Поможет ли нейросеть SEO-специалисту: тестируем ChatGPT

Проверили, может ли нейросеть собирать семантику, заниматься техническим SEO и помогать настраивать сайт.

Нам нравится тестировать искусственный интеллект на повседневных задачах. Мы уже проверили, поможет ли айтишнику с поиском работы ChatGPT, и собрали полезные нейросети для веб-разработчиков.

В этот раз разбираемся, насколько качественно последняя версия ChatGPT — GPT-4o — решает задачи SEO-специалистов. Например, собирает семантику, помогает настраивать сайт или оптимизировать тексты для продвижения в поиске.

Семантика помогает понять, как распределяется поисковый спрос, спланировать структуру сайта, его продвижение.

В основе ядра — базовые слова и фразы, которые описывают бизнес. Как правило, они общие, с высокой частотностью. Продвижение по ним затратно. Поэтому для конкретных страниц собирают уточненные запросы со средней и низкой частотностью. При этом учитывают географию поиска. Мы проверили, насколько хорошо с этой задачей справляется ChatGPT.

ChatGPT сгенерировал списки запросов и разделил по частотности. Результаты выдал в таблице, которую можно скопировать. Интересно, что вместе с ответом нейросеть рекомендует использовать сервисы для сбора семантики: Яндекс Вордстат, Google Keyword Planner, SEMrush и Ahrefs.

Сравним ответ ChatGPT и популярные запросы в Яндекс Вордстате: видим, что нейросеть плохо определяет частотность. Например, запросы «купить домен» или «арендовать сервер» находятся в группе со средней частотностью. Но в Вордстате они популярнее, чем «домен для сайта» или «облачный хостинг», которые в ответе нейросети попали в «высокочастотные».

Популярные запросы для хостинга и аренды сайтов в Яндекс Вордстате

Вывод: ChatGPT не справляется со сбором полного семантического ядра. Реальную частотность запросов нужно проверять по данным поисковых систем. Но в качестве дополнительного источника неочевидных запросов нейросеть можно использовать.

Поисковые подсказки — это фразы, которые видит пользователь, когда начинает вводить запрос в строку поиска. Парсинг и анализ подсказок помогают обогатить семантическое ядро дополнительными фразами.

Попросим ChatGPT составить список популярных фраз, которые начинаются с определенного слова.

Нейросеть составила таблицу с ключами, которые начинаются со слова «хостинг».

Ключевые слова, предложенные ChatGPT

Ответы ChatGPT сравним с подсказками, которые показывают Google и Яндекс в режиме инкогнито во время набора текста. Результаты не совпадают: не все варианты подсказок, предложенные нейросетью, популярны.

Подсказки в поиске Google и Яндекса

Вывод: ChatGPT не справился с задачей. Но варианты, которые он предлагает, можно использовать как дополнительные идеи ключевых запросов.

Кластеризация — это объединение ключевых слов семантического ядра в группы. Она помогает создать логичную структуру сайта. В одну группу попадают фразы, поисковая выдача по которым в поисковых системах максимально совпадает. Например, по трем запросам в топе выдачи есть от трех повторений одной и той же страницы. Значит, эти три запроса нужно определить в один кластер и продвигать их вместе на одной странице.

Мы попросили ChatGPT сгруппировать запросы по категориям в соответствии с топами поисковой выдачи.

Нейросеть сформировала структурированный список ключей. Но распределила их исключительно по семантическому сходству: хостинг, домены, выделенные серверы и другие.

Chat GPT не справляется с кластеризацией по выдаче. Например, запросы «выбрать хостинг для сайта», «лучший веб-хостинг» и «дешевый хостинг» должны быть в разных группах — их страницы в выдаче различаются. Но нейросеть объединяет их в одну.

Вывод: нейросеть не справляется с кластеризацией. Она распределяет ключевые слова в группы по семантическим оттенкам запросов, но не учитывает поисковую выдачу.

