Недавно английский эксперт по SEO Уилл Кричлоу опубликовал обзор опций по применению Chat GPT под заглавием «8 миллионов тестовых идей для Chat GPT».

Главная идея автора в том, чтобы привить себе тестовое мышление, направленное на формулировку и проведение тестов для их масштабирования в больших объемах.

Идей для экспериментов в SEO по ранжированию страниц и сайтов всегда было много, и при наличии большого количества факторов для анализа по всем ним уже можно проводить эксперименты. Два в 23 степени получается 8 388 608 различных вариантов мини идей для анализа. На практике даже выборка конкретных вариантов для экспериментов

Помощь нейросетей в тестировании

В реальности идей для тестов гораздо меньше, так как по ряду параметров уже известны результаты и нет смысла тестировать удаление элементов с сайта, добавление непривлекательных для пользователей блоков или решения, уже не сработавшие ранее в конкретной нише).

Также имеет смысл опираться на опыт коллег по рынку, уже проводивших исследования и выявивших неработающие техники: исследования по 8 А/В тестам, закончившихся неудачно, приведены этими же экспертами и опубликовано в Твиттере.

Используя опыт зарубежных коллег для поиска рабочих техник по генерации контента с помощью нейросетей, мы внедряем в свои алгоритмы уже опубликованные наработки и получаем как готовые результаты по старым успешно работающим методикам (генерация списков тем статей, поиск новых кластеров запросов, автоматический перевод), так и идеи для тестов, проводимых на выборках анализируемых страниц (тестирование разных форматов тайтлов, текстов, формата выдачи, подборок ссылок на конкретные товары), в чем может помочь Chat GPT.

И нейросети действительно эффективно решают многие задачи, не только по генерации изображений для тестов, но и по генерации сложных текстовых блоков.

Распространенный подход по генерации блоков – написание коротких стандартных промптов (что вполне подходит для сателлитов).

Можно подать простой промпт «напиши мне статью, как выбрать шторы» и на выходе получится простая статья, которая может даже получить высокую степень уникальности https://copyleaks.com/ru/ai-content-detector.

Вполне возможно также копирование готовых промптов (например, от популярного плагина AIRPM) для дальнейшего использования в работе с нейросетью Chat GPT с помощью API.

Промпты от плагинов также решают задачи по генерации блоков текста по заданному шаблону и на выходе мы получаем вполне адекватные результаты (“Списки преимуществ”, “Вопросов и ответов” или списки похожих тем).

Более интересная и продвинутая практика – генерировать текстовые блоки на основе поданных аналитических данных, например, анализа сайтов-конкурентов. На примере тайтлов это работает наиболее успешно, из всех 8 миллионов возможных идей тайтлы – наиболее универсальная тема, так как они должны быть на каждом сайте.

4 этапа эксперимента

Этап 1 – парсинг данных

Нужно собрать данные по страницам конкурентов для шаблонных элементов, которые мы планируем тестировать.

Пример:

Таблица - https://docs.google.com/spreadsheets/d/16CP1njeMFQP9Ba_yH1Wg2nGBM5C_Wy2eBZMZzt83pik/edit#gid=410661135

Этап 2 – анализ и обработка данных

Для преобразования ряда данных также нужны промпты к Chat GPT для выделения бренда, топонима, других возможных параметров в домене и тайтлах страниц.

На выходе мы получим данные со списками слов и параметров с частотой их встречаемости среди списка конкурентов:

Этап 3 – подготовка промптов

Когда все данные уже собраны, мы получим списки параметров, которые подадим в нейросеть для генерации тайтлов с нужными нами параметрами на выходе.

Можно делать и шаблоны на основе полученных данных и масштабировать на более широкие выборки.

На данном этапе важно получить готовые результаты на основе анализа полученных данных и далее запустить их в работу.

Итоговый промпт может выглядеть таким образом:

Create a title for a page [page_url], containing the keywords from the list [list/link to the list] and not containing the keywords from the list [list/link to the list] with brand [our brand] in the end of the title and without mentioning city name

Считается лучшей практикой написание промптов на английском, но на русском тоже допустимо писать шаблоны (в сложных случаях качество может быть хуже).

Этап 4 – тестирование результатов

Сгенерированные результаты тайтлов можно использовать для выборок страниц и мониторить видимость по сегментам запросов, связанных с этими страницами.

Выводы

Из 8 миллионов идей для тестирования можно выбрать наиболее интересующие нас для проверки (как на конкретных проектах/группах сайтов), так и глобально для большого количества продвигаемых сайтов. Даже в ТОПах с высокой степенью накрученности по ПФ.

8 миллионов тестовых идей для Chat GPT, или один успешный эксперимент по тайтлам