Seometry

Благодарим за обратную связь! Не поверите, но это в ближайших релизах!)

Действительно, ChatGPT предлагает условный безлимит, но вместе с этим несёт риски поисковых фильтров. И если говорить про генеративный контент, то тенденция движется от количества к качеству. Мы создаём систему за пределами возможностей популярных LLM, о чём уже пишем и продолжим писать в наших статьях. Благодарим за обратную связь!

Почти угадали, но не совсем :)

Да, мы парсим топ, но дальше не просто усреднение. Работа проводиться со структурой, с учётом приоритетов по ключам, плотности/емкости, глубины раскрытия, релевантности и факторов E-E-A-T, включая намерения пользователя и множество других аспектов.

По поводу RAG — технология перспективная и требует мощных баз знаний. Сейчас мы делаем ставку на data-driven подход: используем Wordstat, поисковую выдачу, SEO-факторы как основу для генерации. Уже сейчас модели работают с внешними данными в виде структурированной SERP-аналитики, а в ближайших релизах добавим возможность подключать пользовательские базы знаний прямо в проект. Это логичный шаг к сближению собственной RAG-архитектуре.

Цель создания сервиса — представить уникальные возможности, в отличие от нативных взаимодействий с LLM. Прежде чем возводить RAG необходимо обзавестись достаточно емкой базой, к чему мы сейчас движемся. Благодарим за обратную связь! :)

Благодарим за идею и обратную связь, нам тоже очень нравиться эта возможность, в планах есть.

В рамках данной статьи мы сосредоточились на обзоре нашего сервиса и, в том числе, используемых моделей, так��х как ChatGPT и другие популярные решения. Мы также затронули риски использования GPT исключительно через промпты. Кейсы и практические примеры будут представлены в сле��ующих публикациях. Благодарим за обратную связь!