چرا فرآیند ساخت GPT سفارشی مهم‌تر از خود تکنولوژی است؟
وقتی GPTهای سفارشی با یک هدف مشخص، برای حل مشکلات واقعی و با یک ذهنیت محصول‌محور (که روی تأثیرگذاری در کسب‌وکار تمرکز داره) ساخته بشن، می‌تونن حسابی فرایندهای سئو رو بهینه‌تر کنن.
وقتی گوگل تو سال ۲۰۱۷ تو مقاله‌اش با عنوان «Attention Is All You Need» از معماری ترنسفورمر (Transformer) رونمایی کرد، کمتر کسی فکرش رو می‌کرد که این فناوری قراره دنیای کار دیجیتال رو این‌قدر متحول کنه. معماری ترنسفورمر، پایه‌های GPTهای امروزی رو بنا کرد؛ ابزارهایی که حالا دیگه جزئی جدانشدنی از کارهای روزمره ما تو دنیای سئو و دیجیتال مارکتینگ شدن.
موتورهای جستجو دهه‌هاست که از یادگیری ماشین استفاده می‌کنن، اما ظهور هوش مصنوعی مولد (Generative AI) بود که باعث شد خیلی از ماها به طور جدی‌تری دنیای هوش مصنوعی رو کنکاش کنیم. پلتفرم‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی، مثل GPTهای سفارشی، همین حالا هم دارن روی نحوه تحقیق کلمات کلیدی، پیدا کردن ایده‌های محتوایی و تحلیل داده‌های ما تأثیر می‌ذارن.
اما ارزش واقعی این ابزارها تو این نیست که باهاشون کارها رو از سر باز کنیم یا به قول معروف گوشه‌ها رو بِبُریم. ارزش اصلی تو اینه که این ابزارها رو هوشمندانه و هدفمند طراحی کنیم، با اهداف کسب‌وکارمون هماهنگشون کنیم و مطمئن بشیم که نیازهای کاربرها رو برآورده می‌کنن.
این مقاله یه آموزش قدم به قدم برای ساختن GPT نیست. اینجا می‌خوام براتون بگم که چرا خودِ «فرایند ساخت» مهمه، تا الان چه چیزهایی یاد گرفتم و چطور سئوکارها می‌تونن از این «ذهنیت محصول‌محور» استفاده کنن تا تو عصر هوش مصنوعی، استراتژیک‌تر فکر کنن.
از موانع تا همگانی شدن فناوری
تا همین چند وقت پیش، ساختن ابزار بدون دانش کدنویسی یعنی باید به برنامه‌نویس‌ها متکی می‌بودیم، زمان‌های طولانی منتظر می‌موندیم و صبر می‌کردیم تا شرکت‌ها ویژگی‌های جدیدی رو منتشر کنن. این وضعیت یه کم تغییر کرده. همگانی شدن تکنولوژی، موانع ورود رو کمتر کرده و این امکان رو برای هر کسی که کمی کنجکاوی داشته باشه فراهم کرده تا ساخت ابزارهایی مثل GPTهای سفارشی رو تجربه کنه. هم‌زمان، انتظارات ما هم بالاتر رفته، چون حالا دیگه توقع داریم ابزارها ساده، کارآمد و واقعاً مفید باشن.
به همین دلیله که مهارت‌های فنی هنوز هم مهمن. اما این مهارت‌ها به تنهایی کافی نیستن. به نظر من، چیزی که اهمیت بیشتری داره، اینه که چطور از این مهارت‌ها استفاده می‌کنیم. آیا داریم یه مشکل واقعی رو حل می‌کنیم؟ آیا داریم فرایندهایی می‌سازیم که با نیازهای کسب‌وکارمون همخوانی داشته باشن؟
سوال‌های استراتژیکی که سئوکارها باید از خودشون بپرسن، دیگه فقط این نیست که «آیا می‌تونم این رو بسازم؟»، بلکه این‌هاست:
- آیا اصلاً «باید» این رو بسازم؟
- چه مشکلی رو دارم حل می‌کنم و برای چه کسی؟
- هدف نهایی چیه؟
چرا فرایند ساخت مهمه؟
ساختن یه GPT سفارشی کار ساده‌ایه. هر کسی می‌تونه چند تا دستورالعمل اضافه کنه و روی دکمه «ذخیره» کلیک کنه. اما چیزی که واقعاً مهمه، اتفاقاتیه که قبل و بعد از این کار میفته: مشخص کردن مخاطب، شناسایی مشکل، تعیین محدوده کار به شکل واقع‌بینانه، تست و بهبود خروجی‌ها و هماهنگ کردن اون‌ها با اهداف کسب‌وکار.
