#12-Правка текста поста

'#8. Посты : posts';

'Blog_PostController_actionUpdateHtml';

'#layouts_templates_updateHtml';

Правка кода HTML в тексте

Что если искусственный интеллект может помочь в ваших SEO-экспериментах? Узнайте, как генеративный ИИ может стать вашим помощником и трансформировать рабочие процессы.
Пользовательские намерения эволюционируют, как и наши привычки в использовании технологий.
С развитием ИИ способы поиска и получения информации людьми быстро диверсифицируются.
Естественно, наш подход к SEO тоже меняется.
Но это не реклама искусственного интеллекта.
Вместо этого я хочу изучить, как мы можем рассматривать ИИ как соратника, а не замену человеческой экспертизе, чтобы сделать наши рабочие процессы более эффективными и адаптивными в этом все более сложном ландшафте.
Я рассматриваю ИИ как телескоп, а не как Полярную звезду. Он помогает нам видеть дальше и двигаться быстрее, но мы все равно должны сами прокладывать путь.
С таким настроем я проведу вас через серию практических, низкобарьерных SEO-экспериментов, где генеративный ИИ выступает в роли помощника.
Никаких армий, бесконечных бюджетов или рискованных тестов &ndash; только сфокусированные, полезные способы получения результатов.
<h2>5 SEO-экспериментов, где ИИ выступает помощником</h2>
SEO всегда включало ожидание даже базовых действий.
Публикуем контент &ndash; ждем.
Внедряем внутренние ссылки &ndash; ждем.
Исправляем проблемы с загрузкой страницы &ndash; ждем.
Вручную тестируем теорию и иногда тратим недели, наблюдая за развитием результатов.
Что меняется, когда вы добавляете ИИ?
Вы все равно должны ждать, чтобы увидеть производительность.
Но есть небольшая разница: теперь вы можете задавать правильные вопросы и формулировать эксперимент так, чтобы предсказать результат и принять правильное решение для получения результатов.
ИИ может дать вам скорость и масштаб.
Звучит быстрее, проактивнее и более детально. Если это звучит хорошо и для вас, то давайте приступим!
<h3>1. Валидация идей перед тратой времени разработчиков</h3>
Время и бюджеты ограничены.
Поэтому валидация идей, направленных на улучшение пользовательского опыта (UX) и SEO-производительности перед их обсуждением с заинтересованными сторонами или командой разработки, является очень мудрым действием.
В конце концов, никто не хочет тратить время на изменения, которые могут не принести ожидаемых результатов.
Чтобы не перегружать наших разработчиков, я решил запустить процесс, похожий на A/B-тестирование, с Claude 3.7 Sonnet, который обладает:
<ul class="list-unstyled ms-3">
<li>&bull; Глубоким рассуждением</li>
<li>&bull; Структурированными выходными данными</li>
<li>&bull; Расширенной поддержкой памяти</li>
</ul>
Я хотел сравнить текущую навигационную панель с версией, которая, как я считал, будет работать лучше.
Это помогло бы нам определить, какая версия приведет к лучшему вовлечению пользователей и конверсии, и все это без преждевременного привлечения команды разработки.
Я начал с предоставления Claude информации о текущем и предлагаемом дизайне навигационной панели, а также данных о веб-сайте, продуктах и нашем веб-контенте.
Он оценил обе версии, а затем изложил их сильные и слабые стороны, а также потенциальное влияние на вовлечение пользователей и конверсии.
Claude также дал рекомендации по дальнейшему улучшению дизайна, что помогло мне доработать идею перед представлением команде.
После внедрения новой версии навигационной панели мы увидели значительное увеличение вовлечения пользователей и конверсии, что подтвердило правильность решения инвестировать время в эти изменения.
<h3>2. Эксперимент по оптимизации контента</h3>
Я уверен, что у всех нас есть веб-сайты, в которых мы уверены. Они:
<ul class="list-unstyled ms-3">
<li>&bull; Соответствуют всем критериям качества</li>
<li>&bull; Отвечают намерениям пользователей</li>
<li>&bull; Хорошо работали в прошлом</li>
</ul>
Но через некоторое время, по какой-то причине, они перестают работать так же хорошо.
Возможно, изменились пользовательские намерения, конкуренты опубликовали лучше отформатированный контент, такой как списки, таблицы и сравнения, или это вызвано обновлением алгоритма.
В подобных ситуациях мы обычно проводим аудит контента и поисковой выдачи и пересматриваем контент на основе его текущего рейтинга.
Для этого эксперимента я решил позволить ИИ помочь мне в этом процессе.
Я использовал Gemini's Deep Research для:
<ul class="list-unstyled ms-3">
<li>&bull; Обзора топ-рейтинговых страниц для конкретного запроса</li>
<li>&bull; Прогнозирования наиболее успешных форматов контента</li>
<li>&bull; Выявления факторов, влияющих на производительность</li>
<li>&bull; Определения последовательно успешных паттернов</li>
</ul>
Я отфильтровал то, что имело смысл, и поделился этим с командой контента.
Мы сделали статью более удобной для беглого чтения:
<ul class="list-unstyled ms-3">
<li>&bull; Улучшив ее структуру</li>
<li>&bull; Прояснив ключевые разделы</li>
<li>&bull; Усовершенствовав общий формат для лучшего соответствия ожиданиям пользователей</li>
</ul>
В течение двух недель показы резко выросли.
А через два месяца мы заметили фрагмент в сводке AI Overviews из нашего пересмотренного контента.
Мог ли я провести этот анализ вручную?
Конечно, я делал это годами.
Но этот эксперимент позволил мне увидеть, как ИИ может поддержать быстрый, сфокусированный обратный инжиниринг. И это сработало.
