Bastian Grimm ile Hemen Uygulayabileceğiniz 5 Yapay Zeka SEO İpucu

AI Google'ı nasıl etkiliyor, bu SEO'yu nasıl etkiliyor ve bu konuda ne yapabilirsiniz?

Bugün, büyük ölçekli uluslararası SEO, devasa siteleri yönetme ve son derece rekabetçi endüstrilerde tanınmış bir uzmanla ele alacağımız konu bu. Çevrimiçi pazarlama ile teknik ve küresel SEO'da 20 yılı aşkın deneyime sahiptir ve 2019 Avrupa Arama Ödülleri'nde Yılın Arama Kişiliği seçilmiştir. Arama İçi SEO podcast'ine sıcak bir karşılama, Bastian Grimm.

Bu bölümde Bastian, hemen uygulayabileceğiniz beş SEO yapay zeka ipucunu paylaşıyor:

• İçerik AI araçları
• Beyin fırtınası ve zaman kazandırma
• Statik görüntüler oluşturun
• video oluştur
• İstemi optimizasyonu

Bastian: Hey, David, beni kabul ettiğin için çok teşekkür ederim.

D: Geldiğiniz için çok teşekkürler. Bastian'ı peakace.agency'de bulabilirsiniz. Sebastian, AI Google'ı nasıl etkiliyor?

B: Dürüst olmak gerekirse çok çeşitli konularda düşünüyorum çünkü bu çok çeşitli bir konu. Hala ilk günlerde olduğumuzu söyleyemem ve nispeten hızlı bir şekilde artıyor. Ancak Google'ın son birkaç yılda pek çok değişiklik ve iyileştirme yaptığını düşünüyorum. Algoritma güncellemeleri ve görsel değişiklikler gibi SEO'lara tanık olduğumuz için hepimiz yaşadık. Ve bunların birçoğu ya makine öğrenimi ya da en azından kısmen yapay zeka bileşenleri tarafından yönlendiriliyor.

BERT gibileri ile daha o günlerde karşı karşıya gelmiştik. Ve kısa bir süre önce Google, arama sonuçlarını çok daha iyi hale getirmesi beklenen yapay zeka ile ilgili her şeye yönelik son hamlesi olan MUM'u tanıttı. Bu, yalnızca doğrudan aramada değil, aynı zamanda reklam cephesinde de tartışılması gereken geniş bir konudur. Google, birçok reklamvereni reklam kampanyaları için otomatik pilotlarını kullanmaya zorluyor. Ve açıkçası, bu tür bir otopilot da AI\makine öğrenimi tarafından desteklenmektedir. Gerçekleşen çok çeşitli şeyler var. Ve bence bu, arama motoru pazarlamacılığı topluluğunun kendi içinde, özellikle SEO'ların aşina olması ve korkmaması gereken bir konu çünkü nereden başlayacağınızı ve bunları nasıl kullanacağınızı anlarsanız gerçekten güzel kazanımlar elde edebileceğinizi düşünüyorum. .

D: Ve eğer onu kullanmazsanız, gelip öğle yemeğinizi yer ve diğer SEO'lar işinizi sizden alır.

B: Büyük olasılıkla. SEO her zaman ölçeklendirme, hızlı olma ve kavramsal bir bakış açısıyla anlaşılması biraz daha zor olabilecek yeni olan şeylerden yararlanma konusunda çok şey olmuştur. Yani tamamen haklısın. Şimdi oyunculuk yapmıyorsanız, kesinlikle kısmen geride kalacaksınız. Ve bu önlememiz gereken bir şey.

D: Yani bugün, SEO'ların hemen uygulayabileceği beş AI geliştirmesini paylaşıyorsunuz. Bir numaralı içerik AI araçlarıyla başlıyoruz.