از خیلی جهات، این همون کاریه که یه بازاریابی خوب همیشه انجام می‌داده: درک مخاطب، تعریف نیازهاش و طراحی راه‌حل‌هایی که این نیازها رو برآورده کنه.
به عنوان یه کارشناس سئوی بین‌المللی، بارها دیدم که به موضوعاتی مثل تناسب فرهنگی و دسترسی‌پذیری دیجیتال (digital accessibility) به عنوان یه فکر ثانویه نگاه می‌شه. OpenAI به من این فرصت رو داد تا بررسی کنم که آیا هوش مصنوعی می‌تونه به حل این چالش‌ها کمک کنه یا نه؛ مخصوصاً که این ابزار برای ماهایی که تخصص کدنویسی نداریم هم قابل استفاده است.
پروژه‌ای که با هدف بهبود تناسب فرهنگی در سئوی جهانی شروع شده بود، وقتی فهمیدم که محدوده کار بزرگ‌تر از چیزیه که اون لحظه از پسش برمیام، به دو تا GPT جداگونه تبدیل شد.
این تغییر یه شکست نبود، بلکه بخشی از فرایندی بود که من رو به سمت یه راه‌حل بهتر هدایت کرد.
مطالعه موردی: ۲ تا GPT، ۱ درس مهم
ایده اولیه
ایده اولیه من این بود که یه GPT سفارشی بسازم که بتونه ایده‌های محتوایی متناسب با کشورهای انگلیس، آمریکا، کانادا و استرالیا تولید کنه و در عین حال، تفاوت‌های ظریف زبانی و فرهنگی رو هم در نظر بگیره.
به عنوان یه متخصص سئوی بین‌الملل، می‌دونم که درگیر کردن مخاطبان جهانی که انتظار تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده دارن، کار سختیه. ترجمه به تنهایی کافی نیست. محتوا باید هم از نظر زبانی دقیق باشه و هم از نظر فرهنگی و بافتی، مرتبط باشه.
این موضوع، دقیقاً منعکس‌کننده تغییر بزرگ‌تریه که تو خود دنیای جستجو اتفاق افتاده. کاربرها حالا انتظار نتایج شخصی‌سازی‌شده و مبتنی بر زمینه (context-driven) رو دارن و موتورهای جستجو هم دارن به همین سمت حرکت می‌کنن.
تغییر مسیر
همین که شروع به ساختن کردم، خیلی زود فهمیدم که محدوده کار از چیزی که فکر می‌کردم بزرگ‌تره. درک تفاوت‌های فرهنگی در چهار بازار مختلف، هم‌زمان با یادگیری نحوه ساخت و بهبود GPTها، به زمانی بیشتر از اون چیزی که می‌تونستم در اون لحظه اختصاص بدم، نیاز داشت.
به جای اینکه پروژه رو رها کنم، اون رو به شکل یه محصول کمینه پذیرفتنی (MVP) بازتعریف کردم. محدوده کار رو دوباره بررسی کردم و تمرکزم رو به یه چالش مهم دیگه، اما با نیازمندی‌های یکپارچه‌تر، تغییر دادم: دسترسی‌پذیری دیجیتال.
این GPT دسترسی‌پذیری طوری طراحی شده بود که مشکلات رو شناسایی کنه، عبارت‌های فراگیر (inclusive) پیشنهاد بده و از تلاش‌های حمایتی داخل تیم پشتیبانی کنه. خروجی‌های اون برای نقش‌های مختلف، مثل کارشناس سئو، بازاریاب و مدیر پروژه، شخصی‌سازی می‌شد تا هر کدوم بتونن به شکل مرتبطی تو کارهای روزمره‌شون ازش استفاده کنن.
