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 – только сфокусированные, полезные способы получения результатов.

5 SEO-экспериментов, где ИИ выступает помощником

SEO всегда включало ожидание даже базовых действий.

Публикуем контент – ждем.

Внедряем внутренние ссылки – ждем.

Исправляем проблемы с загрузкой страницы – 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!

1. Валидация идей перед тратой времени разработчиков

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:

• • Глубоким рассуждением
• • Структурированными выходными данными
• • Расширенной поддержкой памяти

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.

2. Эксперимент по оптимизации контента

Я уверен, что у всех нас есть веб-сайты, в которых мы уверены. Они:

• • Соответствуют всем критериям качества
• • Отвечают намерениям пользователей
• • Хорошо работали в прошлом

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:

• • Обзора топ-рейтинговых страниц для конкретного запроса
• • Прогнозирования наиболее успешных форматов контента
• • Выявления факторов, влияющих на производительность
• • Определения последовательно успешных паттернов

Я отфильтровал то, что имело смысл, и поделился этим с командой контента.

Мы сделали статью более удобной для беглого чтения:

• • Улучшив ее структуру
• • Прояснив ключевые разделы
• • Усовершенствовав общий формат для лучшего соответствия ожиданиям пользователей

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.

3. Эксперимент по скорости индексации новых страниц

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:

• • Bing первым проиндексировал страницы всего за 38 минут
• • ChatGPT начал показывать две страницы в релевантных ответах примерно через два часа
• • Perplexity был еще быстрее в некоторых случаях, показав шесть страниц в течение трех часов
• • 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
• • К следующему дню все 10 страниц были проиндексированы и видны в Google Search

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.

4. Эксперимент по оценке приоритета сканируемости

Иногда страница, которая должна работать хорошо, не работает – просто потому, что она не сканируема и поэтому не может быть обнаружена.

Просмотр лог-файлов – 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:

• • Сиротские страницы, которые боты никогда не посещали
• • Страницы, потребляющие краулинговый бюджет
• • Медленно загружающиеся страницы
• • Необычные всплески или падения в активности сканирования

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 – упрощать процесс, а не перехватывать его.

5. Эксперимент с индексом скорости контента

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.

Заключительные мысли

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 – не как ярлык, а как мощный инструмент для улучшения выполнения и достижения лучших результатов.