Как ИИ помогает в SEO-продвижении: что мы автоматизировали, а что делаем руками

Обычно аудит начинается с запроса от бизнеса: «у нас мало заявок, что мы делаем не так?» или «просел трафик». Сначала мы разбираемся в задаче и только потом выбираем, как её решать. За последний год ИИ заметно сократил часть этой работы. Другую часть мы по-прежнему делаем руками.

Ниже рассказываем, какие SEO-задачи модель уже закрывает и где без специалиста результат не получается.

Какую рутину в SEO мы отдали ИИ

Сбор и расширение семантического ядра раньше занимали часы. Запросы выгружали и группировали вручную. Сейчас черновую сборку делает модель, а финальную вычитку по-прежнему проводит специалист.

Со структурой сайта то же самое. Раньше мы собирали её в XMind руками. Теперь это быстрее, а схема получается нагляднее, и логику страниц удобно показать клиенту прямо на созвоне.

Метатеги и заголовки модель пишет почти самостоятельно. Тексты на несложные коммерческие и информационные темы устроены так же: аналитик ставит задачу и правит результат, черновик собирает модель.

Быстро мы закрываем и пресейл-аудиты. Это короткая проверка сайта, по которой видно, стоит ли браться за полноформатную работу. Такой аудит мы делаем бесплатно.

Анализ конкурентов работает только на ручной выгрузке

Дальше идут задачи, где модель даёт содержательный результат при одном условии: вводные подготовлены руками.

Модель хорошо разбирает конкурентов: какие страницы приносят им трафик и куда движется их стратегия. Но конкурентов для анализа мы отбираем сами и вручную выгружаем все их страницы. Без этого шага модель анализирует сайты, которые с вами не конкурируют, и результат ничего не стоит.

С EEAT-факторами та же логика. Если группу конкурентов не подобрать вручную, модель оценивает страницу по меркам чужой аудитории.

Так же устроен аудит существующей страницы по этапам ранжирования Яндекса и Google. Модель даёт рекомендации по каждому этапу, но опирается только на то, что мы ей передали.

Если дать модели нужную выгрузку, она находит неочевидные причины просадки трафика. Аудит CTR с поправкой на сезонность подсказывает, где можно получить больше переходов из поиска. Стратегию ссылок модель предлагает по данным о ссылочном профиле, которые мы собрали заранее.

Черновик структуры новой страницы с вариантами блоков и текстов тоже получается быстро. Что эти находки значат для конкретного бизнеса, решаем мы.

Как выглядит рабочий промпт для SEO-аудита страницы

Рабочий промпт больше похож на техническое задание. В нём есть вводные по конкретному клиенту: ниша, данные из Метрики, выгрузка конкурентов, список уже сделанных проверок и точный формат результата.

Из чего состоит промпт

1. Данные о клиенте: ниша, средний чек, целевая страница, вручную отобранные конкуренты, позиции и данные Метрики.
2. Что уже проверено, чтобы модель не дублировала работу.
3. Задача: что именно найти и сколько правок предложить.
4. Ограничения: какие правки вне зоны задачи.
5. Формат ответа, например таблица с конкретными колонками.

Вот сокращённый пример такого промпта для аудита страницы:

Ты SEO-аналитик, который проводит аудит коммерческих страниц интернет-магазинов одежды в РФ. Задача: найти неочевидные точки роста для конкретной страницы категории. Общие рекомендации по SEO не нужны.

Данные о клиенте
Ниша: женская спортивная одежда, средний чек 3 000–8 000 ₽. Целевая страница: [URL]. Основные конкуренты по этому кластеру запросов: [3 URL, отобраны вручную]. Текущие позиции по кластеру: [выгрузка из Топвизора, вставить таблицу]. Данные Яндекс Метрики за последние 3 месяца по странице: [вставить: трафик, отказы, конверсия].

Что уже проверено и не нужно повторять
Технический аудит сделан отдельно (Screaming Frog), результат: [краткое резюме]. Не дублируй эту часть, сосредоточься на контенте и поведенческих факторах.

Задача
Сравни структуру и полноту контента страницы с конкурентами из выгрузки. Найди смысловые блоки, которых не хватает на этой странице, но которые закрывают запросы кластера у конкурентов. Оцени страницу по факторам EEAT (авторство, экспертность, доверие) на основе приложенной выгрузки конкурентов. Предложи 3–5 конкретных правок с ожидаемым эффектом на позиции. Формулировки вроде «улучшить контент» не подходят.

Ограничения
Не предлагай смену URL и не меняй структуру каталога: это отдельная задача. Каждая рекомендация должна опираться на конкретный пробел, найденный у конкурентов.

Формат ответа
Таблица: блок страницы, что не так, что сделать, на что влияет.

Без данных о клиенте и конкурентах модель не знает, с чем сравнивать, и выдаёт советы уровня «добавьте больше контента». По сути, она угадывает.

Где ИИ пока не заменяет специалиста

Технический аудит модель делает слабо, поэтому здесь мы работаем через специализированные парсеры вроде Screaming Frog.

Для текстовой релевантности страниц и перекосов во внутренней перелинковке тоже есть отдельные сервисы, и мы пользуемся ими. Работу с репутацией бренда в поиске (SERM и ORM) мы через ИИ не ведём.

Отдельно скажем про аудит конверсии. Модель пока строит его по скриншотам, и точность от этого заметно падает. Эту задачу мы оставили в списке того, что делаем руками.

Чем теперь занят SEO-специалист

Специалист никуда не исчезает из процесса. Меняется то, на что уходит его время.

Раньше часы уходили на ручной сбор данных и черновики. Теперь это время идёт на подготовку промпта, разбор ответа модели и правку результата под задачу.

Весь контекст по клиенту специалист по-прежнему держит в голове. Без него промпт не составить и результат не проверить. Это те же SEO-компетенции, просто теперь они работают на постановку задачи и оценку решения.

Как автоматизация отразилась на цене аудита

На рутине мы тратим меньше часов, и это видно по цене. Наш SEO-аудит стоит от 65 000 ₽, а глубина проверки осталась прежней.

Если хотите увидеть, как это выглядит на вашем сайте, начните с бесплатного аудита. Вы посмотрите на реальные находки до того, как платить за что-то ещё.

Частые вопросы