ИИ для SEO аналитики

Первыми под удар попали копирайтеры. Большинство SEO-специалистов сегодня успешно пишут тексты с помощью нейросетей — от простых промтов до сложных агентов с векторными базами знаний под конкретную область.

Следующие на очереди — аналитики. Главное преимущество ИИ перед человеком — способность быстро и точно обрабатывать огромные массивы данных.

Этим летом мы тестировали AI-агентов для анализа Яндекс Метрики и тепловых карт. Результат превзошёл ожидания: агент самостоятельно нажимал кнопки, выбирал даты, изучал статистику кликов по элементам. На выходе получился подробный отчёт с красивыми графиками и практичными рекомендациями.Приведу ещё один пример анализа данных — попроще, но показательный.

Задача: улучшить позиции интернет-магазина в регионах Яндекса, особенно в Санкт-Петербурге.

• 55% поискового трафика из Яндекса приходит из Москвы, остальное — из регионов
• Потенциал роста трафика: в регионах и СПб — в 2-5+ раз, в Москве — на 10-100%

Ранее мы тестировали продвижение через подпапки и поддомены, но ни одна стратегия не сработала. Конкуренты используют основные домены — решили применить аналогичный подход.На всех страницах добавили функционал региональной доставки, в шапке сайта разместили блок с выбором региона и текстовым перечислением городов. Во всех заголовках Title использовался топоним «Москва».

Изменение топонима в Title улучшит региональную выдачу по двум параметрам:
1. Позиции: ранжирование в регионах вырастет без ухудшения позиций в Москве
2. CTR: кликабельность сниппетов в регионах увеличится без потери кликов в Москве

Для эксперимента выбрали Санкт-Петербург. Отобрали около 10% всех категорий, которые находятся в ТОП-15 и имеют достаточную статистику кликов в Яндекс Вебмастере. Страницы разделили на два кластера:
Группа А: убрали из заголовка топоним «Москва»
Группа Б: добавили к «Москве» ещё и «Санкт-Петербург»

Для первой части гипотезы зафиксировали позиции по Москве и СПб. Планировали оценивать изменение позиций.
Для второй части собрали данные по кликам из обоих регионов для оценки конверсии из Яндекс Вебмастера.

В конце августа изменили заголовки на контрольной выборке. За неделю заголовки переиндексировались. В сентябре решили дать «отстояться» новым вариантам страниц.

В начале октября собрали позиции по обоим городам для оценки первой части гипотезы. Для второй части планируем подождать ещё месяц-полтора, чтобы накопить достаточную статистику кликов.

Обычно такие эксперименты оценивают на платформах типа Сеоворк или Топвизор — смотрят на изменение процента запросов в ТОПе, среднюю позицию и подобные метрики.

Я поступил иначе: скормил «сырые данные» нейросети и попросил их проанализировать. Данные представляли собой таблицу с запросами, страницами и позициями по Москве и СПб на две даты.

Разумеется, промт для задачи я попросил написать нейросеть. Вот что получилось:

Этот промт уже выглядит так, будто к вам на помощь пришёл бог аналитики. Загружаем всё это в нейросеть с режимом глубокого исследования. Я использовал Perplexity. 5 минут — и отчёт готов.

Ссылка на полный отчёт

Группа B (добавление "СПб" к "Москва") показала значительно лучшие результаты для Москвы. Группа A (удаление "Москва") оказалась эффективнее для Санкт-Петербурга.

При взвешивании по частотности запросов стратегия добавления второго региона обеспечивает:

• В 2,1 раза больше улучшений трафика в Москве

• В 4,5 раза меньше потерь позиций по сравнению с удалением региональной метки

В отчёте — корректные цифры, наглядные визуализации и глубокая аналитика. Да, мой пример простой, с небольшим объёмом данных, для узкой задачи. Но я получил не просто интуитивное понимание «надо добавить СПб», а конкретные данные и аргументы для обоснования решения. А это порой важнее самой рекомендации.

Главная цель этой статьи — показать возможности ИИ для современного SEO и простоту его использования. Я отдал данные по двум срезам позиций, чтобы найти закономерности в группах URL. Возможности для SEO анализа ваших Excel данных - безграничные!

Для меня как SEO-специалиста такой отчёт был бы неподъёмной задачей. Я бы просто проанализировал пару метрик вроде средней позиции в ТОП-5 — выросла, значит хорошо, надо внедрять.
Для SEO-аналитика подобный отчёт занял бы не один час работы.

Вывод простой: современный SEO-специалист стал не только копирайтером и редактором, но и специалистом в области анализа данных. Ну круто же!

Не стесняйтесь комментировать и не забывайте подписываться и читать меня в на Дзене, группе VK, Youtube, Rutube, блоге VC и на моем ТГ канале "SEO PRO Деньги".