Всем привет! Сегодня рассказываем о своем первом крупном опыте применения Chat GPT в продвижении сайта, и делимся шаблоном для массовой генерации meta-description.
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
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.
Первый большой опыт применения Chat GPT в SEO
Изначально протестировали в интерфейсе самого чата GPT. Получалось более-менее прилично:
Как связать Google Sheets и Chat GPT
Разберем синтаксис функции:
- Prompt. Непосредственно ваш запрос к нейросети, задача. У нас задача состояла из нескольких значений и выглядела, как диапазон ячеек.
- Value (заполняем при необходимости, в нашем случае не использовалось). Текст, ячейка, строка, к которой относится наш prompt.
- Temperature. Уровень “творческой свободы”, который вы предоставляете AI. Задаем числом от 0 до 1. В нашем случае, не использовалась креативность выше 0,6. Опытным путем пришли к выводу, что в технических коротких описаниях высокая креативность является излишней.
- Max_tokens. Сколько условных единиц вы максимально готовы заплатить за выполнение задания.
- Model. Какую модель будем использовать для генерации. Если не указано иное, используется самая мощная на данный момент gpt 3,5-turbo.
Структура задачи для нейронки
В результате, к каждому товару в таблице выводятся:
- Название товара (зачастую также содержит дополнительные ключи).
- Артикул (требовала специфика проекта).
- 3-4 ключевых слова.
- Эмодзи.
- Различные переменные о контактах и доставке.
- Рандомное значение temperature от 0 до 0,6.
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.
Чем пока не очень довольны
- Как уже отмечалось выше, все еще требуется достаточно большое участие со стороны человека. Это снижает бюджетность и скорость методики.
- Качество, в общем, приемлемое, но порой перебор с использованием ключей, что также нужно отслеживать при участии сотрудника.
- Выходит за рамки общепринятого количества знаков в метаописании. Редко, но порой пишет по 250-350 знаков.
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
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:
- Сменить тон выделенного фрагмента
- Правка грамматики и орфографии
- Выжать суть из большого текста
- Перевести выделенный фрагмент
А не грозит ли за все это дело пессимизация?
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!