این کار به معنی دست کشیدن از پروژه محتوا نبود. بلکه یه انتخاب آگاهانه بود تا از یک مورد استفاده (use case) درس بگیرم و اون درس‌ها رو تو پروژه بعدی به کار ببندم.
نتیجه کار
اینکه اول روی GPT دسترسی‌پذیری کار کردم، بهم کمک کرد تا با دقت بیشتری در مورد محدوده کار و اعتبارسنجی فکر کنم؛ و این کار جواب داد.
از اونجایی که نیازمندی‌های دسترسی‌پذیری نسبت به تفاوت‌های فرهنگی یکپارچه‌تر هستن، بهبود دادن پرامپت‌ها و تست کردن خروجی‌های مخصوص هر نقش، راحت‌تر بود و اینطوری می‌تونستم مطمئن بشم که لحن ابزار، فراگیر و بدون قضاوت باشه.
من نمونه اولیه رو با سئوکارها و حامیان دسترسی‌پذیری به اشتراک گذاشتم. بازخوردشون فوق‌العاده ارزشمند بود. با اینکه نظرشون در کل مثبت بود، اما به ناهماهنگی‌هایی اشاره کردن که من ندیده بودم؛ از جمله نحوه توصیف پرامپت در فروشگاه GPT.
در نهایت، دسترسی‌پذیری فقط به متن جایگزین تصویر (alt text) یا کنتراست رنگ محدود نمی‌شه؛ بلکه به نحوه ارائه اطلاعات هم مربوطه.
وقتی GPT دسترسی‌پذیری آماده و فعال شد، با آمادگی بیشتر، انتظارات شفاف‌تر و یک فرایند قوی‌تر، دوباره سراغ GPT محتوای فرهنگی رفتم.
نکته کلیدی اینجا اینه که ارزش واقعی، فقط در محصول نهایی نیست، بلکه در فرایند ساختن، تست کردن و بهبود دادنه.
ریسک‌ها و چالش‌های مسیر
البته که هر ریسکی به یه مشکل تبدیل نشد، اما این فرایند چالش‌های خاص خودش رو هم داشت.
بزرگ‌ترین چالش، دست‌کم گرفتن زمان و محدوده کار بود که با بازنگری در برنامه و شروع از یک نقطه کوچک‌تر، حلش کردم. محدودیت‌های پلتفرم هم وجود داشت؛ مثل توسعه مداوم مدل‌ها، خستگی از هوش مصنوعی (AI fatigue) و توهم‌زایی (hallucinations). خودِ OpenAI هم اعتراف کرده که توهم‌زایی از نظر ریاضی اجتناب‌ناپذیره. بهترین راهکار اینه که پرامپت‌های دقیق بنویسیم، دستورالعمل‌ها رو با جزئیات کامل ارائه بدیم و همیشه از رویکرد «نظارت انسانی» (human-in-the-loop) استفاده کنیم. باید به GPTها به چشم دستیار نگاه کرد، نه جایگزین.
همکاری با دیگران هم یه لایه پیچیدگی دیگه اضافه کرد. گرفتن بازخورد به زمان خالی همکارانم بستگی داشت، برای همین باید منعطف می‌بودم و زمان بیشتری رو در نظر می‌گرفتم. با این حال، نظراتشون حیاتی بود و بدون اون‌ها نمی‌تونستم پیشرفت کنم. از اونجایی که هیچ‌کدوم از این موارد تحت کنترل من نیست، تنها کاری که می‌تونستم بکنم این بود که از آخرین تحولات باخبر بمونم و تمام تلاشم رو برای مدیریت کردنشون به کار بگیرم.
این چالش‌ها یه حقیقت مهم رو برام پررنگ‌تر کرد: ساختن استراتژیک به معنی دنبال کردن کمال‌گرایی نیست، بلکه به معنی یادگیری، سازگاری و بهتر شدن در هر تکرار و مرحله است.
