Найти тему
SEO PRO Деньги

Автоматизация Chat GPT для SEO

Нейросети уже плотно вошли в список стандартных, а порой и незаменимых инструментов IT специалистов. В SEO нейросети также незаменимы. В этой публикации я покажу несколько приёмов, которые могут повысить вашу производительность, а также автоматизировать работу с нейросетями без использования кода.

Смотрите видео по ссылке: https://youtu.be/0QDmVTGWnKY . Ниже привожу текстовое описание.

Работа с файлами в Chat GPT

Первый приём – работа с файлами. Нам понадобятся:

● учетная запись Open AI

● VPN – для использования с территории РФ.

В веб-интерфейсе Chat-GPT, начиная с модели Chat-GPT-4 появилась возможность подгружать файлы, данные из которых нейросеть может считывать и дальше уже работать с ними.

Например, можно:

● Вычислять, анализировать и обрабатывать данные;

● Представлять данные в других форматах файлов.

Есть еще множество применений этого функционала. Но я активно использую в повседневных задачах именно эти 2 функции. Давайте расскажу на примерах.

Пример работы с файлами. Обработка данных.

Простой пример из задачи кластеризации. Мы провели кластеризацию ключевых слов любым сервисом. Получили группы и частотность. Теперь нам необходимо что-нибудь с этими данными сделать. Например, преобразовать данные кластеризации ключевых слов в строки, расположив ключевые слова в порядке убывания, а заодно просуммировать частотность ключевых слов в каждой группе.

Вот так выглядит мой исходный файл. Запросы, частотность запросов и номер кластера:

Файл с данными кластеризации
Файл с данными кластеризации

Теперь составим промт – задание-обращение к Chat-GPT:

В файле в столбцах представлены следующие данные:
«№» - порядковый номер ключевого слова
«Запрос» - ключевые слова
“WS” – частотность ключевого слова
«Номер группы» - группа кластеризации ключевого слова.
Твоя задача – преобразовать файл в следующий формат по столбцам:
№ - новый порядковый номер строки, нумерация начинается с 1
Номер группы – номер группы из входящего файла
Запросы – список ключевых слов, соответствующе номеру группы из входящего файла, расположенные через запятую, в порядке убывания частотности “WS”. В каждой строке должны содержаться только запросы группы.
“WS” – сумма частотностей ключевых слов данной группы
Файл отправь для скачивания в формате XLSX

В первой части моего промта я описываю данные файла – столбцы. Затем во второй части я описываю, что нужно сделать с данными и что хочу получить на выходе.

Порядок действий:

1. Заходим в интерфейс Chat GPT: https://chatgpt.com/

2. Выбираем модель от GPT 4 и выше

3. Загружаем файл

4. Запускаем промт

5. Скачиваем файл с результатом.

Работа с файлами в интерфейсе Chat GPT
Работа с файлами в интерфейсе Chat GPT

Ещё один пример работы с преобразованием данных я покажу немного попозже после демонстрации следующего примера – работа с API через Google Документы.

Автоматизация нескольких промтов через Google Sheet

Работа с API в отличие от диалогового окна открывает широкие возможности к массовому применению Chat-GPT. А так как лучший инструмент любого seo-специалиста – это Excel, то подключать API будем к нему, а точнее к его онлайн-аналогу Google Документы.

Нам понадобится сделать следующее:

● Установить Apps Script в Google документы;

● API ключ Open AI;

● Настроить API к Open AI в Apps Script.

Начнем с установки Apps Script

1. Под своей учетной записью Google переходим в магазин Workspace: https://workspace.google.com/marketplace

2. В поисковой строке вводим Apps Script, наживаем установить:

Установка Google Apps Script Power Pack
Установка Google Apps Script Power Pack

3. Даём все разрешения.

Предоставляем разрешения Apps Script
Предоставляем разрешения Apps Script

Настройка API Chat GPT

1. Создаем документ на Google Диске. Необходимо именно создавать, а не загружать Word, Excel.

Создаем Google Таблицу
Создаем Google Таблицу

2. В меню «Расширения» выбираем Apps Script:

Настройка Apps Script
Настройка Apps Script

3. В появившемся окне вводим следующий код:

const SECRET_KEY = "ключ API";
function chatGPT(
prompt,
max_tokens = 2048,
temperature = 0.7,
model = "gpt-4o"
) {
const url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
const payload = {
model,
max_tokens,
temperature,
messages: [{ role: "user", content: prompt }]
};
const options = {
contentType: "application/json",
headers: { Authorization: "Bearer " + SECRET_KEY },
payload: JSON.stringify(payload)
};
const res = JSON.parse(UrlFetchApp.fetch(url, options).getContentText());
return res.choices[0].message.content.trim();
}

3. Меняем фразу в коде «ключ api» на действительный ключ API. Как получить API ключ вы можете отдельно посмотреть на просторах интернета.

