Остальное надо сильно копать и доступ к аналитике, вряд ли на форуме решите проблему. Если просадка на двух ПС сразу, то, вероятно, техническая проблема.
У Кейсо тот же смысл, только не по запросам по маске, а по простому списку. Берёт топ страниц по запросам и отдаёт запросы, по которым они ранжируются, кроме указанных.
meklar#: Итого: AI - генерит промт AI - генерит задачу по промту AI - делает оценку результата AI - генерит поискову. выдачу по результатат своем работы НИКОМУ кроме AI - ЭТО не нужно ;)) Вывод - работа ради работы.
В чём логика вывода? ) Я тебе просто пример приведу, просишь AI сделать структуру по сотне ключей + отдаёшь структуру конкурентов с СЕРПа, просишь объединить и получаешь экономию 30-60 минут. Ручное качество сильно ничего не изменит. Контроль технических данных тоже лёгок. Тут вопрос в том, что ты используешь. Если бесплатное AI и ещё без парсинга интернета, то тут всё понятно. ) А так - инструмент для оптимизации времени.
С помощью ИИ можно сгенерить базовый промпт, а потом его уже тюнить под свои нужды. для многоступенчатых задач уже нужно использовать цепочки с историей. Для источников - RAG.
Нет. Как оказалось, ЛЛМ не сильно умеет работать с тэгами. А вот Markdown формат - очень хорошо кушает.
Я, кстати, для себя переделал ситстему.
Отдаю промты кусками:
[ТЕМА]
[/ТЕМА]
[ДАННЫЕ]
[\ДАННЫЕ]
...
Изменяется только один кусок. А сам промт перечисляет шаги. Для контента очень быстро. Для отработки семантики всё ещё так себе. Но таким образом разделяются участки работы (тз, выписка) и можно сделать сколько угодно шагов + между собой нет противоречий.
chaser#: Дополняющие запросы это что именно, в каком виде и куда? Можно конкретнее?
Есть кластер готовый, у этого кластера есть N-ранжирующихся страниц. Дополняющие запросы - это именно прочие запросы со страницы, по которым ранжируются ключи кластера. Фильмы ужасов - страшное кино. И так далее. Но это функционал ЯВМ (примитивный) и Кейсо (не сказать, чтобы фонтан, но тоже не плохо). По сути это как раз была бы нормальная платная функция. Собрал кластеры - добавил LSI = нормальное ядро под чистку.
Слова в отдельной таблице со всем скорингом (в том числе позицией). Вхождение чекается на моменте выкладки текста, позиции аналогично. LSI слова страниц конкурентов также собираются. Так проще отслеживать. Ну и можно бота закрутить, который будет повторно анализировать вхождение слов в готовый текст.
Ну и по мелочам есть беды:
https://printdirect.ru/cache/sitemap/sitemap_index.xml (в роботс)
Слёта закрыть хочется.
Остальное надо сильно копать и доступ к аналитике, вряд ли на форуме решите проблему. Если просадка на двух ПС сразу, то, вероятно, техническая проблема.
У Кейсо тот же смысл, только не по запросам по маске, а по простому списку. Берёт топ страниц по запросам и отдаёт запросы, по которым они ранжируются, кроме указанных.
Итого:
AI - генерит промт
AI - генерит задачу по промту
AI - делает оценку результата
AI - генерит поискову. выдачу по результатат своем работы
НИКОМУ кроме AI - ЭТО не нужно ;))
Вывод - работа ради работы.
Но насколько я помню, Букварикс отдает накопленные данные, не актуальные на текущий момент.
С помощью ИИ можно сгенерить базовый промпт, а потом его уже тюнить под свои нужды. для многоступенчатых задач уже нужно использовать цепочки с историей. Для источников - RAG.
Нет. Как оказалось, ЛЛМ не сильно умеет работать с тэгами. А вот Markdown формат - очень хорошо кушает.
Я, кстати, для себя переделал ситстему.
Отдаю промты кусками:
[ТЕМА]
[/ТЕМА]
[ДАННЫЕ]
[\ДАННЫЕ]
...
Изменяется только один кусок. А сам промт перечисляет шаги. Для контента очень быстро. Для отработки семантики всё ещё так себе. Но таким образом разделяются участки работы (тз, выписка) и можно сделать сколько угодно шагов + между собой нет противоречий.
Devvver #:
Бесплатный скрипт, описание по установке и запуску.
https://t.me/python_seo/43
Не удержался от ещё одного плюса тебе. Скрипт переделал под себя, но закидывать такое в паблик - thx )
Дополняющие запросы это что именно, в каком виде и куда? Можно конкретнее?
Прикольно, но непонятно зачем.
https://docs.google.com/document/d/1LAUGJnUf6i_5rhqi9Zcv--5ikPYC8-AtHHD2YZ-SfUc/edit?usp=sharing
Слова в отдельной таблице со всем скорингом (в том числе позицией). Вхождение чекается на моменте выкладки текста, позиции аналогично. LSI слова страниц конкурентов также собираются. Так проще отслеживать. Ну и можно бота закрутить, который будет повторно анализировать вхождение слов в готовый текст.
Во, это уже неплохо. Ещё бы прикрутили вытаскивать дополняющие запросы с Кейсо по АПИ.
Да, не помешает нормальный ФАК, чтобы @alaev смог научиться пользоваться Вордстатом. )