Как нейросети реформируют сферу финансового SEO
Создание базовых текстов о компании или ее продуктах
Задача, которую SEO-специалисты чаще всего решают с помощью нейросетей – генерация текстов. Материалы получаются не всегда идеальные – их надо вычитывать и иногда корректировать, но с простым информационным блоком о компании нейросеть справится легко. Например, когда на сайте есть страницы организаций и для каждой из них необходимо сделать тексты.
Пользуясь приложениями для Google-таблиц, можно существенно сократить временные затраты даже на работу с нейросетью и сгенерировать 200-300 текстов за 10 минут. Для этого надо через специальное расширение Google подключиться к API ChatGPT. В самой таблице в первом столбце указать название организации, а во втором – задать промпт (запрос к нейросети) с обращением к API нейросети. В запросе нужно описать задачу по составлению текста – указать необходимое количество знаков и пункты о компании, которые необходимо включить, а затем просто протянуть формулу вниз.
Нейросеть сгенерирует тексты для каждой из выбранных организаций. Если подобрать точный запрос, который позволит создать качественные материалы, то экономия может составить несколько сотен тысяч рублей на услугах копирайтера, в особенности, если речь идет о больших объемах работы. При этом нейросеть поможет составить контент для рубрик «Вопросы и ответы» и подсказать, что чаще всего из заданной тематики интересует пользователей.
У нас на практике был кейс, когда сгенерированные нейросетью материалы привлекали достаточно большое количество трафика. Тем не менее, такие тексты все же лучше отдавать на проверку и вычитку редактору.
Написание скриптов для работы с большими данными
Знание систем визуализации и автоматизации в работе с данными является большим плюсом для SEO-специалиста, потому что существенно облегчает работу. В этой области нейросети могут помочь команде через написание скриптов.
Представим, что перед вами стоит задача – получить данные по скорости загрузки более тысячи страниц сайта. Вручную это можно сделать с помощью сервиса Pagespeed, который определяет список метрик и оценивает ресурсы по определенным шкалам. Однако если сотруднику предстоит проанализировать тысячу страниц, он не будет каждый раз заходить в приложение и выгружать данные – быстрее и удобнее это сделать через API.
Нейросеть может написать скрипт для автоматического сбора данных на регулярной основе, и специалисту не нужно будет каждый раз запускать парсер в Screaming Frog с доступом к сервису Pagespeed, чтобы получить показатели сайтов.
Еще один кейс из практики – создание скрипта для объединения 20 CSV-файлов (текстовые файлы, которые можно редактировать в Excel) из системы анализа позиций по сайтам. Вручную этот процесс делать невероятно долго и муторно, а если прибегать к онлайн-сервисам, то без оплаты продвинутой подписки не обойтись. В итоге мы обратились к нейросети, ChatGPT написал скрипт для объединения файлов по ряду критериев, мы его запустили и задача была решена.
Автоматизация рутинных задач
Еще несколько примеров, как ChatGPT может помочь при выполнении достаточно рядовых задач. Например, можно попросить его составить идеи для контент-плана. Такой список может помочь, когда речь идет о каком-то новом разделе на сайте или проекте.
Другой процесс, который может существенно облегчить работу – это генерация статей для сторонних сайтов, на которых компания размещает ссылки. Решение актуально и для размещения ссылок на ссылочных биржах таких как Miralinks, и для тех случаев, когда специалист напрямую пишет вебмастеру и предлагает разместить текст.
Кроме того, ChatGPT может приводить содержание строк в таблице к заданному формату. Например, чтобы получить корректные поисковые фразы для анализа позиций сайтов, можно написать скрипт, который удалит из заголовков страниц все ненужные символы и приведет фразы к нижнему регистру. Весь процесс занимает всего 10 минут, но если делать эту задачу вручную, то пара часов минимум уйдет на поиск информации и составление нужной формулы в Excel. Таким образом, нейросети могут помочь в огромном спектре задач.
Влияние нейросетей на бизнес-показатели
Использование нейросетей положительно отражается на бизнес-показателях.
Во-первых, инструмент помогает существенно сэкономить бюджет на создании текстов. Если вынести за скобки то, что эти материалы, возможно, придется редактировать, то экономия может составить порядка несколька сотен тысяч рублей при масштабных задачах по генерации контента.
Во-вторых, нейросети помогают существенно экономить время на выполнении каких-либо задач для SEO-специалиста, соответственно, происходит экономия в человекочасах. Раньше специалисту нужно было потратить час, чтобы получить данные по скорости загрузки сайта, и распределить данные по страницам, а сейчас можно написать скрипт, который будет это делать автоматически раз в неделю или каждый день. У человека освобождается несколько часов, чтобы заняться другими задачами.
Кроме того, нейросети можно использовать для развития продукта и улучшения клиентского опыта.
Как оценить, стоит ли внедрять нейросеть в бизнес-процесс
Перед тем, как внедрять ту или иную нейросеть в работу, я бы в первую очередь обратил внимание на качество контента, который она генерирует. При этом важно уделить должное внимание формулированию запросов для сети.
Во вторую очередь стоит учитывать масштабируемость. Если процесс требует существенных ресурсов и нейросеть позволяет сократить объем работы, то внедрять инструмент определенно стоит. Также, если у нейросети есть API, это дает богатые возможности по автоматизации и масштабированию.
О рисках и перспективах
На мой взгляд, самый большой риск распространения нейросетей в том, что непонятно, как в дальнейшем поисковые системы будут ранжировать контент, который создан искусственным интеллектом, и вообще, смогут ли они адекватно определять, человеком или нейросетью создан тот или иной текст.
Можно предположить, что в дальнейшем сгенерированный нейросетями контент будут понижать в ранжировании. Подогревает слухи то, что в обновлениях справочной документации Google периодически начинают появляться упоминания нейросетей.
Хотя со временем тексты и изображения, которые генерируют нейросети, будут все более качественными и осмысленными, есть мнение, что ChatGPT «поглупел», так как в последнее время обучался на менее качественных данных, в том числе — на сгенерированных нейросетями текстах.
Тем не менее, я думаю, что в дальнейшем области применения нейросетей будут расширяться. Меня не перестает удивлять тот факт, что раньше для написания кодов и скриптов нужно было изучать язык программирования, тренироваться, читать документацию, а сейчас этого можно не делать для написания каких-то базовых скриптов.
Подписывайся!
ВКонтакте
Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой
