Тендеры и лиды
Информация
В первой части я рассказывал, как мы за неделю собрали новый сайт Maximus Media с помощью Claude, проверили его у пяти специалистов, запустили — и после этого увидели просадку позиций по части запросов.
При разборе стало понятно, что техническая часть была не главной причиной просадки. Страницы открывались, структура была собрана, базовые SEO-элементы проверены. Но часть новой структуры не совпала с реальным поисковым спросом.
Некоторые сильные страницы мы раздробили. Часть запросов начала пересекаться между несколькими URL. Поисковой системе пришлось заново определять, какая страница должна отвечать за конкретную группу запросов.
После этого мы не стали откатывать весь эксперимент назад. Вместо этого включили Claude в SEO-процесс и начали передавать ему реальные данные о сайте, работать по методологии и вручную проверять решения.
После запуска стало понятно, что проблема не решается одной правкой в коде, заменой нескольких метатегов или доработкой пары страниц.
Нужно было разобрать большой объём данных:
1 069 страниц сайта;
2,4 миллиона слов текста;
160 тысяч внутренних ссылок между страницами;
7 859 изображений с alt;
1 250 URL в индексе Яндекса, которые нужно было сверить с текущей структурой сайта;
1 775 поисковых запросов в текущей работе.
По каждому массиву нужно было понять, как страницы связаны с поисковым спросом, какие URL уже занимают позиции, где есть пересечения между посадочными и какие страницы лучше не трогать.
Вручную такой объём тоже можно разобрать, но это заняло бы недели. При этом сайт уже был запущен, поэтому затягивать анализ мы не хотели.
Чтобы Claude мог быть полезен не только в разработке, ему нужно было передать данные о текущем состоянии сайта.
Без этих данных Claude не знает, какие страницы уже были в поиске, какие приносили трафик, где просели позиции и какие новые страницы начали пересекаться со старыми.
Мы собрали данные из четырёх источников.
Яндекс Метрика — поведение пользователей на страницах: отказы, глубина просмотра, вовлечённость, проблемные точки входа.
TopVisor — позиции по запросам: какие фразы просели, какие находятся близко к топу, какие страницы уже показываются в поиске и где есть потенциал роста.
Яндекс Вебмастер — индексация и данные Яндекса: какие страницы находятся в поиске, какие URL требуют внимания, где есть технические или качественные сигналы.
Screaming Frog — техническое состояние сайта: заголовки, метатеги, редиректы, коды ответа, изображения, внутренняя перелинковка, дубли и другие элементы технического аудита.
Screaming Frog выглядит довольно старомодно, но для технического обхода больших сайтов это по-прежнему очень полезный инструмент.
Каждый сервис отвечал за свою часть анализа. Метрика показывала поведение пользователей, TopVisor — позиции, Вебмастер — индексацию и данные Яндекса, Screaming Frog — техническое состояние сайта. Дальше эти данные сопоставляли между собой: техническое состояние сайта, позиции, запросы и поведение пользователей.
Раньше задача для нейросети могла звучать слишком обобщённо:
Вот страница. Нужно улучшить.
После просадки стало понятно, что такой постановки недостаточно. Для SEO-задач Claude должен получать не отдельную страницу и общий запрос на улучшение, а набор исходных данных.
Теперь вместе с задачей Claude получал:
список страниц;
поисковые запросы;
текущие позиции;
история изменения позиций;
данные по индексации;
поведение пользователей;
технические ошибки;
связи между страницами;
редиректы;
внутренняя перелинковка;
методология принятия SEO-решений.
Так Claude начал работать не с абстрактной задачей «сделай SEO», а с реальными данными о состоянии сайта.
Отдельно мы перестроили работу с ТЗ.
Обычно специалисту нужно открыть выгрузки, пройти страницы, сравнить запросы, посмотреть позиции, определить проблему и только после этого написать техническое задание: что исправить, где исправить и зачем.
Часть этой работы мы начали автоматизировать с помощью нейросетей.
Процесс стал таким:
Собираем выгрузки из Метрики, TopVisor, Вебмастера и Screaming Frog.
Прогоняем их через AI-контур — систему работы с нейросетями, настроенную под нашу методологию.
Получаем список проблем, приоритетов и конкретных правок.
Проверяем выводы вручную.
Передаём Claude задачу на внедрение в код или контент.
Снова снимаем позиции и смотрим, что изменилось.
Один AI-контур помогает собрать черновик технического задания, после проверки Claude вносит согласованные правки в код или контент.
