W dynamicznym świecie marketingu internetowego automatyzacja procesów jest kluczem do zwiększenia efektywności kampanii SEO. Search Engine Optimization, czyli optymalizacja witryn internetowych pod kątem wyszukiwarek, polega na precyzyjnym dostosowaniu stron do wymagań Google czy Bing, w celu zajęcia wysokich pozycji w organicznych wynikach wyszukiwania i zwiększenia generowanych przychodów.
Wraz z rozwojem nowoczesnych technologii, automatyzacja czasochłonnych zadań w pozycjonowaniu stała się nie tylko możliwa, ale wręcz niezbędna. Podstawowe założenia dobrego SEO pozostają niezmienne, natomiast narzędzia i metody, pozwalające na osiągnięcie pożądanych efektów, podlegają ciągłemu rozwojowi. Specjaliści mają dzisiaj do dyspozycji mnóstwo instrumentów analitycznych, umożliwiających monitorowanie słów kluczowych, śledzenie w czasie rzeczywistym pozycji stron w wynikach naturalnych czy otrzymywanie alarmów w sytuacji, gdy ze stroną dzieje się coś niepokojącego.
Jednak pojawienie się na rynku narzędzi, takich jak ChatGPT czy Bard, których działanie opiera się na sztucznej inteligencji, spowodowało prawdziwą rewolucję. Wykorzystując tego typu narzędzia w swojej codziennej pracy, można skrócić czas potrzebny na realizację pracochłonnych zadań, minimalizując zarazem ryzyko błędów ludzkich. Warto wiedzieć, jak AI, zwłaszcza dzięki narzędziom, takim jak ChatGPT, może pomóc pozycjonerom w automatyzacji działań SEO.
Spis treści:
Czym jest ChatGPT?
ChatGPT to nowoczesny model przetwarzania języka naturalnego, opracowany przez OpenAI (laboratorium badań nad sztuczną inteligencją, założone w 2015 roku w San Francisco). Jest to rozszerzenie serii algorytmów uczenia maszynowego - Generative Pre-trained Transformer (GPT), zaprojektowane z myślą o ułatwieniu użytkownikom interakcji z komputerami i oprogramowaniem, poprzez przetwarzanie ludzkiej mowy na kod maszynowy.
Inaczej - ChatGPT to technologia oparta na sztucznej inteligencji, model uczenia maszynowego lub chatbot, który używając wybranego modelu językowego, jest w stanie na podstawie danych wejściowych (podanych prostym językiem), wygenerować odpowiedź, symulując mowę ludzką.
Obecnie są dostępne 2 modele językowe ChatGPT – GPT-3.5 oraz GPT-4, z których każdy ma swoje wady i zalety. Warto przyjrzeć się im z bliska.
GPT-3.5 vs GPT-4: czym się różnią dostępne modele językowe?
Mimo podobnego mechanizmu działania, modele GPT-4 i GPT-3.5 różnią się pod wieloma względami.
Pierwszą i kluczową różnicą jest poziom zaawansowania modeli, obliczany na podstawie liczby parametrów sieci neuronowej. Zasada jest prosta: im więcej parametrów, tym bardziej złożony jest model, a co za tym idzie, także bardziej rozbudowany i precyzyjny. Model GPT-4 według nieoficjalnych danych ma 1,76 biliona parametrów, co czyni go prawie 10 razy bardziej zaawansowanym, w porównaniu do modelu GPT-3, który ma jedynie 175 miliardów parametrów.
Ponadto model GPT-4 może przetwarzać 6 razy więcej tokenów w jednym zapytaniu, co pozwala na generowanie dłuższych odpowiedzi oraz przygotowanie bardziej złożonych promptów.
Ważna uwaga - na sumę tokenów w ramach jednego zapytania składa się zarówno polecenie (tekst wejściowy), jak i odpowiedź (tekst wyjściowy), a więc jeśli prompt (polecenie) jest bardzo rozbudowany, to odpowiedź modelu będzie krótsza.
Jako dane wejściowe GPT-3.5 przyjmuje jedynie tekst, natomiast GPT-4 może przetwarzać zarówno zapytania tekstowe, jak i pliki graficzne, co znacznie ułatwia pracę z wykresami czy interpretację obrazów. Dlatego model GPT-4 jest określany mianem multimodalnego.
Ze względu na to, że model GPT-4 jest bardziej złożony, a proces jego uczenia opierał się na większej ilości danych, jest w stanie rozwiązywać zagadnienia naukowe, które stanowią duże wyzwanie dla GPT-3.5 Jednym z eksperymentów, któremu zostały poddane oba modele, była symulacja egzaminu adwokackiego. Celem tego eksperymentu była ocena zdolności modeli do rozwiązywania skomplikowanych zadań specjalistycznych. Wyniki były interesujące: model GPT-3.5 znalazł się na końcu rankingu, natomiast GPT-4 w czołówce, zajmując miejsce wśród 10% najlepszych „uczestników”. Otrzymane wyniki udowadniają większą skuteczność najnowszego modelu OpenAI w zadaniach, które są bardziej wymagające.
Last but not least – pluginy GPT-4. Dzięki dostępnym rozszerzeniom ChatGPT staje się uniwersalnym, wszechstronnym narzędziem, oferującym rozwiązanie problemów miliardów ludzi z całego świata. Używanie wtyczek znacząco rozszerza możliwość interakcji użytkownika z modelem językowym, oferując bardziej zaawansowane i spersonalizowane doświadczenia.
Każdy użytkownik jest w stanie „stworzyć” własny, elastyczny system, będący odpowiedzią na jego codzienne potrzeby, poprzez zainstalowanie wybranych wtyczek. A jest ich naprawdę sporo i mogą służyć np. do wertowania sieci, planowania wycieczek, edycji plików, „ogarnięcia” zakupów, pisania treści, tworzenia kodu, sprawdzania aktualnych cen paliwa i realizacji, aż po wiele innych zadań.
| GPT-3.5 | GPT-4 |
Typ modelu | Językowy | Multimodalny |
Liczba parametrów | 175 miliardów | 1.76 biliona |
Przetwarzanie obrazów | Nie | Tak |
Limit tokenów na jedno zapytanie | 32,000 tokenów (ok. 25,000 słów) | 4,000 tokenów (ok. 3,125 słów) |
Źródło: Opracowanie własne. Porównanie modeli językowych ChatGPT.
O korzyściach, wynikających z zastosowania ChatGPT-4 w SEO
Wspieranie swojej pracy tak zaawansowanym narzędziem, jakim jest ChatGPT-4 ma wiele korzyści. Przede wszystkim pozwala na lepsze zrozumienie potrzeb potencjalnych klientów. Dzięki zaawansowanym algorytmom AI oraz dostępnym danym ChatGPT identyfikuje trendy i wzorce zachowania użytkowników, w stosunkowo krótkim czasie znajdując odpowiedzi na wiele, wymagających dogłębnej analizy pytań, co niewątpliwie ułatwia przygotowanie spersonalizowanych strategii marketingowych.
ChatGPT może pomóc w tworzeniu wysokiej jakości treści, które pozytywnie wpłyną na widoczność witryny i przyciągną do niej nowych użytkowników. Jedną z głównych zalet używania ChatGPT do tworzenia contentu jest to, że z jego pomocą mamy możliwość wygenerowania w 100% unikalnych tekstów, nasyconych odpowiednimi frazami kluczowymi. Dzięki temu można poprawić ogólne doświadczenia użytkownika z witryną i zachęcić go do tego, by na dłużej pozostał na stronie. To z kolei będzie stanowiło dla wyszukiwarek sygnał, że strona jest warta uwagi.
Warto pamiętać, że tworzenie nowych materiałów contentowych nie jest jedynym sposobem na wykorzystywanie tego narzędzia. ChatGPT-4 świetnie radzi sobie również z analizą już istniejących treści. Dzięki wykorzystaniu dedykowanych wtyczek jesteśmy w stanie przeprowadzić kompleksowy audyt witryny i uzyskać informacje o tym, czy nasze treści są poprawnie zoptymalizowane pod kątem SEO, czy może wymagają reorganizacji lub aktualizacji wybranych fragmentów. ChatGPT znajdzie wszystkie „mankamenty” i dostarczy pożyteczne wskazówki, dotyczące tego, jak stworzyć treści bardziej przyjazne zarówno dla użytkowników, jak i wyszukiwarek.
ChatGPT może także służyć pomocą przy analizie zagadnień, związanych z technical SEO, budowaniu profilu linków, czy prowadzeniu bloga, ale największą jego zaletą jest możliwość automatyzacji czasochłonnych zadań, które są podstawą optymalizacji strony pod kątem pozycjonowania i nierzadko, wymagają spędzenia kilkudziesięciu godzin z rzędu przed monitorem. Warto więc dowiedzieć się, jak ChatGPT może pomóc lepiej zrozumieć potrzeby użytkowników i wspierać pracę pozycjonerów.
