Как использовать ChatGPT для SEO-текстов

Как мы писали глоссарные SEO-статьи раньше

Глоссарий — это словарь с базовыми понятиями в конкретной индустрии. Статьи в таком словаре напоминают заметки в «Википедии» и содержат основную информацию по профессиональному термину. Глоссарные тексты полезны для сайта с точки зрения SEO, поскольку составляются под определённый ключевик и позволяют органично насыщать им текст. В этих статьях не нужен креативный подход, кейсы клиентов или мнения ведущих специалистов в индустрии. Их написание — скорее рутинная работа, для которой не требуется глубокое погружение в тему.

С учётом вычитки и редактуры работа над одной статьёй занимала от 9 до 15 часов.

В глоссарии CRM-group объёмы большие, и требовалось оперативно готовить статьи по заранее составленному ТЗ — эту работу делегировали авторам на аутсорс. Узкая тематика усложняла работу: автор долго погружался в тему, затягивал дедлайны, а при попытке успеть в срок присылал тексты низкого качества — в этом случае уже редактор тратил больше времени на доведение статьи до ума.

Надежда Михина

главный редактор блога CRM-group

На волне популярности нейросетей и, в частности, ChatGPT мы тоже решили не отставать. Например, редактор нашего контент-агентства Monk Марина уже давно в своём канале «Дерзкий репетитор» дополняет посты иллюстрациями, созданными с помощью нейросети Midjourney.

Один из постов в канале «Дерзкого репетитора» с картинками авторства Midjourney

ИИ от OpenAI мы решили использовать для создания SEO-контента: передать чату всю рутинную работу с глоссарными статьями.

Как мы используем ChatGPT для работы над глоссарием

Создание статьи для глоссария сайта Global проходит пять этапов.

• 1. Составление плана. Сначала я читаю материалы экспертов CRM-group, анализирую статьи конкурентов. После этого я составляю подробный план, разбивая его на отдельные пункты и описывая желаемый формат. В среднем на этот этап уходит около 30-40 минут. И я прошу нейросеть написать статью по этому плану.

План статьи для ChatGPT

• 2. Работа с ChatGPT. Нейросеть выдаёт мне первую итерацию статьи. В большинстве случаев один-два пункта получаются не совсем такими, как я себе представляла, поэтому я меняю формулировку запроса и прошу ChatGPT попробовать ещё раз. Ещё я прошу сгенерировать мета-описание и мета-заголовок для статьи. Если вы продолжаете общение в рамках одного чата, ChatGPT остаётся в контексте разговора и опирается на прошлые сообщения при создании описания и заголовка — это очень удобно. Обычно я прошу нейросеть составить около 10 вариантов ответа, чтобы было из чего выбрать. Так где-то за 30 минут я собираю основу для статьи.
• 3. Редактура. Это самый длительный этап. Нейросеть любит использовать пассивный залог, сложные грамматические конструкции, устойчивые фразы, которые может повторить много раз за статью. В некоторых случаях достаточно внести небольшие правки, но иногда я переписываю абзацы практически целиком, чтобы сделать текст более читабельным. В среднем на то, чтобы превратить сырой материал в качественный текст, который будет интересно читать, я трачу около 2,5 часов.
• 4. Добавление недостающих элементов. Ещё раз перечитываю статью, чтобы добавить перелинковку на схожие по тематике материалы нашего блога и найти подходящие разделы для транзакционных блоков на страницы, которые могут быть полезны читателям. Добавляю визуальные элементы — некоторые из них создают наши дизайнеры. Чтобы внести все дополнительные элементы в статью, мне нужно около 30-40 минут.
• 5. Вычитка и финальные правки. Это финальный этап работы над статьёй. Отдел Global состоит всего из трёх человек, и мы всегда проверяем друг за другом тексты, чтобы они звучали максимально приближенно к уровню носителей языка. После того как кто-то из ребят вычитает мою работу, я вношу правки, и вуаля — на выходе мы получаем готовую статью, которую останется только перенести на сайт. На этот этап обычно уходит около 20-30 минут.

Примерное время на глоссарную статью с помощью ChatGPT: 4,5-5 часов без вёрстки на сайте. Это почти вдвое быстрее, чем до привлечения к работе искусственного интеллекта.

