Такая ситуация: нужно срочно придумать заголовок статьи или проверить HTML-код, а времени, как всегда, мало. Запускаешь две нейросети, надеясь, что хоть одна выдаст что-то внятное. Иногда результат радует, а иногда приводит в тупик.
Я устал сравнивать, какой из них лучше работает. Поэтому просто устроил обеим моделям тест по SEO-заданию. Без истории в чате и с одинаковым запросом. Хотел увидеть не просто ответ на запрос, а решение проблемы, и кое-что сразу становится понятно.
Почему этим тестам можно верить?
Никакой магии здесь нет. Чистый чат без истории, одинаковые задания для обоих и чёткие критерии. Я оценивал не так «понравилось или не понравилось», а по пяти простым пунктам, которые важны в работе с моделью:
- Точность: Сделала ли модель именно то, что просил в задание?
- Глубина: Копнула ли дальше первого уровня, дала ли скрытую пользу?
- Готовность к использованию: Можно ли результат сразу же использовать или придётся править под себя?
- Скорость: Не заставляла ли себя ждать долго?
- Соображение: Проявила ли хоть каплю творчества или тупо следовала шаблонному ответу для всех пользователей?
Вот по этим правилам и сравнил. Задача — банальная, но и показательная.
Задание такое: получить из 2 нейросети три варианта Title и Description.
Итак, я почистил историю в чате и запустил конкретный промт, как в техзадании, если хотите проверить, копируйте и проверяйте в ИИ-инструментах:
Промт: Напиши 3 варианта Title и Description для статьи с ключевым запросом [как настроить 301 редирект в .htaccess]. Длина Title до 60 символов, Description до 160. Включи другие ключи: [редирект, переадресация, ошибка 404].
Цель — проверить, понимает ли модель разницу между формальным выполнением и реальным копирайтингом. Между «вписать ключи» и «сделать кликабельной».
Промт системы оценки по каждому заданию
Промт: Далее предлагаю оценить ответ по 5-балльной шкале и в процентном % соотношении (сумма баллов [%] | краткий вердикт [%]) по следующим аспектам:
- Точность и корректность (1–5): Фактическая и техническая правильность ответа.
- Полнота и глубина (1–5): Охват вопроса, детализация, проработка нюансов.
- Практическая полезность (1–5): Можно ли сразу использовать ответ в работе с минимальными правками.
- Оценка текста (1–5): Соблюдение принципов редактуры и итоговое качество.
- Креативность/Логика (1–5): Для копирайтинга — оригинальность формулировок, для технических задач — логичность решения.
Итог по заданию: Оценка ответа по 5-балльной шкале и в % соотношении.
Итоги оценки двух ИИ-инструментов
GigaChat от Сбера образцовый исполнитель, который не задаёт лишних вопросов и с задачей справился хорошо. Технически всё безупречно и ключи вписал правильно, длина соблюдена, три варианта на руках. Берёшь и используешь в работе. Но когда начинаешь вчитываться, ловишь себя на мысли, что немного скучновато, однако.
Оценка GigaChat: Надёжный и предсказуемый
Надёжный, предсказуемый и немного скучноватый. Идеален, когда нужен чёткий и быстрый ответ без сюрпризов. Суммарно работа заслуживает высокую оценку за профессионализм подхода, соблюдение требований. Итого: 23 из 25. Результат хороший. Работает хорошо, решает задачи и общие проблемы в разных сферах. Общий балл составляет около 88-92%.
Оценка DeepSeek: вердикт в 3 строчки стратегии
А вот ответ DeepSeek заставил меня призадуматься. Он не просто выдал три строчки. Он принёс три стратегии, аккуратно их подписав. Словно понимал, для кого и зачем это пишется. Не просто вписал ключи, а смоделировал поведение пользователя, и формальное ТЗ переросло в маркетинговую механику.
Итого: 24 из 25. Результат, который радует. Работает не как инструмент, а как младший, но очень толковый партнёр, который учится вместе с тобой. Общий процент выполнения составляет около 92-96%.
Так, какую же модель использовать в своей работе?
Лично мой вывод из эксперимента не в том, какую модель лучше использовать, а в разных ролях и задачах. Их не стоит противопоставлять друг другу, а нужно в паре правильно использовать, для решения разных проблем и задач по пословице, одна голова хорошо, а две лучше.
Когда использовать GigaChat:
- Когда нужен быстрый и точный ответ на чёткий вопрос типа «какой синтаксис редиректа».
- Вы сами отлично знаете, что делать, и вам нужен аккуратный исполнитель для рутинного труда.
- Задача скучная и шаблонная, здесь креатив только помешает.
Когда использовать DeepSeek:
- Работаете с текстами, заголовками и креативом.
- Хочется не просто ответа, а вариантов с разной подачей.
- Цените, когда модель пытается угадать задание и дать больше чем нужно вам.
Если вы веб-мастер или сеошник, DeepSeek в этом сравнение выглядит явным фаворитом для контент-задач. Он экономит время на доработках и часто предлагает неожиданно удачные ходы. Наш GigaChat при этом не списываю со счетов — он мой основной тестер для быстрых технических проверок, сопоставлений и решений возникающих проблем здесь и сейчас.
Секрет не в поиске одной волшебной кнопки «сделать всё и сразу», а в своей системе, где у каждого инструмента своя задача. Тогда эти нейросети в паре работают на полную катушку, и вы не тратите время впустую.
Частые вопросы, которые задаются в сети
Где их взять-то, эти нейросети?
DeepSeek — на официальном сайте, есть и приложение. GigaChat — через SberAI или в МАХ. Оба на момент моего теста были бесплатны в базовом доступе и, думаю, дальше будут.
А что для техники писать лучше? Мануалы, гайды?
Для сложных технических статей, где нужна структура и рабочие примеры кода, в моём тесте лучше показал себя DeepSeek. Он контекст чувствует глубже, и примеры даёт более приземлённые и рабочие.
А для контекстной рекламы заголовки кто лучше придумывает?
Здесь DeepSeek немного впереди. Он тоньше и естественнее вписывает ключи в заголовки и описания, а это напрямую влияет на кликабельность в поиске. Штампов вроде «Супер предложение!» не выдаёт.
Можно ли слепо доверять нейросети в вопросах SEO?
Абсолютно нет. Особенно в технических моментах: настройке редиректов, правке того же .htaccess. Любой её ответ — лишь «скелет» контента, черновик, который нужно дорабатывать, исправлять под свои нужды. Проверять, перепроверять и принимать окончательное решение использовать или нет должны вы сами.
P.S. Нейросеть — мощный инструмент, но не самый важный в решении задач на практике. Он лишь помогает нести груз, как верблюд в пустыне. Важно помнить об этом, и всё будет хорошо.
Читайте еще:
