WEBFORMULA 
Тендеры и лиды
Информация
История о том, как мы за месяц оптимизировали 358 страниц агросайта с помощью Claude AI, сэкономили клиенту денег и поняли главное: ИИ — это турбина для специалиста, а не его замена.
Страхи, мифы и реальность
Когда в конце 2023 года ChatGPT взорвал интернет, в профессиональных чатах началась паника. “Нас всех заменят!”, “SEO умер!”, “Контент-маркетинг больше не нужен!” — писали коллеги. Прошло несколько лет, и что мы видим? SEO-специалисты никуда не делись. Более того, хорошие специалисты стали ещё более востребованными.
Потому что выяснилось: нейросеть без стратегии — это просто дорогой генератор бессмысленного текста. А вот нейросеть в руках опытного маркетолога или SEO-шника — это совсем другая история. Это как дать профессиональному фотографу камеру с автофокусом вместо плёночного “Зенита”. Фотограф останется фотографом, но работать будет в разы быстрее и качественнее.
За январь 2026 года мы провели эксперимент с агрокомпанией Агрорус и Ко. Использовали Claude AI для оптимизации сайта. И хочу поделиться не только результатами, но и главным выводом: нейросети — это усилитель ваших компетенций, а не ваш заменитель.
Что ИИ НЕ умеет (и не будет уметь ещё долго)
Понимать бизнес-контекст. Попробуйте объяснить ChatGPT, что ваш клиент продаёт средства защиты растений, у него 60 региональных сайтов, сезонность жёсткая как в ритейле перед Новым годом, и при этом в Краснодаре май — это одно, а в Омске — совсем другое. Нейросеть выдаст вам шаблонный ответ. Специалист же начнёт задавать уточняющие вопросы и копать глубже.
Принимать решения в серой зоне. В нашем кейсе было 14 страниц без рекомендаций продуктов. Что делать? Удалить все? Или проверить, нет ли проблемы в данных? ИИ не знает. Специалист проанализирует, найдёт корень проблемы (оказалось, что названия действующих веществ просто не совпадали), и сохранит 10 из 14 страниц. Это называется “экспертиза”.
Чувствовать аудиторию. Можете ли вы научить нейросеть понимать, что агроном из Краснодара и агроном из Новосибирска — это два разных человека? Что первый в мае уже думает об уборке урожая, а второй только готовит технику к посевной? Что для одного “зелёная пшеница” — это высокие колосья, а для второго — низкие всходы? Специалист это чувствует интуитивно. ИИ — нет.
Что ИИ умеет делать блестяще
Но вот что ИИ действительно умеет — так это выполнять рутинные операции с нечеловеческой скоростью. Вы помните, сколько времени занимает ручной анализ каталога на 134 страницы? Два-три дня минимум. Claude справился за час. Вы представляете, сколько нужно времени, чтобы вручную сопоставить 46 препаратов с 360 вредными объектами? Недели работы. Python-скрипт с ИИ сделал это за вечер.
И вот тут начинается магия. Специалист освобождается от рутины и может сосредоточиться на том, что действительно важно: на стратегии, на анализе, на принятии решений. Вместо того чтобы три дня перепечатывать данные из PDF в Excel, вы тратите эти три дня на разработку контентной стратегии. Вместо недели на создание таблиц соответствий вы тестируете гипотезы, которые реально влияют на конверсию.
Новая эра тестирования: от “спустим бюджет и посмотрим” к “проверим гипотезу за полчаса”
Помните, как раньше тестировали маркетинговые гипотезы? Запускали рекламную кампанию, сливали условные 50-100 тысяч рублей, смотрели метрики, делали выводы. Месяц работы, а то и больше. И если гипотеза не выстрелила — деньги на ветер.
Сейчас всё изменилось. Современные инструменты позволяют тестировать идеи до того, как вы потратите рекламный бюджет. И речь не только о Claude AI, который мы использовали в проекте.
Инструменты, которые меняют правила игры
Gemini Deep Research — это как иметь личного аналитика-исследователя, который за час соберёт и структурирует информацию, на которую у вас ушла бы неделя. Нужно понять, как конкуренты работают с региональными стратегиями? Gemini проанализирует их сайты, социальные сети, рекламные кампании и выдаст вам структурированный отчёт. Раньше для этого нанимали агентство.
