1. díl - Hejty, trendy a realita sociálních sítí z pohledu agentury
Perex of resource...
2. díl podcastu XXX YYY
Testovcí perex podcastu
Perex of resource...
Testovcí perex podcastu
Původně jsem chtěla jako nadpis tohoto článku použít ten, který mi vygeneroval ChatGPT. Po krátké hádce s Chatem ohledně jazyka, délky textu a tonality jsem dostala následující specialitu:
„ChatGPT mi ukázal, jak funguje SEO, ale zapomněl mi říct, jak se uvaří těstoviny.“
Tady jsem si řekla, že na to půjdu hezky postaru:
Nadpis je na světě a ChatGPT mi místo pomoci akorát tak připomněl level mé kuchařské dovednosti při pokusech o italskou kuchyni.
Poslední měsíce jsme (stejně jako celý svět) v SEO oddělení testovali, v čem nám ChatGPT může reálně pomoci a ušetřit čas, a hodně jsme toho vyřadili. Překlady textů, sepisování článků, analýzu klíčových slov, hledání nápadů na zlepšení webu po SEO či UX stránce. Na tyto typy tasků si zatím budeme muset vystačit sami. Přinášíme ale přehled bodů, které jsme otestovali opravdu pořádně. A mnohokrát. A fungují.
K našemu překvapení ChatGPT dobře vyhodnotil správnost canonical tagu na konkrétní stránce. Po zadání jednoduché otázky: „Je na následující URL správně nasazen canonical?“ ChatGPT nejen vyhodnotil nesprávnost canonical tagu na dané URL, ale také určil stránku, na kterou má být daná URL v zadání kanonizována. Dokonce vybral i URL s vhodnou stavbou (www. na začátku, bez lomítka na konci apod.).
Původní canonical na stránce:
Ukázka zadání a výstupu:
Možnost revidovat kategorické či jiné texty na webu (blogové, produktové, brandové) pomocí ChatGPT pro nás znamenalo největší úsporu času ze všech zde zmíněných bodů.
Konkrétně jsme se věnovali testování na jednom e-shopu z oblasti kosmetiky, který působí mezinárodně. Jelikož jsme nedávno začali spravovat tomuto klientovi SEO pro další zemi, dostal se nám do rukou web s velmi špatně optimalizovanými kategorickými texty (stovky výskytů).
Jak bylo třeba text upravit?
Zadání: Rozšiř následující text alespoň o 200 znaků. Doplň do textu slovo „řasenka“. Využij slovo „spirála na oči“. Napříč textem využij slovo „řasenka“ a „nejlepší řasenka“. Rozděl text do odstavců o maximální délce 5 řádků. Text: „Žádný kosmetický produkt na trhu nemá velkolepější efekt než ten, který z nevinného pohledu a krátkých a nevýrazných řas vykouzlí dlouhé a svůdné řasy s objemem v mrknutí oka. Krásné velké oči, které vypovědí více než 1000 slov. Podtrhne tvou přirozenou krásu, zvýrazní ženskost a nepochybně ti dodá sebevědomí. Zeptej se kterékoli ženy, bez kterého kosmetického produktu by se neobešla, pokud by si mohla vzít pouze jeden. S největší pravděpodobností si i ty obdařené dlouhými řasami vyberou řasenku.“
Všimněte si, jak mu to zadání rozděluji. Pokyny ze zkušenosti rozděluji pro co nejpřesnější výsledky.
Výsledek:
Do zadání lze přidat ještě: Vytučni v textu důležitá klíčová slova. Podtrhni slova vhodná k prolinkování dalšího obsahu.
Pokud neplatíte Patelovi za PRO verzi AnswerThePublic a ostatní nástroje pro váš účel nenacházejí vhodné návrhy na FAQs, ChatGPT je cesta.
Co určitě doporučuji, je doplněk do Chromu AIPRM – nacházejí se v něm předepsané prompty pro oblast SEO, Copy, Saas, Productivity a mnoho dalších.
Jeden z mých oblíbených promptů je „FAQ from text“. Ten vám z bezotázkového textu vytvoří několik otázek. Hodí se například při hromadném nasazování FAQ structured data pro kategorické stránky – přetvořte jeden odstavec kategorického textu na otázky. Ušetříte si tak čas copy tvorbou nových otázek a odpovědí či tvorbou zadání a kontrolou otázek a odpovědí od AI.
Ukázka:
AIPRM dovoluje přímo v chatovacím okně zvolit jazyk výstupu, tón a styl odpovědi. To se hodí.
Když máte klienta, pro kterého publikujete PR články, někdy potřebujete oslovit nějakou konkrétní cílovou skupinu, například sportovce na webech o cyklistice či lyžování s nějakým deodorantem či cestovatele s opalovacím krémem. V tomto případě je nejlepší sepsat článek tematicky blízký čtenářům a zároveň obsahující PR sdělení.
Příklad: Klient prodává parfémy a kosmetiku. Potřebujeme v rámci PR spolupráce sáhnout po webech zaměřených na cestování či sport. Potřebujeme tyto oblasti tematicky propojit.
