Подключил Claude к Вордстату — он нашёл дыру в семантике, которую легко пропустить

Меня зовут Александр Поляков, занимаюсь рекламой и AI-автоматизацией. Расскажу, как подключил Claude к Яндекс Вордстату и почему это меняет подход к сбору семантики.

Языковые модели генерируют слабые идеи для рекламы. Просишь семантику — получаешь очевидную банальщину. Они не знают реального спроса, сезонности, региональных особенностей. Но если дать Claude доступ к Вордстату — он превращается в маркетолога-аналитика, который за 5 минут находит то, что ты бы искал полдня.

Попросите любую нейросеть собрать семантику для рекламной кампании. Получите список из очевидных запросов, которые и так приходят в голову за минуту. Модель не знает, какой реальный спрос на эти запросы, не видит сезонность, не понимает региональную специфику.

Но главное — LLM не знают про ловушки интента. Это когда запрос выглядит целевым, а на самом деле за ним стоит совсем другая потребность. Маркетологи попадают в эти ловушки постоянно, сливая бюджет на нецелевой трафик.

С июня 2025 года Яндекс открыл бесплатный API Вордстата. Лимиты щедрые: 1000 запросов в день, 10 в секунду. Этого хватает на полноценную аналитику нескольких ниш.

Я написал скилл для Claude, который даёт модели доступ к этим данным. Теперь Claude может запрашивать топ запросов по фразе, смотреть динамику спроса, анализировать региональный срез и верифицировать интент через веб-поиск.

У меня есть клиент — производитель дымоходов. Их конкурентное преимущество — утепление каолиновой ватой. Задача: понять, как люди ищут такие дымоходы и где реальный спрос.

Запустил анализ через Claude. За 5 минут получил полную картину.

Целевой спрос по дымоходам в Москве — около 5 200 показов в месяц. Но нишевых запросов именно про каолиновую вату — всего около 40 горячих лидов. Тренд негативный: минус 22% к прошлому году. Пик сезона — с мая по август, в это время можно увеличивать бюджет в полтора раза.

А теперь самое интересное. Запрос «каолиновая вата для дымохода» выглядит идеально целевым для продавца дымоходов с каолиновой ватой. Частотность — 178 показов в месяц (на самом в рекламе это мелочь, но я сказал "для продавца")

Но Claude проверил интент через веб-поиск и выдал неожиданный вывод: эти люди ищут рулон ваты за 500 рублей, чтобы утеплить уже существующий дымоход. Они не покупают новый дымоход. Они уже всё купили — без вас.

Если запустить рекламу дымоходов по этому запросу, вы получите клики от людей, которым нужен расходник за 500 рублей, а не изделие за 50 000.

Правильная стратегия: использовать «каолиновая вата» как УТП в текстах объявлений, а не как ключевое слово для таргетинга. Рекламироваться по запросам про дымоходы, а в тексте объявления писать про утепление каолиновой ватой как преимущество.

Помимо базового анализа спроса, скилл позволяет:

— Смотреть динамику запросов за любой период и находить сезонность

— Анализировать региональный срез и понимать, где больше спрос

— Автоматически верифицировать интент через веб-поиск

— Разделять запросы на целевые и нецелевые с объяснением почему

На выходе — не просто список ключевых слов, а готовая стратегия с распределением бюджета по кампаниям.

Если хотите попробовать сами:

Весь код открыт: https://github.com/artwist-polyakov/polyakov-claude-skills/tree/main/plugins/yandex-wordstat

Скилл работает с Claude в веб-версии, в проектах и в Claude Code.

Хочу довести до генерации готовых рекламных кампаний для Директа — не просто анализ, а выгрузка с текстами и минус-словами. Если будете присылать тут или в личку свои ниши — мне будет на чём тестировать и улучшать. Если встречу что-то интересное — расскажу в здесь или в телеграм.

Скилл в открытом доступе. Вопросы задавайте в комментарии.

Другие инструменты по AI-автоматизации — в Telegram: https://t.me/countwithsasha