NotebookLM превращает груды документов в интерактивную базу знаний. Загружаете туда все брифы от клиента, исследования рынка, конкурентный анализ — и можете задавать вопросы, получая ответы со ссылками на источники. Забыли, что писал клиент про целевую аудиторию три месяца назад? NotebookLM найдёт за секунды.
Claude Code (именно его мы использовали) — это не просто чат-бот. Это полноценный ассистент, который может написать и запустить код, обработать данные, создать визуализации. Помните те 134 страницы PDF-каталога? Claude Code их распарсил, извлёк структурированные данные, сверил с сайтом, нашёл противоречия. Автоматически. Без участия программиста.
От гипотезы к тесту за день, а не за месяц
Вот реальный пример из нашего проекта. У нас была гипотеза: если добавить региональную специфику в контент (разные рекомендации для Юга и Сибири), конверсия вырастет. Раньше чтобы это проверить, нужно было:
Итого: два-три месяца и 300-500К рублей. А если гипотеза не подтвердится? Деньги и время потрачены зря.
А теперь с ИИ:
Итого: три дня и почти нулевой бюджет. Если гипотеза не зашла — ничего страшного, тестируем следующую.
Чувствуете разницу? Это не просто ускорение работы. Это фундаментальное изменение подхода. Теперь можно позволить себе быть смелее в экспериментах, потому что цена ошибки стала в десятки раз ниже.
Почему мы вообще занялись этой автоматизацией
Хорошо, мы много говорили про ИИ, про инструменты, про экономию времени. Но давайте на минуту остановимся и зададим важный вопрос: а зачем вообще всё это нужно? Зачем обрабатывать 134 PDF с каталогом продукции? Зачем писать Python-скрипты? Зачем автоматизировать то, что можно сделать вручную?
Потому что всё это — не самоцель. Это инструменты для реализации конкретной стратегии.
DSAC: методология, которая стояла за техникой
Вся работа, о которой мы рассказываем, делалась для внедрения методологии DSAC (Dynamic Seasonally-Adaptive Content) — комплексного подхода к digital-маркетингу в агросекторе который мы начали продвигать в далеком 2016 году.
Мы подробно описали эту методологию в отдельной pdf статье: DSAC: Dynamic Seasonally-Adaptive Content— От идеи 2016 к стандарту индустрии. Если коротко — DSAC решает проблему, с которой сталкиваются все агрокомпании: традиционный маркетинг в агро не работает.
Почему? Потому что агросектор — это не e-commerce, где можно делать один универсальный контент для всех. В агро контекст решает всё:
Агроном в Краснодаре в мае видит колосящуюся пшеницу и думает о фунгицидах от ржавчины. Агроном в Новосибирске в тот же май видит только всходы яровых и думает о гербицидах от сорняков. Это два разных человека с разными задачами в разных точках сезона. Показывать им одинаковый контент — это как рекламировать новогодние ёлки в июле. Технически можно, но бессмысленно.
DSAC предлагает другой подход: строить маркетинг на структурированных данных. Каждая рекомендация должна учитывать регион, сезон, культуру, фенофазу растения и конкретную проблему. Звучит сложно? Да. Но именно так работает эффективный агромаркетинг.
От идеи к реализации: технический вызов
Хорошо, идея понятна. Но как это реализовать технически?
Представьте масштаб: 4 региона (Юг, Сибирь, Урал, Центральная Россия) × 12 месяцев × 10 культур × 5-7 проблем на культуру = несколько тысяч уникальных комбинаций контента. Если писать вручную — это годы работы. Если делать универсальный контент — теряется вся ценность подхода.
Вот тут и начинается история с автоматизацией. Для внедрения DSAC нужно было:
Первое: Извлечь и структурировать данные о всех 46 препаратах из каталога. Не просто “переписать из PDF в таблицу”, а создать базу данных с чёткими связями: препарат → действующие вещества → культуры → проблемы.
Второе: Создать маппинг между препаратами и 360 вредными объектами. Понять, какой препарат решает какую проблему, с какой эффективностью, на каких культурах.