4. Также в переменную модель вставляем необходимую модель версии Chat GPT:

Настройка параметров скрипта подключения Apps Script
Настройка параметров скрипта подключения Apps Script

Список моделей есть в документации. Он постоянно обновляется. На момент написания гайда основные модели следующие:

● gpt-4o – основная модель GPTo

● gpt-4 – основная модель GPT4

● gpt-3.5-turbo – последняя модель GPT3.5

5. Нажимаем кнопку «Сохранить»:

Сохраняем скрипт
Сохраняем скрипт

6. Готово!

Теперь можно пользоваться обращением к API из Google Sheet функцией

=chatGPT("ваш промт")

Вызываем из Google Таблиц функцией chatGPT() обращение к нейросети по API
Вызываем из Google Таблиц функцией chatGPT() обращение к нейросети по API

Давайте теперь попробуем на примерах использовать функцию chatGPT в связке с другими формулами.

В первом примере мы преобразовали файл с кластеризацией. Добавим эти данные в Google Документы.

Составление ЧПУ-адресации страниц

Давайте теперь к каждому кластеру попросим придумать ЧПУ-адрес.

С помощью формулы «СЦЕПИТЬ» этих данных в каждой строке формируем ПРОМТ:

=СЦЕПИТЬ("Из списка ключевых слов: '";C2;"'";" возьми первое ключевое слово и преобразуй его методом транслитерации в латиницу. При этом пробелы замени на дефис. Далее подставь выражение в конец адреса:'";E2;"/";F2;"/'";" и закрой символом '/' конец адреса. В ответе укажи только получившийся адрес")

В ячейке URL теперь записываем формулу «=chatGPT(G2)» и ждем результата. Если нас всё устраивает, то протягиваем ячейку на остальные строки:

Исполняем промт из ячейки Google Таблицы
Исполняем промт из ячейки Google Таблицы

Мы получили ЧПУ-адреса для каждого нашего кластера.

Таким образом, можно использовать любые Промты в Google Sheets и массово выполнять задания Chat GPT с любыми данными.

Заголовки Title, H1 и мета-теги Description

Давайте теперь попросим для каждого нашего кластера на основе семантики и бренда сайта придумать заголовки и мета-описания.

Для этого я добавил еще одно поле «Бренд». И составил вот такие Промты, в которые подтягиваю значению ячеек с ключевыми словами (C2) и названием Бренда (I2):

Title:

=СЦЕПИТЬ("Ты - SEO-специалист с большим опытом. Тебе необходимо составить заголовок Title для страницы по ключевым словам: '";C2;"'. Ключевые слово по важности располагаются слева-направо. Самые важные слова и словосочетания рекомендуется использовать вначале";" В Заголовке необходимо использовать не более 110 символов. Он должен быть привлекательным не только для поисковых систем, но и для пользователей и содержать призыв о покупке.";" Title не должен содержать следующих разделителей: '., !, ?', допускается использовать только следующие знаки ', -,:, |'. В конце заголовка также должен быть использован бренд: '";I2;"'.";" Используй заглавную букву только в начале, при упоминании бренда и в именах собственных. Важно: Title должен быть в человеческой форме. Необходимо избегать повторения одних и тех же ключевых слов. ";"Если необходимо, то замени их синонимами. В ответе просто запиши получившийся заголовок Title.")

H1:

=СЦЕПИТЬ("Ты - SEO-специалист с большим опытом. Тебе необходимо составить заголовок H1 для страницы по ключевым словам: '";C2;"'. Ключевые слово по важности располагаются слева-направо. Самые важные слова и словосочетания рекомендуется использовать вначале. ";" Заголовок H1 должен четко отражать смысл страницы каталога товаров. Заголовок H1 не должен содержать следующих разделителей: '., !, ?'.";" Используй заглавную букву только в начале, при упоминании бренда и в именах собственных. Необходимо избегать повторения одних и тех же ключевых слов и цифр, если необходимо использовать повторения, то замени их синонимами или не используй вообще.";" В ответе просто запиши получившийся заголовок H1.")