Automatyzacja procesów w SEO z wykorzystaniem technologii ChatGPT
Czy SEO da się zautomatyzować? Odpowiedź brzmi: to zależy. Choć jeszcze kilka lat temu postęp w automatyzacji zadań, związanych z optymalizacją witryny mógł wydawać się abstrakcyjny, dziś stał się standardową praktyką w wielu projektach. Pozycjonerzy decydują się na automatyzację procesów, aby zwiększyć wydajność pracy, poprawić jakość obsługi klienta oraz właściwie zarządzać najcenniejszym zasobem – czasem, który mogą poświęcić na analizę strony i pracę nad jej ulepszeniem.
Jak w każdej innej branży, w pozycjonowaniu jest wiele zadań, w których konieczna jest gruntowna analiza, wykonywana przez specjalistę z doświadczeniem. Natomiast istnieją także takie zadania, które można w pełni lub częściowo zrealizować, wykorzystując dostępne na rynku narzędzia.
Zanim zaczniemy omawiać konkretne przykłady zastosowania ChtaGPT-4 do automatyzacji w SEO, warto zwrócić uwagę na kilka kwestii:
- Wszystko zależy od danych wejściowych. Innymi słowy, jakość polecenia definiuje jakość odpowiedzi. Cała tajemnica tkwi w konstruowaniu wyczerpujących zapytań, które dokładnie i ściśle opiszą cel zadania i wynik, który chcemy otrzymać na wyjściu. Ważne jest, aby upewnić się, że prompt zawiera wszystkie instrukcje i dane niezbędne do udzielenia odpowiedzi.
- Jak przyznaje się twórca systemu, informacje dostarczane przez ChatGPT mogą zawierać kopie treści z innych stron lub wymyślone dane. Jeśli chcemy tego uniknąć, należy precyzyjnie sformułować polecenie i wskazać, że chatbot nie powinien kopiować treści, ani wymyślać odpowiedzi, tylko bazować na rzeczywistych faktach (na przykład, z podanych źródeł).
- Warto sprawdzać, czy ChatGPT dobrze rozumie nasze polecenia oraz prosić o podpowiedzi, jak możemy je ulepszyć. Jest to dobry sposób na dopracowanie promptów, gdyż w wyniku możemy otrzymać przydatne wskazówki dotyczące aspektów, o których często nawet nie myślimy.
Optymalizacja meta tagów
Meta tagi to specjalne znaczniki umieszczane w sekcji <head></head> i służące do opisywania zawartości witryny internetowej. Są one bardzo istotne z punktu widzenia pozycjonowania, ponieważ przekazują robotom wyszukiwarek najważniejsze informacje o stronie. Niektóre z meta tagów są również ważne z punktu widzenia użytkownika (TITLE i DESCRIPTION), gdyż są widoczne w organicznych wynikach wyszukiwania i odgrywają ważną rolę – zachęcają do odwiedzenia strony. Jest to pierwsza interakcja użytkownika z naszą witryną internetową i co się z tym wiąże – także możliwość wywołania dobrego pierwszego wrażenia. Dlatego optymalizacja meta tagów jest bardzo ważna: tytuł SEO musi być zwięzły, jak najlepiej opisywać zawartość witryny i zawierać frazy kluczowe. Meta opis to element Call To Action, który powinien z kolei wyróżniać stronę spośród konkurencji.
Często ChatGPT jest wykorzystywany wtedy, gdy potrzeba pomysłów na kreatywne tytuły, czy meta-opisy. Jednak to niejedyny przypadek, w którym można wykorzystać tę technologię. Dzięki stosowaniu AI jesteśmy w stanie przygotować SEO tagi według pewnych szablonów tak, aby wyglądały naturalnie, a informacje w nich zawarte, nie ograniczały się tylko zmiennymi, zdefiniowanymi w szablonie. Przykład:
Hurtownia, która posiada w swojej ofercie ponad 10 000 tys. produktów, zdecydowała się na optymalizację witryny pod kątem SEO tak, aby zwiększyć widoczność i ruch z organicznych wyników wyszukiwania. W pierwszej kolejności chcą zająć się kartami produktów, a dokładniej przygotować dobre SEO tytuły. Problem polega na tym, że CMS nie pozwala na zdefiniowanie nowych zmiennych w szablonie w taki sposób, jak tego potrzebujemy. Niektóre produkty posiadają odpowiedniki i je również trzeba uwzględnić w tytule strony.
