ماهي الادات الأفضل GPT-4 أم Google Cloud في عمل مهام السيو
GPT-4 أم Google Cloud أي أداة تختار لعمل مهام السيو الخاصة بك؟
خلال السنة الماضية، شهد LLM GPT-4 والروبوت الدردشة ChatGPT زخمًا كبيرًا من الشعبية. ولكن ليست OpenAI الشركة الوحيدة التي تقدم حلولًا لمحترفي مجال السيو الذين يبحثون عن أدوات لتوطين بعض المهام المحددة بشكل آلي. في مقال نشر على
موقع Search Engine Land، تقارن لازارينا ستوي أداء GPT-4 وواجهات برمجة التطبيقات للتعلم الآلي من Google Cloud في عدة مهام SEO شائعة يمكن أن تستفيد من فوائد التوطين.
ما يجب تذكره:
على الرغم من أن GPT-4 يحظى بتفضيل كثيرين، إلا أنه ليس الأداة الوحيدة قادرة على مساعدة محترفي السيو في توطين مهامهم.
المنهجية المستخدمة:
ثلاثة نتائج ممكنة:
تستطيع الواجهة برمجة التطبيقات تنفيذ هذه المهمة، ولكن مع بعض القيود؛
لا تستطيع تنفيذها؛
تتألق في هذه المهمة ببراعة!
الترجمة من الفرنسية إلى العربية:
الاختبارات الأولية تتعلق بفهم النصوص، وبالتحديد تعرف الكيانات المسماة وتحليل البنية النحوية. تستخدم هاتان الطريقتان من قبل خبراء السيو لتحليل نتائج صفحات محركات البحث، والبحث عن الكلمات الرئيسية، وتدقيق الروابط الداخلية، وتحليل محتوى المنافسين، بالإضافة إلى تحليل التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي.
يتميز واجهة برمجة التطبيقات لـ Google Cloud من البداية بمزايا حقيقية في فهم النصوص، مثل التعرف الممتاز على الكيانات، وتحليل مشاعر الكيانات في السياق، وإمكانية استخدامها مع عدة تكاملات. القيود الوحيدة المحددة هي تحميل كثرة الكيانات المعترف بها، على سبيل المثال، بالأشكال المفردة والجمع.
على الرغم من أن GPT-4 لا يتفوق في تحليل النصوص، إلا أن حلاً OpenAI يتصدّى بشكل جيد فيما يتعلق بتعرف الكيانات. ومع ذلك، فإن الوضع مختلف بالنسبة لتحليل البنية النحوية، حيث تتعرض واجهة البرمجة للخطأ.
فيما يتعلق بتجميع النصوص، والذي يستخدم لتحليل السيو وتنفيذ مهام مختلفة على نطاق واسع، يكون التجميع والتصنيف في قلب الاختبارات الأخرى التي قامت بها لازارينا ستوي.
مرة أخرى، تتفوق واجهة برمجة التطبيقات لـ Google Cloud، هذه المرة في إطار مهام التصنيف، مع أكثر من 700 فئة جاهزة للاستخدام، ودقة، وتحكم، وقدرة على معالجة مستندات طويلة بكميات كبيرة. ومع ذلك، فإن الوضع مختلف بشكل كبير عندما يتعلق الأمر بتنفيذ مهام تتعلق بالتجميع. في هذه الحالة، تثبت واجهة برمجة التطبيقات لـ Google Cloud عجزها عن تنفيذ المهمة.
على الرغم من أن GPT-4 لا يتميز بشكل خاص في التصنيف، إلا أن واجهة البرمجة على الأقل قادرة على تنفيذ مهام التجميع. ومع ذلك، فإنها تواجه العديد من القيود التي يمكن أن تعقد استخدامها. يُفضل استخدامها للمشاريع الصغيرة.
تعليق الصور
في حين يهيمن إنتاج الصور على DALL-E من Open AI وليس لها ما يقابله في Google، إن تعليق الصور هو مهمة يمكن أن تُكلف عدة واجهات برمجة تطبيقات بها. يُعتبر إضافة تعليقات إلى الصور أمرًا مهمًا لتحسين تصنيف الصور في نتائج محركات البحث وتسهيل فهم محتوى المواقع من قبل روبوتات الفهرسة.
في هذا السياق، يتنافس GPT-4V (المتاح عبر ChatGPT) وواجهات برمجة تطبيقات Vertex وVision من Google Vision تقريبًا في نفس الفئة. الفارق الوحيد الملحوظ الذي قد يجعل الفارق هو أنه من الأسهل دمج Vertex AI من Google Cloud في مشروع وتشغيله لتعليق على الصور بكميات كبيرة، مما لا يزال غير ممكن حتى الآن مع GPT-4V.
تحويل المحتوى
يتعلق تحويل المحتوى بتحويل المحتوى إلى نص بتنسيق أو نمط مختلف، بالإضافة إلى تحويل النص إلى صوت، أو حتى تحويل التسجيل الصوتي أو الفيديو إلى نص. يُستخدم خصوصًا في إطار تحسين إمكانية الوصول إلى المواقع.
على الرغم من بعض القيود، مثل نقص القابلية للتوسع، يعد GPT-4 الأكثر كفاءة في تحويل نص إلى نمط أو محتوى بطول مختلف. مهمة يمكن أيضًا أن تقوم بها Vertex AI من Google Cloud، لكن بدرجة أقل من التنوع.
فيما يتعلق بتسجيل الفيديو/الصوت وتحويل النص إلى صوت، يُظهر GPT-4 ببساطة عجزًا عن تنفيذ هذه المهام، في حين تتألق واجهة برمجة التطبيقات Text-to-speech من Google Cloud في كلا المجالين، على الرغم من التكاليف العالية المحتملة تبعًا لحجم المعالجة.
ترجمة المحتوى
على الرغم من أن الترجمة التلقائية يمكن أن تساعد كثيرًا في تقليل التكاليف وتسريع نشر المواقع ذات الحجم المتوسط أو الكبير، فإن تأجير المحتوى من قبل الخبراء لا يزال أمرًا أساسيًا لتحسين السيو وتجربة المستخدم في الأسواق المستهدفة.
في هذا النطاق، تظهر واجهة برمجة تطبيقات Google Cloud Translation و GPT-4 بقدرات تنافسية متساوية، على الرغم من أنه يجب أخذ بعض النقاط السلبية في الاعتبار. لذا، يجدر بجوجل أحيانًا تغيير معنى جملة، ونقص في الإبداع، أو ارتكاب أخطاء كبيرة، خاصة مع الهياكل المعقدة. من جهتها، ترتكب واجهة برمجة التطبيقات GPT-4 أخطاءً أقل بالمقارنة، ولكن بشكل متكرر. كما أنها تواجه صعوبات في ترجمة المحتويات ذات الهياكل المعقدة، وبصفة عامة تكون أبطأ من المنافسة.
في الختام، تنصح بعدم الاعتماد على نموذج واحد فقط لتنفيذ جميع مهام السيو التي يمكن أن تُتمَّ بشكل آلي. على الرغم من أن GPT-4 يتمتع بشعبية، فإن استخدام أدوات Google Cloud الخاصة يمكن أن يكون أكثر فائدة لبعض المهام.
تعليقات
إرسال تعليق