Использовать нельзя забыть (или ИИ+digital=?)
Вместо предисловия
Данный текст написан исключительно в ручном режиме, без использования ИИ. Однако такая попытка была. Прежде чем приступить к написанию, я попросила известную нейросеть сгенерировать для меня контент-план.
ИИ предложил мне придерживаться следующего сценария:
-
«Введение: в последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, проникнув в различные сферы деятельности….
-
Оптимизация процессов и автоматизация.
-
Персонализация контента и рекомендации.
-
Улучшение поисковых систем…».
Рекомендации основаны на поисковой выдаче наиболее релевантных страниц и содержании текста этих страниц. Однако вряд ли это будет интересно и хоть сколько-то полезно осведомленной ИТ-аудитории. Мое уточнение про целевую аудиторию особо не повлияло на содержимое пунктов, поэтому я бросила эту затею, как и множество раз «до».
Чат-боты диалогового режима: SEO, контент-планы, рекламные заголовки и тексты
Чат-боты диалогового режима, по отзывам пользователей, находят применение в самых различных сферах контент-индустрии. Специалисты используют ИИ для рерайта и написания статей, их поисковой оптимизации, создания плана продвижения, анализа сайтов конкурентов, составления мета-тегов и пр.
Рерайт и написание текстов
Наверняка, в B2C и массовом B2B-сегменте, где информационная концентрация превышает все мыслимые и немыслимые показатели нормы, ИИ уже достаточно обучился и умеет продуцировать читаемый контент (но это не точно). Что касается моего опыта написания и даже рерайта статей для решений, сегментов или направлений ИТ-индустрии, результат генерации текстов оставляет желать лучшего. Этот текст не будет интересен целевой аудитории: он содержит мало конкретики, много воды и пространных изъяснений, неконкретных рекомендаций и крайне сомнительные призывы к действию.
Зная специфику языковой модели бота, я пробовала «общаться» на английском. Да, результат был лучше, но по-прежнему далеким от идеала. К тому же, перевод запроса на английский язык, а затем адаптация ответа на русский заняли у меня примерно столько же времени, сколько занял бы процесс написания текста «с нуля».
Есть и еще один вопрос без ответа, не позволяющий использовать нейросети для создания контента в полную силу: умеют ли алгоритмы поискового ранжирования распознавать такой текст? Каким образом это скажется на поисковой выдаче в обозримом будущем?
С одной стороны, поисковые гиганты сами разрабатывают и стимулируют к эксплуатации боты с ИИ, с другой – бесперебойный конвейер уникального (когда-то так ценного) контента нивелирует значимость текстов, написанных человеком для человека, и уникальность перестанет быть весомым фактором ранжирования? Что выйдет на первое место? Как роботы поймут ценность контента? Гипотез много, вопросы копятся и в ближайшей перспективе ответы должны быть найдены. Информация всегда была передовым сырьем, а за качественный контент потребители до сих пор готовы платить не только лепреконским золотом. Поэтому, мне видится, что необходимость обязательной маркировки ИИ-контента уже назрела. И в скором будущем будет введена в новые тестовые алгоритмы.
На данный момент мы не используем ИИ для продуцирования какого-либо массового рекламно-маркетингового или информационного контента.
Поисковая оптимизация текстов
Чат-боты с ИИ неплохо справляются с расстановкой ключей в уже готовых текстах. Например, если у вас есть готовая статья и список запросов, можно органично встроить перечень ключей в указанные в документе места и в нужном количестве раз и словоформ. Однако, проверка текстов перед публикацией – явление обязательное и перечитать получившийся эпос вам в любом случае придется. Так что, с точки зрения оптимизации, этот пункт тоже мимо. Но если есть желание убить кое-какие нейронные связи собственной мозговой деятельности или включить сериал на фоне, погрузившись в атмосферу эпохального хаоса, – почему бы и нет.
Мета-теги
Keywords. Неплохо. 6/10. По субъективной оценке СЕОшника со стажем, с подбором ключей нейросеть справляется выше среднего. В сравнении с «прокачанным» специалистом в штате – отстает – сотрудник знает больше синонимов, пользовательских словоформ, семантических вариаций и «народных» названий. В сравнении со специалистом на аутсорсе – крупно выигрывает. Чтобы познать специфику незаурядных ИТ-решений и сервисов, эксперту понадобятся месяцы изучения материалов (к слову сказать, таких фанатиков на субподряде я встречала крайне редко, примерно ноль раз). ИИ можно смело использовать для составления масок и подбора первичного семантического ядра, если вы не пользуетесь специальными сервисами. Профильные сервисы основываются на статистических данных поисковых систем и показывают информацию с данными по частотности, что делает их кратно ценнее. Если компания не располагает бюджетами на содержание специалиста и закупку подписок SEO-сервисов, то первичный сбор ключей с последующим ручным анализом имеет место быть. В ином случае – наймите стоящего эксперта, это принесет более ощутимый результат.
Title. Description. Я возлагала огромные надежды на оптимизацию этого фронта работ и планирую в будущем снова вернуться к данному блоку. Однако сейчас ни одна из протестированных моделей не дает тот результат, который хотелось бы видеть на выходе. Из банальных кейсов, на просьбу написать description главной страницы официального сайта Axoft, ИИ предложила: «Ведущая компания, специализирующаяся на разработке и внедрении инновационных информационных технологий».
