---
title: "Tekoälytyökalut SEO:ssa: työkalupakkini ja sudenkuopat - Łukasz Rogala"
description: "Mitä tekoälytyökaluja käytän SEO:ssa: kielimallit, hakutulosdata, sivuston skannaus ja omat skriptit. Näytän testit lukuineen ja sudenkuopat."
url: "https://rogala.pro/fi/blog/tekoalytyokalut-seo/"
language: "fi"
author: "Łukasz Rogala"
published: "2026-10-18T12:15:00+02:00"
modified: "2026-10-18T12:16:57+02:00"
---

[Blogi](https://rogala.pro/fi/blog/)

# Tekoälytyökalut SEO:ssa: oma työkalupakkini ja testit, jotka sen muovasivat

[Łukasz Rogala](https://rogala.pro/fi/#about) · 18. lokakuuta 2026 · 12 min lukuaika

**Tekoälytyökalupakkini SEO:ssa koostuu kielimalleista, maksullisesta datasta Googlen tuloksista, ohjelmasta sivustojen skannaukseen ja omista skripteistä.** Malli järjestää dataa hyvin, kuvaa sitä ja kirjoittaa koodia. Yhden tulostallenteen tai yhden mallin vastauksen tulos voi silti olla sattumaa. Siksi näytän testit, jotka muuttivat tapaani käyttää näitä työkaluja. En tee järjestystä 1:stä 10:een, koska en ole vertaillut työkaluja rinnakkain samalla datalla.

**Tämän tekstin testit tein heinäkuusta lokakuuhun 2026 omalla datallani ja sellaisten projektien datalla, joiden nimiä en kerro.** Maksan tekstin maksullisista työkaluista itse ja kerron niiden nimet ilman linkkejä. Pyöritän yhdessä kumppanini kanssa Linkoa, linkkialustaa, ja VerticalSEO:ssa, toimistossani, rakennamme omia SEO-työkaluja. Kirjoitan niistä tällä varauksella. Mallien nimet kerron testipäivän versioina kaikkialla, missä olen ne kirjannut, koska versiot vaihtuvat muutaman viikon välein. Pienistä otoksista saadut tulokset kuvaan alustavina.

## Missä tekoäly on SEO:ssa hyvä ja missä ei?

**Kielimalli lukee, järjestää ja kirjoittaa hyvin, mutta laskee huonosti muistista eikä näe dataa, jota et anna sille.** 26. ja 27. syyskuuta 2026 testasin kielimalleja 17 SEO-tehtävätyypillä, kukin helpolla ja vaikealla tasolla. Osan tyypeistä rakensin 103 SEO-asiantuntijoiden työpaikkailmoituksen pohjalta. Ilmoituksissa mainittiin useimmin tekninen auditointi, raportointi ja datan analyysi. Työkaluista useimmin mainittiin Search Console, Google Analytics 4 (GA4), Ahrefs, Semrush ja Screaming Frog.

**Vahvimmat mallit saivat lähes 100 % melkein jokaisessa tehtävätyypissä, joten erot näkyivät vasta heikommilla malleilla.** Kärkijoukkoon kuuluivat muun muassa Claude Opus 5.5, Fable 5.1, Codex ja Gemini 3.1 Pro. Tiedostosta laskemisessa vaikealla tasolla Claude Haiku 4.5 sai 2 pistettä 10:stä. Gemini 3.8 Flash matalalla päättelytasolla sai 1 pisteen 10:stä ja paikallinen Gemma 4 12B 0 10:stä. Tehtävissä, joissa malli sai laskea datan Python-skriptillä, kaikki testatut pilvimallit saivat täydet pisteet. Myös heikoimmat saivat täydet pisteet. Datana näissä tehtävissä olivat Screaming Frogin viennit, 45 tuhatta GA4-tapahtumaa ja palvelinloki, jossa oli 160 tuhatta riviä. Siksi työssäni luvut laskee skripti, jonka malli kirjoittaa ja ajaa.

