Sztuczna inteligencja w SEO – zalety i zagrożenia AI SEO

Jednym z coraz bardziej popularnych rozwiązań jest wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w procesie pozycjonowania. Pora więc poznać zarówno zalety, jak i zagrożenia, związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w działaniach on-site SEO i dowiedzieć się, jak skutecznie zintegrować AI ze strategią content marketingową firmy. O czym warto pamiętać?

Spis treści:

1. Co to jest sztuczna inteligencja (Al)?
2. Sztuczna inteligencja a Google
3. Rozwiązania Al, z których korzysta wyszukiwarka Google
4. RankBrain
5. Neural Matching
6. BERT
7. MUM
8. ChatGPT dla treści SEO
9. Zalety ChatGPT dla SEO
10. ChatGPT-4 pozwala poznać grupę docelową
11. ChatGPT-4 usprawnia proces tworzenia treści
12. ChatGPT tworzy listy źródeł oraz statystyk
13. Wady ChatGPT-4 dla SEO
14. ChatGPT-4 i jego ograniczony dostęp do danych
15. ChatGPT-4 i nieznajomość kontekstu
16. ChatGPT-4 a emocje
17. Streszczenie
18. Podsumowanie

Co to jest sztuczna inteligencja (Al)?

Termin „sztuczna inteligencja” pochodzi od angielskich zwrotów artificial intelligence oraz AI. Pojęcie to odnosi się przede wszystkim do umiejętności maszyn, które wykazują typowo ludzkie zdolności. Stąd bardzo często Al może posiadać możliwość rozumowania, uczenia się, planowania czy kreatywnego działania.

Dodatkowo sztuczna inteligencja ma również swoje przełożenie na różnego rodzaju systemy techniczne. A mianowicie, umożliwia im postrzeganie swojego otoczenia. Jest zaprojektowana  do tego stopnia, że za jej pośrednictwem, modele systemów potrafią radzić sobie z otaczającą je rzeczywistością. Innymi słowy, funkcjonują na zasadzie:

• Postrzegania - odbieranie danych przez komputer.
• Rozwiązywania problemów - przetwarzania już przygotowanych lub zebranych informacji za pomocą czujników.
• Dążenia w kierunku osiągania wyznaczonych celów - analizowanie skutków wcześniejszych działań i autonomiczna reakcja.

Warto w tym miejscu zaznaczyć, że niektóre oprogramowania związane ze sztuczną inteligencją istnieją już od ponad 50 lat. Jednak w związku ze znacznym stopniem ich postępu technologicznego, m.in. w zakresie:

• jednostki mocy obliczeniowej programów,
• dostępności do ogromnej ilości danych, czy nowych algorytmów programowania,

nastąpił wielki przełom w dziedzinie możliwości Al. W tej chwili można spotkać się nawet z opiniami, według których przyszłe zastosowanie przyniosą nam jeszcze większe zmiany w różnych dziedzinach biznesu czy przemysłu. I to niezależnie, czy mówimy o oprogramowaniach do analizy obrazu, wyszukiwarkach internetowych, systemach rozpoznawania mowy oraz twarzy, czy może nawet robotach, samochodach autonomicznych lub dronach. W związku z szansami oraz zagrożeniami, jakie niesie ze sobą sztuczna inteligencja (Al), Parlament Europejski wyszedł z inicjatywą ustanowienia unijnych przepisów, mających na celu ochronę praw interesantów.

Sztuczna inteligencja a Google

Choć nie wszyscy mogą mieć tego świadomość, to wyszukiwarka Google w swojej pracy od dawna wykorzystuje omawianą tutaj sztuczną inteligencję. A to dlatego, że pragnie za jej pośrednictwem stale poprawiać doświadczenia użytkowników Internetu oraz ograniczyć możliwość manipulowania przynależącym do niej algorytmem. W końcu zasoby sieci każdego dnia są coraz bardziej obszerne, a co za tym idzie, o wiele bardziej złożone, co może skutkować może różnymi zagrożeniami.

