Нейросети в SEO: как использовать ИИ для продвижения сайтов

Искусственный интеллект прочно вошел в нашу жизнь и работу. Больше года мы тестируем на проектах разные нейросети, в том числе собственные разработки. И готовы поделиться опытом – что эффективно для продвижения сайтов, а от чего стоит отказаться. 

Написали полный гайд по нейросетям в SEO – для каких задач их использовать, что учесть при создании запросов и как избежать проблем с ранжированием. Внутри поделились рабочими промптами, которые помогут получить максимально точный результат. 

Важный дисклеймер: ни одно предложение в этой статье не сгенерировано нейросетью. Весь текст вручную писала команда SEO и редактор;)

Как наполнять сайты при помощи нейросетей

Самый очевидный вариант использования ИИ в SEO – поручить ему написание статей. Нейросети в целом неплохо справляются с контентом. Ниже рассказываю, как упростить себе жизнь при работе с ними.

Ищем идеи для контент-планов

Если нужно написать несколько статей по какой-то тематике, заранее составить структуру для них можно через через нейросети типа TheB.AI или ChatGPT. Делая несколько структур, вы получите что-то вроде контент-плана, так как ИИ выделит абзацы, которые на самом деле легко превратить в отдельные полноценные материалы.

Приведу пример. На скрине – структура статьи про знакомство с акварелью. Коконом подписаны абзацы, выданные нейросетью, из которых можно сделать самостоятельные тексты. 

Если задача еще более масштабная, и надо сделать контент-план на длительный период, помогут сервисы типа X-GPTWriter. В нем можно, например, составить перечень тем сразу на месяц, а затем автоматически создать структуры и статьи по всем темам сразу. 

Программа самостоятельно разбивает задачу на итерации и может подготовить контент хоть для 10 000 статей

Подбираем темы для блогов

При подборе тем важно, что ИИ может обрабатывать большие объемы информации и анализировать их с высокой точностью. Нейросети легко изучат данные о запросах пользователей, конкурентной среде, трендах в отрасли и других факторах, чтобы определить, какие темы наиболее востребованы и могут привлечь трафик на сайт.

ИИ хорошо умеет определять ключевые слова и фразы, которые часто используются в запросах. Создавая контент, оптимизированный под эти слова, мы повышаем шансы на высокий рейтинг в поисковиках. 

Однако при использовании ИИ для подбора тем, необходимо учитывать некоторые нюансы:

• ИИ не знает контекстуальные особенности вашего бренда. Поэтому важно дополнить результаты собственной информацией, чтобы контент соответствовал вашим целям и ценностям.
• ИИ не всегда учитывает актуальность и свежесть информации. Он может опираться на устаревшие данные.

Ниже поделюсь способами, которые помогут получить от ИИ максимально качественный результат.

1. Используем точный промпт для получения большого объема информации и генережки тем на год вперед.

Для полного охвата тем можно пересобирать промпт и просить разные стили тем для блога. Результаты, которые отдаст ИИ, также можно сгруппировать по отдельным семантическим коконам в дополнительной задаче. Почему именно там? Потому что мы не доверяем ИИ на 100% и все равно просматриваем, что за результаты он отдал. Этот способ подойдет тем, кто погружен в тематику, знает, что нужно, и просто хочет автоматизировать работу.

2. Подсматриваем идеи в топе. При помощи ChatGPT создаем список вопросов – наших будущих тем, на основе статьи конкурента. Вот как мы это делаем:

• Делаем запрос, например, «как выбрать ламинат», и берем одну статью из топа конкурента.
• Первым шагом подаем пункты структуры и раскрытие из этой статьи на вход нейронной сети с целью получить вопросы для более подробного описания темы.
• Затем мы отправляем сгенерированные вопросы нейронной сети для дальнейшего использования.

А теперь – на практике. Берем исходный текст статьи конкурента.

И просим нейросеть тезисно написать, на какие вопросы отвечает текст выше. Получаем следующий результат. 

Этот подход может быть полезен для начинающих пользователей ИИ или оптимизаторов, так как он помогает генерировать вопросы и раскрывать тему.

А теперь – к следующему этапу работы. Полученные при помощи нейросети темы вносим в контент-план и переходим к написанию статей. Здесь начинаются танцы с бубнами – точнее, попытки получить от ИИ качественный текст без «воды». 

Пишем четкие промпты, чтобы получать качественные статьи

Просьба написать статью на определенную тему часто приводит к получению рыбы текста на 4 тысячи знаков. Каждый абзац раскрывается в 2-3 предложениях ни о чем, без интересных замечаний.

Проблему можно решить двумя способами:

• получить полный текст по теме и далее просить расширить его запросами типа «Расскажи подробнее про абзац ХХХ»;
• отправлять запросы поэтапно, как если бы мы писали небольшую статью для каждого абзаца.

Почувствуйте разницу. На первом скрине – абзац «История акварели» внутри общей статьи. На втором – тот же абзац, но написанный по отдельному запросу. 

Итак, разобрались, что каждая тема требует отдельного запроса к нейросети. Так вы получите более качественную и полную информацию.

