Как мы пересобрали SEO под ChatGPT и Google SGE: контент-воронка вместо ключей
AI-поиск меняет правила игры. Классическое SEO — про мета-теги, выдачу и оптимизацию страниц. Новая волна — AI SEO, где в выдаче оказываются не сайты, а знания.
Эта статья — разбор того, как мы пересобрали всю контент-архитектуру для SaaS-продукта JetStat, чтобы попасть в AI-выдачу и увеличить конверсию из контента в лиды.
Что такое AI SEO — и почему старые подходы не работают
Если раньше SEO-специалисты боролись за топ-10 Google, сегодня пользователь просто пишет запрос в ChatGPT, Bing AI, Perplexity или SGE — и получает сгенерированный ответ, а не список ссылок.
И вот как эти ответы формируются:
- что написано на вашем сайте (и как понятно это объяснено)
- как другие на вас ссылаются
- есть ли у вас база знаний, глоссарии, инструкции
- насколько вы экспертны в нише (E-E-A-T)
- как хорошо структурирован ваш контент
Классическое SEO — это оптимизация страниц. AI SEO — это оптимизация знания о продукте.
Если тебя нет в базе знаний — тебя нет в выдаче.
Задача: построить контентную систему знаний для JetStat
JetStat — это SaaS-сервис для автоматизации маркетинговой отчётности. Наша задача была не просто «писать статьи», а:
- Привлекать трафик с проблемных запросов
- Объяснять суть задач, которые решает продукт
Вести пользователя по воронке принятия решения 🔹 Закреплять бренд как эксперта в теме сквозной аналитики
Как выглядела структура SEO-фабрики
Мы выстроили контент по логике архитектуры знаний. Вот из чего она состоит:
1. Pillar-кластеры: три большие зоны боли клиента
- Сквозная аналитика
- Автоматизация отчётности
- Транспортировка данных (ETL)
Это якорные темы, где мы хотим быть источником №1.
2. Supporting-статьи: раскрываем каждую тему в деталях
- Ошибки в отчётности
- Метрики и дашборды
- Интеграции и источники
- Инструкции, how-to
Каждая статья — это не просто SEO, это вклад в базу знаний, которую видит и пользователь, и ИИ.
3. Сравнительный контент
- JetStat vs OWOX
- JetStat vs Supermetrics
- JetStat vs Improvado … и др.
Это работает как bottom-funnel-контент — для тех, кто уже ищет решение и сравнивает варианты.
4. Кейсы клиентов
Показываем конкретные сценарии: как маркетинговое агентство сократило время на отчётность в 3 раза.
5. Глоссарий и хвосты
Отвечаем на вопросы вроде:
- Что такое ETL?
- Зачем нужна сквозная аналитика?
- Как выбрать BI-платформу для агентства?
Закрываем длинный хвост и повышаем релевантность в нише.
6. Продвинутый блог
Статьи уровня:
- «Почему 80% отчётов в BI не отражают реальность»
- «Data stack для агентств: как не утонуть в интеграциях»
- «Юнит-экономика автоматизации: как считать окупаемость BI»
Почему это работает в SaaS
Пользователи приходят с разной степенью готовности:
- кто-то чувствует боль, но не знает про решения (middle funnel)
- кто-то сравнивает продукты (bottom funnel)
- кто-то учится и читает — и становится тёплым лидом
Хорошо выстроенная система знаний даёт каждому свой вход. А нейросети, сканируя ваш сайт и упоминания, получают богатый контекст, который попадает в выдачу.
Вывод: думайте не о статьях, а о воронке знаний
AI SEO — это не про частотность или плотность ключей. Это про структуру знаний, которую вы создаёте в своей нише. Контент становится не «текстом», а частью системы принятия решений клиента.
📌 Если вы работаете с SaaS и хотите построить такую контентную архитектуру — подписывайтесь на мой Telegram-канал SHMELCO. Там — живые кейсы, стратегии и опыт изнутри проектов.