1. İçerik AI araçları

B: Bu muhtemelen son yıllarda en çok tartışılan ve tartışılan konu. Özellikle, yıllar içinde piyasaya sürülen birçok AI teknolojisinin arkasındaki en büyük şirketlerden biri olan Open AI ile. GPT-3'ü piyasaya sürdüklerinde, daha çok ana akım bir konu haline geldi. Ve bence artık oradaki araçların birçoğu aynı yolu veya aynı yaklaşımı kullanan yerleşik verilere sahip. Temel olarak, oluşturdukları araçları, bunun üzerindeki arayüzleri kullanabileceğiniz, birçok farklı şey yapabileceğiniz çok büyük bir eğitim verisi seti. Ancak inşa edilen şeylerden biri, bir konu ve bir dizi anahtar kelime atabilmeniz ve bir blog gönderisi gibi bir stil veya e-posta pazarlama kampanyaları için başlıklar gibi daha kısa bir şey seçebilmenizdir. Ve bence bu gerçekten araştırmaya değer çünkü araştırmaya değer önemli ölçüde daha hızlı. Ve evet, eğitim verileri ne kadar büyükse sonuçların o kadar iyi olduğu konusunda yapılması gereken bir tartışma var. Kesinlikle. Ancak, İngilizce kadar popüler olmayan bir dil olan Norveççe gibi bir şeye sahipseniz, sonuçlar veya çıktı kalitesi elbette değişiklik gösterecektir. Ama yine de konsept aynı.

Bu yüzden ilk ipucum Jasper, Copy AI veya Copy Smith gibilerine aşina olmak olacaktır, onlardan bir sürü var. Hangisi olduğu önemli değil ama kavramsal olarak normal editoryal sürecinizle karşılaştırmalı olarak görmeye çalışın. Her şeyi sıfırdan oluşturmak zorunda kalmadığınızda, bunun yerine bir şeyi içine atıp potansiyel olarak harika bir şeyi geri almanız gerektiğinde, özellikle de toplu oluşturmaya ihtiyaç duyduğunuz içerik için ne kadar zaman kazanabilirsiniz?

Sonuçları aldıktan sonra düzenleme yapmanız gerekir. Verilmiş, düzenleme ve özellikle doğruluk kontrolü çok önemlidir çünkü yine yapay zeka içerik yazmaz, üretken yapay zekadır. Yani, eğitim verilerinden aldıkları girdiyi alırlar ve ardından çıktı üretirler. Yazmıyorlar, sadece öğrendiklerini kullanıyorlar ve bunu metne uyguluyorlar. Yani evet, teyit çok önemli. Doğrulama yapmadan asla bir şey yayınlamayın. Ve elbette, stil ve dikkate alınması gereken şeyler de var. Ancak yine de, hibrit veya birleşik bir yaklaşımda gördüğümüz şey, her iki şekilde de hız kazanabileceğiniz veya kaynaklardan tasarruf edebileceğinizdir. Bu yüzden, kendinizi bu araçlara alıştırmanın, kesinlikle inceleyeceğim kapsayıcı bir ipucu olduğunu düşünüyorum.

D: GPT 3'ün sunabileceklerinden etkilendiyseniz, GPT 4 de geliyor. Ve bu, GPT 3'ten önemli ölçüde ve potansiyel olarak daha iyidir.

B: Bu tamamen doğru. Demek istediğim, henüz onaylanmadı. Ancak AI araçlarında görebileceğiniz genel bir eğilim, eğitim verileri ne kadar büyükse çıktının o kadar iyi olduğudur. Ve GTP 4, en azından Open AI CEO'su tarafından yapılan bir röportaja dayanarak, "Şu anda GDT 3 ile sahip olduğumuza kıyasla 500 kat daha büyük olması gerekiyor. Yani bizimkine benzer bir şey bekleyebilirsiniz." O gün GPT 2'den 3'e tanık oldum. Ve bu aralık veya bu ölçek o kadar önemli değildi. İki ile üç arasında 140'a yakın bir zamandı. Bu yüzden, terimlerde büyük bir artış olacağını düşünüyorum. bu yapay zekanın neler yapabileceğini.