<h3>3. Эксперимент по скорости индексации новых страниц</h3>
Понимание того, как быстро различные платформы индексируют или отображают контент, может помочь приоритизировать, какие страницы нуждаются в первоочередном внимании.
Чтобы изучить это, я провел эксперимент по сравнению того, как быстро и избирательно традиционные поисковые системы и генеративные ИИ-платформы обнаруживают новый контент.
Я опубликовал 10 различных типов страниц на одном из моих тестовых веб-сайтов, все они появились в 16:00 в субботу.
Я не отправлял эти страницы для индексации в Google или Bing. Вместо этого я ждал, какие платформы найдут их органически.
Тем временем я поделился страницами в нескольких социальных сетях.
Результаты оказались удивительными:
<ul class="list-unstyled ms-3">
<li>&bull; Bing первым проиндексировал страницы всего за 38 минут</li>
<li>&bull; ChatGPT начал показывать две страницы в релевантных ответах примерно через два часа</li>
<li>&bull; Perplexity был еще быстрее в некоторых случаях, показав шесть страниц в течение трех часов</li>
<li>&bull; Инструмент проверки URL в Google Search Console сообщил, что 8 страниц были проиндексированы через шесть часов, но при проверке оператором site: я мог увидеть только пять из них</li>
<li>&bull; К следующему дню все 10 страниц были проиндексированы и видны в Google Search</li>
</ul>
Для второй части эксперимента я привлек ИИ.
Я попросил ChatGPT (используя функцию Reason) помочь проанализировать результаты сканирования и индексации, поделился имеющимися данными и соответствующим образом составил запрос.
Результат был впечатляющим: более быстрое понимание корреляции между структурой, типом страницы и видимостью в поисковых системах и генеративных ИИ-платформах.
Затем я использовал эти результаты для приоритизации исправления медленно индексируемых или появляющихся страниц.
Имейте в виду, что скорость индексации и видимости может сильно варьироваться в зависимости от таких факторов, как авторитет веб-сайта, возраст, профиль внутренних и внешних ссылок и т.д. Поэтому результаты такого рода экспериментов естественным образом будут отличаться для каждого веб-сайта.
<h3>4. Эксперимент по оценке приоритета сканируемости</h3>
Иногда страница, которая должна работать хорошо, не работает &ndash; просто потому, что она не сканируема и поэтому не может быть обнаружена.
Просмотр лог-файлов &ndash; один из лучших способов диагностировать эту проблему.
Но вместо ручного просмотра тысяч строк я решил провести эксперимент и использовать функцию Advanced Data Analysis от ChatGPT в качестве помощника.
Он просканировал паттерны и обобщил проблемы, такие как:
<ul class="list-unstyled ms-3">
<li>&bull; Сиротские страницы, которые боты никогда не посещали</li>
<li>&bull; Страницы, потребляющие краулинговый бюджет</li>
<li>&bull; Медленно загружающиеся страницы</li>
<li>&bull; Необычные всплески или падения в активности сканирования</li>
</ul>
В итоге у меня был приоритизированный список проблем, связанных со сканированием.
Вместо того чтобы тратить часы на ручную диагностику проблем, я смог использовать это время для их исправления. Именно это и должен делать помощник &ndash; упрощать процесс, а не перехватывать его.
<h3>5. Эксперимент с индексом скорости контента</h3>
Мы знаем, что регулярная публикация свежего контента помогает поддерживать видимость.
Но задумывались ли вы когда-нибудь о том, может ли скорость контента ваших конкурентов также влиять на вашу производительность?
Я хотел провести эксперимент по этому поводу и решил получить помощь от Gemini, чтобы не нарушать свои другие приоритетные задачи.
Я попросил Gemini собрать и обобщить даты публикации блогов трех основных конкурентов.
Он собрал всю нужную мне информацию и подсчитал, как часто публикуется новый контент по ключевым темам.
Затем я предоставил ему историю публикаций блога, на котором я сосредоточился.
Gemini дал мне количественный бенчмарк скорости контента, показав, насколько быстрее (или медленнее) движутся другие.
Затем я сравнил это с нашей частотой публикаций, чтобы догнать и работать над перераспределением ресурсов для сокращения разрыва.
<h2>Заключительные мысли</h2>
Эти небольшие, но ценные эксперименты показали мне, что ИИ-платформы по-прежнему сильно зависят от человеческой экспертизы для работы и интерпретации своих результатов, принятия обоснованных решений и руководства их ответственным использованием.
Мы, а не ИИ, должны оставаться истинными Полярными звездами наших дорожных карт, при этом ИИ служит полезным помощником.
Вот почему крайне важно никогда не полагаться на ИИ слепо.
Всегда подвергайте сомнению его результаты, особенно в среде, где ошибки могут стоить значительных доходов.
Используйте ИИ вдумчиво и экспериментально &ndash; не как ярлык, а как мощный инструмент для улучшения выполнения и достижения лучших результатов.

Краткое название: SEO-эксперименты, где ИИ выступает помощником

Полное название 5 SEO-экспериментов, где ИИ выступает помощником

Активен Редактировать название и описание

Название

Стандартный редактор Смотреть

Полное название и описание

Полное название (Заголовок)

Описание

Как правило описание должно иметь около 150 знаков. Оно используется для заполнения мета-тега Description веб-страницы.
Сейчас используется - 0 символов

Описание скопировано!

Описание вставлено!