Sztuczna inteligencja zmienia SEO; Oto jak to działa

Sztuczna inteligencja zmienia SEO – oto jak to działa

W ciągu ostatnich kilku lat świat odnotował szybki postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI). Postępy nie ograniczały się tylko do niejasnych, akademickich kontekstów, ale miały szeroki wpływ, sięgający aż do marketingu treści.

Najważniejszym z tych postępów jest powstanie tak zwanych modeli języka transformatora, z których najpopularniejszym jest OpenAI Generative Pre-trained Transformer 3 lub GPT-3. GPT-3 zwiastuje nową erę generowania języków sztucznej inteligencji — nie tylko dzięki mocy modelu, ale także dzięki temu, że jest dostępny dla każdego. Dzięki zdolności do generowania tekstu wysokiej jakości, daleko wykraczającej poza jakikolwiek inny model, GPT-3 miał ogromny wpływ na świat SEO i tworzenie treści.

Co to jest GPT-3?

W swej istocie GPT-3 jest algorytmem, który próbuje przewidzieć najbardziej naturalną kontynuację ciągu słów. Jeśli podasz mu prosty monit, na przykład „ Stolicą Francji jest” , odpowie „ Paryż”.

‍

GPT-3 nie robi tego, ponieważ ma wrodzoną wiedzę o tym, czym jest Francja, czym jest Paryż lub czym jest stolica. Raczej jest w stanie poprawnie odpowiedzieć na pytanie, ponieważ został przeszkolony na najlepszej części biliona słów tekstu. W wyniku tego treningu jest w stanie dostrzec wzorce w języku, które pozwalają mu odpowiadać na pytania podobne do powyższego.

W przeszłości modele językowe były ograniczone przez fakt, że muszą być szkolone na czystych danych, to znaczy danych, które ludzie ręcznie sprawdzali pod kątem błędów ortograficznych, błędów formatowania i tak dalej. W przeciwieństwie do tego, nowsze postępy w metodach szkoleniowych oznaczały, że GPT-3 mógł być szkolony na ogromnych ilościach nieoczyszczonych danych i skutecznie uczyć się rozpoznawania tych niedoskonałości.

Najnowsze modele GPT-3 zostały przeszkolone na danych z czerwca 2021 r.; jednak modele są stale aktualizowane w czasie. Oznacza to, że GPT-3 ma pewne ograniczenia w możliwości mówienia o nowszych wydarzeniach lub koncepcjach, o czym warto pamiętać podczas korzystania z niego.

Jeśli chodzi o rzeczywiste dane, na których szkolony jest GPT-3, 80% z nich to tak zwane wspólne dane indeksowania, co w zasadzie oznacza wszystko, co można znaleźć w Google. Wiele z nich pochodzi z dobrze znanych witryn, takich jak Wikipedia, Reddit lub arXiv, ale obejmuje to również wszystko, aż do mniejszych blogów i witryn informacyjnych. Pozostałe 20% danych treningowych GPT-3 pochodzi z różnych źródeł, ale w dużej mierze składa się z książek i innych długich źródeł treści.

W jaki sposób GPT-3 stosuje się w SEO?

Prawdziwa moc GPT-3 nie polega oczywiście na odpowiadaniu na proste, jednowierszowe pytania, ale na udzielaniu odpowiedzi na złożone, długie podpowiedzi.

Na przykład, jeśli poprosisz go o coś w rodzaju: „Napisz bardzo długi opis rewolucji amerykańskiej” , otrzymasz z powrotem kilka gęstych akapitów tekstu na ten temat. Tutaj zaczynamy widzieć, jak GPT-3 można zastosować do tworzenia treści gotowych do SEO.

Niektórzy pisarze używają GPT-3 jako asystenta pisania, aby pomóc w generowaniu dziwnych fragmentów prozy tu i tam. Ten przypadek użycia odzwierciedla wiele narzędzi, które zostały zbudowane na podstawie GPT-3; w szczególności produkty takie jak copy.ai i Jasper. Te narzędzia wykorzystują moc GPT-3 do wykonywania pewnych zadań w procesie pisania, czy to wymyślania nagłówków, opisów, konspektów blogów itp.