А теперь о главной боли всех, кто работает с нейросетями – промптах. Написать рабочий запрос, который поможет получить максимально релевантный ответ, – целое искусство. 

Мы перепробовали много стратегий общения с ИИ и делимся с вами наработками. Ниже – готовый промпт, который позволит получить качественный текст. 

Для удобства сохранили этот промпт в текстовом формате. Скачать его можно по ссылке.

Создаем карточки товаров

Нейросети пишут не только большие тексты для статей. Их можно использовать и для создания описаний товаров. Особенно актуально это для больших интернет-магазинов, где представлены десятки или даже сотни позиций. 

Бесплатный инструмент для создания карточек есть у ChatGPT. Нужно ввести название товара, аудиторию, краткое описание и количество символов, и нейросеть сгенерит описание. Качество текста будет зависеть от того, насколько подробно вы описали товар в запросе. То есть, по сути, значительную часть работы все равно придется сделать руками. 

Есть более умные платные решения, которые позволяют заполнить карточки интернет-магазина по названию и номенклатуре товара. 

Как ИИ помогает делать техническое SEO

У специалиста генерация метатегов для сайта часто отнимает неоправданно много времени. Иногда их нужно составить еще и для страниц, которые создавались не из семантики, например, новости компании. Приходится поломать голову, чтобы на сайте не было дублей. 

Нейросеть с такими задачами справляется куда быстрее человека, а у спецов освобождается время на более творческие задачи. 

Начать можно с такого сервиса. Он подходит для мелких задач. Как и сам ChatGPT, он создает мету для одного url. 

Когда же речь идет о сотне, проще обратиться к API. Например, используя такое задание.

Подставив такое задание к списку ключевых слов или url, получим уникальные метатеги для всех страниц.

Как избежать проблем с ранжированием

У многих, кто только начинает знакомиться с SEO, появляется соблазн нагенерить текстов в бесплатных чат-ботах, чтобы сэкономить на услугах опытных специалистов.  

Это тупиковый путь, потому что такие тексты только навредят сайту. Google, например, очень не любит некачественный автоматизированный контент, а именно бесполезные статьи с ключевыми словами, автоматические переводы, тексты, созданные при помощи синонимайзеров и т.д. 

А вот к качественному контенту, который создается при помощи ИИ, но обрабатывается человеком, поисковые системы лояльны. Ниже приведу три пункта. Если ваш текст соответствует им, опасаться нечего:

• информативный;
• уникальный;
• полезный для пользователей. 

А теперь примеры, как разные поисковые системы относятся к качественному контенту, созданному при помощи ИИ. 

Пример 1. Охват в Яндексе фраз одной страницы со сгенерированным контентом.

Пример 2. Охват в Google одной страницы со сгенерированным контентом.  

Пример 3. Размещение 20+ статей, сгенерированных ИИ. Начали в сентябре, через 3 месяца увеличили трафик на блог в 4 раза.

Стоит ли полагаться на чекеры? 

Проверка чекером может стать дополнительным уровнем безопасности, необходимо всегда помнить, что детекторы искусственного интеллекта могут определить вероятность того, что текст был создан с помощью ИИ. Но нельзя с абсолютной уверенностью сказать, действительно ли это так. 

Детекторы искусственного интеллекта склонны к чрезмерному анализу текста и могут искажать результаты. Чаще всего чекеры склоняются к тому, что текст был создан ИИ, если только он не содержит орфографических или грамматических ошибок. Ложные срабатывания происходят довольно часто, особенно если у писателя есть предсказуемый и последовательный стиль, – Екатерина Слепенкова, старший SEO-аналитик агентства Kinetica.

При этом если вы совсем не приложите усилий по гуманизации текста нейросетей, чекеры это точно обнаружат. Программы хорошо научились определять контент, полностью созданный ИИ. Крупные корпорации типа Google постоянно совершенствуют детекторы, чтобы находить сайты с генеративным контентом. 

Вместо заключения

Напоследок делимся нашим списком, какие нейросети лучше всего подходят для разных задач:

• Deepl – лучший переводчик, который встречался. Есть расширение для Chrome.
• DALL-E – создает фото по запросу и иллюстрации для статей.
• Pegasus от Google– хорош для аннотирования и резюмирования.
• Bard – 99 из 100 для работы с англоязычным текстом. Погружен в зарубежные тематики, отдает качественные статьи с местным сленгом.
• Чат-бот от OpenAI с искусственным интеллектом на борту – поддерживает диалог, пишет статьи, сочиняет стихи и иногда даже спорит:)
• Katteb – с помощью ИИ создает статьи в блогах, сообщения в социальных сетях, описания товаров и другие виды контента. Рерайтит и дописывает тексты, умеет проводить несложный фактчекинг.
• Rows – создает метаданные. Если подключить API GPT, то он сразу будет писать мету.
• Frase – помогает с различными задачами по наполнению сайтов. Бесплатный.

Но повторю – всё это работает только под контролем опытных специалистов и никак иначе.