Mentionsy

Także tematem jest low-code, no-code, modele językowe LLM i AI, sztuczna inteligencja w SEO.

Low-code, no-code, LLM i AI.

LLM i AI to już parę razy się przewijało na łamach podcastu, ale low-code i no-code jeszcze nie.

Tak, mogę, tylko pojawia się problem, że jak ja jakby wyciągnę i będę cały czas na nich działał, bo tu nie jesteśmy jakby w interfejsie programistycznym, tylko jesteśmy w jakimś narzędziu, które jest u nas na komputerze albo na naszym serwerze zainstalowane, albo na jakimkolwiek zewnętrznym serwerze i ono jest stworzone w technologii Node.js, tak w skrócie.

Tak, no jeżeli to jest, znaczy to zależy gdzie, z tymi aplikacjami, które wymieniłem, czyli N8n i NocoDB jest taki, nazwijmy to problem, że musisz umieć je gdzieś zainstalować.

Przyzwyczaić się do tego, że gdzieś skądś zawsze pobieram lub przekazuję dane i reszta się okazuje prosta.

Jeżeli chcemy korzystać efektywnie z AI, z modeli językowych, no to jeżeli nie chcemy halucynacji, to będziemy potrzebowali w pewnym momencie ragów, czy wektorowych baz danych, albo jeżeli będziemy chcieli na przykład znaleźć propozycję do linkowania wewnętrznego,

Problem indeksacji stron w Google i tam Marek Foltański napisał swoje narzędzie, które pozwalało nam łączyć się z tym Indexing API od Google i zgłaszać hurtem strony do zaindeksowania.

Po to, żeby kolejnym procesem zgłoszone adresy na przykład za tydzień sprawdzić, czy one się zaindeksowały.

I te, które się nie zaindeksowały, już automatycznie bez mojej weryfikacji, bez mojego przesyłania, przesyłać dalej.

Tak, że na początku to OpenAI miało skrajpera, raczej tak zakładam, że oni musieli sobie tam przeskrajpować internet.

To już search GPT, czyli wyszukiwarka od OpenAI, to tam mają swoje boty, które możemy tam pewnie zablokować i tak dalej.

Zamieniłeś na wektory, to za pomocą takich narzędzi jak DeFi, czyli defi.ai, to jest jakieś chińskie narzędzie, ale jest super.

Albo z takiego narzędzia jak Flowwise, AI albo Langflow budujesz sobie chatbota, który gada z dokumentacją Google'a.

No ale jak już chcesz, żeby coś tam było, to kto ci broni wykorzystać model językowy, czyli połączyć się poprzez API z OpenAI, wrzucić mu dane, nie pisać co to jest, bo to jest też ważne, żebyśmy tych danych wrażliwych jak najmniej przesyłali między narzędziami i poprosić go o piękny komentarz do danego

Sprawdzamy top 10, czy top 8, top 5, pobieramy i na końcu tego procesu prosimy AI oczywiście o to, żeby na podstawie wszystkich zebranych informacji dał nam najlepsze rozwiązanie, najlepsze meta tagi i pokazał jakie nagłówki musimy zmienić i co jest w naszych treściach w porównaniu do innych.

Znowu odpytując, korzystając z AI i automatyzując, musimy niestety dużo pracować jeszcze nadal nad promptami, żeby były one jak najbardziej

To jest też fajna sprawa, że za pomocą tych narzędzi już bez AI, jeżeli chcesz stworzyć mapy witryn, które nie są zaindeksowane w Google,

Czyli mapa stron, których Google nie ma w indeksie i stworzyć taką dynamiczną mapę witryny, którą Google jak będzie odwiedzał, to tam będą tylko strony niezaindeksowane.

Ja myślę, że jakby LLM to, jeżeli wracamy do LLMów i do AI, to przede wszystkim wszystko, co jest związane z treścią, czyli wytyczne, plany treści, nagłówki, listy nagłówków.

Że dzisiaj mamy przez AI i przez to całe zamieszanie z modelami językowymi trochę mamy takie coś jak koszt otrzymania informacji dzisiaj, no już wiemy, że niedługość.

No to też o tym AI Overviews nagrywaliśmy odcinek z Bartoszem Góralewiczem 049, gdzie tak naprawdę już nie musimy robić tego researchu, tylko research mamy zrobiony i dostajemy tą informację jeszcze szybciej.

No tak, tak, znaczy to jest w ogóle ciekawe, bo nie wiem czy Bartek tak robi, czy tak robią, czy Tomek z Zip... Ziptai.

Ziptai, tak?

Ziptai, tak.