Chociaż narzędzia te miały wpływ na przyspieszenie procesów pisania treści i zmniejszenie kosztów inwestycji w SEO, są one nieco ograniczające. Na początek dla pisarzy często bardziej sensowne jest ominięcie tych narzędzi i interakcja z samym GPT-3 za pośrednictwem placu zabaw OpenAI (przedstawionego na powyższych obrazach).

To nie tylko pozwala zaoszczędzić dodatkowe koszty, ale także daje autorom pełną kontrolę nad tym, jak wchodzą w interakcję z GPT-3 i pozwala im dostosować dane wejściowe do konkretnego przypadku użycia. Obejmuje to możliwość dostosowania parametrów, takich jak ton głosu, długość i to, czy skupić się na konkretnych pomysłach w dowolnej wyprodukowanej treści.

Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do skalowania SEO

Jak wspomniano wcześniej, GPT-3 jest w stanie wykonywać różne zadania w procesie pisania, w tym pisanie nagłówków, struktury artykułów i treści.

Moc tego narzędzia staje się jednak szczególnie znacząca, jeśli chodzi o łączenie wyników tych różnych zadań razem.

Jeśli jesteś w stanie zmusić GPT-3 do wygenerowania nagłówka artykułu, struktury, a następnie treści do wstawienia do każdej sekcji tej struktury, to nagle masz możliwość tworzenia artykułów przy minimalnej interwencji człowieka.

Każde z tych zadań można stosunkowo łatwo wykonać ręcznie; po prostu napisz swoje instrukcje dla GPT-3 z jak największym kontekstem. Na przykład, biorąc pod uwagę powyższy nagłówek artykułu, moglibyśmy zmusić GPT-3 do wygenerowania struktury artykułu jako takiej:

A następnie dla każdego podtytułu w artykule możemy sprawić, że GPT-3 wygeneruje więcej treści w następujący sposób:

Krótkie i słodkie, ale zawsze możesz zmodyfikować swój monit, aby tworzyć dłuższe akapity.

Powinno stać się jasne, że używając GPT-3 do łączenia tych różnych zadań związanych z pisaniem, możemy zacząć budować proces, dzięki któremu jest w stanie automatycznie tworzyć długie, ustrukturyzowane treści.

Całkowicie dobrze i dobrze jest tworzyć całą tę treść ręcznie, za każdym razem ręcznie przepisując podpowiedzi, aby stworzyć każdą część artykułu. Jeśli jednak jesteś techniczny, zapoznanie się z interfejsem API GPT-3 się opłaci. Umożliwi to zautomatyzowanie znacznej części pracy w celu wytworzenia ogromnych ilości treści w ułamku czasu, jaki zajęłoby napisanie człowieka.

Jak właściwie ta automatyzacja jest wykorzystywana przez content marketerów?

Coraz częściej widuję marki stosujące podejście takie jak to powyżej, aby zautomatyzować wiele prac związanych z długoterminowym SEO. Podczas gdy GPT-3 nie może konkurować z głębią i oryginalnością człowieka, jeśli chodzi o pisanie ważnych terminów (np. uprawa truskawek ), coraz więcej marek używa modeli takich jak GPT-3 do tworzenia bogatych treści na długich wyszukiwane hasła (np. jak uprawiać truskawki w centralnej Florydzie ).

Oto dlaczego używanie GPT-3 do treści z długim ogonem działa:

• Zapytania wyszukiwania z długim ogonem często nie wymagają bardzo oryginalnych odpowiedzi, ale wymagają bardzo konkretnych odpowiedzi, do którego GPT-3 dobrze się nadaje.
• Istnieje ogromna różnorodność terminów wyszukiwania z długim ogonem, a większość marek nie ma budżetów, aby zapłacić autorom treści za pokrycie ich wszystkich.
• Liczba wyszukiwań jest często tak niska w przypadku niektórych z tych długich terminów, że płacenie za treści napisane przez ludzi jest po prostu nieopłacalne. Podczas gdy człowiek niebędący specjalistą może kosztować od 20 do 200 dolarów, koszty uruchomienia GPT-3 w celu wyprodukowania tego samego artykułu stanowią zaledwie ułamek tej kwoty.

Jak mogę użyć GPT-3 do tworzenia treści dla mojej witryny?

Powyższe sekcje powinny stanowić inspirację do rozpoczęcia korzystania z GPT-3, ale należy wziąć pod uwagę kilka dodatkowych kwestii.