Prompt:
Źródło: Opracowanie własne. Tworzenie SEO tytułów dla kart produktów za pomocą ChatGPT.
W poleceniu zostały uwzględnione 2. opcje:
- Produkt nie posiada żadnych odpowiedników: w tym przypadku TITLE składa się jedynie z podstawowych informacji, takich jak nazwa produktu, kategoria i producent.
- Produkt posiada odpowiedniki, które należy uwzględnić w tytule: schemat TITLE zawiera dodatkową zmienną. Jak możemy zauważyć, w przypadku tej zmiennej nie podano, gdzie dokładnie te informacje można znaleźć na stronie. Dzieje się tak dlatego, że dane o odpowiednikach pojawiają się w różnych częściach karty produktu.
Pierwsza odpowiedź modelu językowego GPT-4 wyglądała następująco:
Źródło: Opracowanie własne. Tworzenie SEO tytułów dla kart produktów za pomocą ChatGPT (2).
Jak możemy zauważyć, ChatGPT dobrze poradził sobie z odnalezieniem zamienników produktów. W wyniku otrzymaliśmy plik, zawierający adresy URL produktów i doprecyzowane tytuły:
Źródło: Opracowanie własne. Tworzenie SEO tytułów dla kart produktów za pomocą ChatGPT (3).
Źródło: Opracowanie własne. Tworzenie SEO tytułów dla kart produktów za pomocą ChatGPT (4).
Można pójść także o krok dalej i wykorzystać serwis make.com do automatyzacji procesu generowania tagów TITLE i DESCRIPTION, uwzględniając w scenariuszu automatyczną publikację treści stworzonych na stronie (jeśli CMS pozwala na taką integrację).
*Wykorzystane technologie: model językowy GPT-4; wtyczki WebPilot, Make A Sheet i Scraper
Generowanie danych strukturalnych
Dane uporządkowane to znaczniki, za pomocą których w sposób jasny i przejrzysty dla botów przekazujemy informacje o stronie internetowej, wykorzystując do tego gotowe schematy. Dobrze uzupełnione dane strukturalne, pomagają wyszukiwarkom lepiej zrozumieć zawartość serwisu. Główną zaletą używania znaczników schema.org jest możliwość większej kontroli nad tym, jak robot widzi witrynę oraz dodatkowa okazja ku temu, by wyróżnić się na tle konkurencji. I choć istnieje wiele generatorów danych strukturalnych, to korzystanie z takich narzędzi ma kilka istotnych wad:
- Dostępne programy nie zawsze mogą poprawnie rozpoznać wszystkie niezbędne dane, co wiąże się z koniecznością ręcznego uzupełniania brakujących informacji.
- Integracja z zewnętrznym narzędziem nie zawsze jest możliwa ze względu na CMS, tak więc w niektórych przypadkach takie systemy są bezużyteczne.
- Nie ma możliwości dodania do schematu informacji, które nie zostały podane na stronie w sposób czytelny i zrozumiały.
Zapisz się na newsletter i bądź na bieżąco z naszymi artykułami z bloga. Nie przegap najciekawszych naszych wpisów.
Administratorem udostępnionych przez Ciebie danych osobowych jest Ideo Force Sp. z o.o. Podanie danych osobowych jest dobrowolne, jednak ich niepodanie uniemożliwi świadczenie usług na Twoją rzecz. Dowiedz się więcej o zasadach przetwarzania Twoich danych osobowych oraz przysługujących Ci uprawnieniach w Polityce prywatności.
Z pomocą przychodzi ChatGPT, który może zrobić o wiele więcej, niż tylko wyciągnąć dostępne informacje ze strony. Przede wszystkim, jest w stanie wygenerować brakujące dane, wykonać obliczenia czy wyeksportować dane bezpośrednio z kodu witryny. Weźmy pod uwagę przykład:
Firma zajmująca się sprzedażą zdrowej żywności prowadzi bloga, na którym publikuje przepisy kulinarne, bazujące się na produktach z oferty. Marka chce zatem dodać dane strukturalne Recipe tak, aby zaprezentować swoje przepisy w wynikach wyszukiwania w sposób bardziej atrakcyjny i przyciągnąć uwagę większej liczby użytkowników. Problem polega na tym, że starsze publikacje nie są tak dobrze zoptymalizowane i często brakuje w nich danych, takich jak recipeCategory, nutrition czy recipeCuisine. Ponadto wtyczki używane do generowania danych strukturalnych mają pewne ograniczenia, jeśli chodzi o integrację z szablonem, co niestety prowadzi do pominięcia istotnych informacji (np. recipeIngredient, cookTime, recipeYield). W wyniku otrzymujemy szablon schema.org, niezawierający wielu ważnych właściwości, a firma jest o krok do tyłu w optymalizacji witryny, w porównaniu z konkurencją.
