Съедят ли чат-боты SEO

Большие языковые модели (LLM) работают на основе технологии трансформеров, и их принцип работы можно описать следующим образом:

• Модели обучаются на больших корпусах данных — коллекциях документов, что позволяет им выявлять вероятности появления одного слова после другого.
• Модели используют контекст окружающих слов, а не последовательность слов, как это реализовано в обычных текстовых предсказаниях, таких как T9.
• Генеративная модель создаёт текст, экстраполируя его до заданной длины, пытаясь предсказать следующий токен в последовательности.

Это похоже на работу автозаполнения, подсказок и других похожих алгоритмов. Чем чаще возникает какая-то последовательность, тем выше вероятность появления конкретных слов в дальнейшей генерации. Однако важно отметить, что генеративные языковые модели не пишут текст так, как это делают люди: они лишь эмулируют вероятностные зависимости на основе обучающих данных. Со временем они теряют уверенность, особенно если выходят за пределы контекста, что может приводить к нелепым результатам. Это заметно, например, в подсказках поисковых систем, где добавление каждого нового слова в строку может привести к неадекватным предсказаниям.

Основные проблемы больших языковых моделей

Одной из основных проблем, с которыми сталкиваются большие языковые модели, является качество обучающих данных. Модели обучаются на готовых коллекциях документов, таких как Википедия, блоги, различные интернет-архивы и массовые медиа. Можно ли считать эти данные идеальными? Конечно, нет. Эти корпуса отражают лишь малую часть информации, доступной в сети, и быстро устаревают.

Кроме того, данные, используемые для обучения, часто имеют предвзятость. Это отражение интересов активной части интернет-аудитории, а не всего общества. Следовательно, информация, сгенерированная такими моделями, не всегда отражает полную картину.

Ещё одна проблема заключается в том, что модель не создаёт "связный текст" в обычном смысле этого слова. На самом деле, это лишь случайное объединение фрагментов, которые звучат логично на уровне вероятностей, но на деле не всегда имеют смысл. Модели не понимают смысла текстов, которые они генерируют, и лишь воспроизводят обломки чужих высказываний.

Также стоит отметить, что обучение больших языковых моделей требует значительных финансовых и экологических затрат. Это особенно актуально в условиях текущей экологической повестки, что может стать серьёзным ограничением для дальнейшего развития таких технологий.

Наконец, ещё одной проблемой является кольцевой эффект сгенерированного контента. То, что одна модель генерирует, становится частью обучающего материала для другой, и так далее. Это ведёт к дублированию информации и её "выбиванию" из реального контекста, создавая своего рода замкнутую цепочку.

Как можно использовать LLM в SEO

Вы могли встретить статьи, в которых утверждается, что генерация контента с помощью LLM приносит большой трафик. Но, на практике, использовать это для серьёзных бизнес-целей не рекомендуется:

• Для серьёзных проектов: Контент, созданный чат-ботами, часто бывает бессмысленным, что может привести к снижению конверсий. Не стоит рассчитывать на такой контент как на основную стратегию.
• Пустые тексты: Генерация контента, которая не несёт ценности, будет со временем выявлена поисковыми системами как спам, что, скорее всего, приведёт к санкциям со стороны поисковиков.

Тем не менее, это не означает, что нужно полностью отказаться от новых технологий. Нужно подходить к использованию LLM с умом, понимая их возможности и ограничения. Рассмотрим, где такие модели могут быть полезны.

• Генерация коротких текстов: Чем короче текст, тем более осмысленным он выглядит. Для написания метаописаний, сводок или кратких текстов на страницы каталога можно использовать чат-ботов. Однако такие тексты всё равно требуют редактирования.
• Анализ текстового контента: Для аудита семантики темы можно использовать модели для анализа десятков и сотен страниц из поисковой выдачи, чтобы выявить ключевые слова. Такой подход позволяет быстро собрать данные, что значительно экономит время.
• Суммирование текстов: Генеративные модели хорошо справляются с сокращением и выжимкой информации из длинных текстов. Если вам нужно создать краткую версию большого объёма материала, это может быть полезным инструментом.

Кроме того, нейросети могут быть полезны для генерации изображений. В современных поисковых системах нейросетевые алгоритмы работают по тем же принципам. Если вам нужно создать уникальное изображение, соответствующее определённым паттернам, используйте этот инструмент. Однако помните, что сгенерированные изображения также требуют доработки.

В заключение, если у вас нет чёткого контента или идеи, машинные алгоритмы не смогут заменить живого общения с пользователями. Важно понимать, что для успешного SEO всегда нужны люди, которые смогут преобразовать информацию в качественный и ценный контент.

Если у вас возникли вопросы, не стесняйтесь обратиться в seo студию "SEO COMPUTER" на email info@seo.computer.

id 9088