AI가 SEO를 수행할 수 있습니까? OpenAI의 GPT-3 실험

AI가 SEO를 수행할 수 있으며 노련한 SEO 전문가의 작업과 비교하면 어떻습니까? OpenAI의 GPT-3를 사용한 이 실험이 어떻게 되었는지 확인하십시오.

AI가 SEO를 수행할 수 있습니까? OpenAI의 GPT-3 실험

AI(인공 지능) 기술은 최근 몇 년 동안 엄청난 발전을 이루었습니다. 이제 텍스트, 이미지 및 사운드 생성과 같은 특정 작업을 수행하는 능력을 평가하는 것이 가능합니다.

이제, 예를 들어 직업 평가나 더 구체적으로 AI 시스템의 SEO 수행 능력 평가와 같은 더 복잡한 테스트로 더 나아가면 어떨까요?

아래에서는 OpenAI에서 만든 Generative Pre-trained Transformer 3(GPT-3)를 테스트합니다.

AI 시스템은 훈련된 데이터를 모방한다는 점을 염두에 두십시오.

SEO는 검색 엔진의 발전과 함께 구축되었으며 모든 것이 블로그, 책 및 인터뷰에 잘 설명되어 있습니다.

따라서 AI는 사용 가능한 모든 SEO 콘텐츠에서 학습했을 것입니다.

따라서 테스트는 다음 지표를 측정합니다.

  • SEO 주제를 계속하는 일관성.
  • SEO 수정의 관련성.
  • SEO 질문에 답하는 능력.

SEO 주제를 계속하기 위한 일관성

다음 테스트는 SEO 상황을 이해하는 AI 시스템과 주제를 명료하고 일관되게 처리하는 능력에 초점을 맞춥니다.

Aleyda Solis의 사이트에서 두 가지 예를 가져왔고 AI가 생성한 내용은 다음과 같습니다.

두 가지 예:

  • 사이트의 모든 내부 페이지가 홈 페이지로 정규화되었을 때. #서러스토리
  • 누군가가 사이트 테스트 환경을 차단하는 것을 잊었을 때 … 색인이 생성되기 시작했습니다. #서러스토리

OpenAI의 GPT-3 AI가 생성한 결과:

  • 누군가가 “좋은 생각이 있어요! 관련 없는 웹사이트의 바닥글에 우리 웹사이트를 넣자!” #서러스토리
  • 누군가가 라이브를 시작하기 전에 스테이징 환경의 robots.txt를 확인하는 것을 잊었을 때. #서러스토리
  • 누군가에게 #seohorrorstories를 알리지 않고 .htaccess를 변경했을 때
  • 도메인을 전환하고 60일 이상 이전 페이지를 전달하지 않은 경우. #서러스토리
  • 클라이언트가 가치가 없는 수천 개의 얇은 콘텐츠 페이지 를 만들 때 #seohorrorstories
  • 클라이언트가 관계형 데이터베이스 테이블을 URL로 사용을 주장하는 경우 (?tbl=table&id=2) #seohorrorstories

분석: 생성된 텍스트는 다양하고 일관성이 있습니다.

또한, 약간의 연구 후에 우리는 그것들이 독특하다는 결론을 내릴 수 있습니다.

그래서 AI는 SEO에 대해 이야기하는 짧은 텍스트를 모방하고 매번 해시태그 #seohorrorstories를 추가해야 한다는 것을 이해했습니다.

다음은 전체 예제의 스크린샷입니다. 우리는 끝없는 #seohorrorstorys를 생성할 수 있습니다.

창의성과 관련하여 우리는 테스트에서 조금 더 나아가 두 SEO 전문가 간의 대화를 생성하는 일관성을 측정하려고 할 수 있습니다.

다음 테스트를 위해 AI에게 상황과 지침을 제공한 다음 토론을 생성하도록 요청합니다.