Во-первых, ИИ не понимает разницу между разработчиком и интегратором. Да, направление специфичное, но сколько их в ИТ-индустрии. Куда ни посмотри, везде тонкости. И нам нужно объяснять их своим пользователям понятным языком, а не вводить в заблуждение. Аналогично мне предложили спонтанно-неоднозначное толкование классов SIEM, WAF, NGWF, DLP, SandBox. Про менее популярные направления и говорить не буду. Да, нейросеть можно обучить, но, чтобы это сделать для каждого направления дистрибуции, придется потратить немыслимое количество часов.
Во-вторых, description не основан на каких бы то ни было SEO-параметрах или частотности запросов, то есть, без подключения специалиста – это просто типовое описание.
С Title аналогично, на исправление работы нейросети уйдет больше времени, чем на самостоятельное написание. Подключение специалиста для составления семантики и анализа поисковой выдачи требуется в любом случае, поэтому данное направление на откуп нейросетям мы пока не отдаем.
План продвижения
Кастомизированный под нас план продвижения мне не выдал ни один бот. Общие тезисы и положения были изложены довольно грамотно и основательно. Но в релевантных сервисах, представленных на рынке в большом количестве, есть хорошо структурированные подробные чек-листы, которые станут более информативным и прикладным подспорьем при проработке SEO-параметров сайта и создании плана работ. Я бы сказала, что это неплохой вводный урок для начинающих специалистов, чтобы структурировать информацию и разложить ее по полочкам, но не более.
Анализ конкурентов
Сразу скажу, полноценный анализ конкурентов вы не получите. Один из способов применения анализа – выжимка статей для вхождения в выдачу с высокочастотными запросами. Проанализировать статьи сайтов-конкурентов, выделить основное, сделать выжимку, вычленить общее; сравнить параметры и получить совет по обогащению контента – да, для этого ИИ хорош. Прекрасно подойдет для инфобиза или массового B2C. Мы используем другой метод анализа, который, к сожалению, не укладывается в рамки возможностей искусственного интеллекта.
Результирующие изображения
Когерентный тексту креатив или изображение, сгенерированное по запросу пользователя – это та сфера ИИ, которая нашла отклик в наших сердцах. Мы действительно с удовольствием используем креативы, сгенерированные ИИ, и оптимизируем трудозатраты дизайнеров.
На данный момент вовлекаемся в генерацию растровых изображений. Попытка работы с вектором оказалась неудачной со многих точек зрения: от некачественной технической реализации до языкового барьера с ИИ. Не сошлись характерами. Уверена, мы поучимся общаться и вернемся к обоюдокомфортному разговору несколько позже, так как это направление действительно перспективно с точки зрения высвобождения ресурса специалистов.
Мы попробовали несколько растровых сетей и остановились на одной, которая понимает нас с полуслова. Изображения выходят атмосферными, эмоциональными и релевантными запросу.
Выложу несколько примеров:
Графические нейросети плохо работают с текстом, все элементы типографики, а также дополнительные надписи или лого накладываются отдельно. Дополнительно дизайнер проводит цветокоррекцию для соответствия креатива брендбуку компании. Тем не менее, нам удается существенно экономить время на подготовке креативов – от 20 до 40 минут на одно изображение.
Помимо прочего, графические ИИ хорошо справляются с обработкой фото, заменой или удалением фона, легкой ретушью и созданием артов по фотографии.
При владении определенным инструментарием, изображения можно анимировать как в клиентских программах, так и с помощью тех же нейросетей, и делать небольшие проморолики. Для качественного и серьезного продакшена это не подойдет, а вот позабавить аудиторию социальных сетей всегда приятно.
P.S. Что бы очень хотелось видеть – так это персонализированно-обучаемую графическую ИИ. Мне не удалось обучить нашему брендбуку ни одну нейронку, но искренне верю, что в недалеком будущем эта технология станет общедоступной.
Рекламная кампания от ИИ или первый блин комом
Пару месяцев назад мы запускали РК по продвижению результатов крупного исследования в области импортозамещения. Целевой аудиторией был узкий сегмент ЛПР определенных отраслей.
К проекту подошли основательно. С одной стороны, обучили нейросеть всем результатам исследования, портрету целевой аудитории, профилю компаний, результатам предыдущих кампаний и аналитическим данным по рынку. С другой – поставили специалисту по интернет-маркетингу задачу подготовить рекламное объявление.
Менеджер решил, что ИИ не способен его обыграть, и написал стандартный, привычный для ЦА, текст, не вдаваясь в излишний креатив.
Нейросеть спроектировала РК: написала текст, заголовок и ТЗ для креатива. С помощью дизайнеров мы добавили текст одной нейросети на изображение другой нейросети и более рука человека не касалась творений искусственного интеллекта.
Как итог: CTR рекламной кампании менеджера был в 2,4 раза лучше своего бездушного конкурента. Эксперимент считаю интересным и планирую повторить на менее сложной рекламной кампании, как минимум для того, чтобы специалисты всегда были в тонусе и находили время на профессиональное развитие
Опубликовано 05.06.2023