**Puolankielisen tekstin arvioi sokkona kaksi mallia, ja tässä erot olivat suuria.** Arvioijat eivät tienneet, mikä malli oli kirjoittanut tekstin. Asteikossa oli 5 pykälää, ja 5 tarkoitti tekstiä, joka on valmis lähetettäväksi asiakkaalle ilman korjauksia. Vain Claude Opus 5.5 ja Claude Sonnet 5 saivat 5 vaikeassa kirjoitustehtävässä. Gemini 3.1 Pro sai 2, koska se keksi vastaanottajan kanssa käydyn ”eilisen keskustelun”. Arvioijana toiminut Claude Opus oli ankarampi kuin arvioijana toiminut Gemini sekä Clauden omille vastauksille että muiden mallien vastauksille.

**Sama malli voi antaa eri tuloksen, kun sama testi ajetaan uudelleen.** Claude Haiku 4.5 sai kahdessa ajossa 62 ja 39 pistettä 102:sta. Tekstissä [SEO-auditoinnista](https://rogala.pro/fi/blog/seo-analyysi-auditointi/) kuvasin, miksi tekoälymalli ei tee sivuston täydellistä auditointia yksin.

## Työkalupakkini: mihin käytän mitäkin?

**Jaan työkalut kuuteen käyttötarkoitukseen työssäni enkä valmistajien mukaan.** Sama malli voi olla useassa käyttötarkoituksessa, koska käytän sitä eri tavalla datan lukemiseen ja eri tavalla tarkistukseen. Jokaisen käyttötarkoituksen kohdalla kerron testin, jonka jälkeen muutin työtapaani.

**Jokaisella työkalupakkini käyttötarkoituksella on testi, joka muutti työtapaani**

Matriisi kuusi kertaa kaksi. Rivit: kielimallit, paikalliset mallit, tulosdata, sivuston skannaus, sisältö ja semantiikka, tarkistus. Sarakkeet: työkalut ja tehtävät sekä testi, joka muutti työtapaani.

*Testit syys- ja lokakuulta 2026 omalla datalla ja sellaisten projektien datalla, joiden nimiä en kerro. Pienistä otoksista saadut tulokset ovat alustavia.*

## Mitä kielimalleja käytän ja mihin?

**Päätyöni teen Claude Codessa, eli terminaalissa toimivassa Claudessa, jolla on pääsy tiedostoihin, skripteihin ja dataan.** Claude kirjoittaa ja ajaa skriptejä, lukee vientejä ja valmistelee raporttiluonnoksia. Codex (OpenAI) ja Gemini (Google) saavat samat materiaalit toista tarkistusta varten.

**Tekstit ja raportit tarkistan toisen valmistajan mallilla kahdella kierroksella.** Ensimmäinen kierros etsii tosiasiavirheitä ja aukkoja. Toinen kierros tarkistaa vain korjaukset, koska korjatessa syntyy uusia virheitä. Lokakuussa 2026 yhdessä projektissa toinen kierros löysi oppaasta väärän kaikkien linkkien määrän, josta prosenttiosuus laskettiin: 79 eikä 76. Tämä virhe syntyi vasta korjauksissa. Oma tarkistusskriptini ei löytänyt sitä.

**Laatutuomarina toimiva malli voi mitata jotain muuta kuin ihminen, joten tarkistan sen teksteillä, jotka olen jo itse arvioinut.** 7. lokakuuta 2026 annoin kahdelle mallille arvioitavaksi 87 Googlen patenttien kuvausta. Joukossa oli 8 kuvausta, jotka olin aiemmin itse katsonut valmiiksi, ja tuomarit eivät tienneet tästä. Fable, Anthropicin malli, katsoi valmiiksi 5 näistä 8:sta. Codex korkealla päättelytasolla katsoi valmiiksi 1 näistä 8:sta.

**Nämä kaksi tulosta kertovat vain teksteistä, jotka itse katsoin valmiiksi.** Muita 79 kuvausta en ole arvioinut, joten en tiedä, kuinka moni hylkäys oli aiheellinen. Codex hylkäsi yhteensä 51 kuvausta 87:stä, koska se vertasi kuvauksen jokaista lausetta patentin vaatimuksiin eli patentin oikeudelliseen suoja-alaan. Tuomareiden keskinäinen yhtäpitävyys oli lähellä sattumaa. Cohenin kappa oli 0,06, kun 0 tarkoittaa sattumanvaraista yhtäpitävyyttä ja 1 täydellistä.

