5 kasus penggunaan SEO untuk plugin Analisis Data Lanjutan ChatGPT

Analisis Data Tingkat Lanjut, sebelumnya dikenal sebagai Code Interpreter, adalah plugin OpenAI resmi yang menggunakan Python untuk memungkinkan pengunggahan dan pengunduhan file. Ini tersedia untuk pengguna ChatGPT Plus dan Perusahaan sebagai fitur beta.

Plugin ini adalah masalah besar bagi para profesional SEO. Sebagai seseorang yang telah menggunakan Python selama bertahun-tahun untuk membantu analisis data dan otomatisasi, hal ini pada dasarnya mengatur banyak kode saya yang tidak berfungsi – tetapi dalam cara yang baik.

Hal ini memungkinkan kami memanfaatkan teknologi AI terbaru dan terhebat untuk membantu kami menganalisis file besar dengan lebih cepat.

Cara mengakses Analisis Data Tingkat Lanjut di ChatGPT

Analisis Data Lanjutan ChatGPT hanya tersedia untuk pelanggan berbayar yang menggunakan ChatGPT Plus atau Enterprise. (Jika belum berlangganan, percayalah, itu sepadan!)

Untuk memulainya, berikut langkah-langkah untuk mengakses plugin Analisis Data Tingkat Lanjut:

Langkah 1 : Masuk ke ChatGPT dan pilih Pengaturan & Beta .

Langkah 2 : Pilih Fitur Beta di submenu dan aktifkan Analisis Data Lanjutan . (Ini juga merupakan kesempatan bagus untuk mengaktifkan Plugin dan menjelajahinya.)

Langkah 3 : Mulai obrolan baru dan arahkan kursor ke opsi GPT-4, dan Anda akan melihat menu muncul dengan opsi untuk memilih Analisis Data Lanjutan .

Langkah 4: Setelah Anda memilih Analisis Data Lanjutan, Anda akan melihat tombol plus di sebelah kiri kotak masukan, memungkinkan Anda mengunggah file. Dari sini, Anda siap untuk memulai.

5 cara menggunakan Analisis Data Tingkat Lanjut untuk SEO

Kemungkinan fitur baru ini masih dieksplorasi, jadi saya mendorong Anda untuk menjelajahi dan berbagi dengan dunia apa yang Anda temukan.

Berikut adalah beberapa cara saya mendapatkan manfaat langsung dari fitur baru ini.

• Visualisasikan tautan internal
• Lakukan analisis log server
• Identifikasi tema dalam kata kunci
• Optimalkan judul dan deskripsi meta
• Otomatiskan pemetaan pengalihan

1. Visualisasikan internal linking pada sebuah website

Dengan plugin ini, Anda dapat mengambil data tautan internal yang dilacak dan membiarkan AI melakukan tugasnya.

Anda dapat membuatnya membuat visual atau bahkan menunjukkan peluang yang Anda lewatkan.

Perintah untuk digunakan

File Anda dapat diformat sesuka Anda. ChatGPT cukup baik dalam menafsirkan header kolom Anda, namun Anda dapat memberikan klarifikasi tambahan.

Di bawah ini adalah perintah awal yang saya rekomendasikan.

“Yang diunggah adalah laporan tautan internal yang melacak tautan internal di seluruh situs web saya. Silakan lakukan hal berikut:

1. Analisislah kolom-kolom yang berbeda dan pahami tujuannya.

2. Buat bagan yang menunjukkan peluang tautan internal tambahan

3. Dengan menggunakan kolom posisi link, buatlah diagram hubungan yang menunjukkan dari mana sebagian besar link internal berasal

4. Buat tabel yang menunjukkan link tujuan mana yang mendapatkan internal link paling banyak dan paling sedikit

5. Buat diagram hubungan yang menunjukkan hubungan antara teks tautan dan berapa kali teks tautan tersebut muncul sebagai teks tautan untuk tautan internal. Harap hanya gunakan ini untuk posisi tautan yang setara dengan Konten.