ChatGPT можно использовать для технического SEO. Одна из таких задач — настройка .htaccess, конфигурационного файла для веб-сервера Apache. В нем описывают правила, которые помогают:

Попробуем запросить у ChatGPT готовый код с нужными настройками.

Нейросеть предлагает код. Его можно скопировать и вставить в .htaccess на сервере. Ответ содержит не только нужные команды, но и комментарии: какие разделы нужно создать и что делать с готовыми конфигурациями.

Вывод: с этой задачей ChatGPT справляется. Новички могут попросить объяснить, какие конфигурационные параметры настраивает .htaccess и зачем каждый из них используется. Это поможет сформулировать правила для своего сайта.

Идеальная SEO-статья — та, в которой запросы практически незаметны пользователям при прочтении.

Проверим, может ли ChatGPT наполнить контент запросами. Возьмем готовый текст и добавим в него ключевые слова вручную, а потом попросим нейросеть сделать то же самое. Исходный и оптимизированные тексты сравним в сервисах:

Вот запрос для ChatGPT:

Ответ от нейросети. Ключевые слова равномерно распределены по тексту, не нарушают логику и правила русского языка.

Проверка в «Простым языком». Исходный текст сервис оценил как «достаточно легкий», понятный для учеников 7–9-х классов. Для технических текстов это хороший результат.

После изменения текста сложность возросла:

Проверка текстов с помощью сервиса «Простым языком»: исходный текст (картинка один), дополненный копирайтером (картинка два) и нейросетью (картинка три)

Проверка в «Главреде». Сервис оценил легкость исходного текста для чтения и понимания на 9,7 из 10 баллов, а чистоту — отсутствие штампов и мусора — на 9,9 балла.

После изменения:

Проверка в «Тургеневе». Сервис поставил исходной статье один штрафной балл за повторы технических терминов.

После изменения:

При этом считается, что оценка до 6 баллов не вызывает проблем с продвижением в поиске. Поэтому итоговый результат не критичен.

Анализ исходного и доработанных текстов с помощью сервиса «Тургенев»

Вывод: ChatGPT хуже наполняет текст запросами, чем копирайтер. Нейросеть злоупотребляет штампами, канцеляризмами, добавляет в текст общие слова и воду. В результате качество статьи для понимания снижается. Но для поискового продвижения изменения не критичны — нейросеть можно использовать.

Метатеги сообщают поисковым системам о содержании сайта или страницы. SEO-специалисты работают с двумя основными: title и description.

Попробуем поручить нейросети задачу создания тегов. Добавим в запрос реальную веб-страницу с описанием подходов к оптимизации сайта.

ChatGPT проанализировал содержание текста. Он составил точный заголовок и описание, которое соответствует статье.

Вывод: нейросеть может кратко и емко пересказать текст с использованием заданных ключевых слов. Подготовку технических заголовков и описаний можно доверить ChatGPT.

Структурированная микроразметка — это набор тегов в верстке сайта. Они помогают поисковому роботу понимать информацию на страницах и показывать в выдаче релевантные результаты.

Попросим Chat GPT сгенерировать код на основе готового текста, а именно составить структурированный список часто задаваемых вопросов.

ChatGPT сам подобрал вопросы, ответы на которые можно найти в статье, и написал корректные ответы. На странице ответа — готовый код в формате json. Его можно скопировать и вставить на нужную страницу.

С помощью уточняющих запросов код можно доработать, например попросить исключить лишние пункты или добавить ответ на вопрос, который нейросеть упустила. При этом на написание кода уходит меньше минуты.

Вывод: задачу можно доверить ChatGPT. Нейросети не нужно самой генерировать контент, а значит, она не будет придумывать недостоверные факты или писать общие слова. При этом результат зависит от качества исходной статьи.

Результаты получились неоднозначными:

А вы используете в своих проектах ChatGPT или другие нейросети? Делитесь в комментариях, какие задачи пробуете решать и что у вас получается.