**Paikallisia malleja omalla tietokoneella, jossa on näytönohjain, käytän massaetiketteihin, koska en maksa jokaisesta kappaleesta.** 1. lokakuuta 2026 testasin paikallisia malleja neljällä yksinkertaisella tehtävällä. Datana olivat kolmen puolalaisen verkkokaupan sivut. Gemma 4 31B tunnisti sivun tyypin oikein 98,5 %:ssa 403 sivusta. Sivutyypit olivat tuote, tuoteluettelo, artikkeli tai muu. Sääntöihin perustuva skripti osui näistä sivuista 84 %:iin.

**Gemma luki hinnat lähes virheettömästi ja arvioi lukujen yhtäpitävyyden, mutta osa tämän testin vertailuaineistosta oli peräisin mallilta eikä ihmiseltä.** Sivutyypin vertailuaineisto oli skriptin etiketit, jotka Claude Opus -malli oli korjannut. Gemma luki hinnan oikein kaikista 177 tuotekortista. Vertailuaineistona oli jäsennellyn datan hinta, joka vastasi sivun tekstiä. Gemma arvioi oikein 99,3 %:ssa 134 tapauksesta, täsmääkö lauseen luku dataan. Puolessa näistä lauseista luku oli tarkoituksella muutettu. Gemma tunnisti myös hakusanan kysynnän tyypin (tarjonta, tarjonnan ulkopuolella tai neuvo) 97,7 %:ssa 218 hakusanasta. Vertailuaineistona olivat tässä Claude Opus -mallin etiketit.

**Sama mallisarja epäonnistui lukujen vertailussa kahden tiedoston välillä oikeassa tarjouksessa.** 12. lokakuuta 2026 kaksi Gemma 4 -versiota, 26B ja 31B, vertasivat 63 riviä ja ilmoittivat pelkkiä vääriä ristiriitoja. Ne katsoivat esimerkiksi, että ”-34 %” ja ”kolmannes” ovat ristiriitaisia arvoja. Ainoa todellinen ongelma tässä tekstissä ei koskenut lukuja vaan liioiteltua sanaa taulukon tuloksen kohdalla. Se ei siis kuulunut Gemman tehtävään. Nyt skripti tarkistaa, että jokainen toisen tiedoston luku esiintyy toisessa. Se on lukujen esiintymisen tarkistus, ja niiden merkityksen tarkistaa ihminen tai toinen malli.

## Mitä työkaluja käytän sijoitus- ja kysyntädataan?

**Googlen tulosten datan otan DataForSEO:sta, Search Consolesta ja Ahrefsista, ja jokaisessa lähteessä on oma sudenkuoppansa.** DataForSEO myy tallenteita Googlen tuloksista ja kysyntädataa kyselykohtaisella maksulla. 17. syyskuuta - 14. lokakuuta 2026 tilasin sieltä 17 076 tehtävää hintaan 99,89 USD. Niistä 13 085 oli Googlen tulosten tallenteita.

**Yksi tulostallenne ei riitä sijoituksen mittaamiseen, koska saman hakusanan peräkkäiset tallenteet näyttävät erilaisilta.** 7. lokakuuta 2026 hain 94 hakusanan tulokset kolme kertaa tunnin välein ja kaksi kertaa samalla minuutilla hintaan 1,57 USD. Sitten vertasin kymmenen kärjen verkkotunnuksia saman hakusanan kahdessa tallenteessa. Yhteiset verkkotunnukset olivat mediaanissa noin 15 % kaikista eri verkkotunnuksista molemmissa tallenteissa. Saman minuutin tallenteissa osuus oli noin 8 %. Yhdellä hakusanalla oli mediaanissa 4 tulosvarianttia. Siksi laskenkin sijoituksen sijaan, kuinka suuressa osassa tallenteista verkkotunnus on kymmenen kärjessä. Tallenteita on noin 10, ja lähetän ne kaikki kerralla.

**Tämä mittaus mitätöi aiemman testini, jossa vertasin yhden tallenteen sijoitusta viiden tallenteen lainauksiin.** Testin tulos ”läpäisty” osoittautui vääräksi, joten keskeytin testin. AI Overview, eli Googlen tulosten yläpuolella näkyvä tekoälyn vastaus, oli tässä mittauksessa vakaa: se esiintyi 97-99 %:ssa tallenteista, ja lainattujen sivujen lista pysyi samana.