به‌کارگیری تفکر محصول‌محور
فرایندی که من طی کردم، خیلی شبیه رویکرد مدیران محصول در مواجهه با محصولات جدیده. سئوکارها هم می‌تونن همین ذهنیت رو به کار بگیرن تا فرایندهای کاری طراحی کنن که هم کاربردی و هم استراتژیک باشن.
مشکل رو اعتبارسنجی کنید
قرار نیست هر مشکلی با هوش مصنوعی حل بشه و اصلاً هر مشکلی هم نیاز به حل شدن نداره. مشخص و اولویت‌بندی کنید که در اون لحظه چه چیزی واقعاً مهمه و بعد تایید کنید که آیا یه GPT سفارشی، یا هر ابزار دیگه‌ای، راه درستی برای حل اون مشکل هست یا نه.
کاربرد (Use Case) رو تعریف کنید
چه کسی قراره از این GPT استفاده کنه و چطوری؟ شاید دسترسی گسترده جذاب به نظر برسه، اما ارزش واقعی از برآورده کردن نیازهای خاص به دست میاد. در غیر این صورت، موفقیت خیلی زود از بین میره.
GPTهای من طوری طراحی شدن که به کارشناس‌های سئو، بازاریاب‌ها و مدیران پروژه تو سناریوهای مختلف کارهای روزمره‌شون کمک کنن.
نمونه اولیه بسازید و تست کنید
شروع کردن از یه نقطه کوچیک، ارزش خیلی زیادی داره. در مورد GPTها، من باید دستورالعمل‌های واضح و مشخصی می‌نوشتم، بعد خروجی‌ها رو بررسی و اصلاح می‌کردم.
مثلاً، به جای اینکه از GPT دسترسی‌پذیری بخوام ایده‌های کلی برای دسترس‌پذیر کردن یه فرم بده، بهش دستور دادم که مثل یه کارشناس سئو عمل کنه که داره برای برنامه‌نویس‌ها توضیحات فنی (brief) میده، یا مثل یه مدیر پروژه که داره وظایف رو تقسیم می‌کنه.
برای GPT محتوا هم، بهش دستور دادم که نقش یه استراتژیست محتوای بریتانیایی یا آمریکایی رو بازی کنه و برای نشریات خاص، ایده‌های فراگیر و متناسب با فرهنگ اون منطقه، به زبان انگلیسی بریتانیایی یا آمریکایی استاندارد، تولید کنه.
با بازخورد گرفتن، فرایند رو تکرار و بهبود بدید
همکاران و متخصصان موضوعی رو از همون اول درگیر فرایند کنید. دیدگاه‌های اون‌ها، فرضیات شما رو به چالش می‌کشه، ناهماهنگی‌ها رو مشخص می‌کنه و باعث می‌شه خروجی‌ها قوی‌تر و قابل‌اعتمادتر بشن.
از آخرین تحولات باخبر باشید
پلتفرم‌های هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل هستن و فرایندها هم باید با سناریوهای مختلف سازگار بشن. تفکر محصول‌محور یعنی چابک بودن، سازگاری با تغییرات و ارزیابی مجدد اینکه آیا ابزارهایی که می‌سازیم هنوز هدف اصلی‌شون رو دنبال می‌کنن یا نه.
ماجرای عرضه ناموفق GPT-5 بهم یادآوری کرد که این فضا چقدر می‌تونه بی‌ثبات و متغیر باشه.
کاربردهای عملی برای سئوکارها
چرا وقتی این همه ابزار سئوی عالی در دسترسه، خودمون GPT بسازیم؟ برای من، بخشی از این کار از روی کنجکاوی بود و بخشی هم راهی برای این بود که ببینم با مهارت‌های فعلی‌ام به چه چیزهایی می‌تونم برسم، قبل از اینکه برای یه محصول دیگه پیشنهاد همکاری بدم.
GPTهای سفارشی می‌تونن تو موقعیت‌های خاص، ارزش واقعی ایجاد کنن، مخصوصاً اگه با رویکرد نظارت انسانی همراه باشن. بعضی از مفیدترین کاربردهایی که من پیدا کردم این‌ها هستن:
- تحلیل داده‌های کمپین برای کمک به تصمیم‌گیری.