D: Bu çok saçma. A'dan G'ye telefondan doğrudan 5g'ye geçmek gibi. Bu da bizi beyin fırtınası ve zaman kazandıran ikinci noktaya getiriyor.

2. Beyin fırtınası ve zaman kazandırma

B: Yapay zeka kavramına geri dönersek, düzenli bir iş akışında, içerik üretmeye başladığınızda, sanırım birçok editör ekibi bir konsept aşamasıyla başlar. Bu da konuya aşina olmak anlamına gelir. Bu, ne tür içerik üretmek istediğinize bağlı olarak, potansiyel olarak ürün hakkında web sitelerinde veya kılavuzlarda okuma anlamına gelir. Ancak teknik olarak konuşursak, her zaman en başta olması gereken bir tür kavramsal/araştırma aşaması olacaktır.

Ve kavramsal olarak düşünürseniz, sadece içerik üretmekle kalmaz, aynı zamanda bir arayüze girip "Ben sadece manşet istiyorum" diyebilirsiniz. Yani bir sürü anahtar kelime giriyorsunuz ve bu araçların ortaya attığı tüm başlıklara bakıyorsunuz çünkü yaptıkları şey şuydu: çok fazla girdi tükettiler, bu nedenle çıktı temelde en yaygın örtüşmedir. Arama sonuçlarında gösterdikleri Kişiler Ayrıca Sor kutusu ve İlgili Sorular kutusu için de yardımcı olabilir, bunu benzer bir konseptte düşünün. Binlerce farklı kaynağa bakmak zorunda kalmayacağınız için zaman kazanabilirsiniz. Bunun yerine, bu AI araçlarından en popüler olanları hemen alırsınız.

Ve yapay zeka içerik üretimi konusunda gerçekten sonuna kadar gitmek istemiyorsanız, en azından bir sürü yardımlı yazma aracı da var. Temel olarak, Google'ın belgelerine veya başka herhangi bir dil aracına aşina olduğumuz için, bu biraz otomatik tamamlamaya benzer. Örneğin bir yazar için, bir şeyler yazmaya başlarsınız ve bu size neredeyse otomatik tamamlama gibi bir şey önerir. Bu biraz ortada oturuyor. Ama evet, bence üretim açısından her iki tarafta da zaman kazandıran yönü, ama aynı zamanda araştırma tarafında da, bence, üretim için kullanmak istemeseniz bile, onu kullanmak için kullanın. hayatınızı kolaylaştırın ve sürecin ilk kısmını hızlandırın.

D: Ve olası fırsatları da kaçırmadığınızdan emin olun. Ve üç numaralı ipucu, statik görüntüler oluşturmak için AI kullanmaktır.

3. Statik enerji üretin

B: Bu biraz aynı konsept, ancak arama motorlarının hala öyle ya da böyle ihtiyaç duyduğu eski güzel metnin ötesinde. GPT 3'e benzer şekilde onu daha yaygın hale getiriyor, görüntüler için de aynı şey geçerli. Görüntü için üretken bir yapay zeka olan Dall-E-2 var ve bir nevi aynı şekilde çalışıyor. Girdi ile yapay zekaya rehberlik sağlarsınız. Örneğin New York sokaklarında siyah bir Doberman istiyorum diyebilirsiniz. Ve çeşitli dört veya beş farklı görüntü elde edersiniz. Ve gözlemlenmesi gerçekten ilginç olan şey, bazen işleme hataları veya hafif işleme sorunları olabilir. Her zaman mükemmel olmayacak, ama görebildiğiniz şey, köpeğin iki tür kulağı olduğu. Biri kırpılmış, diğeri ayakta. Makinelerin zaten bildiklerine tanık olmak gerçekten ilginç.

