Руководство по AI Ops из 4 слоев: от улучшения результатов работы ИИ до сильных результатов SEO.

от

Искусственный интеллект сейчас широко используется специалистами по SEO для создания контента, но удивительно мало кто понимает, как работают эти ИИ-системы на самом деле.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Во время недавнего вебинара, организованного Search Engine Journal, Даррелл Тайлер из CallRail поделился некоторыми интересными данными: около 85% специалистов по SEO сейчас используют ИИ для помощи в создании контента. Однако, удивительно небольшое количество – всего около 12% – имеют четкие, письменные инструкции о том, *как* они его используют.

Честно говоря, самая большая проблема, которую я вижу, заключается не в *том*, используют ли команды ИИ, а в *том, как*. Большинство уже включились в этот процесс, но реальная разница сейчас заключается в том, строят ли они на основе надежной, хорошо спланированной AI-инфраструктуры или просто экспериментируют с инструментами несогласованным образом. Именно здесь и кроется пропасть – и она огромна.

Даррелл объяснил четыре основных шага, чтобы по-настоящему извлечь выгоду из подписки на ИИ, почему контент часто звучит пресно без них и как определить, чего вам не хватает.

Посмотрите записанный вебинар прямо сейчас и получите полную структуру.

85% SEO-специалистов используют ИИ для контента. 12% имеют за этим систему.

Искусственный интеллект теперь широко признан в мире SEO. Большинство специалистов по SEO уже каким-либо образом включают его в свой процесс создания контента. Однако, несмотря на широкое распространение, лишь немногие – около 12% – разработали чёткие, воспроизводимые процедуры относительно *того*, как они используют инструменты AI.

Даррелл объяснил, что простое использование тех же AI инструментов, что и ваши конкуренты, не является стратегией — это лишь означает, что вы платите за услугу, а не получаете преимущество.

Большинство людей, знакомых с этим типом работы, могут заметить проблемы, когда система построена плохо. Вы заметите несоответствия в результатах, поскольку каждый человек использует свой собственный подход. Первоначально качество может быть хорошим, но по мере масштабирования – скажем, после производства около сотни элементов – качество, вероятно, упадет, потому что фокус смещается с достижения хороших бизнес-результатов на простое экономию денег. Создание большого объема контента на несовершенной системе не приводит к успеху; это просто приводит к большому количеству контента, который не соответствует вашему бренду.

Даррелл определил эту проблему как несоответствие между ростом ИИ и поддерживающей инфраструктурой, что приводит к снижению качества и пустой трате усилий. Простое увеличение вычислительных мощностей ИИ без надлежащих систем не является настоящим прогрессом – это приводит к потере пользователей и времени, потраченному на повторную коррекцию ошибок.

Начните с честной оценки текущих возможностей вашей команды. Пройдите оценку AI-зрелости во время сессии по запросу, чтобы получить чёткое представление о том, где вы находитесь.

Почему ваш AI-контент читается как у всех остальных?

Почему контент, созданный ИИ, звучит шаблонно?

Послушайте, как человек, который разрабатывает веб-сайты уже много лет, могу вам сказать, что одна из самых больших проблем с контентом, сгенерированным ИИ, на данный момент заключается в следующем: он каждый раз начинается с нуля. Если моя команда и конкурент оба попросят ИИ написать, скажем, о call tracking, используя похожие инструкции, мы, скорее всего, получим почти идентичные статьи. Даррелл называет это ‘blank slate AI’, и честно говоря, именно поэтому я беспокоюсь о ранжировании этих материалов органически – они просто не предлагают ничего нового или уникального по сравнению с тем, что уже есть.

Фраза, с которой он хочет, чтобы вы ушли: «You can’t prompt your way out of an undocumented context.»

Прежде чем расширять свои усилия, чётко запишите, что делает ваш контент особенным. Это включает в себя то, как позиционируется ваш бренд и продукция, данные, которые вы собрали самостоятельно, и уникальные перспективы, которые может предложить только ваша команда.

Узнайте, как выглядит документированный контекст на практике, в по требованию вебинаре.

Обучите ИИ своему бизнесу, прежде чем просить его писать.

Что такое AI Ops для SEO?

Как человек, который годами создавал веб-сайты и управлял контентом, я действительно впечатлён системой Даррелла для создания AI-генерируемого контента, который постоянно хорош и соответствует бренду, даже когда вам нужно много контента. По сути, это фреймворк – он построил его, используя идеи из MLOps и RevOps, но специально адаптировал для создания контента. Представьте себе четыре отдельных слоя, работающих вместе, чтобы обеспечить качество и последовательность.

Уровень рабочих процессов определяет, как отдельные навыки становятся общекорпоративными стандартами — такие вещи, как стандартные операционные процедуры, хорошо поддерживаемые коллекции запросов и повторно используемые шаблоны. Уровень управления фокусируется на людях, участвующих в процессе, с проверкой качества, процессами проверки и системами обратной связи, которые обеспечивают надёжные результаты со временем. Он считает, что прикладной уровень — сами инструменты и модели — на самом деле является наименее важной частью. Модели подобны двигателям, которые можно модернизировать, но ваша общая система не должна меняться только потому, что изменился двигатель.

