AI för webbredaktörer: Prioritera innehåll

Av skrivprocessens fyra steg är prioritering det du har minst nytta av AI för. Du kan — än så länge — som bäst spara tid.

Innehåll och sammanfattning

1. Prioritering för service och nyheter
   Prioritering för service kräver insikt om det viktigaste agerandet, och för nyheter ett tydligt mål.
2. Du måste ge svaret för att få svaret
   När du väl har gett AI-verktyget den information som krävs för att verkligen bidra med en prioritering, har du i princip redan gjort den.
3. Okej då, lite hjälp finns att få
   Låt oss titta närmare på prioritering i form av intressebedömning, sökoptimering, benchmarking och olika textstrukturer.
4. Välj ett AI-verktyg som är tydligt med källorna
   När du inte har egen data, och det inte finns någon generellt tillgänglig, blir chattmotorns källor grunden för din bedömning av trovärdighet.
5. Slutsatsen är ett rungande nja
   Just nu är den hjälp du får att prioritera begränsad. Mer idéer än prioritering. Men det kan ändras snabbt.

Prioritering för service och nyheter

Välj, prioritera, formulera, kontrollera. Där är de fyra steg jag utgår från i denna resa genom vad AI just nu kan hjälpa oss webb- och intranätredaktörer med. Stegen är beskrivna mer i detalj tidigare.

Så vad är då prioritering? Det enkla svaret är att det är ditt val i vilken ordning du ska skriva eller presentera det du har valt att ha med. I praktiken innebär detta att vad som är en bra prioritering varierar. Vi måste skilja på olika sorters innehåll.

Om du jobbar med sociala medier är det kanske de 3 sekunderna av filmen som är så häpnadsväckande att människor bara måste se vad det handlar om. Men att styra sociala medier är en annan nyans av redaktörskap än den som jag fokuserar på här — och de två vanligaste innehållen då är servicesidor och nyheter.

• Servicesidor
  Innehåll som ska hjälpa användaren att göra det den kom för. Ta reda på om den kan bygga ett plank utan bygglov, hitta och ladda ner en ny drivrutin till skrivaren, planera sitt semesteruttag. Och hur mycket mer som helst. Det som utmärker sidor av detta slag är vi ska göra det enkelt att agera. Vi måste prioritera agerandet och viktigast är då den information eller de tjänster som krävs för att slutföra uppgiften. Därefter följer fördjupning, breddning eller kontaktvägar.
• Nyheter
  En klassiker som gäller nyheter är ”viktigast först”. Fast vad är viktigast? En journalist kan alltid utgå från det diffusa allmänintresset. Men en webb- eller intranätredaktör måste utgå från fler aspekter. Ska det stärka oss som arbetsgivare? Locka investerare? Imponera på beslutsfattare? Få medborgare att källsortera bättre? Ge kollegorna som arbetar med kvalitetsutveckling förståelse för de nya rapportmallarna? ”Viktigast” — är slutsatsen — handlar sällan om en generell bedömning av ett innehåll utom om ett tydligt mål.

Du måste ge svaret för att få svaret

Här är grundproblemet: Om du ska få något vettigt svar, måste du ge så mycket information att du i praktiken redan har gjort prioriteringen. Ingen AI vet vad som gör er till bra arbetsgivare. Ingen AI kan säga hur rapportmallarna relaterar till kvalitetsgängets arbetssituation.

Du kan förstås berätta det, ge AI:n den nödvändiga bakgrunden. Men varför ta omvägen via AI?

En helt annan sak är att få stöd med en fördjupad prioritering: ”Använd följande underlag för en text där X och Y är högst prioriterat”. Då har du gjort den centrala prioriteringen, och vi är snarare inne på formulera. Det är nästa steg och ett steg som vi verkligen kan använda AI-verktyg för.

Okej då, lite hjälp finns att få

Jag vill ju inte lämna detta så abrupt. Så låt oss hitta situationer eller användningar där det ändå kan finnas en viss poäng att ta stöd.

Bedömning av intresse

Jag gick tillbaka till mitt exempel kring statens budget i siffror, klistrade in hela utgiftstabellen och instruerade ChatGPT att identifiera det mest intresseväckande.