Bahsetmemin nedeni, açıkçası stok fotoğraf ve stok fotoğraf sitelerinin ortadan kalktığını görürsek çok şaşırmayacağım, gerçekten sıkıcı ve çoğu zaman çok tekrarlayıcı. Ve benim kadar uzun süre internetteyseniz, farklı web sitelerinde tam anlamıyla milyonlarca kez stok fotoğraf gördünüz. Stok fotoğraflarına baktığınızda hemen fark edebilirsiniz. Orijinal görüntülerin büyük bir savunucusuyum. Küçük organizasyonların karşılaştığı büyük zorluklara baktığınızda genellikle bir tasarım ekibine sahip olmayı göze alamadıkları için, görüntüler için üretken yapay zeka konusunda çok heyecanlanmamın nedeni de bu. Ama yine de, daha çok konsepte aşina olmakla, onunla oynamaya başlamakla ilgili ve gerçekte neyin mümkün olduğunu hemen göreceksiniz.

Yakın gelecekte bunun çok daha iyi hale geldiğini göreceğimizi düşünüyorum. Bu alanda GPT 3'ten 4'e benzer bir evrim var, görüntüler gittikçe daha iyi hale gelecek. Hatta geçen gün izleyicilerin görüntüleri karşılaştırdığı bir açılış konuşması yaptım. Biri bir stok fotoğraftı ve diğeri yapay zeka tarafından oluşturuldu. Ve bu çok ilginç. Orada beş fotoğraf ve 1000 kişi vardı. Ve sadece bir tanesi ne olduğu doğru bir şekilde tanımlandı. Ancak diğer tüm insanlar "Tamam, bu bir stok fotoğraf" gibiydi, aslında yapay zeka tarafından oluşturuldu.

Bu açıdan çok dik bir öğrenme eğrisi var. Bunun için gerçekten heyecanlıyım. Sanırım üçüncü ipucum, görüntüler için üretken yapay zekaya aşina olmak olacaktır çünkü orada çok güzel şeyler oluyor. Sadece Dall-E değil, kararlı difüzyon denen şeyi kullanan Dream Studio ile oynayabilirsiniz. Dışarıda bir sürü var, bu yüzden sadece konsepte aşina olun ve neyin mümkün olduğunu görün çünkü bu kesinlikle geliyor.

D: Bugünlerde blog gönderisindeki metni otomatik olarak algılayabilen ve buna göre görüntüyü otomatik olarak oluşturabilen bazı WordPress eklentilerinin bile olduğunu görüyorum.

B: Evet, bu çok heyecan verici. Olan şu ki, Dall-E, sadece iki veya üç hafta önce, yalnızca WordPress için değil, aynı zamanda ilk uygulamalarını gördüğüm diğer bazı CMS için de bir API yayınladı. Temel olarak içeriği veya etiketleri bir girdi olarak kullanırlar ve bunu API'ye karşı ateşlerler. Ve geri aldığınız şey, gönderiniz için belki alakalı bir kahraman veya başlık resmidir. Bu cephede, yine, daha çok daha önce söylediklerimle ilgili, verimlilikle ve süreçleri çok daha kolay hale getirmeyle ilgili çok şey var.

Örneğin Microsoft, Open AI'da erken bir yatırımcıdır. Ve katılımlarını artırmak istedikleri görüşmeler bile olduğuna inanıyorum, ancak benim çok ilginç bulduğum şey, entegrasyon konusunda aşırı derecede zorlamaları. Örneğin, kenar çubuğunda büyük bir görsel aramayı tetiklediği ve Bing Görsel Arama hiçbir şey döndürmezse, doğrudan tarayıcıda anında bir resim oluşturabileceğiniz ve sürükleme kullanabileceğiniz Edge tarayıcısına bir entegrasyon başlatıyorlar. ve bırakın ve örneğin bir sosyal medya güncellemesine koyun. Böylece iş akışı gerçekten akıllıdır ve bir stok fotoğraf sitesi bulmanız, bir şeyler bulmanız, düzenlemeniz ve oraya sürükleyip bırakmanız gerekmez. Yine, zamandan tasarruf etmek ve işleri çok daha az acısız hale getirmekle ilgili çok şey var ki bence bu gerçekten heyecan verici.

