Краткий ответ: «нет».

Возможно, более актуальный вопрос: может ли ИИ сделать ненужным человеческий SEO-анализ и действия? Другими словами, заменит ли ИИ вашу работу?

Предварительный анализ показывает, что ИИ по-прежнему не справляется, особенно в техническом SEO-анализе. Хотя в этом исследовании в основном использовались базовые подсказки, некоторые пользователи сообщают о лучших результатах при более подробной разработке подсказок.

Это поднимает интересный вопрос: если бы SEO-менеджер широкого профиля заменил вас искусственным интеллектом, ему пришлось бы развивать продвинутые навыки оперативного реагирования, что потенциально сводило бы на нет необходимость в специализированных аналитиках.

В настоящее время маловероятно, что ваш менеджер сможет легко заменить вас искусственным интеллектом, по крайней мере, в краткосрочной перспективе.

Хотя ИИ может выполнять технический SEO-анализ с подробными подсказками, знания, необходимые для создания таких подсказок, нужны таким техническим аналитикам, как вы.

Возможно, у вас будет больше возможностей использовать ИИ в своих целях, что потенциально уменьшит потребность в определенных управленческих должностях.

Однако не радуйтесь раньше времени: поскольку ИИ продолжает развиваться и поглощать все больше информации, это преимущество может оказаться временным».

Почему ИИ требует технических знаний в области подсказок?

ИИ стремится устранить необходимость в полутехнических знаниях. Там, где данные обычно сильно структурированы (например, кодирование сценария Python), ИИ имеет преимущество. 

Но даже в этом случае технический опыт человека-оператора по-прежнему необходим. Хотя ИИ может создать сценарий для выполнения задачи, без подробных инструкций и исправлений ошибок от человека результат будет неприменим.

В настоящее время генеративный искусственный интеллект устраняет этот пробел, создавая рабочие функции по подробным подсказкам. Поскольку ИИ по-прежнему «думает» как машина, технические специалисты лучше всего могут использовать весь его потенциал. 

Технические знания по-прежнему необходимы для выполнения задач SEO на странице с помощью искусственного интеллекта, таких как создание описаний продуктов или замещающего текста в любом масштабе. И даже если вы знакомы с API OpenAI, для создания тысяч подсказок все равно потребуются такие инструменты, как Microsoft Excel.

Для работы искусственного интеллекта необходимы человеческие инструкции, и качество этих инструкций имеет решающее значение для хорошего результата. Мышление как машина (с использованием идентификаторов, классов и отдельных объектов) является ключом к успешным результатам, генерируемым ИИ. ИИ повышает эффективность технических работников, поэтому важно принять его, а не отвергать. 

Хотя для создания чего-либо (например, анализа, текста или изображений) генеративный ИИ требует участия человека, создание этих инструкций является критически важным навыком. Работодателям следует учитывать технические знания своих сотрудников при использовании ИИ для повышения эффективности.

Почему ИИ плохо справляется с SEO-задачами с помощью базовых инструкций ?

Данные — это одновременно сила и слабость ИИ.

Например, Google Gemini и GPT-4o от OpenAI, которые могут получать доступ к огромным веб-данным, не соответствуют производительности GPT-4, который использует курируемую модель данных. Считалось, что предоставление ИИ большего количества данных повышает его производительность — ключевой принцип машинного обучения.

Однако именно так мы понимали базовые алгоритмы, которые используют чистую информацию для получения результатов. Например, Google недавно попытался преуменьшить важность PageRank.

Хотя это верно с идеологической точки зрения, Google по-прежнему полагается на такие данные для ранжирования в поисковых системах. Точно так же ИИ с трудом справляется с субъективными человеческими данными, даже когда они преобразуются в числовые данные, что часто приводит к неожиданным результатам.

В связи с этим возникает вопрос: всегда ли дополнительная информация полезна для ИИ? В открытой сети содержатся как эмпирические данные, так и субъективные мнения. ИИ изо всех сил пытается отличить правду от вымысла. В последнее время предоставление ИИ доступа к некурируемым данным привело к увеличению количества ошибок. 

Найти оптимальную схему ввода данных — следующая задача для разработчиков ИИ. Насколько данные помогают или вредят ИИ и насколько необходимо курирование? 

Копайте глубже: 6 руководящих принципов использования ИИ для создания SEO-контента

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More