Description:

=СЦЕПИТЬ("Ты - SEO-специалист с большим опытом. Тебе необходимо составить мета-тег Description для страницы по ключевым словам: '";C2;"'. Ключевые слова по важности располагаются слева-направо. Самое важное ключевое слово необходимо использовать вначале.";" Старайся использовать не более 2-х предложений и уложить их примерно в 160 символов. Мета-тег Description должен четко отражать смысл страницы";" Используй заглавную букву только в начале, при упоминании бренда и в именах собственных. Необходимо избегать повторения одних и тех же ключевых слов и цифр, если необходимо использовать повторения, то замени их синонимами или не используй вообще.";" В ответе просто запиши получившийся мета-тег Description.")

В следующих ячейках с помощью функции chatGPT() получаем данные. У меня получились примерно такие для кластера с ключевыми словами: «цепи 40 см, цепочки 40 см»

· Title: «Цепи 40 см и цепочки 40 см для вашего стиля: купите у «Завод ювелир» - 68 знаков

· H1: «Цепи и цепочки длиной 40 см»

· Description: «Цепи 40 см из высококачественных материалов для вашего стиля. Найдите идеальные цепочки длиной 40 см в нашем каталоге.» - 18 слов, 118 знаков.

Если всё ок, и вас устраивает результат, то протягиваем промты и функцию chatGPT() на все строки. Через пару минут у вас готовы заголовки и мета-данные для десятков и сотен страниц.

Пишем тексты

Мы уже составили для кластера адреса страниц, заголовки. Теперь давайте попробуем написать тексты.

Тексты с помощью нейросетей я рекомендую писать в два этапа. Сначала формировать структуру текста. А затем по этой структуре с максимальным погружением в бизнес, продукцию, компанию, т.е. максимально забрифованной информацией уже формировать тексты.

Давайте начнем со структуры. Формируем еще одно поле вот с таким промтом, который передает заголовок страницы H1 (ячейка M2) и ключевые слова (Ячейка C2):

=СЦЕПИТЬ("Ты специалист крупного завода ювелирных изделий. Не общайся как ИИ-ассистент. Просто ответь на вопрос без какого-либо разговора. Без описания. Без комментариев. Сделай это списком. Перечисли от 3 до 5 пунктов структуры текста для страницы каталога товаров: ";M2;". Убедись, что каждый пункт связан с предыдущим или последующим и все они образуют цельную, содержательную информацию каталога, помогающую пользователям выбрать товар. В подзаголовках можешь использовать ключевые слова:'";C2;"'. Но избегай спама.")

В соседней ячейке используем функцию chatGPT к этому промту. Для кластера с ключевыми словами: «цепи 40 см, цепочки 40 см» и заголовком «Цепи и цепочки длиной 40 см» мне предложили такую структуру текста:

1. Введение: Обзор цепей и цепочек длиной 40 см
2. Материалы и качество: Золото, серебро, платина
3. Дизайн и стиль: Классические, современные, винтажные
4. Цена и доступность: Диапазон цен, наличие скидок
5. Отзывы и рейтинги покупателей: Реальные мнения и оценки

Вроде бы неплохо. Растягиваю промт и функцию на все строки и получаю для всех кластеров структуру текста.

Далее я создаю в соседнем столбце ячейку с дополнительной информацией. Сюда можно будет добавить как общую информацию о вашем сайте, так и конкретные факты о конкретном кластере. Чем больше данных вы предоставите, тем более естественными и реалистичными будут тексты. Мой бриф содержал следующую информацию:

«Полное наименование компании ООО «Ювелирный салон». Дата основания компании 1924 год. Основное направление деятельности - Производство и продажа ювелирных украшений. Основная целевая аудитория - женщины 25-54 лет. Аудитория покупает ювелирные урашения для себя или в подарок. Ценовая политика продукции выше, чем у конкурентов за счет того, что ассортимент уникальный в ограниченном количестве, потому что мы используем материалы высокого качества. На рынке много подделок и изделий низкого качества. Ценность продукции - Уникальные изделия, возможность создания собственного уникального образа. Награды компании: Junwex 2020, Junwex 2021, отраслевые выставки. Условия доставки: курьерская доставка по Москве, МКАД и до 10 км за МКАД. Срок доставки 1 - 3 дня. Стоимость доставки - 350₽. Есть самовывоз. Можно забрать заказ в одном из 43 салона в Москве.»

Дополнительно я добавлю еще два поля для своего удобства – это месяц, в котором я хочу отправить текст в работу и его объем в словах.