Третье: Добавить региональную специфику. Понять, что в Краснодаре в мае актуальна одна проблема, а в Новосибирске — другая. И препараты рекомендовать соответственно разные.
Четвёртое: Автоматизировать генерацию контента так, чтобы он был не просто “сгенерирован”, а содержал правильные данные для правильного контекста.
Вручную? С командой из 10 человек это заняло бы год. А если сюда прибавить нежелание экспертов (агрономов) делиться информацией…
С ИИ-инструментами — месяц.
Инструмент для стратегии, а не наоборот
Это важный момент, который часто упускают в кейсах. Когда видишь статью “Как мы автоматизировали обработку PDF с помощью ИИ”, кажется, что автоматизация — это цель. Нет.
Автоматизация — это средство. Цель — реализовать бизнес-стратегию, которая даст результат.
Мы могли бы написать красивый код, обработать все PDF, заполнить все таблицы — и получить ноль эффекта. Потому что без понимания бизнес-контекста и стратегии DSAC эти данные были бы просто данными. А с правильной стратегией эти данные превращаются в систему, которая приносит результат.
Теперь, когда контекст понятен, можем переходить к деталям того, как именно мы всё это реализовали.
Кейс: 358 страниц за месяц вместо полугода
Теперь перейдём к конкретике. В январе к нам обратилась агрокомпания Агрорус и Ко. Классическая ситуация: есть сайт, есть каталог продукции, есть понимание, что нужно что-то оптимизировать, но вот как именно — непонятно. Плюс катастрофическая нехватка времени и ресурсов.
Что было на входе
Представьте: компания выпускает новый каталог на 2026 год. 134 страницы PDF с описаниями 47 препаратов. На сайте уже есть 360 страниц вредных объектов (болезни, вредители, сорняки), но далеко не все из них привязаны к конкретным продуктам. Плюс 60 региональных поддоменов, которые пока работают вхолостую — контент везде одинаковый, хотя агрономическая специфика сильно различается.
Классическая задача для SEO-специалиста: нужно проанализировать каталог, найти противоречия с сайтом, заполнить пробелы в рекомендациях, подготовить данные для региональной адаптации. По опыту, на это уходит месяца три-четыре работы хорошего специалиста. Или полгода, если делать самим.
Бюджет у клиента был ограничен. Классическая развилка: либо нанимать агентство за миллион рублей и ждать полгода, либо делать самим и всё равно ждать полгода, потому что своих ресурсов не хватает. Ни тот, ни другой вариант не устраивал.
Первое открытие: каталог врёт
Самое интересное началось, когда мы загрузили PDF каталога в Claude. Нейросеть не просто извлекла данные — она начала задавать правильные вопросы. “Внимание: препарат ДЕВИЗ, ВР в каталоге 2026 имеет другой состав, чем на сайте. В каталоге 2025 было: 2,4-Д + флорасулам. В каталоге 2026: дикамбы кислота. Это изменение состава или ошибка?”
Мы начали копать. Оказалось — реальное изменение состава! Производитель действительно изменил формулу препарата. Если бы мы этого не заметили, на сайте остались бы неверные данные, агрономы получали бы неправильные рекомендации, а репутация компании пострадала бы серьёзно.
И тут важный момент: Claude не принял решение за нас. Он просто обратил внимание на противоречие. А решение принимали люди — проверили с производителем, подтвердили изменения, обновили данные.
Второе открытие: проблема была не там, где думали
У нас было 360 страниц вредных объектов. На 346 страницах (96%) были рекомендации препаратов. На 14 страницах (4%) — пусто. Первая реакция клиента: “Давайте удалим эти 14 страниц, раз для них нет препаратов”. Логично, правда?
Но мы решили покопать глубже. Попросили Claude проанализировать, почему эти 14 страниц остались без рекомендаций. И вот что выяснилось: для 10 из 14 страниц препараты как раз есть! Просто названия действующих веществ в таблице объектов и в базе препаратов отличались.
В таблице было написано “2,4-Д”, а в базе препаратов — “2,4-Д кислота”. Для человека это одно и то же. Для автоматического сопоставления — два разных вещества. Мы создали словарь нормализации, перезапустили маппинг, и 10 страниц внезапно “ожили”.
