В последних обновлениях ChatGPT для модели GPT-4 добавлен новый плагин Code Interpreter. Теперь нейросеть сама пишет и выполняет код Python прямо в интерфейсе чат-бота. Это открывает широкие перспективы для анализа данных, обработки изображений, редактирования кода и многих других задач.
Кроме того, интерпретатор предоставляет доступ к функции скачивания файлов, размер которых не превышает 100 МБ.Среди возможностей плагина — создание графиков, карт, визуализация данных, анализ музыкальных плейлистов, формирование интерактивных HTML-файлов, очистка наборов данных. и извлечение цветовых палитр из изображений.
Содержание
Кому следует использовать интерпретатор кода в chatGPT?
Чтобы использовать Code Interpreter, вам нужна учетная запись chatGPT с подпиской plus. ChatGPT Plus предлагает ряд мощных функций, включая доступ к модели GPT-4 и использование плагинов. Эта подписка стоит 20 долларов в месяц.
Плагин Code Interpreter в настоящее время находится на стадии альфа-тестирования. Чтобы активировать его функциональность, вы должны зайти в настройки своей учетной записи и активировать эту опцию.
Я немного протестировал этот инструмент в SEO-задачах и хочу поделиться несколькими полезными кейсами его использования в продвижении сайтов в поисковых системах.
Анализируем влияние метрик CWV на позиции в google
Для начала покажу, как можно проанализировать зависимость метрик CWV от позиций сайтов в поисковой выдаче. Сначала нам нужно собрать набор данных, вот пример эксплуатировать. Я проанализировал топ-10 Google на предмет небольшой семантики и собрал метрики сайта через PageSpeedInsights API (о том, как это сделать, вы можете прочитать здесь). Все, что удалось собрать, я сохранил в файл и отправил в чат:
Во-первых, просто попросите посмотреть на данные. Далее просим показать корреляции показателей с позициями:
Получаем результат в виде коэффициентов корреляции. Есть также комментарий о том, что они означают:
Но в моей таблице есть данные как по фактическим показателям сайта, так и по оценкам этих показателей. Например, First Contentful Paint Time в мс и First Contentful Paint как балл от 0 до 100. Анализировать данные и искать корреляции таким образом не совсем корректно, т.к. оценка напрямую зависит от реального значения. Для реального нужно сделать 2 таблицы: одну с реальными значениями, а другую с оценками и проанализировать их отдельно. Но попросите cahtGPT сделать это:
ChatGPT сам разобрался, как разделить показатели и провел корреляционный анализ.
Вы также можете сразу визуализировать данные:
В данном примере нет корреляций показателей с позицией сайта. CWV может быть доменным фактором, а может и не сильно влиять на позицию сайта в топ 10. Здесь нужно смотреть на другие примеры и сравнивать CWV с другими метриками, например, с трафиком со страницы.
Анализируйте метрики конкурентов
Точно так же вы можете анализировать метрики конкурентов. Я нашел электронную таблицу, которую я сделал с командой для анализа конкурентов в нише онлайн-конвертеров файлов. Существует множество различных показателей сайта, которые мы пытались выяснить, чего не хватает нашему сайту:
Очень полезно периодически делать такие таблицы, чтобы искать новые точки роста на проекте. А Code Interpreter может помочь с анализом.
Во-первых, мы просим вас собрать данные в единую форму для дальнейшего анализа. Например, данные в столбце Средняя продолжительность по данным SimilarWeb chatGPT преобразован из формата минут и секунд в число секунд для облегчения их анализа:
Далее мы смотрим на трафик и ключевые корреляции Ahrefs:
Мы видим, что есть довольно сильные корреляции с метриками ссылок. Ahrefs показывает трафик от Google, так что эти зависимости нас не удивляют ?. Но есть зависимость от наличия параллельных параметров для конверсий. Вы можете рассматривать эту функцию как точку роста сайта.
Анализируем ссылающийся сайт и его трафик
Еще один небольшой пример использования Code Interpreter для SEO — это сравнение динамики трафика и показателей его ссылок. Мы собираем динамику кликов GSC и данные рефереров в таблицу. Реферальные домены DR и Total я взял у Ahrefs, но вы можете использовать любой другой сервис:
Отправляем в чат и просим посчитать корреляции:
Получаем очень слабые корреляции. Но, скорее всего, Google нужно время, чтобы учесть новые ссылки при ранжировании. Поэтому необходимо сместить эталонные показатели по отношению к трафику во времени:
Теперь корреляции значительно увеличились:
Вы можете попросить рассчитать оптимальный период смещения данных:
Но корреляция здесь становится очень большой. Я не думаю, что вы можете доверять этим данным:
Вы можете отписаться в комментариях о полученном лаге и корреляции, а я продолжу изучать этот момент на других своих проектах ?
Заключение
Интерпретатор кода в chatGPT — это не волшебство. Многие люди сами делают то же самое в Python. Но теперь эти задачи можно выполнять намного быстрее и порог вхождения в навыки стал намного ниже.
Всем советую прочитать книгу Статистика и чаты. Он простыми словами объясняет основные статистические данные, которые могут быть вам полезны в ваших проектах.
Спасибо за прочтение! Спасибо за подписку на мой ГТ канал. В этом документе я делюсь примерами использования chatGPT, случаями SEO и анализами, которые меня заинтересовали.