Źródło: Opracowanie własne. Testowanie znaczników Recipe wygenerowanych za pomocą Schema & Structured Data for WP & AMP w walidatorze Google.
Informacje, takie jak recipeCategory, recipeInstructions, recipeIngredient, totalTime, recipeYield można znaleźć w treści przepisu, natomiast pozostałe właściwości należy opracować na podstawie dostępnych treści. A więc w pierwszej kolejności musimy zdefiniować właściwości, których brakuje:
Źródło: Opracowanie własne. Generowanie danych uporządkowanych za pomocą ChatGPT.
Źródło: Opracowanie własne. Generowanie danych uporządkowanych za pomocą ChatGPT (2).
Źródło: Opracowanie własne. Generowanie danych uporządkowanych za pomocą ChatGPT (3).
Kolejnym etapem jest przygotowanie polecenia. Poprosiliśmy ChatGPT, aby przedstawił ostateczną wersję promptu, uwzględniając wszystkie dotychczasowe wskazówki. Dzięki temu możemy zobaczyć, jak są interpretowane nasze wytyczne i znaleźć miejsca, które wymagają poprawy.
Źródło: Opracowanie własne. Generowanie danych uporządkowanych za pomocą ChatGPT (4).
W odpowiedzi otrzymaliśmy plik z kodem schema.org dla 5. przepisów z podanej listy:
Źródło: opracowanie własne. Generowanie danych uporządkowanych za pomocą ChatGPT (5).
Test znaczników schema.org w walidatorze wskazuje, że ChatGPT doskonale sprawdził się do generowania danych uporządkowanych:
Źródło: Opracowanie własne. Testowanie znaczników Recipe wygenerowanych za pomocą ChatGPT-4 w walidatorze Google.
*Użyte technologie: model językowy GPT-4; wtyczki WebPilot, Make A Sheet i Scraper
Poprawa linkowania wewnętrznego na stronie
Budowanie zaawansowanej architektury linkowania wewnętrznego jest ważną częścią optymalizacji witryny on-site. Odpowiednio skonstruowane linkowanie wspomaga proces indeksacji oraz pozwala na łatwe poruszanie się po stronie. Dlatego tworząc strategię link buildingu, warto postawić na jakość i spójność – odnośniki powinny posiadać odpowiednie anchor teksty i kierować do wartościowych adresów, gdyż w ten sposób przekazujemy moc, pomiędzy podstronami i tworzymy pewną hierarchię wewnątrz serwisu.
Praca nad linkowaniem wewnętrznym może wymagać sporo czasu, szczególnie gdy w grę wchodzi aktualizacja starych artykułów. Oprócz zapoznania się z treścią i ewentualnym przeredagowaniem tekstu musimy trafnie dopasować odpowiednie anchory do adresów URL. Na pierwszy rzut oka nic skomplikowanego: czytasz artykuł, znajdujesz frazę, która może służyć jako anchor i dodajesz odnośnik do pasującej podstrony. Problem pojawia się wtedy, gdy zachodzi potrzeba przeanalizowania większej ilości treści. Wtedy takie zadanie staje się dość uciążliwe ze względu na ilość czasu, którą trzeba na to poświęcić. ChatGPT-4 jest w stanie zrobić to o wiele szybciej, jeśli dostarczymy mu niezbędnych informacji. Przykład:
Agencja interaktywna prowadzi bloga, gdzie publikuje notki informacyjne, wpisy o nowościach z branży, nowych technologiach, trendach czy ciekawe case studies swoich klientów. Artykuły są dobrze zoptymalizowane pod kątem SEO, jednak w treści nie znajdziemy żadnych odnośników do innych podstron. Dlatego została podjęta decyzja o aktualizacji wpisów, a w szczególności poprawie linkowania wewnętrznego na blogu. Cześć linków zostanie dodana przez programistę, natomiast dodanie odnośników w treści wpisów będzie wymagało pracy ręcznej. Ze względu na dosyć sporą ilość treści (blog jest prowadzony od 2015 roku, a średnia długość jednego artykułu wynosi ok. 10 000 tys. znaków) będziemy posługiwać się technologią ChatGPT-4.
