Первый контакт с AI
Данный кейс реализовывался примерно за месяц до официального релиза API Chat GPT, когда по апи была доступна только модель davinci-text. На данный момент релиз уже случился и в описанной методике уже используется gpt 3,5-turbo, которая в десять раз дешевле и намного способней.
Готовый шаблон массовой генерации забираем тут, а как им пользоваться читаем ниже. Итак, начнём.
Изначально тестировали отечественный сервис, в основе которого также лежит языковая модель GPT-3.
Довольно быстро стало понятно, что да, потенциал у инструмента есть, но о полноценной замене копирайтера речь пока не идёт. Объёмные тексты на сложную тематику требовали столь значительного фактчекинга и редактуры, что терялись главные преимущества нейросети - скорость получения контента и его бюджетность. Однако, незамысловатые тексты для размещения где-то вне клиентских сайтов, например на сайтах-сателлитах, писались очень даже неплохо.
А в самом начале 2023 года грянул Chat GPT от OpenAI и не протестировать его было просто невозможно.
Кажется, около месяца digital-сообщество обсуждало только эту тему и пыталось предсказать, как теперь изменится наша профессиональная жизнь. Из покрытых вековой пылью склепов начали выползать потирая руки бледные дорвейщики, а перепуганные копирайтеры кинулись перечитывать книжку Ильяхова.
Собственно, мы также завели аккаунт и начали изучать возможности нейросети.
Chat GPT оказался на порядок лучше своих предшественников. В большинстве случаев результат выходит более “человеческим” - ИИ понимает контекст и уточняющие вопросы. Пишет объёмные тексты и не только тексты. Также по описанию может написать скрипты на JS или Python, либо напротив - интерпретировать код, пояснив, что он делает.
Понимает разные языки, включая русский. Может использоваться для перевода, пруфридинга, написания выжимок из текста и так далее до бесконечности.
Естественно, заполучив в свои руки столь мощный инструмент, я тут же взялся за дело, и начал решать самые насущные вопросы.
В целом, тексты выходили очень даже читабельные. Иногда, конечно, было к чему придраться. А порой, напротив, становилось не по себе от осознания, что ты соприкасаешься с технологией, которая судя по всему в ближайшие годы изменит мир.
Умрёт ли SEO?
Убьёт ли Chat GPT копирайтинг?
В первый вечер я провёл пару часов подобных глубокомысленных экспериментов и, по-большей части, получил очень положительное впечатление.
Использование GPT в SEO-продвижении
- Нужно массово заполнить метатэги?
- Нет описаний на множестве страниц?
- Уникальные характеристики товаров и отзывы?
Революционные технологии - это прекрасно, но прикладные и рутинные задачи агентства никто не отменял. Работа шла своим чередом, и мы готовились к запуску очередного проекта.
Сайт технической тематики в самом, что ни на есть прямом смысле слова. Сотни и тысячи наименований однотипных подшипников, направляющих профилей и, как вишенка на торте - больше тысячи барабанов для намотки гидравлических шлангов.
Поскольку запуск проекта совпал со всеобщей заинтересованностью в ИИ-контенте, мы решили попробовать реализовать написание description через API OpenAI, благо аккаунт и положительные впечатления у нас уже были.
Первые попытки:
Итак, дальше последовательность действий была следующая:
- Перешли на платный тариф в личном кабинете, чтобы получить доступ к ключу API (если перед вами не стоит задача внушительных объёмов, то будет достаточно 18$, которые по-умолчанию выдают новым аккаунтам);
- Скачали расширение для Google Sheets для генерации запросов через API.
- Сформировали в таблицах переменные, чтобы описания получились максимально разными.
- Сгенерировали результаты, потратили всё же некоторое время на вычитку.
- Залили на сайт.
Рабочий шаблон для генерации description через GPT-3 можно скачать в нашем Telegram-канале. В таблице уже заполнены все формулы для случайного распределения ключей по ячейкам, вам останется только прописать свои ключи и всё. Конечно, можно и нужно улучшать эту методику добавляя переменных, чтобы получать более разнообразные метаописания в рамках сайта. Естественно, для использования вам потребуется свой аккаунт OpenAI и ключик.
Установка расширения от gptforwork.com
Скачиваем расширение для таблиц из официального каталога дополнений Google. Берём в личном кабинете ключ API и активируем GPT для ваших таблиц.
После этого у вас появится доступ к ряду функций:
- GPT
- GPT_LIST
- GPT_FILL
- GPT_TABLE
- GPT_CODE
Все функции можно изучить в документации.