**Search Console näyttää Googlen itse mittaamat klikkaukset, mutta paneelin vienti typistää taulukon 1 000 riviin.** Tuhat klikkausten mukaan lajiteltua kyselyä on datan eniten klikattu osa. 20. syyskuuta 2026 yhdellä sivustolla paneelin vienti näytti CTR:n 4,28 % sijoituksille 1-3 Yhdysvalloissa. CTR on osuus näyttökerroista, jotka johtivat klikkaukseen. 16 kuukauden data, joka haettiin ilman 1 000 rivin rajaa eli 123 498 kyselyä, antoi 1,40 %. Haen tällaisen datan Search Consolen API:n kautta, eli ohjelmille tarkoitetun rajapinnan. Toinen tapa on Looker Studio -raportti, Googlen ilmainen raportointityökalu, jossa on Search Console -liitin.

**Ahrefsia käytän linkkeihin, hakusanoihin ja kilpailuun, mutta sen liikennearviot tarkistan Search Consolesta.** Ahrefsin Rank Trackerin liikennesarake on arvio: arvioitu kysyntä kerrottuna oletetulla klikkausosuudella. Yhdellä sivustolla tämä arvio oli 10-50 kertaa korkeampi kuin Search Consolen klikkaukset ja toisella noin 3 kertaa alempi. Rank Tracker laskee myös tulossivun lohkot sijoituksiksi. Yhdessä tapauksessa pudotus sijalta 1 sijalle 13 tarkoitti vain sitä, että tulosten yläpuolelle oli tullut AI Overview.

## Mitä työkaluja käytän tekniseen auditointiin?

**Auditointiin käytän Screaming Frogia ja Chrome-selainta ilman ikkunaa, ja tekoälymalli lukee tulokset mutta ei korvaa sivuston skannausta.** Screaming Frog käy sivuston läpi samalla tavalla kuin hakukoneen robotti. Ilman ikkunaa käynnistetty Chrome näyttää sivun JavaScriptin suorittamisen jälkeen, joten vertaan sivun kahta versiota. Yhdessä auditoinnissa JavaScriptin kanssa ja ilman sitä samanaikaisesti ajetut skannaukset antoivat väärän signaalin renderöinnistä. Siitä lähtien ajan ne peräkkäin.

**Kun auditoitavan sivuston palomuuri estää skannausohjelmani, haen yksittäisiä osoitteita Apify Web Fetch -palvelun kautta.** 12. lokakuuta 2026 tekemässäni testissä palvelu luki 8 sivua 8:sta, joita en voinut hakea omasta IP-osoitteestani. Kaksi niistä kuului asiakkaiden sivustoille ja kuusi julkisille arvostelusivustoille, vertailusivustoille ja verkkokaupoille. Se maksoi 0,00155 USD osoitetta kohden. Palvelu kuitenkin ilmoitti joskus onnistuneesta hausta koodilla 200, vaikka se oli hakenut vain varmennussivun. Siksi pidän hyvin lyhyttä tekstiä tai varmennusta koskevaa tekstiä estona ja toistan haun.

**Tämä palvelu ei näytä, mitä oikea Googlen tai tekoälyn robotti näkee.** Se yhdistää toisesta IP-osoitteesta, ja vaikka antaisin robotin nimen, muut otsakkeet paljastavat tavallisen Chrome-selaimen. Robottien estot tarkistan siksi Search Consolessa ja omalla skriptilläni, joka vertaa palvelimen vastauksia eri roboteille. Tekstissä [llms.txt-tiedostosta](https://rogala.pro/fi/blog/llms-txt-tiedosto/) kuvasin, miten tarkistan IP-osoitteen perusteella, onko pyynnön lähettänyt oikea robotti.

**Teknisten auditointien avustajan rakensin toimistoni vuosien 2020-2026 auditointien pohjalta ja mittaan sitä aiemmin ihmisen tekemillä auditoinneilla.** Avustaja on tekoälyagentti, joka kerää dataa sivustosta ja tarkistaa sen näistä auditoinneista kirjattujen sääntöjen luettelon mukaan. Auditoinnin laajuuden ja prioriteetit hyväksyn itse työn alussa ja ennen auditoinnin lähettämistä. Mittauksen tuloksen lisään tähän toisen, uudella sivustolla tehdyn mittauksen jälkeen.

