МЫ попросили ChatGPT составить семантику. Результат шокировал

За последний месяцм мы видели с десяток постов в LinkedIn и Telegram: "Собрал семантику через ChatGPT за 10 минут, SEO-специалисты больше не нужны". Звучит заманчиво — экономия времени, никаких рутинных задач, просто попросил AI и готово.

Решили проверить. Взяли реальную задачу — доставка еды в Балашихе, дал ChatGPT максимально конкретное ТЗ и получили список из 30+ запросов. Выглядело убедительно.

Потом открыли Wordstat. И офигели.

С момента запуска ChatGPT в SEO-комьюнити началась массовая эйфория. Каждый второй "эксперт" начал публиковать кейсы об автоматизации через нейросети. Особенно популярной стала тема подбора семантического ядра — одной из самых трудоёмких задач в поисковой оптимизации.

Классический подбор семантики занимает от 6 до 40 часов работы специалиста. Включает:

Понятно, почему идея "сделать это за 10 минут через AI" выглядит революционной.

Проблема в том, что это не работает. Давайте разберём на реальном примере.

"Составь семантическое ядро для интернет-магазина доставки еды в Балашихе. Запросы раздели на ВЧ (высокочастотные), СЧ (среднечастотные) и НЧ (низкочастотные). Количество — более 30."

ChatGPT выдал результат за 15 секунд. Список выглядел профессионально:

Высокочастотные:

Среднечастотные: 10. доставка еды на дом Балашиха 11. заказ еды онлайн Балашиха 12. доставка горячей еды Балашиха 13. доставка еды недорого Балашиха 14. доставка обедов на дом 15. доставка комплексных обедов Балашиха

И ещё 15+ низкочастотных запросов.

Первое впечатление: "Вау, неплохо!"

А теперь — проверка реальностью.

Открыли Яндекс.Wordstat и начал проверять запросы один за другим. Вот что получилось:

Скрины проверки Яндекс.Wordstat

Находка №1: ChatGPT путает масштабы

"Доставка еды" — 3170 показов "Доставка еды на дом Балашиха" — 73 показа

Разница в 43 раза!

ChatGPT включил оба запроса в список как равноценные. На практике это означает:

Для малого бизнеса в Балашихе продвигаться по "доставка еды" без геопривязки — слив бюджета.

Находка №2: AI не понимает бизнес-модели

ChatGPT предложил "доставка обедов на дом" как среднечастотный запрос.

Реальность: 19 показов в месяц.

Но даже не в этом главная проблема. Смотрим детализацию в Wordstat:

Проблема: "Доставка обедов" — это корпоративная услуга (обеды в офисы), а не обычная доставка еды физлицам. Это совершенно другая бизнес-модель:

ChatGPT смешал в одну кучу два разных бизнеса.

Находка №3: Игнорирование геозависимости

Для локального бизнеса 80% трафика приходится на геозависимые запросы:

ChatGPT включил в список общие запросы без географической привязки. Результат:

Давайте честно: проблема не в том, что ChatGPT "плохой". Проблема в фундаментальных ограничениях технологии.

ChatGPT не имеет доступа к данным Яндекс.Wordstat или Google Keyword Planner. Он генерирует запросы на основе:

Он не знает, сколько раз в месяц пользователи реально вводят тот или иной запрос.

Для локального бизнеса критична геопривязка. ChatGPT может добавить "Балашиха" в запросы, но он не знает:

SEO-специалист смотрит на выдачу и понимает:

ChatGPT выдаёт запросы в вакууме, без понимания реальной конкурентной среды.

Здесь на помощь приходит Qvisor — сервис, который показывает всю выдачу, а не только вашу позицию. Вы видите:

На проверку 100 запросов через Qvisor уходит 30 минут. Зато вы экономите 3 месяца продвижения по неправильным ключам.

AI иногда придумывает запросы, которых не существует, основываясь на логических комбинациях слов.

Примеры из моего эксперимента:

Мы прочитали 15 статей про использование ChatGPT для SEO-семантики. Вот что обнаружил.

Буквально в каждой статье есть фраза:

"ChatGPT не имеет доступа к Wordstat, все запросы нужно проверять вручную"

Но при этом авторы продолжают публиковать "успешные кейсы" без единой цифры частотности.

Вопрос: Если вы знаете, что AI не знает частотность, зачем использовать его для подбора семантики?

Мы не нашёли ни одного кейса, где автор показал бы:

Все кейсы заканчиваются на этапе "вот список запросов от ChatGPT, красиво правда?"

Паттерн №3: Подмена понятий

Кейс от агентства Kokoc:

"ИИ положительно показал себя на подборе семантического ядра"

Но в той же статье через абзац:

"В российском поиске в Яндекс и Google тексты от ChatGPT отработали практически в ноль"

Так он показал себя положительно или в ноль? Противоречие очевидно.

Справедливости ради: AI — не враг. Он действительно может помочь в SEO, но не в подборе семантики.

Задача: Нужны темы статей для блога о доставке еды.

Промпт: "Предложи 20 тем статей для блога сервиса доставки еды, которые помогут привлечь клиентов"

Результат: ChatGPT быстро сгенерирует список идей, которые потом нужно проверить через Wordstat на реальный спрос.

Польза: Экономия 30-40 минут на брейншторминг.

Задача: Есть список из 500 собранных запросов, нужно разбить их по смысловым группам.

Промпт: "Раздели эти запросы на тематические кластеры: [список]"

Результат: AI неплохо группирует запросы по темам, иногда даже лучше платных сервисов.

Польза: Экономия 1-2 часов работы.

Кстати, в нашей статье про правильный выбор семантического ядра мы подробно разбираем, как использовать AI для кластеризации и других задач — но только после сбора семантики через Wordstat.

Задача: Рассчитать прогнозное количество визитов по запросу.

Промпт из нашей статьи:

"Ты SEO-аналитик. Частота Wordstat: 1200 показов/месяц. Целевая позиция: 5. Рассчитай прогноз кликов с учётом актуальных CTR 2025."

Результат: ChatGPT отлично справляется с расчётами, если вы даёте ему реальные данные из Wordstat.

Польза: Быстрый расчёт с учётом множества факторов.

Задача: Понять, что хочет пользователь по каждому запросу.

Промпт: "Определи интент для каждого запроса (информационный/транзакционный/навигационный): [список]"

Результат: Точность определения ~75-80%.

Польза: Быстрая первичная сортировка.

Проблема №1: Потеря денег

Бизнес запускает сайт на AI-семантике, не получает трафика, теряет время и деньги на разработку и контент. В среднем — от 300 тысяч до 1 миллиона рублей убытков.

Проблема №2: Дискредитация AI

Из-за неправильного применения люди разочаровываются в реально полезных AI-инструментах. Хотя при грамотном использовании AI экономит до 40% времени на рутинных задачах.

Проблема №3: Демпинг рынка

"Специалисты", которые используют только ChatGPT, предлагают услуги в 3-5 раз дешевле профессионалов. Клиент выбирает дешевле, получает ноль результата, разочаровывается в SEO как таковом.

Если вы публикуете кейс про ChatGPT и SEO-семантику — будьте готовы ответить на три вопроса:

1. Покажите частотность через Wordstat Скриншоты, реальные цифры. Без этого ваш список — просто набор слов.

2. Покажите реальный трафик через 3-6 месяцев Яндекс.Метрика, Google Analytics. Цифры, а не слова "трафик вырос".

3. Дайте ссылку на сайт для проверки позиций Чтобы любой желающий мог проверить через Qvisor или другие сервисы мониторинга.

Не можете? Значит, ваш кейс — фантазия для лайков.

P.S. Если вы поняли, что ChatGPT не заменит Wordstat, но не знаете, с чего начать подбор семантики — читайте наш подробный гайд: Подбор семантического ядра: от Wordstat до прогноза через ИИ.

А после сбора семантики проверяйте позиции через Qvisor, чтобы видеть реальную картину конкурентной среды, а не усреднённые данные XML. Только так вы поймёте, стоит ли бороться за конкретный запрос или лучше искать альтернативы