Początkiem tego stulecia, kiedy nastąpiły pierwsze lata funkcjonowania wyszukiwarki, specjaliści SEO byli w stanie w łatwy sposób omijać reguły związane z algorytmem Google’a. W tamtym czasie algorytm brał pod uwagę głównie odpowiednie dopasowanie fraz kluczowych oraz liczbę linków przychodzących. Stąd takie praktyki, jak tzw. keyword stuffing, czyli upychanie słów kluczowych, czy masowe kupowanie niskiej jakości backlinków. Wtedy wykorzystywanie takich praktyk, było dość skutecznym elementem strategii, związanej z optymalizacją i pozycjonowaniem witryn internetowych. Google jednak postanowiło podjąć walkę ze spamem, chcąc dostarczać swoim użytkownikom wartościowe treści i znalazło na to sposób. Dlatego też nauczyło swój algorytm:

• rozpoznawania słów kluczowych,
• rozumienia ich kontekstu oraz powodów wprowadzania ich w określonej kolejności.

Problemem jest także błyskawiczny rozwój języków programowania, branż, w których działają klienci oraz Internetu, jako całości. Nowe biznesy, rozwijająca się technologia oraz wzrost ilości dostępnych informacji, stwarzają nowe wyzwania dla algorytmów wyszukiwarek takich, jak chociażby Google. Stąd zrozumienie rosnącego znaczenia treści oraz popularności Web 2.0 wymaga wsparcia ze strony sztucznej inteligencji. Aby nadążyć za szybkimi zmianami i dynamicznym charakterem sieci, algorytm Google nie może działać na podstawie prostych oraz sztywnych reguł, dlatego potrzebuje wsparcia ze strony AI.

Rozwiązania Al, z których korzysta wyszukiwarka Google

Rozwiązania z zakresu AI, z których korzysta Google, mają istotne znaczenie dla funkcjonowania algorytmu wyszukiwarki. Jakie są więc najważniejsze zastosowania sztucznej inteligencji w tej dziedzinie?

RankBrain

Algorytm uczenia maszynowego (Al), czyli Google RankBrain, wprowadzono w 2015 roku. W tamtym czasie został on zaprezentowany, jako sztuczna inteligencja, która posiadała możliwość przełożenia treści pisanych na metamtyczne wektory. Dzięki temu RankBrain zyskał możliwość zinterpetowania, a co za tym idzie, lepszego zrozumienia contentu na danych stronach internetowych. Od tamtego momentu stał się on nierozerwalnym członem algorytmu Google, funkcjonującym z nami po dziś dzień.

Warto w tym miejscu zasygnalizować, że RankBrain działa na podstawie wspomnianego we wstępie algorytmu uczenia maszynowego. Oznacza to nic innego, jak to, że posiada on możliwość nieustannego analizowania gromadzonych danych. Ulepsza on tym samym swoje działania związane z przyporządkowywaniem fraz kluczowych ze znanymi mu zapytaniami. Stąd na podstawie zgromadzonych wcześniej konotacji z danym słowem kluczowym, flirtuje znajdujące się w indeksie informacje. Wszystko działa tak, aby jak najlepiej dobrać organiczne wyniki wyszukiwania pod wyrażenie, wpisane w okienko wyszukiwania przez użytkownika.

Reansumując, Google był jednym z pionierów w praktycznym zastosowaniu uczenia maszynowego. To właśnie ten fakt dowodzi, że firma jest gotowa wykorzystać wszelkie możliwe rozwiązania w celu wsparcia swoje algorytmu za pomocą sztucznej inteligencji. Dzięki zaangażowaniu w rozwój technologii AI, Google kontynuuje przodowanie w dziedzinie innowacji oraz wpływa na sposób, w jaki korzystamy z uczenia maszynowego.

Neural Matching

Za angielskim zwrotem Neural Matching kryje się wyrażenie, które w jęzku polskim odnosi się do tak zwanego „dopasowania neuronowego”. Zostało ono wprowadzone do wyszukiwarki Google w 2018 roku, stanowiąc w pewnym sensie uzupełnienie wcześniej omawianego tutaj RankBrain. Warto więc zaznaczyć, że Neural Matching jest jedną z części składowych głównego algorytmu wyszukiwarki Google.  

Głównym zadaniem dopasowania neuronowego jest m.in. zdobywanie informacji oraz wyszukiwanie pomiędzy nimi cech wspólnych. Innymi słowy, Neural Matching stara się obejmować całościowo dane zapytanie wpisane przez użytkownika tak, aby zrozumieć ogólną koncepcję, która leży u jego podstaw. Zaletą dopasowania neuronowego jest to, że spełnia ono swoją rolę przede wszystkim w bardzo niejasnych kombinacjach fraz kluczowych.