Осталось 4 страницы. Для двух из них действительно не было препаратов в ассортименте (нужны были действующие вещества, которые компания не производит). Эти две страницы удалили. Но для двух других было частичное покрытие — есть препарат с одним из двух нужных действующих веществ. Эти страницы оставили с примечанием.
Итог: вместо того чтобы удалить 14 страниц и потерять трафик, мы удалили только 2. Каждая страница — это 100-200 визитов в месяц. 12 сохранённых страниц × 150 визитов × 20% CTR × 3% конверсия = примерно 110 дополнительных лидов в год. При среднем чеке в 50 тысяч рублей это 5.5 миллионов потенциальной выручки.
Мог ли ИИ принять это решение сам? Нет. Он просто показал нам данные. Решение принимали люди, основываясь на понимании бизнеса, SEO и здравом смысле.
Третье открытие: масштаб важнее совершенства
Когда дело дошло до региональной адаптации, возник соблазн сделать всё идеально. Нанять агронома в каждом регионе, собрать детальные данные по всем культурам, создать уникальный контент для каждой комбинации “регион × месяц × культура × проблема”. Если считать, то это 4 региона (52 поддомена) × 12 месяцев × 10 культур × 7 проблем = почти 3500 уникальных страниц.
Звучит впечатляюще. Но это реально? Если один копирайтер пишет страницу за 2 часа, то на всё уйдёт 7000 часов. Это 4 года работы одного человека. Или 100 человек на месяц. Или 10 миллионов рублей на аутсорс. Нереально.
Мы пошли другим путём. У клиента была таблица — 477 записей с базовыми данными: регион, месяц, фенофаза, проблема, препарат. Не идеально, но достаточно для старта. Мы загрузили эту таблицу в систему, написали скрипты для генерации контента на её основе, и получили 477 уникальных региональных страниц.
Это не 3500, но это и не 0. Это рабочее решение, которое можно запустить сейчас, а не через два года. А дальше — итеративно улучшать, основываясь на реальных данных о поведении пользователей.
Мог ли ИИ придумать эту стратегию “хорошо сейчас лучше, чем идеально никогда”? Вряд ли. Это требует понимания бизнеса, ресурсных ограничений и опыта запуска проектов.
Цифры, которые говорят сами за себя
Давайте теперь про результаты. Без прикрас и маркетинговых преувеличений — просто факты.
Время работы: 75 часов чистого времени. Для сравнения, если делать вручную — оценка была 520 часов. Экономия времени составила 85%. Но что ещё важнее — эти 75 часов были распределены не на полгода, а на один месяц. Скорость вывода результата ускорилась примерно в шесть раз.
Финансы: Трудозатраты обошлись в 150 тысяч рублей (75 часов по 2 тысячи за час). Плюс 30 тысяч (годовая подписка) на Freepik Pro для визуального контента. Итого 180 тысяч. Если бы делали вручную — было бы больше миллиона. Экономия 860 тысяч рублей. ROI составил 478%. Неплохо, правда?
Контент: Обработали 134 страницы PDF-каталога, извлекли данные о 46 препаратах из 47 (один пропустили — человеческий фактор при проверке), выявили 40 уникальных действующих веществ. Создали базу из 358 вредных объектов со 100% покрытием рекомендациями препаратов. Подготовили данные для 477 региональных вариантов контента.
Качество данных: Тут важная метрика — точность. 99.4% данных были корректными (356 из 358 объектов). Оставшиеся 0.6% требовали ручной доработки. Это нормально. Абсолютной точности не даёт ни один инструмент — ни ручной труд, ни автоматизация.
Находки: Нашли 4 препарата, которые есть в каталоге, но отсутствуют на сайте. Выявили критическое изменение состава одного препарата (ДЕВИЗ, ВР). Обнаружили 3 расхождения в формах выпуска (в каталоге написано “ВР”, на сайте “КЭ”). Исправили опечатку в названии препарата в каталоге (“Конфорс” вместо “Копфорс”). Всё это без ИИ могло остаться незамеченным.
