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!
O artigo apresenta um estudo de caso sobre a promoção de SEO de um site no Brasil, no qual o autor compartilha sua experiência e os métodos que o ajudaram a alcançar o crescimento de até 150 visitantes únicos por dia.
A segunda parte do prompt para análise estratégica de tendências e nichos de conteúdo. Saiba como identificar sinais fracos e formar uma estratégia de conteúdo de longo prazo usando análise de previsão e metodologias de inteligência de mercado.
В статье рассматривается, как использовать LLM для прогнозирования трендов в нишах и направлениях. Описаны методологии и примеры анализа weak и growth signals.
Статья обсуждает, как остановить развитие в iGaming и предлагает аналитический отчет о глобальном рынке, включая ключевые тренды и риски на 2026 год.
Статья посвящена оптимизации запросов для AI-поиска с использованием механизма query fan-out. Рассматриваются методы декомпозиции запросов и создание структуры контента для генеративного поиска.
AffGate.com é uma plataforma de análise independente para iGaming, SEO e marketing digital.
Coletamos dados de fontes oficiais, estruturamos informações sobre mercados, empresas e tecnologias e tornamos o setor mais transparente e compreensível para os profissionais.
O AffGate.com não é um cassino on-line e não oferece acesso a jogos de azar. Todas as informações estão disponíveis apenas para fins educacionais e analíticos.
© 2024-2026 AffGate.com.