Wszystkie te czynniki doprowadzają do tego, że Neural Matching pomaga algorytmowi Google, jak najpoprawniej rozszyfrować intencję użytkowników Internetu. Co jest istotne, biorąc pod uwagę to, że Search Intent – intencja wyszukiwania – stanowi ważny element w trakcie przygotowywania contentu na naszą stronę internetową.

BERT

Technika Bidirectional Encoder Representations from Transformers, w skrócie BERT, została ogłoszona w 2019 roku, będąc wówczas najnowszym algorytmem wyszukiwarki Google. Został on stworzony w celu lepszego zrozumienia ludzkiego języka naturalnego, czyli tzw. natural language processing (NLP). 

BERT wyposaża wyszukiwarkę internetową w umiejętność zrozumienia nie tylko poszczególnych fraz w zapytaniu, ale i powiązania pomiędzy nimi. Mówiąc prościej, pomaga zrozumieć pełny kontekst danego zapytania, które może być dość oczywiste dla człowieka, ale niekoniecznie dla Google. Dodatkowo Bidirectional Encoder Representations from Transformers był przełomowy w tamtym czasie z tego względu, że polegał na możliwości dwukierunkowego trenowania modeli językowych. Tak, jak poprzednio algorytmy starały się zrozumieć dany kontekst słowa na podstawie uporządkowanej sekwencji słów

• od lewej do prawej,
• lub w kombinacji od lewej do prawej / od prawej do lewej.

To dzięki niemu roboty sieciowe Google dostały możliwość uczenia się kontekstu danej frazy w oparciu o wszystkie słowa znajdujące się w danym zapytaniu. A nie jak wcześniej o słowa, które bezpośrednio się poprzedzają lub następują po sobie.

MUM

Kolejna technologia - Multitask Unified Model (MUM) została zapowiedziana w 2022 roku, jako rewolucja tego, w jaki sposób wyszukiwarka będzie odpowiadała na zapytania użytkowników. Zdaniem Google zastosowanie nowego algorytmu MUM miało mieć przełożenie na to, że zmniejszy się liczba zapytań, którą użytkownicy będą musieli wprowadzić w okno wyszukiwania, w celu uzyskania potrzebnych im informacji na dany temat.  

Na podstawie danych zebranych przez zespół Google, aby użytkownik dotarł do informacji związanych z szerszym zagadnieniem, potrzebuje średnio 8 dodatkowych zapytań, przekształcając w kolejnych krokach frazę kluczową na bardziej szczegółową. Stąd dzięki wdrożeniu nowej technologii Multitask Unified Model, informacje prezentowane w SERP-ie stały się bardziej kompleksowe oraz eksperckie. Dlatego też nowy algorytm nie tylko skupia się na udzieleniu odpowiedzi 1:1 na konretne zapytanie użytkownika, ale też stara się pójść krok na przód i przewidywać przyszłe intencje wyszukiwania. Prezentuje tym samym dodatkowe informacje, o których najprawdopodobniej potencjalny klient teraz by nie pomyślał, ale musiałby dopytać na następnych etapach wyszukiwania.

Co więcej, algorytm MUM jest również multimedialny. A wszystko dlatego, że posiada umiejętność rozumienia oraz przetwarzania informacji zawartych w obrazach. Na tym prawdopodobnie nie koniec, ponieważ multimedialność tej technologii może w przyszłości rozszerzyć się na inne formy przekazu. Mowa tutaj np. o audio czy wideo, które stanowią jeden z większych zasobów sieci z potencjałem do wykorzystania. Zdaniem zespołu Google algorytm ten będzie w stanie interpretować zapytania użytkowników w oparciu np. o:

• tekst,
• zdjęcia,
• linki do filmów,
• polecenia wydane do aystenta Google.

W związku z powyższym musimy mieć na uwadze przyjęcie odpowiedniej strategii SEO pod kątem przygotowania i optymalizacji naszych treści na stronie internetowej. Mając świadomość wykorzystania przez Google tak wszechstronnych narzędzi, warto zadbać o prezentowanie potencjalnym klientom rzetelnych informacji, które dostarczą im pożądanego contentu, tym samym niejako wpływając na ich decyzje zakupowe. A co w przypadku, kiedy chcemy wykorzystać sztuczną inteligencję (AI) w kontekście tworzenia treści w witrynie?

