Почему весь контент, генерируемый ИИ звучит одинаково.
В SEJ вышла смешная статья «Why AI Content All Sounds the Same & How SEO Pros Can Fix It» — созвучно заголовку этого поста. Обязательно почитайте оный опус и поразитесь, насколько отстали в промптоведении наши западные коллеги.
Собственно весь цикл отображен на скрине и он не дотягивает даже до начальных блоков нашего с вами промптоведения.))) Это радует.
Кстати, всяческие LLM стали искусственно ухудшать качество генераций на фри планах. Все наши могучие промпты не отрабатывают и на треть. Особенно стал грешить этим Google AI Studio. Ну тут или менять LLM или брать платные планы. Ну или можно напрячь саму LLM.
Для того же Google AI Studio, в котором мы наши промпты пихаем в системные инструкции, а в теле чата только исходные данные и результаты генерации. Поэтому, после генерации результата пишем вот такой промпт
Перечитай результаты твоей работы. Теперь перечитай системные инструкции. Теперь сделай полный список всех недоработок и упущений, которые ты допустил при написании слота, начиная от несобранных сущностей, интентов, ключевых фраз, недостаточно проработанной таксономии обзора, не покрывающих все сущности, пропущенные пункты системных инструкций и так далее. Сделай максимально большой список всех недоработок и требуемых исправлений.
А после его выполнения запускаем генерацию заново, с учетом выявленных недостатков.
Потестируйте. Поразитесь, насколько недорабатывает LLM и как игнорирует половину промпта, даже не смотря на встроенные блоки проверки.
Давайте заставим LLM трудиться на 100% процентов!
L'article présente une étude de cas sur la promotion SEO d'un site web au Brésil, où l'auteur partage son expérience et les méthodes qui l'ont aidé à augmenter le nombre de visiteurs uniques jusqu'à 150 par jour.
La deuxième partie de l'invitation à l'analyse stratégique des tendances et des niches de contenu. Apprenez à identifier les signaux faibles et à élaborer une stratégie de contenu à long terme en utilisant des méthodes d'analyse prospective et d'intelligence économique.
L'article examine comment utiliser le LLM pour prévoir les tendances dans les niches et les directions. Les méthodologies et exemples d'analyse des signaux faibles et de croissance sont décrits.
L'article discute de la manière d'arrêter le développement dans l'iGaming et propose un rapport analytique sur le marché mondial, y compris les tendances clés et les risques pour l'année 2026.
L'article est consacré à l'optimisation des requêtes pour la recherche AI en utilisant le mécanisme de query fan-out. Les méthodes de décomposition des requêtes et la création de la structure de contenu pour la recherche générative sont examinées.
AffGate.com est une plateforme d'analyse indépendante pour l'iGaming, le SEO et le marketing digital.
Nous collectons des données auprès de sources officielles, structurons l'information sur les marchés, les entreprises et les technologies, et rendons l'industrie plus transparente et compréhensible pour les professionnels.
AffGate.com n'est pas un casino en ligne et ne donne pas accès aux jeux d'argent. Toutes les informations sont disponibles à des fins éducatives et analytiques uniquement.
© 2024-2026 AffGate.com.
