Всем привет! Сегодня рассказываем о своем первом крупном опыте применения Chat GPT в продвижении сайта, и делимся шаблоном для массовой генерации meta-description.
Сообщения о различных прорывах в области искусственного интеллекта давно будоражат SEO-сообщество, однако, до недавнего времени это все еще казалось довольно далеким от реального использования в рутинных задачах агентства.
Но после недавнего релиза Chat GPT, наделавшего немало шума, стало ясно – не за горами глобальные перемены диджитал-индустрии и SEO, в частности.
Побаловавшись январским питерским вечером с рецептами шаурмы шавермы, конечно, нам захотелось применять все это чудо к своим суровым будням.
Под глобальными грядущими переменами в индустрии, мы не имеем ввиду, что-то вроде “SEO умрет”, “поисковики исчезнут”, “копирайтеры не нужны”. Но четко понимая, что ИИ – мощный инструмент, который наконец стал доступен широким массам компетентных (и не очень) людей, глупо отрицать, что он повлияет и на выдачу, и на алгоритмы ПС, и на методологию работы агентств.
Уже произошедшие у нас перемены
С ноября 2022 года мы перестали заказывать тексты для внешнего размещения у копирайтеров. Речь к примеру о Миралинкс и наших сайтах для PBN.
Раньше цепочка выглядела примерно так: сеошник нашел площадку → поставил ТЗ копирайтеру → дождался и проверил текст → разместил текст.
Теперь так: нашли площадку → написали текст в Google Docs с помощью API Chat GPT → через 15 минут отправили текст на размещение. Все.
С февраля 2023 года у нас появился в штате оператор нейронки, который работает по чек листу и значительно экономит время и бюджеты на тексты. При этом качество текстов на уровне (а зачастую лучше), чем у бюджетного копирайтера с биржи.
Поскольку мы работаем преимущественно в сфере промышленного маркетинга, и ведем сайты металлообрабатывающих компаний, на клиентских сайтах этот подход неприменим. Там по-прежнему работают авторы с личной экспертизой, берутся интервью на стороне клиента, и тексты прорабатываются долго и мучительно. Но неизбежную сеошную “текстовую текучку” можно и нужно постепенно перекладывать на ИИ.
Первый большой опыт применения Chat GPT в SEO
У нас удачно сложились обстоятельства, и на момент максимального ажиотажа вокруг Chat GPT, мы в SLT как раз готовили к запуску сайт технической тематики. Продукция максимально однотипная: подшипники, направляющий профиль, комплектующие… Сотни наименований, практически неотличимые друг от друга. В общем, потенциальные страницы с пресловутым “малополезным контентом”.
Заполненный meta-description у страницы никто не отменял, это общепринятый стандарт в SEO. “Две тысячи описаний подшипников — отличный челлендж для нейросети!” — подумали мы и взялись за дело.
Изначально протестировали в интерфейсе самого чата GPT. Получалось более-менее прилично:
Но идея набирать руками 2000+ запросов к чату и нажимать ctrl+c / ctrl+v нам не очень нравилась, и мы решили попробовать реализовать это в привычных Google Sheets в полуавтоматическом режиме.
Порядок был примерно следующим:
Небольшой спойлер. В итоге мы заполнили примерно две тысячи десрипшен за один-два дня, потратив 12 долларов. На момент решения задачи, API Open AI позволял использовать только модель da-Vinci, с 1 марта доступно непосредственно API Chat GPT, токены которого дешевле в 10(!) раз.
Как связать Google Sheets и Chat GPT
Это самая простая часть задачи, поскольку уже нашлось качественное и бесплатное решение. Просто идем в каталог расширений и устанавливаем плагин от gptforwork.com.
В личном кабинете аккаунта Open AI копируем ключ и в Google-таблицах добавляем его в настройках расширения:
На самом деле, там поддерживается большое количество функций, но в нашем кейсе использовалась только одна, базовая функция следующего вида: =GPT(prompt, [value], [temperature], [max_tokens], [model])
Невнимательно в спешке прочитав документацию, некоторое время не могли заставить ее работать. Как обычно, проблема оказалась в сущей мелочи. В зависимости от локации в формуле может использоваться “,” либо “;”. Также задавая параметр креативности, в качестве разделителя используется точка, или запятая .
Разберем синтаксис функции:
* На момент решения задачи, в API еще не была доступна gpt 3,5-turbo и мы работали с da-Vinci.