Zadání: „Vymysli 5 témat, která by ve svém obsahu uměla přirozeně obsáhnout slovo ‚opalovací krém‘ a bude se hodit na cestovatelský web.“ Nebo úplně jednoduše: „Vymysli mi 10 témat, která se budou týkat dovolené a opalování.“ Zde jsou některé z výsledků:
„Jak si zabalit kosmetiku do kufru tak, aby se během letu nepoškodila?“
„Jak zvládnout opalování v exotických zemích?“
Ke generování meta popisků využívám také prompt od AIPRM. Pro meta popisky používám konkrétní prompt „High CTR meta description“. Zde je příklad výstupu po zadání jednoho KW „autobazar“:
„Připravte se na nejlepší jízdu svého života! Objevte nejatraktivnější nabídky na prvotřídní vozy v našem autobazaru. S širokou nabídkou modelů snadno naleznete ten pravý. Nečekejte a navštivte nás ještě dnes.“ Copy paste do adminu, přidat nějaké vhodné emojis. Done.
Pro titulky využijte vlastní zadání. Žádný existující prompt pro ChatGPT, na který jsem narazila, mi nevyhovoval. Zahrňte tam:
Pokud jsou odpovědi nedostatečné, uveďte mu příklady (alespoň 2–3) jako best practice. Z toho se naučí, co od něj chcete, a dodá lepší výstup.
Emojis ChatGPT ještě neumí – ty budete v případě potřeby muset do titulků doplnit ručně.
Zdravím Aleydu Solis, která použila toto zadání: „Rephrase following paragraph in 3 different ways to avoid repetition, while keeping it´s meaning.“ Tím získala hned 3 verze textu, u kterého se potřebovala vyhnout duplicitám na webu.
První pokus. Změnila bych tam asi 2× slovosled nebo poupravila zadání, ale jinak docela dobré.
Pokud využíváte jako způsob linkbuildingu pravidelné přispívání do fór, víte, že je často třeba přicházet s odpověďmi na více témat, která zajímají vaši cílovku, ale vy na ně nemáte názor. Zároveň víte i to, že vybudovat si kredibilitu na fórech stojí spoustu času a energie. Tento task je tedy tím pravým pro umělou inteligenci.
Přednastavte si lidský/přátelský/pozitivní tón a slušný (polite) styl textu. Vyjádření bude takto působit nejpřirozeněji.
Zadání: Napiš mi 5 konkrétních otázek vhodných do fóra ohledně dětských autosedaček (ráda napříč zadáními využívám slova: konkrétní, reálné, nápomocné, praktické).
Výsledky:
Jako nematku by mě tyto otázky samotnou nenapadly, protože tento typ problémů neřeším. Níže připojuji i příklad vygenerované odpovědi na existující komentář.
Zadání: Odpověz na tento komentář: „Nevíte někdo, jak je to s autosedačkou, do kdy by se měla používat? Zatím máme podsedák, ale syn má 40 kg, četla jsem, že povinná váha je do 36 kg, takže to bychom ji už nepotřebovali.“
Výsledek: Dobrý den, doporučuje se používat autosedačku až do výšky 150 cm nebo do věku 12 let. Pokud váš syn již dosáhl této výšky nebo věku, můžete přejít na používání bezpečnostního pásu. (Trochu robotické, ale účel splní.)
Pro tento typ průzkumu opět využívám prompt pro ChatGPT od AIPRM – „Keyword research from article“. Klasický přehled Organic keywords z Ahrefs či jiných nástrojů vám nabídne přehled slov, na která daný článek rankuje, a jejich pozici. Někdy se ale může hodit i srovnání hustoty konkrétních klíčových slov v textu – lze zahrnout do zadání pro copy, aby věděli, jak s textem pracovat.
Například vidíte na první a druhé pozici v SERPu na první pohled velmi podobný článek od dvou konkurentů – podobný délkou, nadpisem, strukturou. Co tedy rozhoduje o jejich pořadí? Odpověď se může skrývat právě v hustotě využití klíčových slov:
Keyword research jako takový dává smysl například při hledání filtrů kategorie. Pokud klient nemá vytvořenou analýzu klíčových slov, dává smysl scrape kategorií od konkurentů. Jestli však žádný stávající konkurent nemá provedenou kategorizaci dobře, ChatGPT umí pomoci a dodat inspiraci.
Zadání: Vypiš mi 10 druhů koření.
Výsledek:
Ke clustrování slov podle search intentu nepotřebujete žádný prompt ani náročné zadání. Zadejte klíčová slova a uveďte, že je potřebujete roztřídit podle search intentu. Nefunguje to na 100 %, ale pokud provádíte širokou analýzu klíčových slov a měli byste search intent doplňovat ručně za pomoci filtrování, je to určitě pomoc.
* Lokální dotaz dobře neroztřídil.
** Klíčové slovo „hledání partnerky“ nedopadlo jako nákupní dotaz.
Hodí se zejména při filtrování Performance reportu v Google Search Console. Zkuste třeba: „Vygeneruj regulární výraz, který odpovídá jakémukoli z uvedených výrazů…“ Nebo se na to dá jít ještě obecněji: „Vygeneruj regulární výraz, který odpovídá otázkám.“
Jedenáctý bod v tomto 10bodovém SEO seznamu se týká UX (které u nás děláme v rámci SEO oddělení, takže mě nehaňte, patří to sem). Pokud nemáte při UX testování budget na eye tracking, zkuste použít EyeQuant – umí pomocí AI a neurovědy odhadnout, kam se na vašem webu budou lidé dívat, podle vizuálů. Cena není bůhvíjak přívětivá, ale je tam free trial.
Existuje také velmi pěkný prompt pro muže, kteří chtějí porozumět reakcím žen.
Co se stalo s tímto mužem po uposlechnutí AI? Napište do komentáře.