## Mitä työkaluja käytän sisältöön ja semantiikkaan?

**Hakusanan liitän sivuun hybridihaulla, koska työkaluni edellinen versio osui vain kolmasosaan hakusanoista.** 14. lokakuuta 2026 otin kahden sivuston hakusanat Search Consolesta, brändin nimen sisältävät hakusanat pois jättäen. Jokaisen hakusanan vertailukohtana oli sivu, joka sai vähintään 60 % hakusanan klikkauksista ja oli sivuston skannattujen sivujen joukossa. Työkalun edellinen versio käytti MiniLM-mallia upotuksiin (embedding) eli tekstin muuntamiseen lukuvektoriksi. Se osoitti vertailusivun ensimmäisenä 34 %:ssa hakusanoista.

**Hybridihaku yhdistää kolme sivulistaa ja osui vertailusivuun 80,5 %:ssa ja 77,1 %:ssa hakusanoista.** Ensimmäinen lista tulee e5-large-mallista. Toinen on sanahaku sisällöstä ja kolmas sanahaku otsikosta, H1-otsikosta ja osoitteesta. Yhdistän listat RRF-menetelmällä, joka palkitsee sivut, jotka ovat korkealla useilla listoilla samanaikaisesti. Paras yksittäinen upotusmalli oli eri jokaisella sivustolla, ja hybridi voitti molemmilla.

**Hybridihaku osoitti suurimman osan klikkauksista saaneen sivun yli kaksi kertaa useammin kuin työkaluni edellinen versio**

Vaakapalkit neljälle menetelmälle. Jokaisella kaksi palkkia: osuus hakusanoista, joissa menetelmä osoitti ensimmäiseksi sivun, joka sai suurimman osan klikkauksista, erikseen kahdelle sivustolle. MiniLM 33,9 % ja 34 %, e5-large 70,8 % ja 54,9 %, sanahaku sisällöstä 67,1 % ja 63,2 %, hybridihaku 80,5 % ja 77,1 %.

*Testi 14. lokakuuta 2026. Vertailusivu on sivu, joka sai vähintään 60 % hakusanan klikkauksista Search Consolessa, brändin nimen sisältävät hakusanat pois jättäen. MiniLM-tulos koskee työkalun edellistä versiota, jossa oli tekstin leikkausvirhe. Hybridihaku yhdistää e5-largen sanahakuun sisällöstä sekä otsikosta, H1-otsikosta ja sivun osoitteesta. Tulos mittaa yhtäpitävyyttä Googlen klikkausten kanssa, ei sitä, mikä sivu vastaa parhaiten kyselyyn.*

**Tässä testissä löysin virheen omasta työkalustani: malli ei nähnyt useimpien tekstinpätkien loppua.** Skripti jakoi tekstin 80 sanan pätkiin, ja malli ottaa vastaan 128 tokenia eli sananpalaa. Puolan sanat jakautuvat useampaan tokeniin kuin englannin, joten 89-98 % pätkistä katkesi. Tulos 34 % koskee siis työkalun edellistä versiota virheineen eikä MiniLM-mallia itseään. Testi mittaa yhtäpitävyyttä Googlen klikkausten kanssa, ei sitä, mikä sivu vastaa parhaiten kyselyyn.

**Entiteetit eli yritysten, tuotteiden, henkilöiden ja käsitteiden nimet poimin teksteistä paikallisella GLiNER2-mallilla.** Heinäkuun 2026 testissäni mallin F1 oli puolankielisillä teksteillä 0,94, sama kuin englanninkielisillä. F1 yhdistää tarkkuuden ja kattavuuden, ja 1 on täydellinen tulos. Tulos koskee etikettejä, jotka eivät mene päällekkäin. Kun samassa kyselyssä oli yhtä aikaa etiketit ”yritys” ja ”brändi”, F1 laski lukuun 0,85. Malli toimii tavallisella prosessorilla, noin 20 kappaletta sekunnissa, ilman sivukohtaista maksua.

**En käytä GLiNER2:ta hakusanojen intention tunnistamiseen, koska omassa testissäni se osui vain 33-42 %:ssa tapauksista.** Se erehtyi usein varmuudella 0,99, eli lähes korkeimmalla varmuudella, jonka se itse antaa.