Структура задачи для нейронки
Пришлось потратить пару дней на эксперименты и размышления, но в итоге мы пришли к вполне рабочей схеме работы в Google Sheets. Там также стремились реализовать полуавтоматический режим. Прописывая массивы ключевых слов, дополнительных ключей, эмоджи и так далее, мы затем формируем рандомный список переменных для каждого товара. При этом в работу брали по категориям, то есть для каждой группы были свои релевантные наборы ключей.
В результате, к каждому товару в таблице выводятся:
Задача выглядела просто и коротко: “write a meta-description in Russian language about product use 140-160 characters”. Далее мы выделяем диапазон переменных и через пару минут получаем сотни готовых и относительно разных метаописаний. Возможно на словах все это звучит слишком абстрактно, и проще один раз увидеть, как это происходит.
Конечно дальше за дело берется человек. Примерно каждый 10-й дескрипшен требовал правок. Но это все равно в десятки раз быстрее, чем писать их с нуля. После вычитки и правок, передаем таблицу в работу backend-программисту.
Не будем лукавить, понятно, что в первый раз пришлось израсходовать пару-тройку дней, но теперь, имея основной каркас, можно генерировать описания почти мгновенно. Естественно, методология будет дорабатываться и улучшаться, чтобы результат получался естественнее, разнообразней и требовал меньшего участия со стороны специалиста.
Чем пока не очень довольны
Аналогичный подход можно использовать для составления title, заголовков для статей, контент-планов и так далее. Здесь уже все зависит от вашего воображения. Тем более в описанном примере мы используем только одну, основную функцию, на самом деле их больше.
- GPT_CODE – в помощь программистам. Интерпретирует текстовые запросы в код.
- GPT_SUMMARIZE – делает выжимки из больших текстов.
- GPT_FILL – заполняет столбцы нужными данными (как вариант для описаний карточек товаров)
- GPT_EXTRACT – извлекает “чистые” данные из заданных значений. Например очистит список email-адресов от эмоджи, спецсимволов и прочего мусора после парсинга.
- GPT_TRANSLATE – перевод на нужный вам язык.
- И многие другие полезности.
Написание больших текстов по API
Большие тексты, естественно, проще писать и редактировать в Google Docs, с чем, после релиза API, также не возникает трудностей. Ранее установленный плагин одинаково хорошо работает и в таблицах, и в текстовом редакторе Google.
От вас требуется открыть сайдбар, задать нужное значение “температуры”, а также количество токенов, которые вы готовы израсходовать на вопрос и ответ. 1000 токенов = 75 слов = 0,002$.
Далее вы взаимодействуете с Chat GPT напрямую из своего документа, что намного удобней стандартного интерфейса. Пишем статью, при необходимости дополняем нужными деталями, фактами, добавляем заключение и вступление. Здесь же форматируем и переходим к следующему тексту.
Можно сформулировать prompt, как в свободной форме, так и использовать заготовленные паттерны из выпадающего меню:
На текущий момент мы пришли к выводу, что лучший результат получается все же на английском языке. Поэтому во многих случаях, для работы с большими текстами используем связку Chat GPT + DeepL + человек.
А не грозит ли за все это дело пессимизация?
Приведем здесь цитату Парацельса: “Все яд и все лекарство – важна лишь дозировка”.
Все зависит от того, как вы будете применять полученные инструменты. Забить под завязку блог компании генережкой – не советуем. Собирать ключи и определять интент – не советуем. Писать статьи для сателлитов – почему нет. Использовать для поиска идей / заголовков / рерайта текстов / перевода – обязательно.
Если вам интересны официальные заявления от ПС, то Яндекс пока традиционно молчит. Google напротив, выпустил справку, где ясно сказано, что использование текста, сгенерированного любым способом, не возбраняется, если конечная цель – не манипуляции выдачей.
Шаблон таблицы со всеми формулами можно забрать в нашем Телеграм. Можно и нужно дорабатывать его под свои нужды.
Проигнорировать явление не получиться ни у кого. Ни у слабых авторов на бирже, ни у неповоротливых крупных акул диджитал-рынка. Из разряда странной игрушки для гиков нейросети стали доступным и эффективным инструментом, который просто нужно научиться использовать. Мы с большим интересом вовлекаемся в этот процесс и всем советуем не отставать!
Источник: searchengines.ru
