AI Text Checker – Анализатор на SEO текстове с E-E-A-T, rewrite и humanization

Какво представлява този инструмент?

Проверявате текст с надеждата да разберете дали изглежда писан от човек или от AI. Очаквате ясен отговор, но... получавате процент. Е, това е AI Text Checker – инструмент, който не претендира за непогрешимост, но може да ви спести срам, флаг от Google или просто да покаже „къде ви куца“.

AI Text Checker е Python скрипт, който автоматично:

Всичко това – с един линк и един клик.

За кого е полезен?

Какъв модел използва скриптът по подразбиране?

model="gpt-4o"

Това е оптимизиран модел от серията GPT-4, който комбинира качество и бързо действие. Поддържа огромен обем токени и е в пъти по-ефективен от предишната версия gpt-4, като е и по-достъпен за повечето потребители на OpenAI API.

Скриптът е напълно отворен – можете да замените модела с:

Ако искате да направите анализа "по-строг“ или "по-разговорен“, просто настройте temperature между:

Всичко това става чрез:

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt_text}],
    temperature=0.5,
    max_tokens=2000
)

Можете да модифицирате скрипта според нуждите си – точно това го прави толкова полезен инструмент за напреднали SEO специалисти, копирайтъри и контент мениджъри.

Промптът

Една от най-силните страни на скрипта AI Text Checker е гъвкавият и напълно отворен prompt, който можете да редактирате според собствените си цели.

def build_analysis_prompt(text):
    return f'''
    🔍 Анализирай текста според най-добрите SEO и E-E-A-T практики:
    ...
    ✍️ Rewrite на текста с всички предложени подобрения:
    ...
    Оригинален текст:
    """{text}"""
    '''

Какво прави този промпт?

Всяка част на промпта може да бъде адаптирана. Например:

Промптът е интерфейсът между вас и модела. Колкото по-ясно и точно дефинирате какво искате, толкова по-полезен ще бъде резултатът. Това ви дава не просто анализатор, а персонализиран AI асистент, който следва вашия стил и нужди.

Как работи?

Въвеждате линк към Google Docs документ - става директно в Colab интерфейса, като можете да въведете един или повече линкове наведнъж.

Скриптът извлича съдържанието на документа, като използва Google Docs API, за да вземе чистия текст.

Подава текста към GPT-4o - създава персонализиран prompt, който инструктира модела да:

След това се създава графика с AI вероятности, емоционална ангажираност и E-E-A-T оценка.

Как да го ползвате?

Изходният код е публично достъпен в GitHub

Можете да разгледате или изтеглите скрипта директно от GitHub:

Ако отворите скрипта през Colab, можете само да го разглеждате. За да го редактирате, натиснете: "File → Save a copy in Drive" – така ще го копирате в своя Google Drive и ще можете да го ползвате с OpenAI ключа си.

Стъпки за използване на скрипта

1. Отворете Google Colab.
2. Направете копие.
3. Сменете OPENAI_API_KEY със своя:
   
   
    Вижте как да го генерирате в това видео.
4. Скриптът се стартира от тук:
   
   
5. Въведете един или повече линкове към Google Docs документи от тук:
   
   
    Важно е да скролнете надолу до терминала. Ако искате повече от един документ, то трябва да ги разделите със запетая.
6. Анализирайте: след като въведете линк към документа в полето, просто натиснете Enter и ще видите резултатите в терминала.

Може да ви бъдат поискани достъпи – разрешете ги спокойно, за да може скриптът да извлича съдържание от Google Docs.

Възможна интеграция с други AI модели (Gemini, Claude и др.)

Въпреки че скриптът е базиран на OpenAI (gpt-4o), структурата му позволява лесна адаптация за използване с други LLM платформи като:

За да интегрирате друг модел:

1. Заменете функцията analyze_with_gpt4() със заявка към съответния API.
2. Уверете се, че структурата на prompt и начина на извличане на резултата са съвместими.
3. Адаптирайте max_tokens, temperature, headers, payload и endpoint.

Пример за подмяна с Gemini API (с requests библиотека) може да изглежда така:

import requests

def analyze_with_gemini(prompt_text):
    endpoint = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=YOUR_API_KEY"
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    data = {
        "contents": [{"parts": [{"text": prompt_text}]}]
    }
    response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=data)
    return response.json()['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text']

Това означава, че скриптът не е "заключен" към OpenAI – можете да го използвате с всяка платформа, която предлага LLM API. Просто сменяте "двигателя", но запазвате логиката.

Освен това винаги можете да пуснете скрипта на AI и да му кажете какво точно искате и ще го имате за броени секунди, без да заменяте ръчно каквото и да е.

Скриптът е ваш, надградете го

AI Text Checker не е затворен инструмент – той е отправна точка. Всеки, който работи с текстове, SEO, съдържание или просто иска да тества ефекта на E-E-A-T принципите, може да го използва, променя и надгражда според своите нужди.

Можете да:

Ако имате идеи за подобрения, нови метрики или искате да го интегрирате в по-голям SEO workflow – направете го! И споделете с общността. 🙂

Прочетете повече за SEO:

AI Detectors – надеждни ли са и как да ги използваме?	Health Chatbot: безплатен AI-базиран плъгин за здравни съвети в WordPress