**Tämän tekstisarjan aihekartan tein entiteeteistä 71 puolalaisen ja yhdysvaltalaisen kilpailijan sivulla.** Skripti poimi 110 entiteettiä ja 1 764 kolmikkoa eli merkintää muodossa entiteetti, ominaisuus ja arvo. Data maksoi 0,072 USD. Kartta näytti tekstien roolit, linkeillä yhdistettävät tekstiparit ja aiheet, joita tältä sivustolta puuttuu.

## Mitä työkaluja käytän linkkien rakentamiseen?

**Linkkianalyysiin käytän Ahrefsia, mutta menetetyiksi merkityt linkit tarkistan livenä, ennen kuin ne päätyvät johtopäätöksiin.** Lokakuussa 2026 Ahrefs näytti yhdessä projektissa 360 puolalaista verkkotunnusta menetetyiksi. Niistä 140 linkitti yhä samaan osoitteeseen. Noin 70 osoitetta vastasi virheellä 403 haettaessa tavallisella ohjelmalla, joten tarkistin ne skriptillä ohjatulla selaimella (Playwright).

**Pyöritän yhdessä kumppanini kanssa Linkoa, linkkialustaa, joten en kuvaa sitä tässä toisen yrityksen työkaluna.** Tekstissä [linkkien rakentamisesta](https://rogala.pro/fi/blog/linkkien-rakentaminen/) kuvasin, miten arvioin portaalit ennen julkaisun ostamista. Tekstissä [linkkien rakentamisesta tekoälyn aikakaudella](https://rogala.pro/fi/blog/linkkien-rakentaminen-tekoaly/) kuvasin, miten tekoäly auttaa valmistelemaan julkaisuja ja yhteydenpitoa julkaisijoihin.

## Mitä työkaluja käytän AI-näkyvyyden mittaamiseen?

**Brändin näkyvyyden mittaamisen työkalut kuvasin erillisessä tekstissä, joten tässä kerron vain periaatteen.** Brändin maininnan vastauksessa ja sen sivun lainauksen lasken erikseen. Esitän jokaisen kysymyksen useita kertoja, koska avustajien vastaukset vaihtelevat. Tekstissä [AI-näkyvyydestä](https://rogala.pro/fi/blog/ai-nakyvyys/) kuvasin mittauksen, toistojen määrän ja työkalujen sudenkuopat. Tekstissä [AI SEO:sta](https://rogala.pro/fi/blog/ai-seo-geo/) kuvasin, mitä teen sivulla, jotta tekoälyavustajat voivat lainata sitä.

## Mitä SEO-työkaluja olemme rakentaneet itse?

**Kun mikään työkalu ei vastaa kysymykseeni, kirjoitan tekoälyn avulla oman skriptin.** Suurin osa näistä skripteistä on sisäiseen työhön: skannaus, datan haku, entiteetit, tekstien ja lukujen tarkistus. Ennen kuin otan skriptin työkäyttöön, testaan sen datalla, jossa on oikea vastaus.

**VerticalSEO:ssa valmistelemme 16 SEO-työkalua, jotka tulevat käyttöön verkkosivun ja API:n kautta, myös tekoälyagenteille.** Työkaluja ei ole vielä julkaistu. 8. lokakuuta 2026 tehdyt testit tarkistivat, toimivatko työkalut määrittelyn mukaan. Läpäisseitä oli 610 API-testiä 610:stä ja 325 selaimessa ajettua agenttityökalutestiä 325:stä. Nämä työkalut toimivat WebMCP-standardilla, joka tarjoaa sivun toiminnot tekoälyagenteille. Testit eivät vielä mittaa, antavatko työkalut osuvia SEO-johtopäätöksiä.

**Entiteettien tarkistustyökalun testi osoitti, ettei pelkkä nimi riitä entiteetin osoittamiseen.** Etsin puolalaista kauppa-alustaa Allegroa, mutta työkalu valitsi Googlen tietograafista, eli sen entiteettitietokannasta, Vivaldin sävellyksen. Nimelläni se valitsi näyttelijän. Nyt työkalu vahvistaa entiteetin vasta, kun Google antaa sille tarkistettavan sivun. Vahvistuksena toimii myös tunniste, jonka Wikidata tai sivun jäsennelty data osoittaa.