Нас в рамках данной задачи интересовала базовая функция, имеющая следующий синтаксис:
=GPT(prompt, [value], [temperature], [max_tokens], [model])
| Значение | Что делает |
|---|---|
| prompt (обязательно) | Собственно задача, в нашем случае диапазон ячеек с переменными |
| value (опционально) | Текст, ячейка или диапазон, к которым будет применено значение prompt |
| temperature (опционально) | Степень креативности в числовом выражении от 0 до 1, где 0 строгое следование задаче, а 1 максимальное творчество |
| max_tokens (опционально) | Максимальное количество токенов (цена) которые вы готовы потратить |
| model (опционально) | Используемая модель. По умолчанию используется лучшая на данный момент gpt 3,5-turbo (та на которой и работает Chat GPT) |
В нашем случае мы использовали только параметр temperature, который рандомно подбирался для каждого description в диапазоне от 0 до 0,6. Немного поэкспериментировав с этим показателем в самом начале, мы выяснили, что высокие значения креативности к нашей сугубо технической специфике неприменимы.
Итак, имея API и формулу, начинаем составлять логику рабочей таблицы.
Переменные
После некоторых размышлений и экспериментов, мы пришли к следующему виду основной рабочей таблицы:
| Что используем | Значение [prompt] |
|---|---|
| task | Задача: write a meta-description in Russian language about product use 140-160 characters |
| name | название товара |
| sku | артикул, в нашем случае часто ищут именно так |
| metakey | keywords |
| additional keywords | дополнительные релевантные ключи |
| emoji | Рандомные эмоджи |
| delivery | Различные переменные о доставке |
| metadesc | Конечный результат |
| temperature | Значение temperature, которое будет подтягиваться в формулу |
Естественно, что каждый из столбцов таблицы заполнялся не вручную. Мы брали в работу категорию от нескольких десятков до сотен товаров, прописывали в массив на отдельной вкладке 10-20 ключевых слов (эмодзи/зоны доставки и т.п.). Из массива случайным образом генерируется столбец нужных нам переменных которые пойдут в задачу.
По сути задача выглядела так:
“Пиши meta-description о товаре [название], с артикулом [значение колонки sku] используй ключевые слова [случайное значение из заданного массива] и эмодзи [случайное значение из заданного массива], расскажи о зонах доставки [случайное значение из заданного массива] используй следующее значение temperature [случайное значение из заданного массива]”.
В поле для description вводим функцию =GPT(prompt;;K2) протягиваем вниз сколько требуется и залипаем, глядя как AI делает своё дело.
Да, пришлось потратить некоторое количество времени на пробы и создание самого шаблона. Но сейчас на заполнение таблицы и генерацию самих meta-description для целых категорий уходит 10-15 минут. Дальше мы, конечно, просматриваем результаты и правим бросающиеся в глаза косяки. Потом отдаём таблицу на сторону backend-разработчика и данные заливаются на сайт. Всё.
Минусы такого подхода
Учитывая специфику продукции, конечно, местами описания получались однообразными. Всплывают проблемы с падежами и согласованностью предложений. Местами нейросеть явно путается и результат оставляет желать лучшего. В примерах ниже была переменная “доставка авиакурьером” и с ней постоянно возникали какие-то казусы.
Или так:
Иногда всё-таки вырывалась наружу креативность и мог появиться некий “верный спутник”.
То есть, конечно, о том чтобы нажать на кнопку и забыть, не может идти речи. Ориентировочно в доработке человеком нуждались около 15% описаний.
При этом понятно, что человек, которому бы пришлось писать в авральном режиме 2000 дескрипшенов для аксиальных подшипников, также на второй день начал бы повторяться, а на третий вообще перестал бы понимать чем он занимается. И править падежи и склонения вовсе не тоже самое, что писать с нуля.
Также не всегда выдерживается заданный в корневой задаче объём 140-160 знаков. Плюс минус всё было в этих рамках, но не везде.
Местами начинаются приступы тавтологии, что чревато переспамом. Что-то вроде: “Немецкий сделанный в Германии немецкого качества…”
Полезный совет. Когда закончили генерацию, выделите диапазон с получившимися результатами и деактивируйте API для этого диапазона. В противном случае при каждом открытии документа и обновлении страницы ваши результаты будут переписываться снова и снова… Помним, что это не бесплатно, а значит может стоить значительных средств, если у вас на листе тысячи задач.
Плюсы
- Скорость. Время ценнейший ресурс.
- Бюджетность. Стоимость description для одной страницы сайта меньше цента (~0.6-0.7 цента).
- Рука на пульсе современных технологий.
Это лишь один из бесчисленного множества вариантов применения одной из функций. Дальше всё ограничено только рамками нашего с вами воображения.