6. Buat diagram hubungan yang menunjukkan hubungan antara teks jangkar dan posisi tautan

Outputnya harus berupa file HTML yang memiliki semua informasi ini dengan kemampuan untuk mengarahkan kursor ke grafik dan melihat informasi tooltip.”

Pastikan Anda telah mengunggah file tautan internal Anda, dan biarkan berjalan!

Hasil

Saat meminta beberapa grafik, saya ingin Analisis Data Lanjutan ChatGPT mengekspor hasilnya dalam file HTML dengan kemampuan untuk mengarahkan kursor. Hal ini memudahkan penyesuaian untuk pelaporan tangkapan layar.

Berikut beberapa contoh visualisasi yang dapat Anda peroleh dari prompt ini. Peta panas tautan internal

Bagan ini memungkinkan kami dengan cepat mengidentifikasi halaman yang dapat tertaut ke halaman lain. Bagan diatur sebagai berikut:

• Sumbu x mewakili halaman tujuan.
• Sumbu y mewakili halaman sumber.
• Intensitas warna mewakili jumlah link antar halaman.

Warna kuning muda di sebelah kanan menunjukkan beberapa titik untuk peluang internal link.

Distribusi penempatan tautan

Bagan ini relatif mudah untuk dipecah. Ini hanya menunjukkan di mana sebagian besar tautan internal Anda berada.

Saya mengujinya di situs pribadi saya, jadi ukurannya sangat kecil, itulah sebabnya navigasinya mayoritas.

Di situs yang lebih besar, Anda mungkin ingin membaliknya agar bagian konten memiliki tautan yang paling padat.

Teks jangkar yang paling umum

Hal ini dapat dilakukan dengan mudah dengan mengunduh laporan Screaming Frog dan menjalankan tabel pivot. Tapi senang melihat ChatGPT mampu menghasilkan grafik serupa seperti ini.

Hubungan antara teks jangkar dan penempatan tautan

Kami ingin melihat kata kunci kami yang lebih berharga sebagai teks jangkar di bagian konten. Ini dapat membantu menunjukkan hal itu.

2. Lakukan analisis log server

Ada beberapa alat di pasaran untuk membantu memantau analisis log server, banyak di antaranya freemium.

Menggunakan Analisis Data Tingkat Lanjut ChatGPT memungkinkan Anda melewati banyak batasan alat freemium dan menghasilkan grafik.

Teknik ini dapat membantu menyelidiki bagaimana Google meng-crawl situs Anda dan seperti apa pengalaman mereka.

Perintah untuk digunakan

“Terlampir adalah file log akses dari host situs web saya. Silakan lakukan hal berikut:

1. Analisis hit dari agen pengguna mana pun yang mengandung "google".

2. Buat bagan yang menunjukkan cara Google merayapi situs saya dari waktu ke waktu. Sertakan metrik untuk status 200 klik dan non-200 klik.

3. Buat diagram untuk memvisualisasikan halaman yang paling banyak terkena dampak.

4. Beri tahu saya halaman yang paling sedikit mendapat kunjungan dari Google.”

Hasil

Hit seiring waktu

Bagan ini membantu mengilustrasikan berapa kali Google meng-crawl situs Anda dari waktu ke waktu.

Selain itu, saya menambahkan pemisahan untuk menampilkan status 200 hit versus non-200 hit. (Anda dapat meminta ChatGPT untuk mengubah warnanya jika terlalu mirip.)

Halaman hit teratas

Bagan ini menunjukkan 20 laman teratas yang dirayapi Google di situs selama jangka waktu tertentu.

3. Identifikasi tema dalam riset kata kunci

Saya sudah menulis tentang ini sebelum menggunakan Python untuk mengidentifikasi tema kata kunci.

Namun, penggunaan Analisis Data Tingkat Lanjut menghilangkan banyak elemen kompleks dan membuatnya lebih ramah pengguna.