При работе над русскоязычным глоссарием с ChatGPT мы выработали два подхода:

1. Если тема несложная, или у нас достаточно по ней своей экспертности, как, например, MVT или A/B-тест, мы просим нейросеть написать сразу всю статью по заранее подготовленной структуре. Структуру тоже собираем с ChatGPT. После редактуры и проверки фактов, самостоятельно дополняем ссылками на исследования и примерами.
2. Если ключ сложнее, или термин требует более детального разбора, тогда в одном запросе к чату используем только один блок статьи — с ним работаем отдельно: уточняем запросы или задаём нейросети дополнительные вопросы. Текст получается более качественным и содержит меньше воды и повторов. Так работали с заметкой про принципы ESG.

Надежда Михина

главный редактор блога CRM-group

На что обратить внимание, работая с ChatGPT

ChatGPT — удобный инструмент, но не идеальный. Вот несколько советов, если решите использовать нейросеть в работе.

Учитывайте ограничения нейросети

Основное: ChatGPT не имеет выхода в сеть в режиме реального времени, обучение последней модели закончилось в 2021 году, поэтому ChatGPT использует только данные, загруженные ранее, и не скажет, кто победил на ЧМ 2022 и не поделится, чем закончился сериал про Короля и Шута, зато поможет с другими задачами.

Здесь нейросеть говорит, что не имеет выхода в сеть в режиме реального времени, а все его знания основаны на материалах вплоть до сентября 2021 года

Находите нужные исследования самостоятельно

Да, по запросу каких-то исследований нейросеть выдаст ту статистику, о которой просите, и даже поделится названием исследования или даст на него ссылку. Но все ссылки, которые выдавал мне и моим коллегам ChatGPT, оказались битыми, а на просьбу прислать действующую ссылку нейросеть отвечала: «Да, без проблем» и присылала примерно такое же сообщение с неработающими ссылками:

Попытки найти исследования по их названиям тоже не принесли результата. Хотите добавить в статью цифры и поделиться ссылкой на исследования, гуглите сами: выйдет быстрее.

Удобно создавать саммари по интересным темам и областям знаний, с которыми ранее не приходилось сталкиваться. Делаю выжимку из видео с ютьюба, когда нет времени/желания 15 и более минут слушать про технические моменты. А ещё ChatGPT может дать развёрнутый комментарий по любому вопросу, которого касается автор видео.

Вячеслав Фурашов

Ai-художник и популяризатор, сооснователь студии Strange Magic

Обязательно проводите фактчекинг

ChatGPT не поисковая система, а языковая модель, поэтому многие ответы она генерирует без опоры на достоверные данные. Отсюда частые фактические ошибки, которые допускает нейросеть.

Приведу простой пример. Мы писали статью о сертификатах в Mailchimp и спросили у ChatGPT, должен ли пользователь состоять в сообществе Mailchimp & Co для получения сертификата. ИИ заверил нас, что получить сертификат может любой желающий, быть членом сообщества для этого необязательно. Пошли на сайт Mailchimp проверять и выяснили, что — наоборот: сертификаты доступны только для членов сообщества Mailchimp & Co.

Вот что ответила нейросеть про сертификаты Mailchimp

А это информация с официального сайта Mailchimp

Мой совет: всегда проверяйте информацию, которую выдаёт ChatGPT. Иначе рискуете ввести читателей в заблуждение и подорвать свой авторитет.

Формулируйте запрос к ChatGPT как можно точнее

Составьте свой запрос максимально точно: укажите целевую аудиторию, формат, примерный размер текста, который хотите получить, и другие детали. Плюс работы с ChatGPT — вы можете попросить все переделать, если вам не понравился результат. Это нейросеть, она не обидится, хотя вам никто не мешает добавить немного вежливости в общение с ИИ.

Главный совет здесь: экспериментируйте с форматами запросов, переформулируйте свою просьбу, если ChatGPT упорно отказывается вас понимать, и всё получится.

Вежливое общение с ChatGPT позволяет получать тексты, похожие на человеческие. Если вы хотите погрузить нейросеть в проблему или нужную тему, не поленитесь сделать полное описание и тщательно вычитать полученную информацию.

Вячеслав Фурашов

Ai-художник и популяризатор, сооснователь студии Strange Magic

Готовьте статьи от ИИ к публикации в сети с помощью классификаторов текста

В одном из недавних интервью представитель Google сказал, что сегодня генерация контента с помощью искусственного интеллекта рассматривается как спам. Поэтому Google планирует выявлять статьи, написанные ИИ, и урезать их охваты.