D: Ve bununla ilgili olarak dördüncü ipucu, video oluşturmak için AI kullanmak.

4. Video oluşturun

B: Bu hala biraz ilk günlerde ama yine de süper etkileyici bir konsept. İlk olarak bu cephede, en azından daha geniş bir izleyici kitlesine, "Make a video" adlı teknolojiyi sergiledikleri Meta vardı ve fikir temelde aynı şey. Kendi içinde görüntülerle anlattığım şeye benzer şekilde, siz video sahneleri de oluşturabilir. Bu, tam uzunlukta bir video değildir. Dinamik görüntülerle ilgili zorluk, yapay zekanın yalnızca pikselleri doğru noktada oluşturması değil, aynı zamanda piksellerin nereye gideceğini de tahmin etmesi gerektiğidir. Bu açıkçası basit değil çünkü metin eğitim verileri kadar çok video eğitim verisi yok, bu nedenle bu modelleri eğitmek çok büyük bir görev.

Yani meta ilkti ve ardından Google neredeyse kelimenin tam anlamıyla bir hafta sonraydı. Google, Imagen video denilen şeyi yayınladı ve temelde aynı fikre sahip. Üstüne üstlük, Phenaki adlı şeyi de yayınladılar. Ve Phenaki'nin ilginç yaklaşımı, farklı sahneler bile oluşturabilmenizdir. Bu nedenle bilgi istemi, tıpkı girdi gibi, zaman içinde değişebilir.

Günümüzde sosyal medya reklamlarında yer alan görsellerin birçoğu yerini videoya bırakmaktadır. İnsanlar dinamik içerik istiyor. Öyleyse, kullanım durumuna baktığınızı hayal edin, bu potansiyel olarak ne olabilir? Bugün değil, yarın değil ama yakın gelecekte, daha küçük reklamverenler tarafından daha iyi ve daha dinamik reklamlara sahip olmak için kullanılabilecek kısa video klipler oluşturmamıza olanak tanıyan araçlara sahip olacağız.

D: Sıradan neyin geldiğini düşünmek inanılmaz. 10 yıl sonra, bir kitap ya da film senaryosu alıp yapay zekaya vermenin ve aslında yazılı materyalden bir film yaratmasının mümkün olmasına şaşırmam.

B: Katılıyorum, bence şu anda AI'da gördüğümüz eğri, hız, ivme, beş yıl öncesine ve önümüzdeki beş yıl içinde olacaklara bakarsanız, bu inanılmaz, çünkü gerçekten yapmak üzereyiz. havalanmak. Bence ileride çok heyecan verici şeyler olacak.

D: Ve bu, hızlı optimizasyon olan beş numaralı ipucunda sona eriyor.

5. Bilgi istemi optimizasyonu

B: Bu, insanların şu anda radarında olmayan bir şey. Ancak, daha önce bahsedilen tüm araç yaklaşımları veya girdi yaklaşımları için doğrudur. En azından şu anda bir kullanıcı olarak yaptığınız şey, API'ye neyi geri almayı beklediğinizi söylemeniz gerektiğidir. Biz buna istem diyoruz. Bu aslında makineye bir girdidir ve sonra makine girdiyi alır, girdiyi anlar, belki onu farklı şekillerde, şekillerde ve formlarda iletir ve ondan ihtiyacı olanı çıkarır ve sonra size bir miktar içerik döndürür. Ve bu video, ses veya metin olabilir, gerçekten önemli değil. Ancak genel olarak konuşursak, istemler inanılmaz derecede önemlidir. Beklediğiniz şeyi formüle etmede ne kadar iyi olursanız, sonuçlar o kadar iyi olur ve bu da zamandan tasarruf sağlar. Ayrıca çoğu AI, kredi tabanlı bir sistemle veya API çağrılarıyla çalışır. Dolayısıyla, maliyet açısından bakıldığında, aradığınız şeyi 100 kez ayrıntılandırmak zorunda kalmamak önemli bir beceri çünkü bu 100 kez para ödüyorsunuz. Ama bunun yerine, bundan ne çıkarmaya çalıştığınız konusunda çok dikkatli olun.

