ИИ для продвижения сайта. AI на службе SEO

Искусственный интеллект «захватывает» все больше позиций в качестве помощника в жизни и в работе. И уже второй год бизнес тестирует ИИ для продвижения сайтов. Первоочередная задача, поручаемая нейросети – рутина, занимающая много времени, усложняющая процесс, повышающая стоимость из-за привлечения людей. Рассмотрим направления, где нововведения упрощают жизнь, повышают результативность мероприятий.

Семантика

Основа поискового ранжирования – семантическое ядро, перечень фраз, по которым ресурс будет попадать в органическую выдачу. Со сбором справятся парсеры, способные извлекать из базы того же Яндекса релевантные слова, подсказки и пр. Пример выглядит так: найди запросы с частотой от 100 по тематике настройки ноутбуков.

При настройке задают критерии:

• исследовать проекты конкурентов;
• выделить слова из указанных материалов;
• подобрать подходящее под параметры аудитории.

Полезным для маркетологов считается поиск «шлейфов» или «хвостов», уточняющих внедренные запросы. Их потом применяют для написания статей в блог, на внешние порталы. Частотность таких ключей не более 10-50, поэтому выбиться в ТОП-10 поисковой выдачи относительно легко.

Структура сайта

Смежная задача – кластеризация семантики по разделам, товарам и подобным факторам, с созданием страниц, адаптацией индексированных. Нейросеть сравнит проект с конкурирующими площадками, с товарной матрицей, другими источниками. И порекомендует, какие изменения желательно внести для улучшения видимости в поисковиках.

Идеи для контент-плана

После распределения «рабочих» ключей идет создание текстовой части описаний или экспертных статей, обзоров. Одно обращение дает массу идей написания, например, инструкций по эксплуатации инструмента, выбору стройматериала. Вместо ручного изучения конкурентов проще запустить парсинг и «на выходе» получить сводный реестр опубликованного за период существования, с установленной при настройке даты.

Техническое задание для копирайтера

Формирование ТЗ года три-четыре как «отдали» машинному интеллекту. Да, компьютер создает однотипные документы, но их достаточно для достижения запланированного эффекта.

Типовое содержание:

• URL, куда предназначена «заготовка»;
• количество знаков без пробелов или с ними;
• сноски на образцы, откуда подбирать «матчасть»;
• структура с подзаголовками H2 и ниже;
• основные и дополнительные слова.

По завершении софт проверит соответствие готового материала по тем же критериям. Останется опубликовать, провести индексацию и проверять результаты.

Рерайт

Генерировать полноценный читабельный контент ИИ еще не умеет, зато вполне справляется с его рерайтом. При наполнении, например, интернет-магазина источником выбирают поставщиков или конкурирующие платформы. Суть технологии в том, что сколько ни пиши текстов, характеристики продукции остаются прежними, поэтому достаточно «иначе» подать смысл. Кто займется работой, человек или машины, без разницы (она есть в стоимости, которая выше у людей).

Оптимизация текста

Сервис с интеллектуальным модулем также справится с внедрением указанных деталей в готовый шаблон. Если владелец уже заказывал копирайтинг, но он оказался слабо оптимизированным или изменился метод раскрутки, желательно обновиться с учетом новых требований. И чтобы ничего не переписывать заново, проще поставить задачу перед программным мозгом.

Метатеги

Вслед за статейным разделом, товарными карточками обновляют сниппеты, отражаемые в органической выдаче – Title или заголовок, Description или сжатое описание (анонс). Это увеличит конверсии на этапе показов ссылки в «органике». Поисковики умеют выделять фразы, введенные пользователем, если те включены в мета-теги.

Раздел вопросов и ответов

Интеллект машины способен избавить от ручного труда при формировании раздела FAQ. Пользователь задает промт вроде: напиши «часто задаваемые вопросы» на тему «ремонт двигателя автомобиля», указывает желаемое количество блоков, максимальный размер с учетом ограничений шаблона и ждем завершения процедуры.

Список анкоров для ссылочного продвижения

Важным элементом являются перекрестные ссылки внутри, ссылочная масса, входящая с внешних источников. При формировании инструмента используют ключевые фразы, релевантные тому, куда произойдет перенаправление по клику. Вручную составлять такой перечень долго, велики риски ошибок, приводящих к ошибкам типа 404. Компьютерное эффективнее в разы, тем более, список легко сделать обновляемым вслед за СЯ

Карточки товаров

При запуске интернет-магазинов интересен комплексный подход. Там акцент стоит на заполнении товарных страниц. Тексты там короткие, часто однотипные для целого модельного ряда при отличиях в параметрах, например, только по цвету, габаритам, паре функций.

Применение нейросетей:

• компьютер за несколько минут обрабатывает сотни объектов;
• искусственный разум создаст краткое описание «с нуля» или сделает рерайт;
• качество сформированного зависит только от подробности задания.

Берут «заготовки» у конкурентов – текстовое содержимое, фотографии, видео с демонстрацией продукции. Парсят сведения с разных платформ, сводя полученное к единообразию, подгоняя под «фирменный шаблон».

Техническое SEO

Коррелирует с карточками заполнение метатегов. Если выполнять работу вручную, уйдет неоправданно много времени. Мало набросать количество символов, еще требуется внедрить релевантные ключи, соблюсти правила включения эмодзи и т.д.

Преимущества «автоматики»:

• заполнение сниппетов любой сложности;
• отсутствие дублей даже с повторяющимся товаром;
• высокая скорость исполнения.

Однажды настроенная система будет самостоятельно корректировать ситуацию в зависимости от добавления-удаления позиций, внесения изменений в технические характеристики. Это заметно удешевляет процесс, снижает себестоимость предлагаемого на ИМ.

Проблемы с ранжированием

Перед тем, как сделать ставку на ИИ, стоит изучить мнение профессионалов относительно полной замены человеческого резерва компьютеризированным. Бездумное обращение к последнему часто вредит процессу раскрутки.

Отсутствуют риски при совпадении факторов:

• информативность;
• уникальность;
• полезность.

Если присутствует все перечисленное, маркетинг пойдет по плану. В остальных случаях грозит понижение позиций или полное «выкидывание» из поисковой базы. Чтобы избежать такого иногда прибегают к ручному редактированию, но это актуально только для малых объемов.

Стоит ли полагаться на чекеры?

Отчасти помогает избежать проблем специальные сервисы – чекеры. Они изучают контент и дают резюме, насколько он похож на искусственно сгенерированный. Важно учитывать, что программные детекторы склонны к чрезмерному анализу и периодически искажают результат. Плюс на оценку влияет алгоритм проверки. Если у копирайтера предсказуемый, последовательный стиль письма, софт найдет «автоматику», хотя ее там априори не было.

Рекомендации

Генерирование «с нуля» станет более качественным, если владелец наполняемого ресурса начнет с подготовки образца запросов, задаваемых машинному разуму. Чем объемнее и точнее промты, тем более «человечный» результат будет на выходе.

Придерживайтесь правил:

1. Самостоятельно просматривайте материалы, хотя бы выборочно.
2. Погружайтесь в тематику, которую затем планируется автоматизировать.
3. Составляйте сами план статей, чтобы получить желаемое.

Рекомендованное поможет на всех этапах, от продумывания структуры и поиска доноров для парсинга до редактуры, автоматического создания текстовых, графических элементов. Такой способ упростит управление, снизит потребность в персонале.

Особенности нейросетевой обработки парсинга

Стандартный подход к алгоритмам, закладываемым в парсеры, подразумевает обработку доноров по единой схеме. Но даже при незначительных изменениях в HTML-коде, подобная система дает сбой, требует перенастройки. При динамическом генерировании контентной части это норма.

Плюсы нейронных сетей:

• Стойкость к меняющейся среде.
• Поддержка динамического контента.
• Исследование комбинаций любой сложности.
• Интеллектуальное извлечение.

Машина учится при выполнении миссии. И все последующие обрабатываются быстрее и точнее, с учетом вносимых пользователем корректировок. Масштабируемость, гибкость решений возрастает вместе с проанализированными объемами.