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다음은 AI가 두 명의 전문가(경험이 풍부한 전문가와 초보자) 간의 대화를 만들어야 하는 상황입니다. 누군가가 사이트 테스트 환경을 차단하는 것을 잊었을 때 인덱싱되기 시작한…

OpenAI의 GPT-3 AI가 생성한 결과:

알레이다: 오 안돼! 이런 일이 일어나고 있다는 것을 언제 깨달았습니까?
Paul: 오늘 아침에 방금 Google Analytics를 확인했는데 google.com에서 약간의 트래픽이 들어오는 것을 보았습니다.
Aleyda: 좋지 않습니다. 사이트 테스트 환경이 아직 인덱싱되고 있는지 확인하셨나요?
폴: 예, 했습니다. 그리고 그건.
Aleyda: 알겠습니다. 즉시 처리해야 합니다. 먼저 인덱싱된 페이지가 있는지 확인합니다.
폴: 몇 가지가 있습니다.
알레이다: 좋아요. 이제 Google이 인덱싱을 중지하도록 테스트 환경을 차단해야 합니다.
폴: 어떻게 합니까?
Aleyda: 테스트 환경에 robots.txt 파일을 추가할 수 있습니다. 그러면 Google이 사이트의 페이지에 대해 색인을 생성하지 않도록 할 것입니다.
폴: 알겠습니다. 그걸하자.

AI 시스템은 문제가 어떻게 감지되었는지 설명하고 robots.txt로 사전 프로덕션 사이트를 인덱싱하는 문제에 대한 솔루션을 제안합니다.

다음으로 AI가 발명한 #seohorrorstories 중 하나를 가져와 관련 대화를 생성해 보겠습니다.

새로운 상황은 다음과 같습니다. 클라이언트가 가치가 없는 수천 개의 씬 콘텐츠 페이지를 생성했을 때.

OpenAI의 GPT-3 AI가 생성한 결과:

Aleyda: 글쎄, 이것은 약간의 문제입니다. 사용자에게 실제로 가치를 제공하지 않는 얇은 콘텐츠 페이지를 많이 만들었습니다.
폴: 네, 알겠습니다. 나는 가능한 한 많은 키워드를 웹사이트에 올리려고 노력했습니다.
Aleyda: 불행히도, 그것은 SEO에 도움이 되지 않습니다. 사실, 그것은 실제로 당신의 순위에 손상을 줄 수 있습니다.
폴: 그럼 어떻게 해야 할까요?
Aleyda: 사용자에게 가치를 제공하는 고품질 콘텐츠를 만들어야 합니다. 그것이 검색 엔진에서 더 높은 순위에 오르는 데 도움이 될 것입니다.

분석: 다시 한 번 AI는 씬 콘텐츠를 만드는 것이 SEO에 적합하지 않은 이유를 설명하고 솔루션을 권장함으로써 실제 대화를 생성합니다.

우리는 AI 시스템이 SEO에 대해 엄격하고 정확하게 말할 수 있다고 결론지을 수 있지만, 텍스트에 관련 SEO 수정도 할 수 있습니까?

GPT-3는 2022년 3월부터 사용 가능한 텍스트 편집 모드를 제공합니다.

테스트를 받자.

SEO 수정의 관련성

첫 번째 테스트는 AI에게 제품을 더 잘 강조하기 위해 링크 앵커를 더 시장성이 있는 것으로 교체하도록 요청할 것입니다.

OpenAI의 GPT-3 AI가 생성한 결과:

분석: 테스트는 비교적 성공적입니다.

여기서 AI는 컨텍스트를 고려하여 “마호가니 판넬 스테이크 하우스”를 “최고의 스테이크 뉴욕”으로 대체합니다.

솔루션은 링크 수에 관계없이 작동합니다.

다음으로 두 번째 테스트는 두 가지 동시 작업을 완료하는 것으로 구성됩니다. AI에게 링크 앵커를 변경하도록 요청하지만 제목이 있는 H1 태그를 문서 시작 부분에 추가합니다.