Używanie GPT-3 do generowania dziwnych artykułów tu i tam jest w porządku, ale jeśli chcesz go używać na dużą skalę, warto się nad tym zastanowić.

Wybierz tworzenie treści, które:

1. GPT-3 dobrze nadaje się do produkcji. Obejmuje to treści, które są rzeczowe, dość dobrze omówione (a zatem coś, w czym GPT-3 został przeszkolony) i które można napisać bez konieczności dołączania obrazów lub ilustracji.
2. Nie jest bardzo konkurencyjny z punktu widzenia SEO. Im bardziej konkurencyjny jest termin, tym bardziej prawdopodobne jest, że zostanie on dobrze opisany przez wysokiej jakości pisarzy. Nie oznacza to, że GPT-3 w ogóle nie może tutaj konkurować; Widziałem wiele artykułów GPT-3, które przewyższają dobrze napisane treści ludzkie. Oczywiście szanse na sukces są największe, gdy kierujesz reklamy na szeroką gamę haseł o niskiej konkurencyjności, a nie na kilka warunków o wysokiej konkurencyjności.
3. Ma podobną strukturę lub format. Jeśli tworzysz wiele artykułów w podobnym formacie ( jak mam zrobić {x} lub co jest najlepsze {y} ), będziesz w stanie pisać podpowiedzi, które są bardzo konkretne i szczegółowe, ale mają również zastosowanie dobrze dla wszystkich twoich artykułów. O wiele trudniej jest napisać serię podpowiedzi, które dobrze sprawdzają się w różnych formatach artykułów.

Kilka konkretnych przypadków użycia, które widziałem, że działają dobrze, to:

• Słowniki budowlane. Większość glosariuszy dostępnych online jest dość skąpa pod względem treści, co ułatwia ich przewyższenie dzięki bogatej zawartości, którą jest w stanie wyprodukować GPT-3. Wszystkie strony mają bardzo podobny format ( co to jest {x} ), więc możesz być bardzo nakazowy w sposobie monitowania GPT-3 ( napisz zestaw akapitów opartych na faktach, wyjaśniających znaczenie terminu „{x}” ).
• Tworzenie poradników. Mnogość pytań, które wyszukujący mogą zadać nawet w bardzo prostym temacie, może utrudnić pokrycie całego dostępnego wolumenu wyszukiwania wyłącznie treściami pisanymi przez ludzi. Oznacza to również, że tego rodzaju wyszukiwane hasła są często mniej konkurencyjne i gotowe do budowania na dużą skalę za pomocą narzędzia takiego jak GPT-3.

Powyższe powinno dać pewne wskazówki co do rodzaju pomysłów, które dobrze się sprawdzają, chociaż twoja wyobraźnia jest tak naprawdę jedynym ograniczeniem. Jeśli możesz wymyślić dużą serię podobnych haseł, których szukają Twoi odbiorcy i które nie są jeszcze bardzo konkurencyjne, prawdopodobnie znalazłeś dobre zastosowanie GPT-3.

Co ta technologia oznacza dla SEO w przyszłości?

Chociaż nie oznacza to ogromnej kwoty dla podstawowych terminów, które składają się na strategie SEO wielu marek, w ciągu najbliższych kilku lat prawdopodobnie nastąpi rewolucja w jakości i głębi treści, które są dostępne na długich warunkach. Ponieważ coraz więcej marek stosuje strategie oparte na sztucznej inteligencji, takie jak te powyżej, prawdopodobnie te same marki będą wykorzystywać możliwości, jakie stwarza możliwość pozycjonowania pod kątem długookresowych odbiorców docelowych.

Chociaż Google wydało ostrzeżenia stronom korzystającym z treści napisanych przez sztuczną inteligencję, niewiele wskazuje na to, że są w stanie walczyć. Ich niedawna HCU (Helpful Content Update), mająca na celu karanie witryn zależnych od sztucznej inteligencji, wydaje się trafiać tylko na strony z artykułami rażąco niskiej jakości. Wszystkie marki, które widziałem i z którymi współpracowałem przy projektach SEO opartych na sztucznej inteligencji, nie odnotowały żadnego wpływu na ich rankingi.

Mając to na uwadze, łatwo zrozumieć, dlaczego tak wiele marek wykorzystuje modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT-3, w swoich strategiach SEO — i dlaczego wiele innych marek prawdopodobnie dołączy do imprezy w nadchodzących latach.