На конференції SEO DAY Ілля Зуб, Engineering Director у SerpApi, розповів про кастомні GPT та AI асистенти для SEO.
Chat GPT для SEO
Почнемо з Chat GPT помічників, а потім я перейду до альтернатив. Chat GPT AI помічник — це програма, яка може використовувати моделі, інструменти та інформацію для відповіді на запити користувачів. Найчастіше його використовують для того, щоб підсумовувати та переформулювати інформацію з декількох джерел даних.
Задачі для AI помічників
- Keyword research.
- Дослідження ринку.
- Аналіз прогалин у контенті.
- Перевірка на плагіат.
- Створення контенту.
- Виявлення схожої інформації, підсумовування трендів і інформації взагалі.
Трохи розкажу про приблизний алгоритм для помічника по keyword research, який використовує реальні дані. Тобто не те, що він сам щось вигадує, а як можна взяти реальні дані з пошукових видач різних пошукових систем, об'єднати їх, підсумувати та надати можливість зробити висновки.
Приблизний алгоритм виглядає так: спочатку приймаємо ключові слова, потім робимо запити на декілька різних API. Наприклад, на API Google Search через різних провайдерів даних, на Google Autocomplete, на Google Trends. Якщо вам цікаво працювати з іншими пошуковими системами, трекати видачу та робити дослідження ключових слів, то можна використовувати також Yahoo та інші пошукові системи.
Після отримання даних AI помічник може об'єднати інформацію та вивести запропоновані слова. Далі можна зробити кілька кроків, наприклад, створити контент, подати його до AI помічника для аналізу якості контенту.
Keyword research
І якщо ми говоримо про асистента у Chat GPT, тобто кастомний GPT, то промт для keyword research буде приблизно такий (показує на слайд). Спочатку ми описуємо суть задачі для цього кастомного GPT, а потім прописуємо дії, які треба виконати.
Алгоритм роботи помічника для keyword research:
- Прийняти ключові слова.
- Знайти запропоновані ключові слова на Google Search (related searches, related questions), Google Autocomplete, Google Trends.
- Обʼєднати інформацію і вивести запропоновані ключові слова.
Наприклад, виконуємо Run API Tries і далі наводимо перелік різних API. Потім кажемо, що на основі цього аналізу треба вивести п’ять ідей з кожного із запитів, які були отримані. Ми також показуємо, який результат очікуємо від цього кастомного GPT.
Промпт (інструкції) для keyword research:
SEO Advisor adopts a casual and friendly communication style, making SEO advice approachable and easy to understand. When users input "keyword: $input”, it analyzes the top 5 Google SERP results for that keyword, along with People Also Ask For' and 'Related Search’ sections, providing custom, straightforward advice in a relaxed manner. It aims to demystify SEO, using simple language rather than dense technical jargon, making the guidance accessible to users of all expertise levels, from beginners to seasoned. Run the API thrice: - engine "google" - engine "autocomplete" - engine "trends" Based on this analysis, it offers custom, straightforward advice and generates 5 title ideas that could rank. The ideas are inspired by the top-ranking, questions, and topics identified in the SERP analysis, tailored to the user's keyword. Expected Results: - Show top 5 ranking results - Show "people also ask for" - Show "related search" - Show "autocomplete" - Show "trends interesting topics" - Show 5 title ideas
Додатково до промту необхідно буде описати метадані, в яких вказуються ендпоінти API, на які потрібно зробити запити, та параметри, які треба туди передати. Далі кастомний GPT самостійно розбереться, що треба зробити, і виконає всю необхідну роботу.
На цьому прикладі можна побачити результати видачі. Це частина того, що може бути отримано. Це Google Autocomplete, на який кастомний GPT зробив запит, і на основі цього він запропонував ключові слова. Це лише частина скріншоту. Крім цього, кастомний GPT зробив запити на Google Search, Google Trends, взяв дані з People Also Ask і Related Searches, та об’єднав усе це. Просто не все вміщається на скріншоті, тому тут лише частина.
Для Keyword Research це виглядає приблизно так. Інша задача для AI помічника — підсумовування даних. Тобто знайти топові результати за ключовим словом, перейти за посиланням на кожен із топових результатів, скачати контент зі сторінок, наприклад, зображення та таблиці, проаналізувати їх та проілюструвати висновки.
Якщо попередній приклад стосувався кастомного GPT, створеного безпосередньо у Chat GPT, то цей варіант створення помічника передбачає написання коду на Python. Спочатку треба взяти шаблон, потім підкорегувати промт та API, на які ви зробили запити, і після цього просто запустити його.
Алгоритм роботи помічника для підсумовування даних:
- Знайти топові результати за ключовими словами і перейти за посиланнями.
- Скачати контент зі сторінок.
- Проаналізувати зображення, таблиці, тощо.
- Проілюструвати висновки.
Тобто виглядати це може приблизно так. Це скріншот з Google Colab, платформи від Google, на якій можна виконувати Python-код. Тут цей помічник зробив запит на Google Search, перейшов на кожен із результатів, скачав CSV-файли з кожного із цих сайтів, проаналізував таблиці, які там є, та зберіг зображення зі скріншотами аналізу на основі даних, які там містяться.
Social media listening
Ідея до social media listening за алгоритмом помічника для підсумовування даних:
- Знайти топові дописи у соцмережах за ключовими словами.
- Проаналізувати контент, зображення, транскрипцію, коментарі, список людей, що взаємодіяли з дописами.
- Знайти схожі дописи у людей, що взаємодіяли.
- Знайти спільне у дописах і запитах у коментарях.
- Запропонувати теми для дописів, на які є запит.
Ще одна ідея, як можна використати помічника, — це social media listening. Алгоритм приблизно схожий на помічника для підсумовування даних, але кроки трохи інші. Спочатку потрібно зробити запит у пошукову систему, наприклад, Google, з фільтром на сайти Linkedin.com та Instagram.com за ключовим словом. Потім перейти на кожен із дописів, які є у пошуковій видачі, проаналізувати зображення, транскрипції, коментарі, список людей, що взаємодіяли з дописами, знайти схожі, перейти на профілі тих, хто взаємодіяв з дописами. Після цього зібрати всі ці дані та передати їх, наприклад, до Chat GPT або його альтернативи. Знайти спільне у всіх цих дописах та запропонувати тему для дописів, на які є запит. Це щось на кшталт підсумовування контенту.
Відображення місць на карті
Інший приклад використання для SEO. Це помічник для відображення місць на карті. Зовсім нещодавно chat GPT додав можливість зробити АІ помічника, який може ще і робити відмітки не карті. Вони типу місяць чи півтора тому зробили презентацію. На якій асистент по ключу в чатіки йому щось пишуть і воно робить запит на якісь api. Потім виводить дані на основі цього.
Підсумовування відгуків
Інший приклад використання — це підсумовування відгуків. Наприклад, можна аналізувати відгуки на Google Play, Google Shopping або Google Maps. Спочатку зробити запит на стороннє API за ключовими словами, потім перейти на кожен із додатків або місць на карті, отримати список відгуків і провести аналіз настроїв (sentiment analysis) чи інші види аналізу. Це допоможе зрозуміти загальну картину та виявити, куди слід спрямувати зусилля.
Альтернативи OpenAI
Як я казав раніше, окрім OpenAI є альтернативи. Всі вище згадані приклади працюють з OpenAI API GPT напряму, але до OpenAI є альтернативи, які зазвичай не мають такої популярності, як Chat GPT. У багатьох компаній є вимога не працювати з Chat GPT та OpenAI через приватність даних, які не варто завантажувати в ці сервіси. Проте задачу все одно можна вирішити.
Для цього існують альтернативи до OpenAI API. Якщо приватність є дуже важливою, існують офлайн або локальні великі мовні моделі (LLM), напрацьовані Facebook та іншими компаніями, які можна розгорнути локально або на власних серверах. Окрім цього, є платні рішення, такі як Google Vertex, Cloudflare AI, Hugging Face та інші моделі, з якими також можна працювати.
Звичайно, Chat GPT та OpenAI зазвичай мають найкращу результативність, але якщо є обмеження щодо роботи з Chat GPT через політику компанії, яка не дозволяє завантажувати приватні дані, можна використовувати локальні альтернативи.
Альтернативи до OpenAI API (ChatGPT API):
- Хмарні
- Офлайн (локальні)
І в тому основна перевага полягає в тому, що працювати з цим досить просто. Звісно, порівнюючи з Chat GPT, де ми просто пишемо запит і отримуємо відповідь, тут потрібно більше роботи, але і можливостей більше. Однак особливість полягає у можливості працювати з різними моделями та провайдерами даних. Кожен з них має своє API, і є проекти, які дозволяють працювати з різними моделями через єдиний програмний інтерфейс. Таким чином, можна написати асистента один раз і просто переключати бекенд між різними провайдерами.
Тобто під «бекендом» я маю на увазі модель, яка під капотом здійснює переключення та перевірку того, як вона буде працювати. Її можна розгорнути локально або на ваших продакшн серверах.
Способи взаємодії
Тепер загалом розглянемо можливі варіанти взаємодії з AI помічниками. Це може бути кастомний GPT, розширення для існуючих інструментів, таких як браузерні розширення або чат-боти. Також можуть існувати розширення для Obsidian, Zapier або подібних інструментів. Додатки цього типу можуть бути також традиційними програмами, дошками, звітами або скриптами.
Способи взаємодії з AI помічником:
- Custom GPT;
- розширення для існуючих інструментів:
- браузерні розширення;
- бот для Discord, Telegram;
- розширення для Obsidian;
- традиційні програми, дошки, звіти і скрипти.
Резюмуємо
AI помічники можуть не лише підсумовувати інформацію, але й вказувати на можливі покращення контенту та ілюструвати дані. Варто пам’ятати, що існують приватні та умовно безкоштовні альтернативи до OpenAI API, які здатні не лише генерувати текст і зображення, але і виконувати підсумовування інформації. Встановлення таких інструментів на власному комп’ютері зараз нескладно, хоча їхній роботу може бути трохи повільнішим, ніж у Chat GPT. Однак, якщо результати виявляться задовільними у відповідності до контенту, що надається, можна подумати про розгортання власного сервера та звернення до розробників для додаткових оптимізацій.
Від редакції.Постійне навчання та оновлення знань важливі для успішної кар'єри у SEO. Зробіть апгрейд кар'єри та станьте спеціалістом рівня PRO всього за 1 місяць навчання. Обновіть стратегію просування та підготуйте сайт до глобальних змін. Проведіть аудит своїми руками під наглядом досвідченого наставника — Сергія Кокшарова.
Авторизуйтесь , щоб залишати коментарі