SEO-эффект: Сохранили 10 страниц от удаления (это примерно 110 дополнительных лидов в год). Оптимизировали мета-теги для 358 страниц. Подготовили структуру для запуска 60 региональных поддоменов. Прогнозируемый прирост органического трафика на 30-40%, конверсии на 25-30%.
Но самое главное — не цифры. Главное в другом.
Что на самом деле изменилось (спойлер: не то, что вы думаете)
Когда мы подводили итоги проекта, клиент сказал фразу, которая очень точно описывает суть: “Раньше мы тратили 80% времени на рутину и 20% на стратегию. Теперь наоборот”.
Вот в чём настоящая ценность ИИ-инструментов. Не в том, что они “заменяют людей”. А в том, что они освобождают людей от рутины, чтобы те могли заниматься тем, что действительно важно.
Что изменилось для SEO-специалиста
Раньше типичный день SEO-шника выглядел так: утро потратить на сбор семантики, обед на анализ конкурентов, вечер на составление ТЗ копирайтеру. Творческой работы — пару часов в день, если повезёт. Остальное — механические операции, которые нужны, но не приносят радости.
Теперь? Семантика собирается за полчаса с помощью ИИ-инструментов. Анализ конкурентов — ещё полчаса. ТЗ копирайтеру — если оно вообще нужно, потому что базовый контент можно сгенерировать автоматически. И вот у специалиста появляется 6-7 часов в день на то, что действительно двигает проект вперёд: на разработку стратегии, на тестирование гипотез, на глубокий анализ данных.
И что ещё важнее — можно наконец делать то, на что раньше не хватало времени. Помните эту идею про региональную адаптацию контента, которая витала в воздухе года три, но до неё никак не доходили руки? Теперь её можно реализовать за неделю. Ту гипотезу про структуру внутренней перелинковки, которую всегда откладывали на потом? Протестировать за день.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13304 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Что изменилось для маркетолога
Для маркетолога трансформация ещё более радикальная. Раньше большинство гипотез оставались непроверенными просто потому, что тестирование стоило слишком дорого. Хотите проверить, сработает ли региональный таргетинг? Нужно запустить рекламу, слить бюджет, подождать статистику. Денег жалко на эксперименты.
Теперь можно тестировать десятки идей практически бесплатно. Сгенерировать варианты контента, показать фокус-группе, собрать обратную связь, выбрать лучшие — и только потом тратить рекламный бюджет на масштабирование. Это как в стартап-методологии: сначала MVP и валидация, потом инвестиции в масштаб.
Появляется возможность быть смелее. Можно пробовать нестандартные идеи, потому что цена ошибки резко снизилась. Можно делать персонализацию, которая раньше была доступна только гигантам с миллионными бюджетами. Можно наконец заняться тем, чем и должен заниматься маркетолог — поиском инсайтов и созданием ценности для клиентов.
Что изменилось для бизнеса
А для бизнеса главное изменение в другом. Впервые появляется возможность конкурировать не числом, а умением. Раньше если вы небольшая компания, вы не могли соревноваться с крупными игроками в digital-маркетинге просто потому, что у них больше денег на команду и подрядчиков. Они могли нанять 10 SEO-специалистов, 20 копирайтеров, агентство за миллионы. А вы — в лучшем случае одного-двух человек.
Теперь один хороший специалист с правильными инструментами может делать работу, на которую раньше требовалась команда из десяти человек. Барьеры входа снижаются. Конкуренция смещается из плоскости “у кого больше ресурсов” в плоскость “у кого лучше стратегия и экспертиза”.
И это, кстати, хорошая новость для тех самых SEO-специалистов и маркетологов, о которых мы говорили в начале. Ценность экспертизы растёт, а не падает. Потому что когда технические барьеры снижаются, на первый план выходит именно экспертиза — умение видеть паттерны, принимать решения, создавать стратегию.
Подводные камни, о которых молчат в кейсах
Было бы нечестно рассказать только о победах и промолчать о проблемах. Они были, и серьёзные.
Проблема первая: “Игра в молчание”
Самая большая сложность в проекте была не техническая. Самой большой проблемой оказалась… коммуникация. Мы готовили планы, предлагали решения, задавали вопросы — а в ответ тишина. Неделями. Потом внезапно: “А почему вы это так сделали?” Потому что мы спрашивали три раза, не получили ответа и приняли решение сами!