Многие команды упускают из виду критически важный элемент успеха: данные, полученные напрямую от пользователей (first-party data). Информация, такая как отзывы клиентов, рекомендации и записи звонков, предоставляют ИИ прямые сведения, позволяя ему создавать контент, который поисковые системы естественным образом предпочитают.

Как вебмастер, построивший несколько систем, могу сказать вам, что мы создали подробный пошаговый гайд, охватывающий всё – от того, какая информация входит в каждую часть нашей системы, до того, как мы структурируем наши стандартные операционные процедуры. Мы даже объясняем, как уменьшаем проверки и противовесы по мере приобретения уверенности в процессе. Вы можете изучить, что именно включено в каждый уровень в своём собственном темпе.

Прекратите измерять контент по объему. Начните измерять результаты.

Вместо того чтобы сосредотачиваться на *количестве* контента, созданного с помощью ИИ, сосредоточьтесь на *результатах*, которые он приносит. В то время как любой может подписаться на одни и те же инструменты ИИ, они не могут воспроизвести опыт, процессы и рекомендации, разработанные и усовершенствованные вашей командой со временем. Именно в этом заключается реальная, долгосрочная ценность.

Даррелл предлагает выбирать инструменты, которые не привязаны к какой-либо конкретной AI-модели. Вместо того, чтобы создавать всё *для* одной модели, используйте ту, которая лучше всего подходит для текущей задачи. Таким образом, когда появится лучшая модель, вы сможете легко переключиться, не переделывая свою работу. Храните важные ресурсы, такие как руководства по стилю и инструкции, отдельно от любой отдельной платформы – сохраняйте их в системе контроля версий, чтобы они всегда были доступны и переносимы.

Работа меняется. Мы будем меньше заниматься базовым письмом и сбором информации, а больше — высокоуровневым планированием, созданием надёжных информационных ресурсов и обеспечением правильного управления всем. Это означает, что специалисты будут эволюционировать от простого выполнения задач к проектированию всей системы.

То, как мы оцениваем успех SEO, меняется. Теперь речь идет о результатах – таких как повышение эффективности, больше клиентов и более высокий доход – а не просто о количестве созданных страниц или публикаций.

Посмотрите записанный вебинар, чтобы узнать обо всем процессе развертывания – от аудита до внедренной рабочей схемы.

Вопросы и ответы: Самые полезные вопросы из вебинара

Q: Я передаю ИИ ссылки с моего сайта. Достаточно ли этого для создания слоя знаний?

Даррелл объяснил, что сбор первоначальных данных — это только начало, а не конечная цель. Хотя сбор общедоступных ссылок полезен, реальная польза заключается в предоставлении информации, *не* найденной на веб-сайте. Он подчеркнул такие вещи, как основные ценности компании, ее целевая аудитория и уникальное позиционирование бренда — детали, которые часто хранятся внутри компании. Сначала предоставьте эти общедоступные ссылки, а затем сосредоточьтесь на добавлении более глубокого контекста, который ИИ не может обнаружить самостоятельно.

В: Запрос, который побеждает на ChatGPT, не является лучшим на Claude. Как мне с этим справиться?

Даррелл ответил: Подсказка – это лишь половина хорошего результата. Другая половина – это уникальный контекст. Если у вас есть чёткое представление о том, как должно выглядеть отличное качество, опирайтесь на это и попросите ИИ помочь вам преодолеть разрыв. Он утверждал, что если вы предоставляете один и тот же уникальный контекст, вы получаете более сбалансированный результат, независимо от того, какую модель вы используете, что делает различия в подсказках между платформами менее значимыми.

Q: Помимо показов и кликов в Search Console, как понять, что мой AI-контент приносит больше вреда, чем пользы?

Даррелл предлагает проверить Google Analytics 4 (GA4), чтобы увидеть, как люди взаимодействуют со страницей. Он говорит, что такие показатели, как среднее время вовлечения и просмотры на пользователя, показывают, насколько хорошо контент *удерживает* внимание человека после того, как он на него нажал, в отличие от простого просмотра того, показала ли Google его в первую очередь. В качестве быстрой проверки он рекомендует попросить кого-то, незнакомого с темой, прочитать контент – если у них возникли трудности с его пониманием, скорее всего, его нужно улучшить.

В: Прошёл год, а мой AI-контент всё ещё посредственный. В чём проблема: в запросах или в модели?

Даррелл объяснил, что ключ не в самой AI-модели, а в том, насколько хорошо вы формулируете свой запрос. Он привел пример строительства дома: тот, кто сначала спросит о ваших предпочтениях – например, кирпич или дерево – построит то, что вы действительно хотите. Тот, кто просто начинает строить, не спрашивая, вероятно, промахнется. Поэтому внимательно проверяйте не только *что* вы попросили у AI (подсказку), но и *всю информацию, которую вы предоставили заранее* – именно эта комбинация дает наилучшие результаты.

Смотрите полный вебинар

Посмотрите запись вебинара прямо сейчас.

https://www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/f3NN3ZK1QKBaWI

Смотрите также

2026-06-16 22:12