Платформа для створення та публікації SEO-оптимізованого контенту
Система починає з того, що сканує обрані джерела за допомогою функції на AWS Lambda. Зібраний сирий контент обробляється низкою агентів на базі GPT, інтегрованих у Make. Ці агенти переписують матеріал, приділяючи особливу увагу SEO-оптимізації, відповідності тону та адаптації під конкретну платформу.
Кожна стаття перевіряється за допомогою інструменту виявлення штучного інтелекту, щоб переконатися у відповідності стандартам оригінальності. Ми також проводимо додаткові перевірки на відповідність вимогам SEO. Після оптимізації контент автоматично публікується на нашому вебсайті та LinkedIn із правильним форматуванням, візуальним супроводом і хештегами, насиченими ключовими словами.
Ця наскрізна автоматизація суттєво зменшила потребу в ручній роботі та забезпечила послідовну, якісну публікацію на різних платформах.
Виклики
- Змінність джерел контенту: Вебсайти, які використовувалися як джерела контенту, часто мали нестабільну структуру та не мали API, що вимагало гнучкого підходу до скрапінгу, здатного працювати з динамічними макетами та змінним HTML.
- Підтримка якості контенту: Сирий текст, отриманий шляхом скрапінгу, не мав чіткої структури, зрозумілості та SEO-релевантності. Нам потрібно було забезпечити, щоб переписування на базі GPT зберігало оригінальний зміст, водночас покращуючи читабельність і насиченість ключовими словами.
- Контекстно-залежне переписування: Стандартного переписування було недостатньо — контент потрібно було адаптувати як для формату блогу, так і для публікацій у LinkedIn, що вимагало різного тону подачі та довжини тексту.
- Стабільність автоматизації: Щоб система могла працювати автономно без перебоїв, було необхідно впровадити надійне оброблення помилок, моніторинг статусу та логіку відновлення для коректної обробки можливих збоїв.
- Унікальність контенту: Щоб зберегти SEO-ефективність і зацікавленість користувачів, ми розробили механізми для виявлення та усунення повторюваного або надто схожого контенту до його публікації, гарантуючи, що кожен допис має унікальну цінність.
AWS Lambda
Puppeteer
Make
GPT Assistants
Рішення та технології
Ми використали комбінацію передових технологій для створення надзвичайно ефективного рішення для скрапінгу, переписування та публікації контенту. Node.js забезпечив масштабоване та гнучке середовище для обробки асинхронних завдань та управління кількома потоками даних. AWS Lambda дозволив здійснювати безсерверне виконання, забезпечуючи економічно ефективну та масштабовану обробку завдань зі скрапінгу. Асистенти на базі GPT були інтегровані для переписування отриманого контенту, оптимізуючи його для SEO та адаптуючи для різних платформ. Платформа Make використовувалась для автоматизації робочих процесів, безшовно з’єднуючи кожну частину системи для безперебійної та автоматизованої роботи.
Make: Основа автоматизації
- Make відіграє центральну роль в оркеструванні всього процесу — від скрапінгу до публікації. Він виступає як зв'язуючий елемент, що з'єднує всі сервіси та процеси в безперервний, автоматизований робочий потік.
- Автоматизація робочого процесу: Керує повним життєвим циклом контенту — ініціює скрапери, надсилає сирий контент агентам GPT для переписування, оптимізує результат та публікує його на вибраних платформах. Усі етапи повністю автоматизовані, що зменшує потребу в ручному контролі.
- Інтеграція API: Легко з'єднує сервіси, такі як AWS Lambda, OpenAI GPT, CMS платформи та LinkedIn API за допомогою вбудованих модулів або користувацьких HTTP-запитів. Make підтримує як REST, так і SOAP API, що дозволяє інтегруватися з практично будь-яким веб-сервісом.
- Гнучка логіка: Дозволяє створювати складні робочі процеси з умовними гілками, ітераторами, маршрутизаторами та блоками обробки помилок. Це дає змогу будувати логіку, яка адаптується до різних вхідних даних, обробляє граничні випадки та приймає рішення в реальному часі — все без написання коду.
- Трансформація даних: Пропонує вбудовані інструменти для парсингу JSON, модифікації тексту, форматування дат, відображення масивів та багато іншого. Це спрощує підготовку та маніпулювання даними між етапами без необхідності в зовнішніх скриптах чи додаткових сервісах.