Proses ini membantu menganalisis kumpulan kata kunci dalam jumlah besar dengan cepat, menyorot tema yang berulang, dan bahkan mengelompokkan kata kunci ke dalam kelompok topik serupa.

Perintah untuk digunakan

“Terlampir adalah daftar besar kata kunci dan volume pencariannya. Silakan lakukan hal berikut:

1. Analisis semua kata kunci.

2. Kelompokkan ke dalam kelompok topik dan buat visualisasi untuk menampilkan hasilnya.

3. Buatlah daftar tema-tema umum yang terjadi selama ini.”

Jika Anda memiliki beberapa ribu kata kunci dalam daftar Anda, Anda mungkin perlu memperingatkan ChatGPT dan memintanya menerapkan prosedur penanganan kesalahan untuk mencegah kesalahan batas memori.

Hasil

Saya mengambil contoh daftar 6.257 kata kunci dan menjalankannya melalui ChatGPT beberapa kali. ChatGPT kesulitan memproses daftar yang lebih besar karena keterbatasan memori.

Namun karena saya sudah memberi tahu sebelumnya, ia dapat menyiapkan pengelompokan data yang diperlukan untuk melewati daftar tersebut. Ia bahkan memberi nama cluster untuk saya.

Gali lebih dalam: Cara menggunakan ChatGPT untuk riset kata kunci (dengan petunjuk sebenarnya)

4. Optimalkan tag judul dan deskripsi meta

AI dapat menjadi teman Anda jika Anda menjalankan situs besar dan perlu mengoptimalkan tag judul dan deskripsi meta secara massal.

Ya, melakukannya secara manual akan memastikan kualitas yang lebih baik, namun jika Anda memerlukan perbaikan cepat, ini mungkin solusi Anda.

Ini dapat membantu khususnya ketika Anda memiliki judul dan deskripsi meta yang mungkin terlalu panjang atau terlalu pendek.

Perintah untuk digunakan

“Terlampir daftar judul dan meta deskripsi yang perlu dioptimalkan.

- Harap simpan judul antara 50-65 karakter.

- Harap simpan deskripsi meta antara 150-165.

- Silakan buat ekspor CSV dari hasilnya.”

Hasil

ChatGPT dapat bekerja dengan cepat dan membuat ekspor CSV yang dioptimalkan untuk saya.

5. Otomatiskan pemetaan pengalihan

Seberapa menyebalkankah peta pengalihan? Penting, ya, tapi sangat membosankan.

Bagaimana jika kita dapat mengotomatiskan proses untuk mencapai 60% proses tersebut?

Dengan memanfaatkan ChatGPT, kami dapat membantu mengotomatiskan proses pengalihan peta.

Kelemahan besarnya adalah ChatGPT tidak dapat merayapi laman web tanpa menggunakan plugin. Saat ini, kami tidak dapat menggabungkan plugin dan Analisis Data Tingkat Lanjut.

Kami akan meminta ChatGPT melihat siput URL untuk memetakan halaman guna menyiasatinya.

Perintah untuk digunakan

“Terlampir ada dua daftar URL. Saya memerlukan bantuan untuk membuat peta pengalihan URL lama ke URL baru. Andalkan siput URL untuk menemukan kecocokan terdekat. Daftarnya mungkin tidak sama panjangnya. Tujuannya adalah menemukan URL yang cocok untuk setiap URL di daftar URL lama. Silakan ekspor hasilnya ke file CSV. Kolom A harus berupa URL lama dan kolom B harus berisi URL yang sesuai dari daftar URL baru. Kolom C harus memiliki persentase kesamaan.”

Hasil

Membuat analisis SEO lebih mudah dengan ChatGPT

Masa depan tampak cukup cerah bagi SEO yang memanfaatkan AI.

Kita berada di ambang era baru di mana AI bukan sekadar alat canggih namun juga merupakan terobosan baru yang membuat pekerjaan kita jauh lebih mudah.

Tentu, kita baru saja memulai, tapi dari tempat saya berdiri, pemandangannya sungguh menakjubkan.