Можно подключать API к Google Docs для генерации объёмных статей. Можно переводить и редактировать тексты. Чистить списки email-адресов, заполнять таблицы нужными данными и автоматизировать прочую рутину.
Пишем большие тексты используя связку Chat GPT + Google Docs
Вышеупомянутый плагин одинаково хорошо позволяет работать как в таблицах, так и в текстовом редакторе от Google. Естественно, что с объёмным контентом удобнее работать в доках. Можно в рамках одного файла генерировать допустим, тексты для Миралинкс, или десятки и сотни описаний карточек товара.
Поскольку для аккаунта уже установлено расширение и активировано API, то всё что требуется с вашей стороны - это открыть сайдбар. Далее вы взаиможействуете с нейронкой также как ранее делали это на сайте разработчика, но в более привычном интерфейсе. Имеете возможность тут же редактироваь и форматировать результат, перетаскивать параграфы, дорабатывать текст вручную или просить дополнить текст Chat GPT.
Кликаете на расширения, затем launch sidebar. У вас появляется окно для ввода prompt, и небольшой набор незамысловатых настроек.
Помимо произвольной формулировки задачи, есть несколько готовых запросов.
- Сменить тональность повествования;
- Поправить грамматику и орфографию;
- Написать краткое обобщённое содержание для заданного фрагмента;
- Перевести на указанный язык.
В нижней части сайдбара вы задаёте уровень креативности, выбираете модель, и указываете "бюджет". Последний измеряется в токенах, которые вы готовы потратить на решение задачи. Но учитывая, что запросы к модели gpt 3,5-turbo в десять раз дешевле чем к предшествовавшей ей text-davinci, то вряд ли кто-то будет переживать и ограничивать токены. Хотя иногда возникает необходимость увеличивать maximum input tokens (максимальный входящий бюджет). Это приходится делать, когда мы подаём на вход большое количество знаков, например для выжимки или перевода.
Используя разумно Chat GPT в написании SEO-текстов можно существенно сэкономить время и бюджеты в агентстве. Но не пускайтесь во все тяжкие - это лишь дополнительный инструмент для продвижения требующий разумного подхода, а ни в коем случае не полноценная замена человека. Старайтесь немного остыть от первоначального wow-эффекта, который неизбежно возникает при первых экспериментах. Взгляните на текст с мыслью: "Он действительно хорош, или это просто восторг от скорости и продуктивности ИИ? Если бы этот текст мне принёс копирайтер, был бы он принят?". Также следует понимать где и зачем нужны тексты, поскольку уже видна тенденция использовать "ИИ ради ИИ". Поскольку это дёшево, быстро, и все вокруг об этом говорят. Если на страницах сайта не было текста десять лет, то возможно он там и не нужен?
А не прилетит ли за такое пессимизация от ПС?
В плане санкций за использование ИИ в SEO-сообществе пока нет однозначного мнения. Яндекс традиционно ничего не комментировал, а в справке Google от 8 февраля 2023 года сказано следующее:
Качество контента для нас гораздо важнее того, каким способом он создан. Чтобы занять хорошие позиции в Google Поиске, он должен соответствовать стандартам E-E-A-T, а также быть уникальным, высокого качества и ориентированным на людей.
Собственно сентябрьское обновление алгоритма, поднявшее планку требований к качеству контента, уже было нацелено, в том числе, на массу однотипного сгенерированного ИИ текста. Итак мы видим чёрным по белому:
Надлежащее использование искусственного интеллекта или инструментов автоматизации не противоречит нашим правилам.
И в то же время:
Использование инструментов автоматизации, в том числе искусственного интеллекта, для создания контента, нацеленного в основном на управление рейтингом в результатах поиска, является нарушением наших правил в отношении спама.
То есть использовать Chat GPT и иже с ним на своих проектах можно, но осторожно. Лишь как один из множества способов работы с контентом. Как и всегда, строго порицаются любые попытки манипуляций поисковой выдачей.
В нашем случае, мы приложили максимум усилий, чтобы разнообразить метаописания плюс не исключали полностью участие человека. Также на данном этапе развития ИИ мы не торопимся использовать объёмные форматы текста и 100% избегаем такого контента на сайтах YMYL тематик, так как очевидно, что там экспертность вышла на принципиально новый уровень.
В целом, наш первый полномасштабный опыт использования GPT-3 в SEO, оказался позитивным, и в очередной раз позволил убедиться в огромном потенциале нейросетей в IT-индустрии грядущего десятилетия. SEO не умрёт, биржи текстов - не знаю. Копирайтеры вырастут в больших авторов или станут операторами нейросети. Как-то так. Всем успехов!