분석: 다시 한 번 테스트에 성공했으며 수천 개의 문서에 결과를 적용할 수 있습니다. 문서를 요약하는 제목이 올바른 위치에 추가됩니다.

마지막으로 AI에게 <ul><li> 태그를 사용하여 관련 링크 3개 목록을 추가하도록 요청할 것입니다.

분석: 다시 한 번, 형식이 잘 존중되고 앵커가 일관됩니다.

링크는 가상이지만 실제 링크를 사용하기 위해 링크 데이터베이스에서 GPT-3를 쉽게 선택할 수 있습니다.

요컨대, GPT-3은 올바른 지침이 제공될 때 상황에 따라 텍스트를 편집하는 데 능숙합니다. 이것은 대규모 수정과 관련하여 시간을 절약할 수 있는 훌륭한 조치가 될 수 있습니다.

SEO 질문에 답하는 능력

이제 우리는 AI 시스템의 SEO 지식을 테스트할 것입니다.

저는 BrightEdge의 SEO 테스트 를 사용하기로 선택 했지만 어떤 테스트라도 사용할 수 있었습니다.

이전의 각 테스트와 마찬가지로 GPT-3 OpenAI 기술을 사용하여 SEO MCQ의 질문에 답했습니다. 정답의 수는 테스트 품질을 측정합니다.

아래에서 각 질문이 AI에 어떻게 표시되는지 확인합니다. 녹색으로 강조 표시된 텍스트는 선택한 답변을 나타냅니다.

BrightEdge는 한 열에 정답이 포함된 질문 표를 제공하고 인접 열에 AI가 선택한 답변을 제공합니다.

GPT -3 결과는 고무적입니다. AI는 16/20을 기록했지만, 그럼에도 불구하고 어디가 잘못되었는지에 대한 컨텍스트가 부족합니다.

Google MUM의 첫 번째 목적은 무엇입니까?

다시 말씀드리지만 AI는 완벽하게 답변합니다.

요컨대, 매우 구체적인 질문을 하는 경우 실제 SEO 응답 엔진이 있습니다.

제한 사항

이제 AI 기반 SEO의 한계를 살펴보겠습니다.

다음은 전체 목록이 아닙니다.

알 수 없거나 제대로 문서화되지 않은 문제를 수정하는 AI의 능력.

종종 SEO 비즈니스에서 문제가 발생했을 때 실제로 어떤 일이 발생했는지 이해하는 것은 시간이 많이 걸리고 지루하며 때로는 설명이 없을 수도 있습니다. AI는 분석의 일부가 아닌 데이터로 솔루션을 찾을 수 없습니다.

존재하는 모든 것을 고려하는 능력.

사이트 또는 사이트 집합에서 이미 수행되거나 테스트된 작업에 많은 제약이 있는 경우가 많습니다. 따라서 기존의 모든 정보를 고려한 정확한 답변을 찾기 위해 모든 소스 코드 및 프로젝트 문서를 AI 시스템에 제공하는 것은 현재 불가능합니다.

콘텐츠 또는 아이디어의 독창성 또는 현재 상황적 맥락의 표현으로 콘텐츠 또는 아이디어의 진정한 품질을 측정할 수 있습니다.

AI 시스템은 독창성과 창의성이 부족하여 아직 실시간으로 작동하지 않습니다. 결과적으로 콘텐츠 품질의 진정한 척도는 현재 미미합니다. 양질의 콘텐츠를 평가하는 것은 종종 사람입니다. AI는 일반적으로 스팸 및 저품질 콘텐츠를 감지합니다.

요약하자면 AI 시스템은 초보 SEO나 SEO 지식이 거의 없는 사람을 능가할 수 있지만 숙련된 SEO 전문가를 대체하려면 아직 갈 길이 멉니다.

전반적으로 AI와 인간 듀오는 항상 최고의 조합으로 남을 것이며 인간은 부가가치가 가장 높은 작업에 집중합니다.

결론적으로, 모든 노련한 SEO 전문가는 AI SEO보다 훨씬 높습니다

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