Auto-blog Picvelo - redakcja w Pull Requestach

O projekcie

Picvelo to nasza własna platforma dla fotografów - o tym, jak w ogóle powstała, piszemy w tekście o budowie SaaS-a. Blog miał ją wypozycjonować na zapytania, które zadają fotografowie szukający narzędzia do galerii i selekcji zdjęć - a nie ogólne hasła o fotografii, gdzie konkuruje pół internetu.

Ten projekt jest w portfolio głównie dlatego, że pokazuje, co automatyzacja treści robi źle, zanim zacznie robić dobrze.

Czego nauczyły nas dane

Więcej ≠ lepiej

Pierwsza konfiguracja: dwa artykuły dziennie, po 2100 słów, tłumaczone na angielski i niemiecki. Po 74 wpisach - trzy kliknięcia z wyszukiwarki. Search Console pokazała, że teksty edukacyjne (“trójkąt ekspozycji”, “jak ustawić ISO”) siedzą na pozycjach 40-90, bo młoda domena nie ma czym konkurować z serwisami o dziesięcioletniej historii.

Tłumaczenia były stratą

Wersje EN i DE zebrały przez 90 dni 389 wyświetleń i zero kliknięć przy średniej pozycji 43. Wyłączyliśmy translator - konfiguracja została w kodzie, więc przywrócenie to zmiana jednej listy, gdy domena urośnie.

Długość to jedyny realny driver kosztu

Tokeny wyjściowe kosztują kilkukrotnie więcej niż wejściowe. Skrócenie artykułu z 2100 do 1100 słów zbiło rachunek o połowę i nie ruszyło pozycji ani o oczko - bo nie długość była powodem, dla którego blog nie rankował.

Klaster komercyjny zamiast edukacji

Pula tematów została zawężona do treści pod realnych klientów produktu: galerie klienckie, przekazywanie zdjęć, proofing, sprzedaż odbitek, prowadzenie biznesu fotograficznego. Te same dane GSC pokazywały dla nich pozycje 17-27 zamiast 40-90.

Jak działa dzisiaj

Raz dziennie, o 9:00 czasu warszawskiego, bot zbiera tematy z Google Trends, RSS-ów branżowych (PetaPixel, FStoppers, Optyczne), Reddita i YouTube, dorzuca do tego pulę 120 tematów evergreenowych i punktuje wszystko razem. Stan trzyma w SQLite - dedup patrzy wstecz na całą historię publikacji, więc temat nie wraca. GPT-4o pisze tekst po polsku, kontrola SEO sprawdza wyjście, Unsplash dokłada hero z atrybucją autora.

Gotowy artykuł ląduje w Pull Requeście na gałęzi bot/YYYY-MM-DD-slot-N, z labelkami bot, blog i review-needed. Merge jest publikacją. Bot nie ma prawa zapisu na produkcję.

Co z tego wyszło

Sześćdziesiąt cztery artykuły na produkcji, koszt rzędu czterech centów za sztukę i zero publikacji, które poszły na stronę bez przeczytania - to jest zmierzone.

Trzeba za to powiedzieć dokładnie, czym są liczby 40-90 i 17-27, bo łatwo zrobić z nich coś, czym nie są. To nie jest przyrost w czasie. Search Console pokazała jednocześnie dwie rzeczy: teksty edukacyjne o fotografii siedziały na pozycjach 40-90, a tematy z klastra komercyjnego na 17-27. Zawęziliśmy pulę do tych drugich, bo dane mówiły, gdzie ta domena ma szansę. To jest decyzja podjęta na pomiarze, a nie zmierzona poprawa po decyzji.

Czego nie wiemy: Search Console pokazuje pozycję i wyświetlenia, nie mówi, ile z tych wejść skończyło się założeniem konta w Picvelo albo płatną subskrypcją - to wymagałoby spięcia rejestracji z konkretnym artykułem, czego to wdrożenie nie robi. Blog jest młody i ruch na long-tailu rośnie powoli. To, co mamy, to pipeline, który dobiera tematy z danych zamiast z wyobraźni. Czy to przełożyło się na rejestracje w Picvelo, jeszcze nie wiemy. Ten pipeline, tak jak automatyzacja AI dla firm, którą budujemy dla innych klientów, działa dobrze dopiero wtedy, gdy karmi się go danymi, a nie objętością.

Technicznie

Python na GitHub Actions po stronie bota, PHP po stronie silnika bloga - parser frontmattera, routing /blog/{slug}, JSON-LD i RSS. Stan i deduplikacja w SQLite. Modele: GPT-4o do pisania (mini nie trafiał w długość po polsku - trzy dry-runy dały 803, 886 i 776 słów przy briefie na 1800+), gpt-4o-mini do zadań researchowych.