GPT-3 ist aktuell die beliebteste Engine, um Texte zu generieren. Die Frage ist natürlich, ob diese Texte in Google ranken, oder eher nicht. Hier möchte ich die Erfahrungen teilen, die wir mit GPT3 Texten gemacht haben. Wir haben diverse Seiten ausschließlich mit GPT-3 Content erstellt (mit dem größten Standart Modell, oder mit einem selbst trainierten Modell). Außerdem haben wir vereinzelt Texte in bestehende Webseiten eingefügt, die mit dieser Technik erzeugt wurden.
Eignet sich GPT-3 als SEO Text Generator, wenn komplette Webseiten damit erstellt werden?
Test 1: Texte generiert mit untrainiertem, größtem Standart Modell
Hier haben wir 3 Webseiten erstellt (mit jeweils um die 100 Blogbeiträgen) und jeden Abschnitt im Text jeweils einzeln generieren lassen. Die Texte (Beiträge auf den Webseiten) sind vom Aufbau her immer gleich. So konnten wir diese Texte massenhaft erstellen. Wir haben die Texte kaum bearbeitet, haben aber die Artikel entfernt, die überhaupt nichts geworden sind.
Diese Webseiten haben Anfangs etwas an Sichtbarkeit gewonnen, nach ein paar Wochen (oder spätestens Monaten) haben Sie allerdings wieder ihre komplette Sichtbarkeit verloren. Google hat den GPT-3 Content in diesen Fällen also nicht gemocht. Es ist nicht ganz sicher, ob der Content einfach zu schlecht war, oder ob Google den GPT-3 Content erkennt und deswegen aus den Suchergebnissen entfernt.
Fazit hierzu: Für größere Webseiten, die nur aus künstlich generiertem Content erstellt werden sollen, ist GPT-3 als SEO Text Generator vermutlich schlecht geeignet.
Test 2: Texte aus einem trainiertem GPT-3 Modell
Für den 2ten Fall haben wir aus Texten einer unserer eigenen Affiliate Webseiten (die relativ erfolgreich ist) ein Textmodell trainiert und damit 2 neue Webseiten erstellt. GPT3 kann eigentlich ziemlich gut trainiert werden. Die Texte, die das trainierte Modell erzeugt, sind vom Aufbau her genauso wie die Texte auf unserer Webseite (also auch die html Codes und Textaufbau, usw.). Die einzige Einschränkung ist, dass diese Artikel eine bestimmte Wortanzahl nicht überschreiten dürfen. Mit html Shortcodes sind das dann nur noch ca. 800 Wörter.
Diese erstellten Webseiten sind also eine fast identische Kopie der ursprünglichen Website.
Die Textqualität ist auf den ersten Blick eigentlich nicht schlecht. Teilweise kommen in den Artikeln falsche Informationen vor. Im Großen und Ganzen kann man diese Artikel auf jeden Fall für menschlich halten. Dadurch dass das Textmodell mit html Formatierung trainiert wurde, war die Erstellung der Webseite sehr einfach.
Google war aber wohl anderer Meinung: Diese Seiten haben ebenso schlecht gerankt wie die Seiten, die mit dem größten GPT-3 Standart Modell erzeugt wurden. Die Sichtbarkeit dieser Seiten geht gegen Null, auch viele Monate nach Launch.
Wie ist GPT3 als SEO Text Generator für einzelne Beiträge?
Wir haben außerdem ausprobiert, vereinzelt GPT-3 Texte auf bestehende Seiten einzufügen. Dies hat besser funktioniert, vor allem mit den Texten eines trainierten Modells. Diese Texte ranken nicht wirklich gut, werden aber anscheinend nicht direkt von Google ausgeschlossen. Teilweise ranken sie z.B. für einfache Keywörter in den Top 10.
Fazit
GPT-3 eignet sich grundsätzlich nicht besonders gut als SEO Text Generator. Die erzeugten Webseiten mit diesem Content bekommen fast gar keine Sichtbarkeit in Google. Dabei spielt es anscheinend auch keine Rolle, ob speziell ein GPT3 Modell dafür trainiert wird. Es ist sicherlich denkbar, dass Google diesen Content erkennt und aus den SERPs verbannt. Meiner Einschätzung nach rankt dieser Inhalt sogar schlechter als Texte, die mit mit Text Spinning generiert werden.
Wenn man vereinzelt GPT3 Content veröffentlich ist es anscheinend weniger schlimm, aber sicherlich trotzdem keine besonders gute Idee.