Как нейронные сети реформируют сферу финансового SEO

Евгений Сметанин

Руководитель SEO финансового маркетплейса «Выберу.ру»

Сегодня умение работать с нейронными сетями — необходимый навык для SEO-специалиста, позволяющий закрыть большой пул рутинных задач и сэкономить ресурсы бизнеса. Евгений Сметанин, руководитель отдела SEO финансовой торговой площадки Выберу.ру, рассказал о рисках и перспективах нейросетей в сфере SEO и поделился практическими кейсами их использования.

Создание базовых текстов о компании или ее продукции

Задача, которую SEO-специалисты чаще всего решают с помощью нейронных сетей, — генерация текста. Материалы не всегда идеальны — их нужно вычитывать, а иногда и исправлять, но нейросеть легко справляется с простым информационным блоком о компании. Например, когда на сайте есть страницы организаций и тексты нужно сделать для каждой из них.

Используя приложения для таблиц Google, можно значительно сократить время, затрачиваемое даже на работу с нейросетью, и сгенерировать 200-300 текстов за 10 минут. Для этого вам необходимо подключиться к API ChatGPT через специальное расширение Google. В самой таблице в первом столбце укажите название организации, а во втором укажите подсказку (запрос к нейросети) с вызовом API нейросети. В запросе нужно описать задачу составления текста — указать необходимое количество символов и пунктов о компании, которые необходимо включить, а затем просто перетащить формулу вниз.

Нейросеть сгенерирует тексты для каждой из выбранных организаций. Если вы выберете точный запрос, который позволит вам создать качественные материалы, вы сможете сэкономить на услугах копирайтера несколько сотен тысяч рублей, особенно если речь идет о больших объемах работы. При этом нейросеть поможет составить контент для разделов «Вопросы и ответы» и подскажет, что из заданной темы интересует пользователей чаще всего.

На практике у нас был случай, когда материалы, сгенерированные нейросетью, привлекли достаточно большой объём трафика. Однако такие тексты все же лучше передать редактору на проверку и корректуру.

Написание скриптов для работы с большими данными.

Знание систем визуализации и автоматизации работы с данными — большой плюс для SEO-специалиста, поскольку значительно облегчает работу. В этой области нейронные сети могут помочь команде посредством написания скриптов.

Представим, что перед вами стоит задача получить данные о скорости загрузки более тысячи страниц сайта. Это можно сделать вручную с помощью сервиса Pagespeed, который определяет список метрик и оценивает ресурсы по определенным шкалам. Однако если сотруднику предстоит проанализировать тысячу страниц, он не будет каждый раз заходить в приложение и скачивать данные — быстрее и удобнее это делать через API.

Нейросеть может написать скрипт для автоматического сбора данных на регулярной основе, и специалисту не нужно будет каждый раз запускать парсер в Screaming Frog с доступом к сервису Pagespeed для получения показателей сайта.

Другой пример — создание сценария для объединения 20 файлов CSV (текстовых файлов, которые можно редактировать в Excel) из системы анализа положения сайта. Делать этот процесс вручную невероятно долго и утомительно, но если вы прибегнете к онлайн-сервисам, то не сможете сделать это без оплаты расширенной подписки. В итоге мы обратились к нейросети, ChatGPT написал скрипт для объединения файлов по ряду критериев, запустили его и проблема решилась.

Автоматизация рутинных задач

Еще несколько примеров того, как ChatGPT может помочь с довольно обычными задачами. Например, вы можете попросить его придумать идеи для контент-плана. Такой список может помочь, когда речь идет о каком-то новом разделе сайта или проекта.

Еще один процесс, который может значительно облегчить вашу работу, — это создание статей для сторонних сайтов, на которые компания размещает ссылки. Решение актуально также для размещения ссылок на биржах ссылок типа Miralinks, а также для тех случаев, когда специалист пишет напрямую вебмастеру и предлагает разместить текст.

Кроме того, ChatGPT может преобразовывать содержимое строк таблицы в заданный формат. Например, чтобы получить правильные поисковые фразы для анализа рейтинга сайта, можно написать скрипт, который будет удалять все ненужные символы из заголовков страниц и переводить фразы в нижний регистр. Весь процесс занимает всего 10 минут, но если выполнить эту задачу вручную, то на поиск информации и составление необходимой формулы в Excel уйдет не менее пары часов. Таким образом, нейронные сети могут помочь в огромном спектре задач.

Влияние нейронных сетей на эффективность бизнеса

Использование нейронных сетей положительно влияет на показатели бизнеса.

Во-первых, инструмент помогает существенно сэкономить бюджет на создании текстов. Если принять во внимание тот факт, что эти материалы, возможно, придется редактировать, то для масштабных задач по генерации контента экономия может составить порядка нескольких сотен тысяч рублей.

Во-вторых, нейронные сети помогают существенно сэкономить время на выполнении любых задач SEO-специалисту; соответственно, происходит экономия человеко-часов. Раньше специалисту приходилось тратить час, чтобы получить данные о скорости загрузки сайта и распределить данные по страницам, но теперь можно написать скрипт, который будет делать это автоматически раз в неделю или каждый день. У человека освобождается несколько часов для выполнения других задач.

Кроме того, нейронные сети можно использовать для разработки продукта и улучшения качества обслуживания клиентов.

Как оценить, стоит ли внедрять нейросеть в бизнес-процесс

Прежде чем внедрять ту или иную нейросеть, я бы в первую очередь обращал внимание на качество генерируемого ею контента. Важно уделить должное внимание формулированию запросов в сети.

Второе, на что следует обратить внимание, — это масштабируемость. Если процесс требует значительных ресурсов и нейросеть позволяет сократить объем работы, то внедрить инструмент однозначно стоит. Также, если у нейросети есть API, это открывает широкие возможности для автоматизации и масштабирования.

О рисках и перспективах

На мой взгляд, самый большой риск распространения нейросетей заключается в том, что непонятно, как в будущем поисковые системы будут ранжировать контент, созданный искусственным интеллектом, и вообще смогут ли они адекватно определять, был ли тот или иной текст созданный человеком или нейронной сетью.

Можно предположить, что в будущем контент, генерируемый нейронными сетями, будет понижен в рейтинге. Слухи подогреваются тем, что упоминания о нейронных сетях начинают периодически появляться в обновлениях справочной документации Google.

Хотя со временем тексты и изображения, генерируемые нейронными сетями, будут становиться все более качественными и осмысленными, существует мнение, что ChatGPT стал «тупым», поскольку в последнее время его обучали на данных более низкого качества, в том числе на текстах, генерируемых нейронными сетями.

Однако я думаю, что в будущем области применения нейронных сетей расширятся. Меня не перестает удивлять, что раньше для написания кодов и скриптов нужно было изучать язык программирования, тренироваться, читать документацию, а теперь для написания каких-то базовых скриптов этого делать не обязательно.