В каких SEO-процессах можно использовать LLM (ChatGPT, Claude и др.)?

Ответ

В нашей практике мы, конечно же, используем LLM в процессах, связанных с SEO. Правда, надо отметить, в довольно ограниченных масштабах и в основном как аналитический ассистент и инструмент автоматизации рутины.

• Например, для написания разметки Schema.org (там, где это необходимо в кастомном варианте), генерации сложных регулярных выражений для различных инструментов, создания Python-скриптов для парсинга или анализа логов сервера.
• Также с помощью ИИ некоторые наши специалисты проводят анализ контента из ТОП-10 выдачи конкурентов для выявления контентных зазоров (упущенных смысловых блоков статьи) и формирования структуры статьи, которую в дальнейшем будет заполнять реальный эксперт.
• Ну и, конечно, для помощи в формировании ТЗ как для копирайта. В свою очередь, наши копирайтеры широко используют ИИ для создания рыбы статей. Но тут важно понимать, что систематическая генерация текстов без значительной ручной переработки и добавления реальной ценности с высокой вероятностью негативно скажется на оценке сайта со стороны Google.

По сути, SEO-специалисты продолжают выполнять свои задачи, как и раньше, просто оптимизируя своё время и работу с помощью LLM. Конечно, многое зависит от задачи, целей, тематики проекта и самого оптимизатора, но, по нашим усреднённым подсчётам, подключение к процессам LLM сокращает время работы над разным типом задач примерно на 20–50%.

При этом сложно выделить отдельные кейсы, где рост отдельного проекта был бы обусловлен исключительно благодаря ИИ.