При этом мы не отдаём Claude право самому решать, какие страницы удалять, объединять или создавать. Нейросеть может быстро обработать объём, подсветить пересечения, собрать черновик ТЗ и внести изменения, но финальное решение принимает специалист.
По итогам разбора получилось:
94 061 изменение на страницах за весь период работы после запуска — одна страница могла редактироваться много раз;
6 152 проверенные связки «запрос → страница»;
3 457 редиректов со старых адресов;
666 спорных привязок запросов к страницам;
4 018 запросов из общего массива анализа вели не на страницу с ценами.
Один запрос мог проверяться относительно нескольких потенциально подходящих страниц, поэтому количество связок «запрос → страница» больше, чем количество запросов в текущей работе.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13731 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Связка «запрос → страница» показывает, какую страницу сайт должен показывать по конкретному поисковому запросу.
Например:
один запрос лучше вести на страницу услуги;
другой — на кейс;
третий — на статью;
четвёртый — на страницу с ценой.
Если запрос связан не с той страницей, в поиске может показываться не тот раздел сайта, который лучше всего отвечает на запрос пользователя. В итоге нужная страница может показываться ниже в поиске, хотя подходящий контент на сайте уже есть.
666 спорных привязок — это ситуации, где запрос относится к сайту, но непонятно, какая страница должна быть основной. Именно здесь часто появляется каннибализация: несколько страниц начинают конкурировать за одни и те же поисковые запросы.
4 018 запросов вели не на страницу с ценами. Для коммерческого сайта это особенно важно. Например, пользователь ищет цену услуги, а в поиске получает информационную страницу, где стоимости нет.
3 457 редиректов — это отдельная работа с переездом старых адресов. Когда меняется структура сайта, нельзя просто удалить старые URL и ждать, что поисковая система сама корректно распределит вес. Нужно через редиректы показать, куда переехала каждая важная страница.
Иначе старая страница может выпасть из поиска, а накопленные позиции — потеряться.
После технических правок можно было открыть почти любой SEO-чек-лист — и по базовым пунктам многое выглядело хорошо.
Страницы есть. Метатеги заполнены. Ошибки исправлены. Alt у изображений прописаны. Редиректы настроены. Внутренняя перелинковка есть.
На бумаге всё зелёное.
Но зелёный чек-лист не означает, что сайт автоматически будет расти.
SEO — это не только техническая исправность. Важно, чтобы страницы правильно отвечали на поисковый спрос.
Технически аккуратную страницу можно привязать не к тому запросу. Десять новых посадочных могут начать конкурировать со старой сильной страницей. Полностью заполненные alt никак не помогут, если коммерческие запросы ведут не на страницу с ценами.
До этого эксперимента Claude в основном ускорял разработку. После мы начали использовать его и в SEO-задачах.
В таком процессе часть рутинной работы можно передать Claude:
быстрее находить пересечения между страницами;
собирать первичный список проблем;
формировать черновики ТЗ;
группировать запросы по страницам;
подсвечивать спорные места;
ускорять внедрение правок;
повторять цикл анализа каждую неделю.
Он скорее снимает часть ручной обработки, чтобы специалист занимался решениями, а не бесконечным переносом данных из одной таблицы в другую.
Claude может найти пересечения, предложить объединение страниц, подготовить правки в тексте или коде. Но перед внедрением специалист проверяет, не начнёт ли страница конкурировать с другими, как изменение может повлиять на позиции и сохранится ли коммерческий смысл.
Даже после автоматизации большой части анализа коммерческое семантическое ядро руководитель отдела производства по-прежнему собирал вручную.
Сейчас в работе 1 775 запросов. Позиции снимаются каждую неделю, и по отдельным группам уже видно движение вверх.
Основные технические проблемы исправили, спорные связки проверили, редиректы настроили и разобрали пересечения между страницами и запросами.
Дальше на результат влияет не только внутренняя работа сайта, но и ссылочное продвижение.
Поэтому мы продолжаем работать итерациями: снимаем позиции, анализируем изменения, вносим правки и снова проверяем результат.
После просадки мы изменили то, как ставим задачи Claude. Теперь вместе с задачей нейросеть получает данные о запросах, позициях, индексации, поведении пользователей и техническом состоянии сайта.
Это позволяет быстрее обрабатывать большие объёмы информации и готовить правки. Но решения о том, какие страницы сохранять, объединять или создавать, мы по-прежнему принимаем вручную.
Если вы тоже хотите использовать нейросети при разработке сайта, в Maximus Media можем помочь сначала разобраться со структурой и SEO, а затем перейти к самой разработке. Подробнее о нашем подходе рассказали на странице про создание сайта на нейросети.