Завершающим промтом для формирования моего текста будет следующий, в который я цепляю данные из ячейки объем слов (T2), заголовок страницы H1 (M2), информацию из брифа (R2), подготовленную структуру текста: (Q2), ключевые слова (C2):

=СЦЕПИТЬ("Ты специалист крупного завода ювелирных изделий. Напиши текст для каталога ювелирных товаров объемом примерно ";T2;" слов. Тема текста: ";M2;". Используй в тексте следующую информацию из брифа: ";R2;". Текст имеет следующую структуру: ";Q2;". Каждый подзаголовок должен быть оформлен тегом <H2>. Не добавляй заголовков или подзаголовков. Убедись, что контент плавно переходит от одной идеи к следующей, и используй переходные фразы, чтобы направлять читателя через статью. ";"Стиль написания: информативный. Рекомендуется использовать в тексте следующие ключевые слова, если они будут лаконично вписываться в текст: '";C2;"'. Можно видоизменять эти ключевые слова, склонять и изменять число. Не обязательно использовать все слова, вставляй их только тогда, когда это естественно вписывается в текст. Текст оформи в HTML коде без использования стилей, начиная с подзаголовка H2.")

Формируем итоговый текст функцией chatGPT. Приводить здесь весь текст не буду, но в целом, получилось неплохо. Для кластера «цепи 40 см, цепочки 40 см»

- из рекомендуемого объема 300 слов получился текст 347 слов;

- заголовки и повествование соответствует ТЗ;

- использованы многочисленные факты из брифа: годы, ценовая политика, условия доставки, перечисление наград и т.п…

По Text.ru я получил вот такие оценки:

Оценки текста Chat GPT по сервису Text.ru
Оценки текста Chat GPT по сервису Text.ru

По Тургеневу вот такие:

Оценки текста Chat GPT по сервису Тургенев
Оценки текста Chat GPT по сервису Тургенев

Оценки не очень высокие. Тем не менее, текст уже пригоден, чтобы его корректировать специалистом.

Аналогичным образом, растягивая данные, промты и функцию chatGPT на другие строки мы получаем полуготовые тексты для всех кластеров.

Работа с файлами. Преобразование данных из Excel в Word

Давайте теперь всю нашу работу в Google Документах скачаем в виде удобных файлов. Напомню, что мы по результатам кластеризации написали ЧПУ-адреса для кластеров, придумали заголовки, мета-теги, написали текст. Теперь давайте получим несколько файлов Word для удобной отправки редактору.

Скачиваем наш файл в формат Excel. Заходим в интерфейс Chat GPT, загружаем файл и формируем такой промт:

В файле в столбцах представлены следующие данные:
«Номер группы» – номер группы задания
«Запросы» - список ключевых слов задания
«URL» - страница задания
«Title» - заголовок Title задания
«H1» - заголовок H1 задания
«Description» - описание задания
«Месяц» - месяц задания
«Объем текста (слов)» - количество слов в задании
«Текст» - текст задания.
Тебе необходимо создать под каждый месяц задания файл Word, в котором вставить только эти важные данные для каждого задания с нового листа. Остальные столбцы игнорируй. Текст необходимо разместить уже отформатированным, по абзацам и без грамматических ошибок. Если в тексте из столбца «Текст» ты встретишь точное вхождение какой-либо фразы из списка «Запросы», то подсвети его зеленым цветом. Если в тексте ты встретишь словоформу какой-либо фразы из списка «Запросы», то подсвети его оранжевым цветом. Выполнить эту подсветку очень важно, не забудь.
Все Word файлы предоставить в архиве для скачивания.

Итогом, мы получим архив для скачивания с файлами Word в нужных форматах.

Порядок действий:

1. Заходим в интерфейс Chat GPT: https://chatgpt.com/

2. Выбираем модель от GPT 4 и выше

3. Загружаем файл

4. Запускаем промт

5. Скачиваем архив с результатом:

Мы перенесли все наши данные в файлы Word, которые теперь можно отправлять редакторам.

Заключение

Я подсветил только несколько возможностей использования на примере связки API GPT с Google Документами. При подготовке такого шаблона Google Документов вы в течение пары десятков минут сможете сразу подготовить основную контентную оптимизацию для сотен и тысяч страниц любого сайта! Пару лет назад такая работа занимала десятки часов джунов-оптимизаторов. Конечно, качество такой оптимизации будет напрямую зависеть и от моделей, и от сложностей ваших промтов, и от количества данных, которыми вы варьируете. Но совершенству нет предела!

Если у вас возникнут вопросы, оставляйте в комментариях. А также подписывайтесь на мой ТГ канал "SEO PRO Деньги" на группу в VK и видео-блог Youtube чтобы не пропустить следующие посты.

С подпиской рекламы не будет

Подключите Дзен Про за 159 ₽ в месяц