Это типичная ситуация в работе с клиентами, и тут ИИ бессилен. Нейросеть может сделать вашу работу в 10 раз быстрее, но если клиент утверждает правки месяц — проект всё равно затянется. Можно придумать гениальную стратегию, но если нет обратной связи от заказчика — это выстрел в темноту.
Вывод: лучшие проекты получаются там, где команда работает вместе, а не параллельно. Никакой ИИ не заменит живую коммуникацию, быструю обратную связь и вовлечённость клиента в процесс.
Проблема вторая: ИИ верит всему, что видит
Ещё одна проблема — нейросети иногда слишком доверчивы. Claude извлёк из каталога данные о препарате, где была опечатка (“Конфорс” вместо “Копфорс”). Нейросеть не усомнилась, записала как есть. И только на этапе валидации человек заметил: “Стоп, такого препарата нет!”
Или другой случай: в PDF две страницы содержали противоречивые данные об одном препарате. Claude добросовестно зафиксировал оба варианта и написал: “Обнаружено противоречие, требуется уточнение”. Правильно! Но если бы мы не проверяли результаты, в базу попали бы неверные данные.
Вывод: ИИ — это не “поставил задачу и забыл”. Это “поставил задачу, получил результат, проверил, исправил, запустил заново”. Валидация данных критична. Особенно в B2B, где ошибка дорого обходится.
Проблема третья: соблазн автоматизировать всё подряд
Когда видишь, как ИИ легко справляется с одной задачей, возникает соблазн: “А давайте автоматизируем всё!” Спойлер: не надо.
Мы сначала хотели автоматизировать даже написание текстов для страниц. Натравили Claude на генерацию контента для всех 358 объектов. Получили 358 страниц текста. Открыли, прочитали — и ужаснулись. Технически правильно, фактически корректно, но… мёртво. Шаблонно до боли.
Пришлось делать по-другому: генерировать не готовый текст, а структуру и данные. А контент создавать вручную, используя эти данные как основу. Получилось в разы лучше.
Вывод: автоматизация хороша для данных, плоха для творчества. Используйте ИИ там, где нужна скорость и точность. Оставляйте людям то, где нужны эмоции и уникальность.
Куда двигаться дальше (и что делать прямо сейчас)
Ладно, хватит про наш кейс. Давайте про вас. Что со всем этим делать практически?
Если вы SEO-специалист или маркетолог
Начните с малого. Не нужно сразу пытаться автоматизировать весь процесс. Выберите одну рутинную задачу, которая отнимает у вас больше всего времени. Сбор семантики? Анализ конкурентов? Составление ТЗ? Попробуйте решить её с помощью ИИ.
Учитесь промпт-инжинирингу. Умение правильно формулировать запросы к нейросети — это новый hard skill. Плохой промпт = плохой результат, даже если у вас самая крутая модель. Хороший промпт = результат, который вас удивит.
Не бойтесь экспериментировать. Попробуйте разные инструменты. Claude отлично работает с документами и кодом. ChatGPT хорош для генерации идей и текстов. Gemini Deep Research незаменим для исследований. NotebookLM прекрасен для работы с базой знаний. Каждый инструмент хорош для своих задач.
Но главное — не теряйте фокус на стратегии. ИИ освобождает время, но что вы будете делать с этим временем? Это куда более важный вопрос, чем “какой ИИ лучше”. Используйте освободившееся время для того, что действительно двигает проекты вперёд.
Если вы руководитель или владелец бизнеса
Инвестируйте в обучение команды. Купить доступ к Claude или ChatGPT — это копейки. Научить команду правильно использовать эти инструменты — вот где настоящая инвестиция. Выделите время на эксперименты, поддержите инициативы, поощряйте автоматизацию рутины.
Не ждите чудес. ИИ — это не волшебная таблетка, которая решит все проблемы. Это инструмент, который в правильных руках даёт кратный рост эффективности. Но в неправильных руках — просто дорогая игрушка.
Думайте о процессах, а не об инструментах. Не “давайте внедрим ИИ”, а “давайте оптимизируем этот процесс, и, кстати, ИИ может в этом помочь”. Инструмент вторичен. Процесс первичен.
