KINETICA 
Тендеры и лиды
Информация
Сбор и обновление семантики — одна из самых рутинных и трудоемких задач в SEO. Особенно если проект — крупный интернет-магазин, маркетплейс или портал с тысячами страниц. Каждое обновление ядра превращается в отдельный мини-проект с десятками итераций, который может растянуться на дни или даже недели.
Да, с появлением сервисов вроде Keys.so работа упростилась, но не настолько, чтобы забыть о рутине. Даже с современными инструментами сбор и кластеризация ядра на 5-10 тысяч запросов требует постоянного внимания специалиста: выгрузил данные → почистил → сгруппировал → проверил → исправил → повторил.
SEO требует значительных затрат времени на операционную работу, но именно глубокая аналитика и стратегические гипотезы определяют итоговый результат. Поэтому мы автоматизируем типовые задачи и передаем их ИИ, чтобы специалисты могли уделять больше времени аналитике и проверке гипотез
Анна Грищук, старший SEO-аналитик KINETICA
ИИ в теории должен был бы это решить. Но на практике все не так радужно: без четкой постановки задачи и контроля ИИ генерирует шум, делает ошибки, не понимает нюансов частотности и часто выходит за рамки ТЗ. Оставлять ИИ без надзора в SEO пока рано.
Поэтому мы решили кардинально изменить подход: вместо оптимизации отдельных этапов создали полностью автоматизированный пайплайн. Мы не заменяем специалиста, а многократно усиливаем его — с помощью автоматизации. В нашем пайплайне ИИ не фантазирует, а действует по четкому сценарию, контролируемому человеком. Связующим звеном между сервисами, данными и ИИ для нас стал n8n — и он оказался настоящей находкой!
Типовая автоматизация в SEO обычно сводится к скриптам на отдельных этапах: где-то чистка данных, где-то выгрузка метрик, где-то кластеризация. Такой подход не решает проблему целиком — требует постоянного контроля и ручных доработок. Мы пошли другим путем.
Связующим звеном между сервисами, данными и ИИ стал n8n — open-source платформа для автоматизации процессов. Это конструктор, где можно собрать цепочку действий между любыми сервисами: получить данные → обработать → передать дальше → сохранить результат.
Ключевое преимущество n8n — возможность создавать сложные многошаговые сценарии без ограничений по количеству операций. В отличие от Make или Zapier, здесь нет лимитов, можно использовать циклы, условия и собственный код.
В нашем пайплайне ИИ не фантазирует, а действует по четкому сценарию, контролируемому человеком. Сейчас покажем, как это работает.
Мы покажем наш реальный опыт: как KINETICA выстроила автоматическую цепочку по сбору и кластеризации семантики. При этом все построено на связке сервисов, API и кастомных скриптов: максимально прозрачно, стабильно и под полным контролем специалиста. Именно такой подход мы применяем в рамках нашего SEO-продвижения — рутина уходит в автоматику, аналитика остаётся людям.
Мы добились того, что ИИ не фантазирует, а действует по четкому сценарию, контролируемому человеком. Это позволяет нам не только ускоряться, но и повышать качество работы
Евгений Соловьев, разработчик KINETICA
Как устроен наш автоматизированный пайплайн? Вместо последовательности ручных операций мы создали единый workflow, который:
принимает любые выгрузки — из Keys.so, Search Console, Яндекс.Метрики;
автоматически чистит данные — убирает мусор, дубли, нерелевантные запросы;
обогащает метриками — подтягивает частотность и коммерческость;
кластеризует — группирует запросы по смыслу;
выгружает результат — в удобную Google-таблицу.
Весь процесс запускается одной кнопкой и не требует участия человека.
Этап 1. Загрузка и базовая фильтрация хаоса (блок Settings). Workflow начинается с исходных фраз из Keyso, Google Search Console, Яндекс.Метрики. Это часто настоящий хаос. В нашем пайплайне блок Settings задает параметры для всей обработки:
ID таблицы с исходными данными
Минимальная частотность (например, от 60 показов в месяц)
Ключевые темы для фильтрации
Стоп-слова и мусорные паттерны
Система автоматически подключается к Google Sheets, забирает данные и проводит первичную очистку: удаляет пустые строки, технические дубли и очевидный мусор. На выходе — подготовленный массив чистых, релевантных фраз.
Этап 2. Интеллектуальная обработка и очистка с ИИ. Здесь подключается наш внутренний анализатор семантики — сервис, разработанный KINETICA на основе опыта сотен проектов.
Под капотом анализатор делает целую серию шагов. Сначала мы чистим фразы парафразом на основе тематик — оставляем близкие по косинусному расстоянию с моделью paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. Потом подтягиваем метрики с PixelTools, а дальше через GPT-4o-mini убираем дубли по локализации, гео и частотности. После этого отсекаем низкочастотные запросы и уже готовый массив кластеризуем в PixelTools. Все это вшито в сценарий, и специалист получает результат без ручных итераций
Евгений Соловьев, разработчик KINETICA
Важно: система полностью контролируема. Никакой "творческой самодеятельности" ИИ — только четкое выполнение заданных правил.
Этап 3. Контроль качества и распределение результатов. На этом этапе n8n выступает в роли логического распределителя. Умный роутинг (блок Switch) проверяет результат анализа каждой фразы:
успешные — идут на финальную обработку;
ошибки — логируются для проверки;
неопределенные — откладываются в отдельный файл.