ChatGPT dla treści SEO

Nie można zaprzeczyć, że ChatGPT stał się potężnym narzędziem, które zmieniło horyzonty rozwoju wielu branż na całym świecie. To model, który uczy się na podstawie dużej ilości danych szkoleniowych. Dzięki nim jest w stanie wygenerować odpowiedzi tekstowe w języku naturalnym dla człowieka. Dodatkowo ChatGPT może być wykorzystywany w wielu aplikacjach. Mowa tutaj np. o rozwiązaniach, używanych w:

• obsłudze klienta,
• asystentach wirtualnych
• czy platformach do przesyłania wiadomości online.

W trakcie, gdy najnowsza wersja ChatGPT-4 szturmem pobija wiele sektorów gospodarki w Internecie, przyjęcie go w marketingu powinno być ostrożne. Warto poznać zalety i wady treści, generowanych maszynowo i wiedzieć, na co zwrócić uwagę, w przypadku optymalizacji contentu pod roboty sieciowe Google.

Zalety ChatGPT dla SEO

Zacznijmy w tym miejscu od korzyści, jakie ChatGPT może przynieść nam, jako właścicielom stron internetowych, w odniesieniu do działań on-site SEO. W końcu nie ma wątpliwości, że ten model uczenia maszynowego ma swoje zalety. Począwszy od generowania pomysłów na tworzenie treści na stronę, a kończąc na pomocy w optymalizacji contentu pod konretne frazy kluczowe. Stąd może być on cennym narzędziem do zwiększania wydajności działań marketingowych, a co za tym idzie, samej strategii zdobywania wartościowego ruchu organicznego z wyszukiwarki.

ChatGPT-4 pozwala poznać grupę docelową

W świecie współczesnego marketingu raporty analityczne są niezwykle istotne. W końcu pomagają one wyciągnąć cenne wnioski i wskazać miejsca wymagające poprawy tak, aby przyjęte strategie przynosiły pozytywne rezultaty pod kątem optymalizacji strony internetowej.

Dlatego też, wykorzystując ChatGPT-4 dostajemy niejako szansę poznania swojej grupy docelowej, do której kierujemy ofertę usług czy produktów. A wszystko dlatego, że to narzędzie od AI umożliwia analizę rynku, na podstawie której można stworzyć obraz persony klienta. 

Przykład zasugerowanej persony kupującego:

Oczywiście, nie należy opierać się wyłącznie na wygenerowanych informacjach, które uzyskaliśmy od tego modelu uczenia maszynowego. Warto traktować je bardziej jako podstawę, czy wskazówkę do dalszych analiz w celu uzyskania  precyzyjnych danych z zakresu analizy grupy docelowej.

ChatGPT-4 usprawnia proces tworzenia treści

Niezależnie od tego, w jakiej branży działamy, ChatGPT-4 od firmy Open AI może wspomóc prace przy generowaniu angażujących oraz wartościowych treści na stronę internetową. A wszystko dlatego, że to narzędzie uczenia maszynowego posiada możliwość tworzenia contentu, który odnosi się do zaproponowanych mu zagadnień. W tym miejscu warto zaznaczyć, że na ten moment nie pojawiły się zastrzeżenia od strony zespołu Google, co do tworzenia treści  z zastosowaniem technologii Al. Wątpliwości poddano jakość oraz przydatność opisów dla użytkownika pod kątem E-A-T (Expertise-Authoritativeness-Trustworthiness), czyli aspekty związane ściśle z oceną jakości witryny. 

Na tym oczywiście nie koniec możliwości ChatGPT w tym zakresie. A mianowicie pozwala on na m.in:

• Generowanie pomysłów na treść. ChatGPT-4 spełnia swoją rolę w kontekście budowania stretegii SEO pod kątem przygotowania wartościowych tematów (np. na podstrony blogowe). Oto przykład pomysłów na treści, wygenerowanych z wykorzystaniem ChatGPT:

Zrzut ekranu z narzędzia (https://chat.openai.com/)

• Tworzenie konspektów treści. Jeżeli potrzebujemy wstępnego, krótkiego zarysu wpisu blogowego, opisu kategorii czy produktu ChatGPT-4 będzie do tego idealnym narzędziem. Może on spełniać również funkcję tzw. „asystenta pisania”, a nie tylko twórcy całych treści na domenie. Dzięki temu możemy w łatwy sposób znaleźć zagadnienia, które warto poruszyć w danym tekście. Przykład konspektu na podstawie jednego z wygenerowanych tematów blogowych przez ChatGPT:

Zrzut ekranu z narzędzia (https://chat.openai.com/)

• Tworzenie znaczników. To narzędzie może znaleźć swoje zastosowanie w generowaniu znaczników tytułowych oraz znaczników meta description. Warto w związku z tym określić w poleceniu maksymalną liczbę znaków, a następnie zweryfikować, czy polecenie zostało zrealizowane poprawnie, ponieważ mogą wyniknąć błędy. Przykładowe znaczniki dla jednego z wcześniej wygenerowanych tematów blogowych:

Zrzut ekranu z narzędzia (https://chat.openai.com/)

• Tworzenie pojedynczych bloków treści. ChatGPT-4 umożliwia napisanie długiego artykułu, nawet do 10 lub 15 tysięcy znaków ze spacjami, ale przy etapowym generowaniu pojedynczych akapitów, które mówią o danym aspekcie tematu. Co ciekawe, można zasugerować narzędziu styl tworzenia treści, które przygotowujemy pod kątem wyszukiwarek internetowych. Można na przykład wskazać fragment napisanego przez nas tekstu tak, aby ChatGPT-4 zapoznał się ze sposobem prowadzenia naszej retoryki. Przykład bloku treści dla jednego z wcześniej wygenerowanych nagłówków:

Zrzut ekranu z narzędzia (https://chat.openai.com/)

ChatGPT tworzy listy źródeł oraz statystyk

ChatGPT może znaleźć swoje zastosowanie również w odniesieniu do generowania listy źródeł bądź statystyk na dany temat. Musimy jednak mieć na uwadze, że wspomniany model od AI nie jest nieomylnym narzędziem, ponieważ posiada dostęp tylko do tych danych z końca 2021 roku. Stąd ważne jest, aby wykorzystywać narzędzia AI, takie, jak ChatGPT-4, jako wsparcie w procesie poszukiwania informacji. Tak, aby dalej dotrzeć do weryfikowalnych, aktualnych i wiarygodnych źródeł w celu uzyskania dokładnych i rzetelnych statystyk na dany temat. Przykład źródeł odnoszących się do „Materiałów używanych do produkcji ubrań ochronnych”:

Zrzut ekranu z narzędzia (https://chat.openai.com/)

Wady ChatGPT-4 dla SEO

Pamiętajmy jednak, że pomimo tego, że ChatGPT-4 jest zaawansowanym modelem językowym, to należy liczyć się również z potencjalnie negatywnymi konsekwencjami jego użycia. Tutaj pod uwagę należy wziąć m.in. sytuacje, w których nie weryfikujemy odpowiedzi, wygenerowanych przez narzędzie. Z tego też względu istnieje kilka potencjalnych wad, które wynikają z korzystania z tej technologii na zasadzie 1:1.

ChatGPT-4 i jego ograniczony dostęp do danych

Choć to narzędzie od OpenAI zyskuje spore zainteresowanie, to budzi także sporo kontrowersji. W głównej mierze opiera się ono na:

• ponad 175. miliardach przeróżnych parametrów,
• 800. gigabajtach tekstu.

Zgodnie z dokonanymi w ostatnim czasie update’ami, informacje pochodzące z książek czy stron internetowych, przetwarzane przez narzędzie, sięgają tylko treści powstałych do 2021 roku. Ten „wirtualny doradca” nie udzieli nam więc w pełni aktualnych odpowiedzi na trapiące nas zapytania, jeżeli będą one zależne od informacji, wytworzonych po tej dacie.

Jeśli więc potrzebujemy wskazówek, dotyczących fraz kluczowych do pozycjonowania treści, możemy skorzystać z potencjału ChatGPT-4. Model może zaproponować frazy ogólne i te z długiego ogona, które warto rozważyć. Pamiętajmy jednak, że te sugestie powinny być traktowane jako punkt wyjścia, a nie jednoznaczne wskazówki. Zawsze zalecane jest ręczne weryfikowanie popularności fraz za pomocą narzędzi, takich, jak Ahrefs czy Senuto, ponieważ ChatGPT-4 nie ma dostępu do najnowszych danych. Możemy również prosić o „wyniki popularności” dla konkretnych słów, ale znów pamiętajmy, że model nie ma dostępu do bieżących danych wyszukiwania. Dlatego zalecamy korzystanie z zaufanych narzędzi do analizy słów kluczowych, aby uzyskać najbardziej aktualne informacje.

