Usando IA para ajudar no trabalho de SEO, não para substituir o trabalhador

Uma das armadilhas mais fáceis ao adicionar IA (ou um agente) a um processo é ele se tornar:

Aqui estão alguns dados. Modelo, por favor me diga o que pensar.

Estou lutando com isso há alguns meses. Eu diria que acabei tentando ir na direção oposta – pelo menos em certos contextos.

A extensão do Chrome que estou construindo combina verificações tradicionais de SEO, dados do navegador, análise determinística e modelos de linguagem.

Estou ciente de que você pode fazer isso efetivamente com servidores e agentes MCP – é quase muito fácil auditar um site sem nunca auditar o site em si… ou pensar você é, pelo menos.

Mas o objetivo não é delegar uma revisão de SEO aos resultados da IA; o objetivo é tornar a revisão mais fácil de ser realizada por um SEO usando IA.

Essa distinção é importante, pelo menos por enquanto – tem sido um ponto constante de tensão na minha prática.

Isso segue meu artigo anterior, Usando computação local (IA) para reduzir a dependência de modelos de fronteira.

Determinístico sempre que possível

Algumas partes do SEO técnico são simples e serão para sempre simples – pelo menos se você souber o que está procurando:

• Um URL retornou 404 ou não.
• Um canônico existe ou não.
• Um destino de link mudou entre o HTML do servidor e o DOM renderizado, ou não.
• Robots.txt permite que um rastreador acesse um caminho ou não.

Não precisamos de um LLM para descobrir estas coisas; na verdade, a maioria dos LLMs provavelmente escreverá uma verificação determinística para capturar eles próprios esses dados de maneira confiável. Para um processo que você repetirá continuamente, uma estrutura firme, em vez de um preditor probabilístico de palavras que come fichas, É a melhor opção.

Isso dá ao revisor um ponto de partida muito mais sólido do que simplesmente colar uma página em um modelo e perguntar o que pode estar errado.

IA onde a interpretação ajuda

Ainda existem muitos lugares onde os modelos de linguagem podem melhorar o fluxo de trabalho. Seria altamente hipócrita da minha parte ser totalmente anti-IA!

Uma vez reunido, um conjunto de informações técnicas pode ser preciso, mas desagradável de ler, ou criar atrito ao processá-lo e compreendê-lo. A habilidade aqui não é ser um SEO fazendo coisas de SEO; trata-se de gerenciar o atrito de uma leitura JSON ou de uma planilha e transformar isso em algo para obter insights.

Um modelo de linguagem pode transformá-lo em:

• Uma explicação concisa.
• Um resumo do que mudou.
• Uma descrição pronta para o ticket do Jira.
• Redação mais clara para um consultor.
• Uma interpretação de uma mudança semântica genuinamente ambígua.

Aqueles são contribuições úteis e, o que é crucial, nem todas exigem que o modelo se torne o decisor final. Você, o consultor/editor de SEO/CMS, é o tomador de decisões; sua IA não é responsável.

Isso se tornou particularmente óbvio ao testar um pequeno modelo no dispositivo (Gemini Nano) em relação às diferenças de HTML DOM bruto/renderizado.

O modelo foi razoavelmente capaz de descrever mudanças na redação e possíveis consequências. Poderia reconhecer que mudar uma âncora de algo descritivo para “Saiba mais” removeu o contexto útil e isso poderia ser um problema.

Mas foi muito menos confiável quando solicitado a combinar vários fatos técnicos estruturados em um julgamento final de SEO. Confundiu insumos com resultados, tentou inventar uma lógica e não conseguiu compreender completamente como uma combinação de fatos poderia levar a um resultado. Havia muito contexto e o próprio julgamento tive ser matizado – e agora mesmo o Gemini Nano de 4 bits que acompanha o Chrome não parece ótimo para isso.

Em vez de continuar adicionando instruções até que o prompt se tornasse um livro técnico de SEO, optei por mudar as funções que estava atribuindo a ele. Para minha sanidade/cabelo e para garantir que as ferramentas façam o que são mais capazes.