- کمک به تحلیل رقبا در بازارهای جهانی.
- پشتیبانی از ایده‌پردازی محتوا برای مخاطبان بین‌المللی.
- دسته‌بندی کلمات کلیدی یا پیدا کردن فرصت‌های لینک‌سازی داخلی.
- تهیه پیش‌نویس اسناد یا بریف‌ها.
نکته این نیست که ابزارهای شناخته‌شده یا تخصص انسانی رو جایگزین کنیم، بلکه اینه که از اون‌ها به عنوان دستیار در فرایندهای کاری ساختاریافته استفاده کنیم. این ابزارها می‌تونن زمان ما رو برای تفکر عمیق‌تر آزاد کنن، اما همچنان به هدایت و بازبینی دقیق ما نیاز دارن.
چطور سئوکارها می‌تونن تفکر محصول‌محور رو به کار بگیرن؟
حتی اگه هیچ‌وقت یه GPT نسازید، باز هم می‌تونید همین ذهنیت رو تو کارهای روزمره‌تون به کار بگیرید. در ادامه چند تا پیشنهاد براتون دارم:
- چالش‌ها رو استراتژیک ببینید: بپرسید کاربر نهایی کیه، چه نیازی داره و چه چیزی در تجربه کاربریش مشکل داره. بدون داشتن زمینه، مستقیم سراغ تاکتیک‌ها نرید.
- فرایندهای تکرارپذیر طراحی کنید: به جای راه‌حل‌های یک‌باره، فرایندهای کاری بسازید که در طول زمان قابل توسعه و بهبود باشن.
- تست کنید و یاد بگیرید: با تاکتیک‌ها مثل نمونه‌های اولیه رفتار کنید. آزمایش کنید و بر اساس نتایج، اون‌ها رو بهبود بدید. اگر تست A/B ممکن نیست (که اغلب هم همین‌طوره)، حداقل آماده باشید تا در صورت لزوم، تنظیمات لازم رو انجام بدید.
- با تیم‌های دیگه همکاری کنید: سئو در انزوا وجود نداره. از همان ابتدا با تیم‌های تجربه کاربری، توسعه و محتوا همکاری کنید. کلید موفقیت اینه که راه‌هایی برای ارزش‌آفرینی در کار اون‌ها پیدا کنید.
- معیارهای موفقیت رو بازتعریف کنید: در عصر هوش مصنوعی، ترافیک باکیفیت، نرخ تبدیل و بهبود فرایندهای داخلی اهمیت دارن. موفقیت باید تأثیر واقعی بر کسب‌وکار رو نشون بده.
- از هوش مصنوعی به صورت استراتژیک استفاده کنید: پیروزی‌های سریع وسوسه‌انگیزن، اما بهترین کاربرد GPTها و ابزارهای مشابه، پشتیبانی از فرایندهای ساختاریافته و شناسایی نقاط کور ماست. همیشه رویکرد نظارت انسانی رو حفظ کنید تا مطمئن بشید خروجی‌ها دقیق و متناسب با نیازهای کسب‌وکارتون هستن.
حرف آخر
نوآوری واقعی در خودِ تکنولوژی نیست، بلکه در اینه که ما چطور تصمیم می‌گیریم از اون استفاده کنیم.
ما الان در انقلاب صنعتی پنجم هستیم؛ زمانی که انسان و ماشین بیش از هر وقت دیگه‌ای با هم همکاری می‌کنن.
برای سئوکارها، فرصت اینه که از اجرای صرف تاکتیک‌ها فراتر برن و مثل استراتژیست‌های محصول فکر کنن. این یعنی سوال‌های دقیق‌تری بپرسن، فرضیه‌ها رو تست کنن، فرایندهای هوشمندانه‌تری طراحی کنن و راه‌حل‌هایی بسازن که با محدودیت‌های دنیای واقعی سازگار باشن.
موضوع اصلی، ارائه راه‌حل است، نه فقط انجام دادن وظایف.
پاسخی بگذارید