Pesquisadores da Yale — Tong Wang, K. Sudhir e o associado Hengguang Zhou — mostram que ensinar uma IA a explicar por que um título funciona gera conteúdo mais envolvente e digno de confiança. Eles estudaram a prática de testes A/B, em que duas versões de um título são exibidas a leitores diferentes para medir cliques.
Usaram um conjunto de headlines do Upworthy e um modelo pré-treinado de pontuação baseado nesses testes. O grande modelo de linguagem gerou hipóteses concorrentes sobre os motivos do engajamento e os pesquisadores testaram quanto essas hipóteses se generalizavam.
Depois de extrair explicações validadas, ajustaram o LLM para escrever títulos que maximizassem engajamento pelos motivos certos. Em testes com leitores, o novo modelo foi escolhido com mais frequência, enquanto a IA padrão dependia mais de linguagem sensacionalista. Os autores dizem que o método pode servir para outras áreas, como coaching por IA em atendimento ao cliente.
Palavras difíceis
- engajamento — atenção e participação dos leitores ou usuários
- teste A/B — experimento que compara duas versões diferentestestes A/B
- pré-treinado — já treinado antes de usar no novo problema
- hipótese — ideia ou explicação provisória para testarhipóteses
- extrair — tirar informação ou ideias de um texto
- ajustar — mudar algo para melhorar o resultadoajustaram
- sensacionalista — texto que exagera para chamar atenção
- atendimento — serviço prestado a clientes ou usuários
Dica: passe o mouse, foque ou toque nas palavras destacadas no artigo para ver definições rápidas enquanto lê ou ouve.
Perguntas para discussão
- Você acha que explicar os motivos de um título aumenta a confiança do leitor? Por quê?
- Como esse método poderia ser útil no atendimento ao cliente na sua opinião?
- Em que situações, se houver, você considera aceitável usar linguagem sensacionalista?
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