ChatGPT-4 i nieznajomość kontekstu

ChatGPT-4 opiera się na ogromnych zbiorach danych tekstowych, które są używane do treningu modelu. Model ten analizuje wzorce i zależności w tych danych, ucząc się m.in.:

• składni,
• semantyki
• i struktury języka.

W wyniku tego procesu ChatGPT-4 jest w stanie generować spójne zdania i odpowiedzi na pytania, które wydają się logiczne na podstawie posiadanej przez niego wiedzy o języku. Jednak ChatGPT-4 nie posiada wiedzy o kontekście spoza tego, czego nauczył się na podstawie dostępnych danych treningowych. Oznacza to, że ChatGPT-4 nie ma świadomości świata zewnętrznego ani aktualnych wydarzeń, które miały miejsce po jego ostatnim treningu. Może być skłonny do powielania błędnych informacji lub przestarzałych danych, jeśli takie znajdują się w jego zbiorze treningowym.

Jak możemy się domyślać, zrozumienie kontekstu jest kluczowe przy tworzeniu treści o różnym charakterze. Człowiek, korzystając z własnej wiedzy i doświadczenia, jest w stanie lepiej dostosować się do aktualnych wydarzeń i uwzględnić konteksty:

• społeczny,
• kulturowy
• i historyczny.

ChatGPT-4  pomimo swoich imponujących zdolności generowania tekstu, nie jest w stanie w pełni zrozumieć tych aspektów, o których tutaj mówimy. Dlatego też, podczas korzystania z ChatGPT-4 do tworzenia treści, konieczne jest zachowanie ostrożności i poddawanie generowanych odpowiedzi swojej krytycznej ocenie. W przypadku treści o dużym znaczeniu, takich, jak:

• wiadomości,
• artykuły naukowe,
• czy porady zdrowotne,

zawsze warto sprawdzać je na podstawie wiarygodnych źródeł, aby zweryfikować poprawność użytego kontekstu.

ChatGPT-4 a emocje

ChatGPT-4, jako model sztucznej inteligencji, nie posiada emocji, zdolności do empatii ani subiektywnych doświadczeń, które są ważne w tworzeniu treści. Jednak omawiane tutaj narzędzie od AI może być użyteczne jako wsparcie w procesie generowania contentu. Dostarczając na przykład:

• informacji,
• sugestii,
• i tworząc spójną strukturę,

dla contentu na stronie. Warto w tym miejscu pamiętać, że teksty tworzone przez ChatGPT-4 są wynikiem przetwarzania danych i nie zawierają autentycznych emocji lub subiektywnych doświadczeń. Stąd jeżeli chcemy, aby treści były naprawdę angażujące i emocjonalne, ważne jest, by specjaliści wciąż odgrywali kluczową rolę w procesie tworzenia contentu. W końcu to ludzkie umiejętności, takie jak:

• empatia,
• kreatywność,
• intuicja,
• i zdolność do rozpoznawania emocji,

pozwalają tworzyć treści, które mogą naprawdę poruszyć i zaangażować czytelników na całym świecie.

Dlatego zawsze warto łączyć umiejętności i wiedzę człowieka z narzędziami AI, aby tworzyć wysokiej jakości content, który będzie zarówno merytoryczny, jak i przekonujący pod kątem emocjonalnym. W ten sposób można skutecznie wykorzystać potencjał drzemiący w ChatGPT-4, jednocześnie dbając o wprowadzenie ludzkiego pierwiastka, który jest w końcu kluczowy dla strategii content marketingowej.

Podsumowanie

ChatGPT-4 może przynieść wiele korzyści, ale i wyzwań pod kątem optymalizacji treści pod wyszukiwarkę internetową Google. Wśród zalet należy wymienić możliwość generowania treści, dostarczanie sugestii słów kluczowych oraz pomoc w tworzeniu spójnych i zrozumiałych tekstów. Jednak istnieje ryzyko, że generowany content będzie nieaktualny czy niedostosowany do specyfiki strony, co może negatywnie wpłynąć na on-site SEO. W związku z tym, mimo potencjalnych zalet zawsze warto z rozwagą korzystać z ChatGPT-4, sprawdzając i weryfikując informacje oraz dostosowując treści do indywidualnych potrzeb klienta i kontekstu strony.