W dzisiejszym marketingu internetowym treść to absolutna podstawa. Jednak jej tworzenie bywa wąskim gardłem każdej strategii SEO – jest czasochłonne, kosztowne i wymaga ciągłej dbałości o jakość. Aby rozwiązać ten problem dla moich klientów i zoptymalizować własną pracę, stworzyłem dedykowane narzędzie do pół-automatycznego generowania treści z wykorzystaniem AI.
Jak skalować content bez utraty jakości?
Jednym z głównych wyzwań w SEO jest potrzeba regularnego publikowania dużej liczby artykułów blogowych i opisów, które będą nie tylko wartościowe dla czytelnika, ale przede wszystkim perfekcyjnie zoptymalizowane pod wyszukiwarki. Ręczne pisanie dziesiątek tekstów miesięcznie jest trudne do przeskalowania, a gotowe, publicznie dostępne generatory AI często tworzą treści płaskie, generyczne i słabe pod kątem SEO.
Postawiłem sobie za cel stworzyć system, który pozwoli na szybkie generowanie artykułów i opisów kategorii, które od samego początku będą spełniać rygorystyczne wymogi techniczne i jakościowe SEO. Takie treści muszą być nie tylko zgodne z wiedzą na temat danego zagadnienia, zawierać powiązania semantyczne i zgodne z NLP czy być zoptymalizowane pod istotne frazy kluczowe, ale również mają przyciągać uwagę i być przyjemne do czytania.
Po zebraniu powyższych szczegółowych wymagań można dojść do wniosku, że prosty prompt „napisz mi artykuł o…” może nie wystarczyć. Ważne było dla mnie przygotowanie odpowiedniego kontekstu zawierającego dane na temat potencjalnego czytelnika oraz bogatą analizę semantyki związanej z opisywanym tematem. W dalszej części case study przedstawię Ci jak działa moje narzędzie i co składa się na ten złożony proces.
Integracja modeli językowych z arkuszami Google
Jak już wspomniałem, gotowe narzędzia dostępne na rynku nie spełniały moich oczekiwań. Generowane przez nie treści często były płaskie lub nie opisywały tematu w pełni, nie wspominając już o braku jakiejkolwiek optymalizacji treści pod SEO. Zamiast polegać na gotowych aplikacjach, zbudowałem własny „silnik” do produkcji treści, oparty na synergii trzech narzędzi:
API OpenAI (model GPT-4o)
Jest to główny silnik całego narzędzia. Wykorzystuję go we wszystkich etapach od researchu, przez tworzenie treści po końcową optymalizację.
Make.com
To narzędzie do integracji które łączy wszystko w całość. Platforma do integracji działa jako pośrednik – pobiera listę tematów, przesyła dane pomiędzy agentami AI i spina gotowe części w całość w arkuszu Google.
Arkusze Google
Służą mi jako prosty i wygodny interfejs do zarządzania całym narzędziem. W odpowiednie kolumny wpisuję interesujące mnie pomysły na artykuły a w innych otrzymuję gotowe treści.
Jak ten proces wygląda w praktyce? W arkuszu Google umieszczam tematy blogowe z opracowanego wcześniej content planu. Następnie Make.com przesyła i koordynuje odpowiednie zapytania do kolejnych wytrenowanych przeze mnie agentów AI, którzy zajmują się drobnym ułamkiem całego procesu. Zaczyna się od analizy semantycznej, intencyjności frazy oraz zrozumieniu opisywanego zagadnienia. Na tej podstawie dodatkowo tworzony jest plan nagłówków. Następnie w oparciu o utworzoną wcześniej bazę wiedzy kolejne modele językowe opracowują treść, która jest zgodna z prawdziwą wiedzą, bez halucynowania. Uwzględniają one również odpowiednią semantykę, tak by móc w pełni wyczerpać temat. Następnie na podstawie gotowego artykułu generowane są dodatkowe elementy poprawiające SEO, takie jak sekcja najważniejszych informacji czy meta dane. Na koniec całość umieszona zostaje w odpowiednich kolumnach w arkuszu Google i jest gotowa do dalszej optymalizacji, korekty i publikacji na stronie.
Skąd wiem, że generowane treści są dobre?
Okej, mam już gotowe artykuły, ale skąd wiem, że są one lepsze niż te z publicznie dostępnych narzędzi lub pisane własnoręcznie. Wykorzystuję benchmarki, oceny z narzędzi do optymalizacji treści i analizuję treści korzystając z narzędzi które udostępnia Google. Poniżej przygotowałem krótką analizę kilku tekstów wygenerowanych przez moje narzędzie, do której użyłem:
Rezultat? Treści, które kochają użytkownicy i roboty
Dzięki temu rozwiązaniu jestem w stanie dostarczać moim klientom zoptymalizowane treści znacznie szybciej i w ramach efektywniejszego budżetu, co bezpośrednio przekłada się na szybsze osiąganie celów w strategii SEO i content marketingu.
Najważniejszym efektem nie jest sama automatyzacja, ale jakość generowanych treści. Dzięki zaawansowanemu projektowaniu poleceń (prompt engineering), tworzone artykuły charakteryzują się jakością, prawdziwością informacji i dobrze zoptymalizowaną treścią. Oczywiście mimo, że są one dobre, nie poprzestaję na samej suchej treści. Takie teksty zawsze warto wzbogacić własną perspektywą, doświadczeniem i uwagami, linkowaniem wewnętrznym i zewnętrznym czy infografikami dodającymi więcej wartości do całego artykułu.