Такой механизм позволяет автоматически отсеивать мусор и контролировать качество без участия специалиста. Чтобы система работала устойчиво даже на больших массивах фраз, добавлена небольшая пауза (Wait), предотвращающая перегрузки.
Этап 4. Финальное форматирование и автоматическая выгрузка. После получения результатов анализа наступает финальный этап — превращение технических данных в читаемую таблицу. Сначала блок Edit Fields переводит технические названия в понятные человеку: query → «Фраза», group → «Кластер», frequency → «Частотность», commercial → «Коммерческость». Затем через Manual Mapping каждая переменная встает на свое место.
Последний шаг — отправка в Google Sheets. Данные автоматически распределяются по колонкам, и результат выглядит как обычная рабочая таблица SEO-специалиста, только собранная полностью автоматически. Никаких ручных операций — сразу готовый документ для анализа и работы.
Для демонстрации работы пайплайна мы взяли выгрузку на 400 000 запросов из Keyso. Это был типичный "хаотичный" массив, который вручную потребовал бы часы, если не дни, на обработку.
В нашей системе мы задали следующие ключевые параметры:
минимальная частотность фразы: 60 показов в месяц. Это позволяет отсечь неперспективные "хвосты" и сосредоточиться на запросах с реальным трафиковым потенциалом;
основные темы (сущности): определили ключевые тематики, на основе которых наш пайплайн с использованием ИИ (модель paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2) и других алгоритмов отбирал и группировал релевантную семантику.
Что мы получили в итоге? После автоматической обработки, которая заняла всего несколько минут, из 4 000 исходных запросов было получено 13 800 чистых фраз. Эти фразы были:
полностью очищены от дублей: в том числе с помощью GPT-4o-mini, который проанализировал их по локализации, гео и частотности;
уже сгруппированы: готовые кластеры, не требующие ручной сортировки или дополнительного анализа;
актуальны и релевантны: соответствуют заданной тематике и минимальной частотности.
Готовые кластеры — отправная точка для следующего шага: проектирования структуры сайта под интенты.
Это не просто сокращение времени, это трансформация процесса. Мы перешли от рутинной, подверженной ошибкам работы к быстрой, точной и полностью контролируемой автоматизации.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13691 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Раньше обновление семантики для крупного проекта занимало 2-3 дня работы junior-специалиста. Сейчас это 10 минут на загрузку данных и ожидание результата. При этом качество кластеризации выросло — машина не устает и не делает случайных ошибок
Анна Грищук, старший SEO-аналитик KINETICA
Главные изменения:
полная автоматизация — специалист только загружает данные и забирает результат;
стабильное качество — алгоритм работает одинаково хорошо в понедельник утром и в пятницу вечером;
прозрачность — каждый шаг логируется, можно отследить любую ошибку.
Ранее мы использовали Make (бывший Integromat) для автоматизации, но столкнулись с критическими ограничениями. Жесткие лимиты по количеству операций быстро исчерпывались при нашем объеме задач, что требовало постоянного мониторинга и докупки ресурсов.
Полная свобода действий: нет лимитов на количество операций, можно использовать циклы, условия и собственный код на JavaScript. Хочешь 50 шагов в сценарии — пожалуйста, нужны сложные условия — без проблем.
Многошаговые процессы: позволяет запускать полноценные цепочки, а не просто отдельные действия. Один сценарий объединяет все этапы — от загрузки исходных данных до финальной таблицы с кластерами.
Универсальность: мы используем n8n не только для семантики, но и для генерации контента. Особенно эффективен многошаговый подход: тезисы → структура → черновик → стилистическая правка → финальный формат.
Мы перепробовали разные платформы автоматизации. N8n подкупил полной свободой действий и стабильностью работы на больших объемах данных
Евгений Соловьев, разработчик KINETICA
Если решите внедрить похожую систему:
Начните с простого — автоматизируйте сначала один этап, например, очистку данных.
Документируйте все — через полгода вы забудете, зачем нужен тот или иной блок.
Тестируйте на малых объемах — отладка на 50 запросах проще, чем на 5000.
Используйте версионирование — n8n позволяет сохранять версии workflow.
Не усложняйте — лучше несколько простых сценариев, чем один монструозный.
Мы придерживаемся простого принципа: если задачу можно автоматизировать — ее нужно автоматизировать. Это не просто экономия времени, это фундаментальное изменение подхода к работе.
Когда специалист перестает тратить часы на копипаст и ручную фильтрацию, у него появляется время на то, что действительно важно:
Глубокий анализ конкурентов
Тестирование новых гипотез
Работу со смыслами и интентами
Стратегическое планирование
Автоматизация — это не про лень или желание работать меньше. Это про эффективность. Когда junior-специалист вместо недели рутины может за это же время провести пять экспериментов или проанализировать десять конкурентов.
Наш опыт показывает: правильно выстроенная автоматизация не только экономит ресурсы, но и повышает качество работы. Машина не устает к вечеру пятницы, не пропускает дубли из-за замыленного глаза и не забывает применить фильтр. А человек может сосредоточиться на творческих и стратегических задачах, где его экспертиза действительно незаменима.
Оставить заявку на нашем сайте или обсудить проект с продакшн-директором KINETICA в Telegram