O modelo local agora ajuda a transmitir as conclusões/evidências – não as julga.

Reduza o atrito em vez de remover o praticante

É cada vez mais assim que penso que as ferramentas úteis de IA deveriam funcionar – pelo menos hoje. SE os custos da IA ​​realmente começarem a paralisar as coisas (ou a bolha estourar), acho que esse caminho se tornará O CAMINHO a seguir. (OU encontraremos uma maneira de manter esse ritmo a todo custo e esse método de assistência se tornará “SEO artesanal”.)

Imagine encontrar uma diferença de DOM renderizado que contenha:

• Duas URLs.
• Seu status HTTP.
• Evidência canônica.
• Evidência de robôs.
• Mudanças de âncora.
• Contexto da página local.
• Confiança na reconciliação.
• Dados de transformação.

Um profissional pode inspecionar essas informações manualmente, mas fazê-lo repetidamente é um atrito, um atrito tedioso. Se um modelo pode transformá-lo em:

O destino do link muda após a renderização. O HTML do servidor já expõe um URL funcional, ambas as versões resolvem para o mesmo destino e o texto âncora permanece inalterado.

Isso economiza esforço sem tirar a decisão do revisor, e um ser humano pode então decidir se isso é importante.

Para aqueles casos em que as evidências realmente exigem um raciocínio mais forte, ou há muitas, muitas áreas que precisam ser inspecionadas de uma só vez, ENTÃO um modelo de IA mais capaz pode ser utilizado para acelerar esse processo.

A assistência de IA também torna o desacordo útil

Há outro benefício em manter o ser humano informado – talvez um benefício inesperado com a IA. Quando o modelo discorda de você, você pode verificar o porquê. Ao fornecer factos sob uma missão específica, as tendências bajuladoras dos chatbots de IA são suprimidas porque a missão do modelo de IA é diferente – quase “mais pura”.

Durante o desenvolvimento, isso foi extremamente útil, pois as falhas do modelo foram expostas quando:

• As evidências eram muito barulhentas.
• A terminologia técnica era ambígua.
• Dois conceitos foram reunidos em um.
• A lógica determinística era fraca.
• Minha própria experiência/conhecimento pessoal estava atrapalhando.
• Não havia contexto suficiente para julgar com eficácia.
• O modelo simplesmente não era capaz o suficiente para a tarefa.

Se todo o fluxo de trabalho tivesse sido delegado ao modelo, esses pontos fracos teriam sido muito mais difíceis de detectar.

O objetivo não é autonomia

Existe um desejo compreensível de tornar as ferramentas de IA cada vez mais autónomas. Eu construo processos, fluxos de trabalho e treino pessoas neles – a maioria das tarefas seria substituída por um agente capaz – o que cria novos problemas, acredite em mim!

A autonomia (da IA ​​ou de um agente) não é a única medida de utilidade. Uma ferramenta que me economiza 30 segundos vinte vezes por dia, torna as evidências mais fáceis de interpretar, mantém o trabalho repetitivo consistente e me fornece melhor matéria-prima para decisões pode ser extremamente valiosa sem nunca tomar essas decisões por si só.

É isso que devemos procurar, pois ainda compreendemos o que está a acontecer, porque está a acontecer e porque é que é um problema. Eles são cruciais ao fazer recomendações e corrigi-las. Se você usa um modelo para fazer tudo e está lá apenas para entregar as recomendações, o que você faz se alguém lhe fizer uma pergunta? Você não entenderá isso bem o suficiente.

Use software para estabelecer fatos. Use a IA para reduzir o esforço necessário para trabalhar com esses fatos. Use nosso julgamento onde o julgamento for realmente necessário.

O resultado é menos espetacular do que “A IA faz a auditoria de SEO para você”. Não é uma auditoria de 40 páginas que ninguém irá ler, muito menos compreender.

Eu diria que é consideravelmente mais útil, mantém você próximo do problema e faz de você um profissional melhor que não pode ser substituído pela IA.

Mais recursos:

Esta postagem foi publicada originalmente no Chris Green SEO.

Imagem de recursos: Taris Tonsa / Shutterstock