Maxim Kotyonkov: SEO and AI-automation

Статья анализирует, как Илон Маск и его компания xAI используют искусственный интеллект для создания контента и его влияние на SEO. Узнайте о Grokипедии и ее подходах к редактированию.

Обновление даты копирайта на сайте важно для поддержания доверия пользователей и защиты авторских прав. Узнайте, как это влияет на восприятие вашего ресурса.

Исследование технических навыков SEO-специалистов в 2025 году показывает разницу между ожиданиями рынка и реальными навыками. Узнайте, что важно для успешной работы в SEO.

В статье рассматривается влияние генерации контента с помощью AI на SEO. Обсуждаются основные идеи и патенты Google, а также возможные последствия для специалистов в области SEO.

В статье рассматривается, как LLM генерирует текст и какие ограничения у неё есть. Обсуждаются важные аспекты SEO и контент-маркетинга в контексте AI.

Статья обсуждает влияние генерации текстов нейронками на экологию, сравнивая карбоновый след нейросетей и традиционных копирайтеров. Удивительные факты о расходе ресурсов.

Изучите полное руководство по генерации контента с помощью n8n. Узнайте, как правильно структурировать процесс и какие шаги необходимы для создания качественного контента.

Участвуйте в опросе о техническом уровне SEO-специалистов. Узнайте, каковы ожидания и реальность в этой области. Анонимность гарантирована.

В статье рассматривается интеграция LLM-провайдеров в Screaming Frog SEO Spider, её возможности и преимущества для SEO-специалистов, а также примеры использования.

В статье рассказывается о значительных обновлениях в школе SEO, включая новый курс по AI и автоматизацию контента с помощью n8n. Узнайте, как это повлияет на обучение и практику SEO-специалистов.

В статье рассматривается создание текстового анализатора с возможностью импорта и экспорта задач, а также важность API для автоматизации процессов. Узнайте, как это может упростить вашу работу.

Исследование показывает, как увеличение количества требований в промте негативно влияет на точность ответов нейросетей. Примеры тестов подтверждают, что сложные промты приводят к ухудшению результатов.

Узнайте, как использовать бесплатные модели нейросетей через OpenRouter API. Получите советы по выбору моделей и ограничениям использования, чтобы эффективно работать с нейросетями.

В статье рассматривается сравнение модели DeepSeek v3.2 с Tier-1 моделями на задаче текстового анализа, включая аспекты, n-граммы и ядро темы. Обсуждаются результаты и выводы по эффективности моделей.

Китайская команда DeepSeek представила новую модель, которая по бенчмаркам сопоставима с ТИР-1 моделями. Обновленный механизм внимания DSA позволяет экономить ресурсы и улучшает извлечение информации.