Na podstawie danych z narzędzia Ahrefs zostały wygenerowane frazy kluczowe, na które są widoczne podstrony ofertowe. Po wykonaniu analizy, wybrane słowa kluczowe zostały umieszczone w pliku Google Sheets w postaci listy, gdzie w kolumnie „A” znajdują się frazy, a w kolumnie „B” – adresy podstron www.
Źródło: Opracowanie własne. Lista fraz kluczowych z narzędzia Ahrefs.
Następnie został opracowany prompt:
Źródło: Opracowanie własne. Dodanie linków w treści artykułu za pomocą ChatGPT.
Poniżej znajduje się wygenerowana przez ChatGPT odpowiedź, która nie do końca spełnia wszystkie oczekiwania. Jeden z linków został dodany w tekście dwukrotnie. W poleceniu jest informacja o tym, że każdy link może być użyty tylko jeden raz, ale ChatGPT nie dostosował się do tego wymagania.
Źródło: opracowanie własne. Dodanie linków w treści artykułu za pomocą ChatGPT (2).
Żeby poprawić wynik końcowy, poprosiliśmy ChatGPT o ulepszenie promptu, a następnie wykonanie polecenia.
Źródło: Opracowanie własne. Dodanie linków w treści artykułu za pomocą ChatGPT (3).
Tym razem uzyskana odpowiedź spełniła wszystkie wymagania:
Źródło: Opracowanie własne. Dodanie linków w treści artykułu za pomocą ChatGPT (4).
*Użyte technologie: model językowy GPT-4; wtyczki WebPilot i Access Google Sheet
Aby zaoszczędzić jeszcze więcej czasu, można skorzystać z gotowych rozwiązań, opartych o sztuczną inteligencję. Hamish Davison opracował skrypt, który pozwala na dodanie linków wewnętrznych w artykułach, bez konieczności bezpośredniego użycia technologii ChatGPT. Krótka instrukcja efektywnego wykorzystania tego instrumentu od autora: https://www.youtube.com/watch?v=BknChZM_Pt8
Streszczenie
- Wraz z rozwojem technologii opartych o sztuczną inteligencję, automatyzacja czasochłonnych procesów w SEO stała się codziennością.
- ChatGPT ma wiele zastosowań. W pozycjonowaniu może być wsparciem dla specjalistów, pomagając w opracowaniu strategii SEO, analizie rynku, optymalizacji witryny, tworzeniu treści na stronę czy też budowaniu linkowania wewnętrznego.
- Główną zaletą wykorzystania ChatGPT w pozycjonowaniu, jest możliwość optymalizacji pracy specjalistów i poprawy jakości obsługi stron internetowych, przy jednoczesnym zmniejszeniu potrzebnego na to czasu.
- Opracowanie dobrego promptu jest kluczem do uzyskania precyzyjnych odpowiedzi.
Podsumowanie
Automatyzacja czasochłonnych procesów w pozycjonowaniu za pomocą narzędzi opartych o sztuczną inteligencję zyskuje na popularności wśród specjalistów SEO. Połączenie technologii ChatGPT i zaawansowanego modelu językowego GPT-4 tworzy innowacyjny system, umożliwiający lepszą organizację pracy, zrozumienie intencji użytkowników czy też szybszą realizację wybranych zadań. Niemniej jednak warto pamiętać, że wiele procesów w SEO wymaga dogłębnej analizy, bazującej na wiedzy i doświadczeniu ekspertów, a ChatGPT również popełnia błędy i nie zawsze jest w stanie dostarczyć taką odpowiedź, która będzie spełniać wszystkie założenia. Dlatego warto traktować to rozwiązanie jako zaawansowane narzędzie wspomagające pracę i dokładnie weryfikować informacje dostarczane przez ChatGPT.
Bibliografia
- OpenAI, „GPT-4,” [Online]. Available: https://openai.com/research/gpt-4. [Data uzyskania dostępu: 20 Sierpień 2023].
- Wikipedia, „GPT-4,” [Online]. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/GPT-4. [Data uzyskania dostępu: 20 Sierpień 2023].
- M. J. B. S. G. P. A. Daniel Martin Katz, „GPT-4 Passes the Bar Exam,” [Online]. Available: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4389233. [Data uzyskania dostępu: 20 Sierpień 2023].
- W. Knight, „GPT-4 Will Make ChatGPT Smarter but Won't Fix Its Flaws,” [Online]. Available: https://www.wired.com/story/gpt-4-openai-will-make-chatgpt-smarter-but-wont-fix-its-flaws/. [Data uzyskania dostępu: 20 Sierpień 2023].