И самое главное — не экономьте на экспертизе. Да, с ИИ можно сократить команду и снизить затраты. Но это ловушка. Лучше оставить тех же людей, дать им лучшие инструменты и направить освободившееся время на рост, а не на сокращение.
Тренды 2026 года, за которыми стоит следить
GEO (Generative Engine Optimization) — это SEO для нейросетевых поисковиков. ChatGPT Search, Perplexity, Google SGE всё активнее используются для поиска информации. Скоро люди будут спрашивать “Чем обработать пшеницу от ржавчины?” у нейросети, а не у Google. И если ваш контент не оптимизирован для ИИ-поисковиков — вы потеряете трафик.
Региональная гиперперсонализация становится доступной. Раньше делать уникальный контент для каждого региона могли только гиганты. Теперь это может сделать небольшая компания с одним хорошим маркетологом и правильными инструментами.
Тестирование гипотез ускоряется в разы. Цикл “идея → проверка → результат” сокращается с месяцев до дней. Это меняет сам подход к маркетингу — от “планируем на год вперёд” к “экспериментируем еженедельно”.
Барьеры входа в digital снижаются. Но парадокс в том, что ценность экспертизы при этом растёт. Потому что когда инструменты становятся доступными всем, конкуренция смещается в знания и опыт.
Что мы поняли за этот месяц
Подводя итоги, хочу выделить три главных инсайта из этого проекта.
Первое: ИИ — это усилитель, а не замена. Хороший специалист с ИИ становится в 10 раз продуктивнее. Плохой специалист с ИИ остаётся плохим специалистом, просто работает быстрее. Инструмент усиливает того, кто им пользуется, но не делает его умнее.
Второе: автоматизация освобождает время для стратегии. Это банально звучит, но по-настоящему осознаёшь только на практике. Когда вместо трёх дней на перенос данных из PDF в Excel у тебя есть три дня на разработку контентной стратегии — результаты меняются кардинально.
Третье: синергия команды важнее технологий. Самая крутая нейросеть не поможет, если клиент не отвечает на вопросы неделями. Самая детальная стратегия не сработает без обратной связи. Лучшие проекты получаются там, где люди работают вместе.
И ещё один важный момент, о котором почему-то мало говорят. Работа с ИИ делает специалиста лучше в профессии. Когда тебе не нужно тратить время на рутину, ты начинаешь мыслить более стратегически. Когда можешь быстро проверить гипотезу, начинаешь генерировать более смелые идеи. Когда видишь результат за дни, а не месяцы, обратная связь ускоряется, и ты учишься быстрее.
Нейросети не заменят SEO-специалистов и маркетологов. Они сделают вас лучшей версией себя. Быстрее, продуктивнее, смелее в экспериментах. И это, на самом деле, куда интереснее, чем просто “автоматизация”.
Послесловие
Наш кейс — не уникальный. Это просто один из первых, о которых начали открыто говорить. Сейчас февраль 2026 года, и мы стоим на пороге большой трансформации digital-маркетинга. Не потому что придут роботы и заменят людей. А потому что люди получат инструменты, которые позволят работать принципиально по-другому.
Агросектор, с которым мы работали в этом проекте — один из самых консервативных. Если такая трансформация возможна там, то представьте, что можно сделать в более динамичных отраслях. Возможности огромные. Вопрос только в том, кто первым их использует.
2026 год будет прорывным для тех, кто не боится экспериментировать. Для тех, кто понимает, что ИИ — это не угроза их работе, а возможность работать лучше. Для тех, кто готов тратить время на стратегию, а не на рутину.
Мы в самом начале этого пути. Через год-два оглянемся назад и удивимся, как мы вообще могли работать по-старому. Примерно как сейчас удивляемся, что когда-то отправляли факсы вместо email.
Будущее уже здесь. Оно просто неравномерно распределено. И у вас есть шанс оказаться на правильной стороне этого распределения. Воспользуйтесь им.
📍 Важные уточнения о проекте
Раз уж мы говорили про честность, давайте будем честными до конца.