Svaret är rimligt. Men långtifrån den enda rimliga prioriteringen. Genom instruktionen ”Gör om bedömningen sett till vad som är mest intressant för högutbildade människor i storstad” studsar Klimat upp till plats 1 och försvaret sjunker till plats 4.

Är detta trovärdigt nog för att bli ditt beslutsunderlag? Det får du förstås svara själv på. För mig hör detta snarare hemma i idé-fasen än i prioriteringen. Samtidigt — ibland får en webbredaktör i uppdrag att arbeta med något den inte kan. Något den inte har någon egen kunskap om. För en första preliminär prioritering av ett brett underlag går det att se en poäng.

Prioritering för sökbarhet

Återigen en dimension som ligger nära idéfasen. Du kan klistra in en text och utifrån den be om sökbegrepp att prioritera, men eftersom de vanliga AI-verktygen inte har data om söktrafik får du i grunden en gissning. Möjligen en bra gissning men ofta väldigt styrd av dina instruktioner eller din grundtext.

Det går att föreställa sig mer komplexa situationer där du har trafik- och sökdata i stor volym som du kan få hjälp att analysera. Du skulle kunna få bedömningar baserat på besökarnas geografiska hemvist, klockslag för besök och så vidare. Faktum är dock följande: många webbredaktörer jag möter har inte ens tillgång till statistik. Om de har det är exempelvis de sajtinterna sökningarna så få att underlaget har noll statistisk relevans. Och de som har både tillgång och mycket data behöver inte ChatGPT för de har redan analysmodeller och -verktyg.

Benchmarking för att vara som andra

Om rubriken (”för att vara som andra”) lät negativ är den inte menad så. Det utvecklas de facto-standarder som är vettiga att ha koll på och inte sällan följa. Särskilt om du arbetar med service som konkurrensutsätts. Ifall tre andra sajter prioriterar en viss omständighet gör du klokt i att också prioritera den, eftersom de andra sajterna bygger upp en förväntan om svar på den omständigheten.

Kan du använda AI för detta? Javisst, du kan be om en jämförelse av en viss typ av information och hur den struktureras. Det kan vara tidsbesparande men förmodligen tillför det inget jämfört med om du själv kikar på relevanta sidor. En jämförelse blir per definition inte generativ, vilket ju är det intressanta med AI.

Ett första utkast

ChatGPT har ingen brist på egna idéer om hur den kan hjälpa till. Listan nedan är dess exempel på textstrukturer den kan bearbeta en text utifrån. Min invändning kvarstår, vill jag säga. Den inverterade pyramiden uppstår inte ur tomma intet. Den uppstår i beslutet kring vad som är basen i den pyramiden (högst upp, alltså). En FAQ-struktur är direkt kontraproduktiv om den inte bygger på kunskapen om vad folk faktiskt frågat. Och flera av de andra strukturerna måste vi naturligtvis undvika så långt det går.

Men som ett första utkast, varför inte?

• Inverterad pyramid (för nyheter)
• Traditionell akademisk struktur
• Berättande struktur
• Problem-lösningstruktur
• Kronologisk struktur
• Jämförande struktur
• FAQ-struktur (vanliga frågor)
• ”Hur man gör”-struktur

Välj ett AI-verktyg som är tydligt med källorna

Eftersom det är en bedömningssport blir källorna centrala för hur du ska bedöma chattrobotens påståenden. I denna inläggsserie använder jag framförallt ChatGPT (eftersom det är mest känt), och även om ChatGPT ger dig källor finns det andra verktyg som gör det tydligare och mer betonat. I en situation där du förmodligen formulerar en fråga, formulerar om den och sen ändrar den igen för att hitta rätt prompt är mitt tips att kika på exempelvis Perpexity.ai.

Här har jag i några steg fördjupat en fråga om de viktigaste begreppen/ämnena för en grupp unga människor som jag vill marknadsföra fördelarna med banksparande till.

Slutsatsen är ett rungande nja

Idag ger inte AI-verktygen någon betydande hjälp för att prioritera innehåll. En insikt där, en förenkling här. Men om du inte har egna data i någon form att be den analysera och lämna förslag utifrån är din bedömning bättre. Givet hur fort utvecklingen går, däremot, finns det en inte försumbar risk att den slutsatsen är antik redan innan jul.