Промтинжиниринг для SEO. Классификация элементов вместо описания...

Промтинжиниринг для SEO. Классификация элементов вместо описания результата

Задача поста - показать, как можно взаимодействовать с нейросетями через примеры.

Чтобы не писать нейросети все критерии результата решающего наши проблемы, мы можем дать ей примеры и классификацию для них. Дальше она сама построит логические связи.

Эксперимент

Дадим GPT оценить домены по выдуманным параметрам KMS и лупы сайта.

На скриншоте 1

Классификация нормальная.

Косяк только с sidorinlab.ru. Выборка слишком маленькая и сеть посчитала, что у домена слишком маленький трафик перед остальными из группы хорошо и отлично. Фиксится добавления новых строк в примеры.

На скриншоте 2 я перевернул классификацию

Нейросеть без дополнительного промта поняла, что я поменял критерии и рассортировала домены по другому. Но она не очень поняла, что нулевые домены это отлично. Так же фиксится большим количеством примеров.

Оценка результата

GPT справилась на 8/10. Если поменять лупы на трафик и KMS на DR, то с той же классификацией она справляется на 10/10.

Как это можно применить

Показать удачные примеры мета тегов и делать такие же. Выполнить аналитику. Помочь разработать критерии группировки.

Большие массивы данных такой подход не сможет обработать и сгруппировать.

Источник новости https://t.me/seokotenkov/378...