Это не “быстрый проект за месяц”
Когда читаешь кейсы, часто создаётся впечатление: “Пришёл клиент, мы за месяц всё сделали, клиент доволен”. В реальности всё сложнее.
Мы работаем с Agrorus 11 месяцев. Первые 8 месяцев (с марта по октябрь 2025) ушли на переделку сайта. Это была большая работа: миграция на новую платформу, реструктуризация, техническая оптимизация. Без этой базы дальнейшая SEO-работа не имела бы смысла.
Январь 2026 — это этап масштабной контентной оптимизации, о которой мы рассказали в статье. Это логическое продолжение тех 8 месяцев подготовки. Контекст важен.
Это не про “ограниченный бюджет”
В маркетинговых кейсах часто пишут: “У клиента был ограничен бюджет, поэтому мы нашли дешёвое решение”. Это создаёт неправильное впечатление, будто автоматизация — для бедных, а богатые нанимают агентства.
Agrorus — серьёзная компания. Они могут позволить себе любое топовое агентство за миллион рублей. Вопрос не в том, “есть ли деньги”. Вопрос в том, “зачем переплачивать в 5-6 раз за тот же результат?”
Наша работа — не “уложиться в скромный бюджет клиента”. Наша работа — показать, что современные инструменты позволяют компаниям экономить сотни тысяч рублей без потери качества. Это доступно и стартапу с ограниченным бюджетом, и крупной компании, которая хочет оптимизировать затраты.
Это только начало истории
Сейчас февраль 2026. Оптимизация завершена, первые страницы запущены. Но реальный эффект мы увидим через месяцы. Вырастет ли трафик? На сколько улучшится конверсия? Сработает ли региональная адаптация? Окупятся ли вложения?
Честно? Пока не знаем. Есть прогнозы, есть расчёты, но реальные цифры покажет только время.
Поэтому мы решили: давайте делиться результатами по мере их появления. Квартальные отчёты, с реальными метриками, с провалами и успехами, с неожиданными открытиями.
Апрель 2026: Первые три месяца работы региональных поддоменов. Сколько дали трафика? Какая конверсия? Что не сработало?
Июль 2026: Эффект GEO-оптимизации. Начали ли нейросетевые поисковики рекомендовать наши продукты? Откуда теперь идёт трафик?
Октябрь 2026: Годовой отчёт. Честные цифры ROI с учётом всех 11 месяцев работы. Что получилось, что провалилось, какие выводы сделали.
Это будет интересно. Потому что большинство кейсов показывают только успехи. А мы покажем реальность — со всеми её сюрпризами.
Почему мы это делаем?
Можно было бы просто сделать работу, получить деньги, закрыть проект. Зачем публиковать статьи, делиться методологией, обещать квартальные отчёты?
Потому что мы видим: сейчас 2026 год, а большинство компаний в B2B всё ещё работают как в 2015-м. Они либо не знают о возможностях ИИ, либо боятся, либо не понимают, с чего начать.
Мы хотим показать: это реально, это работает, это не страшно. И если наш опыт поможет хотя бы десятку компаний начать использовать эти инструменты — мы уже в плюсе.
Плюс, если честно, это интересный эксперимент. Мы сами учимся на ходу, тестируем гипотезы, ошибаемся и исправляемся. Делиться этим процессом публично — дополнительная мотивация делать всё по-настоящему хорошо.
До встречи в апреле!
Следующая статья выйдет после завершения Q1 2026. Расскажем, как отработали первые три месяца после оптимизации. С реальными цифрами, с честными выводами, возможно — с интересными фейлами.
Подписывайтесь, чтобы не пропустить. Будет интересно.
До новых встреч!
Команда, которая верит в синергию людей и технологий
Об авторе - Олег Линьков Основатель агентства Webformula.pro. Евангелист внедрения DSAC (Dynamic Seasonal Adaptive Content ) в российском Агротехе.
Помогаю производителям и дилерам сельхозтехники переходить от "слепого" маркетинга к предиктивным моделям, основанным на фенофазах и гео-данных.
Хотите обсудить внедрение DSAC в вашем проекте? Пишите в Telegram @digitalwf
P.S. И да, следующая статья тоже будет частично написана с помощью Claude AI. Потому что это эффективно. И мы не будем это скрывать. 😉