- Масштабованість та моніторинг: Підтримує паралельне виконання та планування тригерів, а також включає журнали виконання, відстеження помилок та автоматичні повтори. Це забезпечує стабільність та прозорість усіх автоматизованих процесів, навіть при збільшеному навантаженні.
- Вбудовані додатки та шаблони: Пропонує сотні готових інтеграцій з популярними сервісами, такими як Google Sheets, Notion, Dropbox, Airtable, Slack, Webhooks та іншими — що допомагає прискорити розробку та розширити систему з мінімальними зусиллями.
- Ми обрали Make за його гнучкість, низький час налаштування та багатий екосистему інтеграцій — що робить його ідеальним для швидкого створення, масштабування та підтримки складних автоматизованих систем з низьким технічним бар'єром.
Візуалізація: Брендована, послідовна та автоматизована
Щоб забезпечити, щоб кожен елемент контенту виглядав вишукано та відповідав бренду, ми інтегрували автоматизований етап створення зображень у робочий процес. Наша дизайнерська команда надала набір гнучких шаблонів — включаючи логотипи, фони та варіанти макетів — адаптованих для формату блогу та LinkedIn.
Система комбінує ці візуальні елементи з заголовком статті, щоб створити фінальне зображення, готове до публікації. Це забезпечує узгодженість стилю та брендингу на всіх платформах без потреби в ручній роботі дизайнерів для кожного допису.
Хоча налаштування оптимізоване для конкретних типів контенту та форматів, воно забезпечує стабільні, високоякісні візуальні матеріали, які підвищують взаємодію з дописами та роблять наш контент миттєво впізнаваним.
Експерименти з великими мовними моделями: DeepSeek проти GPT
Під час наших експериментів із заміною агентів переписування на базі GPT на DeepSeek, нам вдалося значно знизити витрати на створення контенту більш ніж у 10 разів. Це дозволило заощадити бюджет, не впливаючи на основні результати.
Хоча DeepSeek добре справляється з базовою структурою та SEO, варто зауважити, що тексти можуть не мати того ж рівня нюансів, тону та відшліфованості, як у GPT. Заголовки можуть бути менш привабливими, а переходи — більш механічними. Однак для великих обсягів контенту, де кількість важить більше за високу якість, DeepSeek виявляється чудовим варіантом.
Ми вирішили залишити GPT основним інструментом для високоякісного контенту, використовуючи DeepSeek для внутрішніх чернеток або тестових випадків, де швидкість і економічна ефективність мають більшу вагу. Це був цінний експеримент, який допоміг нам краще зрозуміти баланс між витратами та якістю контенту.
Результат
- Автоматизація всього процесу створення контенту змінила наш підхід до роботи зі статтями. Те, що раніше вимагало годин ручної роботи — від збору інформації та переписування до форматування та публікації — тепер виконується плавно у фоновому режимі, без постійного нагляду.
- Економія часу: Ми знизили час на виробництво контенту більш ніж на 90%, що дозволило команді зосередитися на стратегії та креативних завданнях.
- Послідовність: Новий SEO-оптимізований контент публікується кілька разів на тиждень без затримок та вузьких місць.
- Збільшення взаємодії: Дописи, адаптовані для аудиторії LinkedIn та блогу, призвели до помітного зростання взаємодії та показів протягом першого місяця.
- Масштабованість: Система легко масштабувалася з одного джерела до кількох вхідних даних без зміни основної логіки — просто підключи та використовуй.
- Надійність: Навіть якщо щось ламається (наприклад, змінюється макет сайту), вбудований моніторинг допомагає системі автоматично відновлюватися або миттєво сповіщає нас.
- Вплив на SEO: Завдяки постійній публікації, контенту, насиченому ключовими словами, та технічній оптимізації, вбудованій у процес, ми спостерігали стабільне покращення органічної видимості та позицій у пошукових системах.
- З автоматизацією важких завдань наша команда може зосередитися на стратегії та розвитку, а не на рутинних завданнях. Контент публікується регулярно, добре працює в пошукових системах, а наша онлайн-присутність продовжує зміцнюватися.
Інші приклади
