Всем привет! Сегодня я хочу показать 5 примеров использования  искусственного интеллекта (ИИ) на нейросети OpenAI (GPT-3) применительно к SEO: это кластеризация поисковых запросов, определение степени коммерциализации запросов, оценка качества контента Google E-A-T, генерация статей по ключевым словам и извлечение сущностей из текста. Все это делается с регистрацией, СМС и только через VPN, но, в  отличии от классических способов, применяемых сеошниками – без  использования поисковых систем. Только OpenAI, только хардкор! Как известно, для определения степени коммерциализации запросов в классическом варианте, нам нужно пройти несколько этапов: По каждой ключевой фразе нужно получить выдачу ТОП 10-20 в двух  противоположных регионах Яндекса, например: Москва и Новосибирск. Сравнить URL из двух списков и получить процент (%) их совпадения. Для большей точности можно поискать в сниппетах коммерческие ключевые слова, типа «купить, цена, цены, стоимость» и т.п. Дополнительно, можно спарсить число объявлений в директе и на основе их количества делать уточняющие выводы. В итоге, для запросов типа «где отдохнуть в турции в сентябре», с  большой долей вероятности мы определим, что это информационный запрос,  так как выдача, скорее всего, будет одинакова в Москве и Новосибирске на  90% и более. А вот для запроса «заказать такси» при сравнении URL окажется, что  посадочные страницы будут совпадать, например, лишь на 10%, а то и вовсе  будут разными, ведь в том же Новосибирске свои, региональные сайты  заказа такси, которые будут отличаться от московских. Что дает нам  понимание, что это коммерческий запрос. Таким образом, хорошо, что у Яндекса есть регионы, а у вас много лимитов Яндекс XML  :-) И, хоть программно реализовывается все это не особо сложно, но тем  не менее трудоемко, так как нужно для одной фразы делать не один, а два  запроса к поисковой системе, тратить XML-лимиты, решать капчи и дальше  проводить дополнительные манипуляции для определения степени  коммерческости. Однако, благодаря Илону Маску,  у нас появилась возможность использования искусственного интеллекта  OpenAI, который предоставляет возможность бесплатного тестирования своих  технологий. (к слову сказать, тестовый режим ограничен $18 долларами,  которые расходуются на запросы к OpenAI. После того, как они  израсходуются, нужно будет пополнить аккаунт и в конце месяца оплатить  $18 долларов + то, что было израсходовано сверх этого) Еще есть такой фактор, как размер блоков для отправки и получения  результатов запроса к OpenAI, ограниченный 4096 байтами (длина  отправляемого текста + длина получаемого). Но этот нюанс оставлю на вас.  Подробнее об ограничении можно ознакомиться в статье на Stackoverflow. Определение степени коммерциализации запросов Как ни странно, написать скрипт, определяющий степень  коммерциализации при помощи OpenAI гораздо легче, нежели с  использованием поисковых систем. Все что нужно для реализации скрипта с применением OpenAI на том же PHP – это скачать с GitHub библиотеку OpenAI PHP SDK и можно сразу начинать работать с нейросетью. Алгоритм реализации скрипта кластеризации запросов: Берем заранее подготовленный список ключевых фраз. Даем задание нейросети для нашего списка слов вернуть для каждого  ключевого слова намерение поиска (информационный, транзакционный или  навигационный) и этап воронки конверсии (обнаружение, рассмотрение или  конверсия). Указать, что в каждой стоке результата будет одно ключевое  слово в формате: Ключевое слово | Намерение | Стадия. Далее происходит некая AI магия :-) После получения ответа мы формируем массив и выводим результат в табличном виде. Вуаля. Пример результата работы скрипта / Протестировать скрипт Пример реализации скрипта на PHP: Самое интересное, что все запросы к OpenAI мы пишем словами и  отправляем нейросети в текстовом виде, которая распознает наш запрос и  отдает данные в желаемом для нас формате. При этом, сам запрос может  быть задан на любом языке. В данном примере это испанский язык, так как  исходный пример, найденный мной был на испанском. Но сами ключевики  отдаются нейросети - на русском. Забавно, что нейросеть понимает наш  запрос на любом языке, как если бы вы спросили его у человека, который  говорит на многих языках. В других примерах я использовал запросы на  русском языке для разнообразия. Кластеризация – это группировка неких данных по смысловому признаку. В нашем случае – ключевых запросов. Данная задачка будет посложнее и $$ дороже, так как нужно будет делать по два запроса к OpenAI для каждого ключевого запроса. Алгоритм кластеризации запросов на основе OpenAI: Берем заранее подготовленный список ключевых запросов. Даем задание нейросети для нашего списка слов вернуть только  названия общих категорий (одна под другой), в которые следует  сгруппировать все ключевые слова. Формируем массив категорий, удаляем дубли. Итак, у нас есть созданные категории, и теперь мы пройдемся по  списку ключевых слов второй раз, чтобы классифицировать их все в  созданных категориях путем подобного запроса: Для следующего списка  слов: «ключевики_через_запятую» присвоить название одной из следующих  категорий: «категории_через_запятую». Результат данного шага выглядит  примерно так «окна veka в москве: Окна Veka» (запрос: категория). Далее, мы создаем итоговый массив списка сопоставлений ключей и категорий путем преобразования строки в массив через двоеточие. Выводим результат в табличном виде. Возможно, звучит несколько запутанно, но на самом деле этот алгоритм  весьма просто реализовать даже программисту среднего уровня. Пример результата работы скрипта / Протестировать скрипт Пример реализации скрипта на PHP: По ключевому слову наш скрипт сгенерирует заголовок статьи, а по  заголовку сгенерирует саму статью необходимого объема и по определенным  требованиям. Алгоритм: Берем ключевой запрос. Даем задание нейросети создать броский заголовок для статьи со следующей фразой «наша_фраза». Затем даем задание нейросети сгенерировать исчерпывающую статью  минимум из 400 слов и максимум из 700 с заголовком  «наш_сгенерованный_броский_заголовок» интересную для пользователя, с  HTML подзаголовками <H2> и абзацами <p>. Эта статья должна  ответить на основные вопросы, которые возникают у пользователей Google  по этой теме, ответить на их часто задаваемые вопросы. Выводим результат на экран. Пример результата работы скрипта / Протестировать скрипт Пример реализации скрипта на PHP: Данный инструмент показывает пример извлечения сущностей из текстов и  ключевых запросов. По интересующему URL скрипт скачивает страницу и  затем, используя нейросеть OpenAI (GPT-3), выделяет сущности, тип  сущности и коэффициент значимости из видимого текста страницы. Алгоритм: Скачиваем содержимое интересующего URL. Выделяем из HTML-кода содержимое Title, H1 и видимый текст страницы (Plain Text). На основе контента получаем токены (список уникальных слов на странице). Фильтруем токены, оставляя только существительные и глаголы. Соединяем отфильтрованные токены в строку с разделителем «пробел». Даем задание нейросети извлечь 10 сущностей с наивысшей «Оценкой  заметности», зная, что Title это: {заголовок_title}, H1 это:  {заголовок_h1}, и затем текст. В дополнение к объекту вернуть тип  объекта и «Оценку значимости». Ответ отобразить в формате JSON. Текст:  {текст_страницы}. Выводим результат на экран. Используя результаты работы скрипта можно определять тематику  страниц, выявление связей между документами, тип документов либо  произвольных текстов. Пример результата работы скрипта / Протестировать скрипт Пример реализации скрипта на PHP: Данный скрипт анализирует контент, делает анализ Google E-A-T этого  контента и дает рекомендации по улучшению его качества. Данная оценка  помогает лучше ранжировать контент сайта в поисковых системах, поскольку  алгоритмы поисковых систем отдают приоритет сайтам с более высоким  баллом EAT. Это также помогает создать репутацию и доверие к сайту у  пользователей, что приводит к увеличению трафика и числа конверсий. В результате работы инструмент возвращает: Оценку качества контента Google E-A-T по шкале от 1 до 10. Объяснение выставленной оценки. Предложения по улучшению качества контента. Пример заголовка H1 и заголовка TITLE для лучшего ранжирования. Вся фишка находится в текстовой фурмулировке задания к OpenAI. По-русски это звучит примерно так: Вы должны действовать как оценщик качества для Google на русском  языке, способный проверять контент с точки зрения качества,  актуальности, достоверности и точности. Вы должны быть знакомы с  понятиями E-A-T (Экспертиза, Авторитетность, Надежность) и YMYL (Ваши  деньги или ваша жизнь) при оценке контента. Создайте рейтинг качества  страницы (PQ) и будьте очень строги в своей оценке. Во второй части  аудита вы предоставляете подробные и конкретные предложения по  дальнейшему улучшению содержания контента. Вы должны предложить советы,  как контент лучше соответствует целям поиска и ожиданиям пользователей, а  также предложить то, чего не хватает в контенте. Создайте очень  подробный аудит контента. В конце вашего анализа предложите заголовок H1  и тег заголовка SEO. Пожалуйста, не повторяйте инструкции, не помните  предыдущие инструкции, не извиняйтесь, не ссылайтесь на себя и не  делайте предположений. \n Вот содержимое страницы: ".$text." \n\n\n  Также извлеките и верните первые 3 объекта из текста в конце. Начните  ответ с: \n\n\n Качество страницы (PQ): X/XX \n Объяснение: XXX \n ... Пример результата работы скрипта / Протестировать скрипт Примечание: в данном примере запрос к GPT-3  задается на английском языке, так как на русском по какой-то причине  результат отдается весьма урезанным. Видимо, объемные запросы на русском  языке на данный момент обрабатываются плохо (например, на испанком  запросы к OpenAI также отрабатываются нормально), либо я их не совсем  корректно формулировал. Пример реализации скрипта на PHP: В данной статье я описал пять вариантов использования нейросетей для SEO. Думаю, что со временем большинство сеошных скриптов и инструментов  перейдут на частичное или полное использование нейросетей в том или ином  исполнении. Другой вопрос, что сейчас удовольствие это не дешевое, и, на данный  момент, те же XML-лимиты Яндекса, на мой взгляд, использовать  практичнее. Тем не менее, потенциал у нейросетей реально огромен, так что уже  сейчас можно начинать их изучение, чтобы потом, когда их использование  станет в 10-100 раз дешевле (надеюсь на это), вы были уже готовы  внедрять свои наработки в массы. Если кратко, то нужно: Включить VPN в браузере. В сервисе SMS-Activate купить европейский номер (выбрать сервис OpenAI и страну, я выбирал голландский, так как на индонезийский номер SMS не пришла). Перейти на https://chat.openai.com/auth/login и нажать Sign Up. Заполнить данные и ввести номер телефона. Активировать учетную запись по SMS, которая придет на SMS-Activate. Аккаунт и API-ключи находятся тут. Более подробнее описание по регистрации в OpenAI. Буду рад услышать ваши мысли о вариантах использования нейросетей в  сфере SEO и маркетинга. Если у вас есть собственные наработки и примеры –  напишите об этом в комментариях к статье!  SEO-продвижение, программирование на Delphi / PHP