**LemmeGSC:tä, Search Console -dataan tekemääni paneelia, valmistelen julkaistavaksi avoimena lähdekoodina.** Paneeli hakee Search Console -datan ilman 1 000 rivin rajaa. Se näyttää muun muassa hakusanojen kannibalisaation eli tilanteen, jossa useampi saman sivuston sivu kilpailee samasta hakusanasta.

## Mitkä ilmaiset SEO-työkalut riittävät alkuun?

**Alkuun riittävät Search Console, Looker Studio, tekoälyavustajan ilmainen versio ja Screaming Frogin ilmainen versio.** Jokaisella työkalulla on oma roolinsa:

- Search Console näyttää Googlen klikkaukset, näyttökerrat ja kyselyt;
- Looker Studio hakee Search Console -liittimellä saman datan ilman 1 000 rivin rajaa;
- tekoälyavustajan ilmainen versio ryhmittelee hakusanoja ja kirjoittaa luonnoksia ja skriptejä, jos annat sille dataa;
- Screaming Frogin ilmainen versio skannaa enintään 500 osoitetta, mikä riittää pienelle sivustolle.

**Maksulliset hakusana- ja linkkityökalut kannattaa lisätä vasta, kun tiedät, mihin kysymykseen niiden pitää vastata.** Ilmainen tekoälyavustaja ei tunne Search Console -dataasi. Se antaa eniten, kun annat sille viennin ja pyynnön kirjoittaa skripti, joka laskee tuloksen.

## Miten testaan tekoälytyökalun ennen kuin luotan siihen?

**Testaan työkalun datalla, jonka oikean vastauksen tiedän.** Kaikissa tämän tekstin testeissä ei ollut kaikkia alla olevan listan osia. Paikallisten mallien testissä sivutyypin vertailuaineiston oli korjannut malli eikä ihminen. Nykyisin testissä on nämä osat:

- vertailuaineisto, joka perustuu ihmisen päätöksiin tai Googlen dataan, esimerkiksi sivu, joka sai suurimman osan hakusanan klikkauksista;
- odotettu tulos kirjattuna ennen testin ajoa;
- saman ajon toisto, koska yksi mallin ajo tai yksi tulostallenne voi olla sattumaa;
- tapaukset, joihin on tarkoituksella lisätty virhe, jotta nähdään, havaitseeko tarkistus sen;
- kustannus ja aika kappaletta kohden;
- luvut tarkistettu skriptillä eikä mallilla.

**Testidata maksoi minulle vähän, ja eniten työtä vaatii vertailuaineisto.** Tulostallenteiden testi maksoi 1,57 USD ja sarjan aihekartan data 0,072 USD. Vertailuaineisto vaatii ihmisen aiemman arvion. Kerrotut kustannukset eivät sisällä tätä työtä.

**Kirjaan testin tuloksen yhdessä sen kanssa, mitä testi ei tarkistanut.** Hakusanan liittämisessä sivuun tiedän yhtäpitävyyden Googlen klikkausten kanssa, mutta en tiedä, vastaako valittu sivu parhaiten kyselyyn. Paikallisten mallien kohdalla testasin neljä yksinkertaista tehtävää enkä kokonaisia työtehtäviä. Ilman tällaista kirjausta testin tuloksen voi helposti katsoa laajemmaksi kuin se on.

**Selvitän, mitkä SEO-työsi tehtävät voi nopeuttaa tekoälytyökaluilla ja missä tarvitaan skripti tai ihminen.** Kirjoita, mitä tehtäviä toistat joka viikko ja mitä dataa käytät. Vastaan, mistä itse aloittaisin.

[Kirjoita minulle](https://rogala.pro/fi/#contact) · [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/lukaszrogala/?locale=fi_FI) · [WhatsApp](https://wa.me/48570081225)

## Usein kysytyt kysymykset tekoälytyökaluista SEO:ssa

### Sopiiko ChatGPT SEO:hon?

**Kyllä, työhön datalla, jonka annat sille, mutta ei sijoitus- ja kysyntädatan lähteeksi.** Testeissäni tarkistin lähinnä Clauden, Codexin ja Geminin enkä itse ChatGPT:tä. Tällainen avustaja voi tiivistää, ryhmitellä hakusanoja, kirjoittaa tekstiluonnoksia ja koodia, mutta tulos on tarkistettava. Ilman Search Console -dataa tai hakusanatyökalun dataa se ei tunne sivusi sijoituksia eikä hakujen määrää. Muistista annetut luvut voivat olla keksittyjä.