Ve insanların anlamadığı şey, vaatler kavramıdır. New York sokaklarında doberman ile çok basit bir örneğim vardı, ama belli bir görüntü tasavvur edebilirsiniz ve bu grenli olabilir veya yüksek kalitede olabilir veya Unreal tarafından üretilmiş gibi görünmelidir. Motor. Bir sürü farklı şey var, süper yüksek kalite, kare bir görüntü olabilir veya tamamen farklı bir şey istiyorsunuz. Ve tam anlamıyla tam bir sayfa olan görüntülerde, ne kadar kesin istediğinize dair açıklamalar içeren istemler gördüm. Dolayısıyla, çok kesin istemleri formüle edebilme becerisinin veya zanaatkarlığının, pazarlamacıların gerçekten aşina olması gereken bir şey olduğuna inanıyorum. Çünkü birkaç yıl sonra bile, istemin kendisine o kadar güvenmeyebiliriz ve beceri zamanla değişebilir, ancak en azından çok yakın bir gelecekte ve sanırım önümüzdeki en az iki yıl içinde. Yıllar sonra, AI bu şekilde kontrol edilecek ve bundan en iyi sonuçları nasıl elde edebileceksiniz. Mümkün olan en iyi istemleri formüle etmek, her yerdeki pazarlamacılar için öldürücü bir beceri olacaktır.

D: Kesinlikle. Bana uzun zaman öncesini hatırlattı, 2004'e kadar, Rent-A-Coder adlı bir web sitesini kendi ürettiğim bir web sitesinin tasarımını dış kaynak olarak kullanmak için kullandığım zamana kadar. Bu, Upwork veya bunun gibi diğer sitelerden önce. Ve sanırım bu kişinin tam olarak ne tasarlamasını istediğimi tam olarak tanımlamak için yaklaşık 100 e-posta yazdım. Ve bu yönlendirme becerisi, görevleri istediğiniz şekilde yapmak için dış kaynak kullanımı için yaptığınız şeye benzer.

B: Çok doğru. Bu çok adil bir karşılaştırma. Bu, makineye çok hassas girdiler sağlamamız gereken eski günlere bir geri dönüş gibi.

Pareto Pickle - Yapay Zeka Destekli Yazma Araçları ile Hızlandırın

D: Pareto Turşu ile bitirelim. Pareto, sonuçlarınızın %80'ini çabalarınızın %20'sinden alabileceğinizi söylüyor. Orta düzeyde çaba için inanılmaz sonuçlar sağlayan, tavsiye edeceğiniz bir SEO etkinliği nedir?

B: İkinci ipucuma dönersek, AI Destekli yazma araçlarını kullanın. Önemli ölçüde hızlanıyorlar, içerik üretim süreleri inanılmaz derecede düşüyor ve bu nedenle daha fazlasını çıkarabileceksiniz. Ve hepimizin bildiği gibi, içerik arama motorlarını çalıştırır. Yani daha fazla üretirseniz, sanırım bu bir kazançtır.

D: Harika. Ev sahibiniz oldum, David Bain. Bastian'ı peakace.agency'de bulabilirsiniz. Bastian, Arama İçi SEO podcast'inde olduğunuz için çok teşekkürler.

B: Beni ağırladığınız için çok teşekkür ederim.

D: Ve dinlediğiniz için teşekkür ederim. Tüm önceki bölümlere göz atın ve rankranger.com adresinden Rank Ranger platformunun ücretsiz deneme sürümüne kaydolun.