu, Perplexity devrait renvoyer un résumé d’un article lorsque les utilisateurs le demandent. Que devrait montrer d'autre Perplexity ? Le même argument a été évoqué dans le procès entre OpenAI et le New York Times.

Déclenché

Outre les problèmes d'exploration que Perplexity doit résoudre, la réaction des médias semble être déclenchée par le positionnement de Perplexity.

Une phrase de l'annonce de Pages par Perplexity va au cœur du problème sous-jacent :

« Avec Pages, vous n'avez pas besoin d'être un rédacteur expert pour créer du contenu de haute qualité. »

La page mentionne également :

« Créer un contenu qui résonne peut être difficile. Pages est conçu pour être clair, décomposant les sujets complexes en éléments compréhensibles et servant tout le monde, des éducateurs aux cadres.

Tous les exemples de pages répertoriés dans l'annonce concernent des sujets « comment faire » ou « qu'est-ce que c'est » :

  • « Guide du débutant en matière de batterie »
  • « Comment utiliser une AeroPress »
  • « Écrire des tâches Cron Kubernetes »
  • « Steve Jobs : PDG visionnaire »
  • Etc.

C'est exactement le défi que l'IA pose aux écrivains : l'IA peut de plus en plus couvrir des formats de contenu clairement définis comme des guides ou des tutoriels. Je peux voir à quel point cela déclenche une réaction chez les journalistes.

Contenu dirigé par l'utilisateur

Notez que Perplexity ne crée pas tout le contenu des pages mais prend direction des humains via des invites (UDC).

Au lieu d’écrire un article entier, les humains rassemblent les pièces du puzzle et tamponnent la biographie de leur auteur sur une page.

Je m'attends à ce que la même chose se produise avec d'autres types de contenu comme les avis et les plateformes comme Google, Tripadvisor, Yelp, G2 & Co. pour fournir les outils correspondants pour faciliter la création de contenu. Le plus grand défi sera de maintenir une qualité élevée et de réduire au minimum les informations inutiles.

La grande question est de savoir si une version telle que Pages peut rivaliser avec un site purement écrit par des humains comme Wikipédia, qui compte actuellement 116 000 contributeurs actifs.

Le plus grand « jeu de croissance » derrière les pages (à mon humble avis) est la façon dont Perplexity crée des podcasts (vidéo) d'IA à partir d'articles résumés qui surpassent les résultats originaux.

« Perplexity a ensuite envoyé cette histoire contrefaite à ses abonnés via une notification push mobile. Il a créé un podcast généré par l'IA en utilisant le même rapport (Forbes) – sans aucun crédit à Forbes, et qui est devenu une vidéo YouTube qui surpasse tout le contenu Forbes sur ce sujet dans la recherche Google.

Google devra trouver comment empêcher les LLM de réutiliser le contenu des éditeurs.

Ce qui reste après l’examen des faits, c’est la prise de conscience de la difficulté de trouver un équilibre entre donner une réponse par l’IA et envoyer du trafic vers les sources. Pourquoi les utilisateurs devraient-ils cliquer alors que la plupart de leurs questions trouvent une réponse ?

De l’autre côté de la médaille, les éditeurs eux-mêmes peuvent fournir des résumés de leurs articles. Par conséquent, le principal défi pour Perplexity – et pour toute autre personne souhaitant créer du contenu d’IA à grande échelle pour la recherche – consiste à ajouter une valeur unique aux résumés d’IA.

Le chemin vers la valeur unique des résumés d'IA et d'autres contenus d'IA est personnalisation.

Un système capable de reconnaître vos préférences en matière de niveau de compréhension d’un sujet peut rendre les résumés de l’IA plus utiles. Perplexity entoure différents LLM, mais s'il collecte des informations importantes sur les utilisateurs et personnalise les résultats, il peut ajouter de la valeur au-delà des réponses rapides.

Les fabricants de systèmes d’exploitation d’appareils comme Alphabet et Apple ont le plus grand avantage en matière de données utilisateur puisqu’ils se situent au sommet de la chaîne alimentaire.

Un bon exemple est Apple Intelligence, qui pourrait probablement répondre aux questions actuellement fournies par les guides et tutoriels sur Google ou Perplexity.

Apple Intelligence (en abrégé « AI » – sympa, Apple !) dispose d'un contexte complet via la localisation (Apple Maps), l'utilisation d'applications tierces, les invites Siri, la messagerie électronique (Apple Mail) et d'autres sources, ce qui crée une base agréable à personnaliser. résultats sur. Le Web n'est qu'un ensemble de connaissances, avec une autre bien plus sexy qui attend nos photos Dropbox, Gmail et iPhone.

Aujourd’hui, les réponses personnalisées sont une vision et une démonstration.

Mais à un moment donné dans le futur, la personnalisation créera de meilleures réponses que n’importe quel résumé générique de LLM et sûrement plus que n’importe quel guide écrit par un humain.

La valeur des connaissances définies et génériques est sur le point d’entrer en collision avec les bombardiers LLM. Dans le même temps, la valeur des connaissances personnalisées, de l’expérience humaine et de l’expertise fiable monte en flèche.


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