### Korvaako tekoäly SEO-asiantuntijan?

**Testeilläni en tarkistanut tätä, koska ne koskivat yksittäisiä tehtäviä eikä asiantuntijan koko työtä.** Näissä tehtävissä vahvimmat mallit saivat usein täydet pisteet. Virheelliset johtopäätökset johtuivat epätäydellisestä datasta ja heikosta tarkistuksesta: yhdestä tulostallenteesta, typistetystä Search Console -viennistä ja mallista, joka vertasi lukuja itse. Nämä virheet löysi ihminen tai skripti, jonka ihminen oli suunnitellut.

### Rankaiseeko Google tekoälyn kirjoittamista sisällöistä?

**Ei pelkästä tekoälyn käytöstä: Google kertoo, ettei tekoälyn asianmukainen käyttö riko sen ohjeita.** Googlen säännöt sisällön väärinkäytöstä massamittakaavassa koskevat monen sivun luomista pääasiassa sijoituksen manipuloimiseksi eikä käyttäjien auttamiseksi. Nämä säännöt koskevat sivuja, jotka on tehty millä tavalla tahansa, myös tekoälyn avulla. Google suosittelee myös tarkistamaan tekoälyn sisältöjen tosiasiat käsin ennen julkaisua, myös otsikoista, kuvauksista ja jäsennellystä datasta.

## Mistä aloittaa?

**Aloita yhdestä tehtävästä, jonka teet joka viikko, ja datasta, joka sinulla jo on Search Consolessa.** Anna mallille koko data ja pyydä skriptiä, joka laskee sen, minkä nyt lasket käsin. Vertaa tulosta toistakymmeneen tapaukseen, jotka tarkistat itse. Vasta kun tulokset täsmäävät, aja skripti koko datalla. Tekstissä [SEO-strategiasta](https://rogala.pro/fi/blog/seo-strategia/) kuvasin, mitä Search Console -dataa tarkistan työn alussa.

Ulkoiset lähteet (tarkistettu 18. lokakuuta 2026):

- Google Search Central: Google Search's guidance on using generative AI content on your website (developers.google.com)
- Google Search Central Blog: Google Search's guidance about AI-generated content (8.2.2023) (developers.google.com)
- Google Search Central: Spam policies for Google web search (developers.google.com)

Screaming Frog SEO Spiderin hinnasto valmistajan sivulla (ilmaisen version raja: 500 osoitetta). Omat tiedot: GLiNER2-mallin testi (heinäkuu 2026), kielimallien testi 17 tehtävätyypillä (26.-27. syyskuuta 2026), paikallisten mallien testi neljällä tehtävällä (1. lokakuuta 2026), laatutuomareiden testi (7. lokakuuta 2026), DataForSEO:n tulostallenteiden vaihtelun testi (7. lokakuuta 2026), Apify Web Fetch -testi ja lukujen vertailu tarjouksessa (12. lokakuuta 2026), hakusanan liittäminen sivuun -testi (14. lokakuuta 2026), DataForSEO:n käyttö (17. syyskuuta - 14. lokakuuta 2026), sarjan aihekartta (18. lokakuuta 2026).

[Łukasz Rogala](https://rogala.pro/fi/#about)

SEO-strategisti ja SEO-konsultti

Łukasz Rogala on SEO-strategisti ja SEO-konsultti, VerticalSEO:n CEO ja Linkon co-founder. SEO-alalla vuodesta 2014.

[Tietoa minusta](https://rogala.pro/fi/#about) · [Puheenvuorot ja media](https://rogala.pro/fi/#featured)

Lue myös

- [AI-näkyvyys: näin mittaan brändin näkyvyyden tekoälyssä ja millä työkaluilla](https://rogala.pro/fi/blog/ai-nakyvyys/)
- [SEO-analyysi ja auditointi: näin teen auditoinnin vaihe vaiheelta](https://rogala.pro/fi/blog/seo-analyysi-auditointi/)