Да, такое заявление было. Однако не совсем понятно, как именно гугл планирует выявлять нарушителей. Использовать текст, написанный ChatGPT (или другой языковой моделью) без редактуры вряд ли стоит даже с точки зрения репутации сайта, потому что ИИ использует однотипные фразы и грамматические конструкции, которые делают статью скучной и однообразной.

Единственное, что пока есть в нашем распоряжении, это классификаторы текста, которые позволяют определить, кем был написан текст, но и они работают с переменным успехом. Чаще всего наша команда использует AI Text Classifier. Этот англоязычный сервис от создателей самого ChatGPT максимально прост в использовании: загружаем весь текст (не менее тысячи символов) в специально отведённое поле, нажимаем Submit и получаем один из пяти результатов:

1. Вероятно, текст написан искусственным интеллектом.
2. Возможно, текст написан искусственным интеллектом.
3. Неясно, написан ли текст искусственным интеллектом.
4. Маловероятно, что текст написан искусственным интеллектом.
5. Крайне маловероятно, что текст написан искусственным интеллектом.

Разработчики классификатора предупреждают, что лучше всего инструмент анализирует англоязычные тексты, но и здесь он достаточно часто ошибается, поэтому не стоит полагаться только на его вердикт. Но если сервис отнёс вашу работу в одну из первых трёх категорий, это может быть признаком того, что стоит поработать над качеством текста.

Если по каким-то причинам вы не подружились с AI Text Classifier, попробуйте CheckGPT.app. Инструмент работает по похожей схеме: вставляете текст в специально отведённое поле, кликаете Check и получаете результат. Отличие от AI Text Classifier в том, что CheckGPT.app указывает, какой процент текста написан человеком, а какой — нейросетью. Для эксперимента я закинула часть этой статьи в классификатор, вот результат:

Используйте ChatGPT в решении рутинных задач и освободите ресурсы для нестандартных

Вы также можете прислать ChatGPT готовый текст и попросить его сократить, переписать с учётом новых вводных данных, сделать рерайт и так далее. Сервис уже настолько изменил мою жизнь, что, когда мне лень собирать главные мысли в статье в одну кучу, я иду к ChatGPT и прошу его сделать это вместо меня. Ему запросто можно делегировать какие-то монотонные задачи, которые не требуют большого креатива.

А что насчёт результатов?

Опытные SEO-специалисты говорят, что нужно около полугода (а иногда и год), чтобы объективно оценить показатели страницы. Мы начали использовать ChatGPT в качестве напарника только три месяца назад, поэтому говорить о каких-то результатах пока рано.

На этом этапе мы можем сказать, что в первые два месяца после публикации показатели статей, написанных с ChatGPT и без него, находятся примерно на одном уровне. Если учесть, что нейросеть позволяет нам создавать вдвое больше статей с тем же количеством ресурсов, мы можем привлечь на сайт в два раза больше людей, среди которых могут быть и потенциальные клиенты.

К тому же никогда не знаешь, какая именно статья неожиданно выйдет в топ в поисковой выдаче, поэтому в глоссарных статьях мы делаем упор скорее на количество, чем на качество. Это не значит, что мы пишем плохой материал, просто глоссарные статьи достаточно стандартизированные, в них не требуется большого креатива, поэтому процесс их написания можно (и нужно) оптимизировать.

Временные затраты зависят от нескольких факторов:

• сложность темы;
• опыт автора и его подход к работе (если пишем статью с автором);
• корректность запроса (если пишем с ChatGPT);
• стабильность работы нейросети;
• общее качество текста (повторы, понятность и так далее);
• актуальность и релевантность примеров и пруфов.

При проверке текстов, созданных нейросетью, больше времени уходит на редактуру и фактчекинг. Но мы посчитали временные ресурсы на создание глоссарной статьи автором и ChatGPT, сравнили цифры, и получилось, что с нейросетью выпускать качественные SEO-тексты всё равно быстрее:

Что в итоге

В начале эксперимента вся наша команда была настроена скептически. Я не ожидала, что ChatGPT сможет создавать осознанные тексты, которые действительно можно будет использовать в глоссарных статьях. Конечно, спустя полгода-год нам предстоит узнать окончательные результаты этого опыта, но уже ясно, что нейросеть останется помощником надолго.

Важно! Искусственный интеллект никогда не заменит личный опыт и знания, поэтому нет смысла просить его создавать полезные практические материалы. Если хотите получить достойный результат, используйте его для рутинных задач, в которых не нужен особый креатив или экспертность.