Вся SEO-аналитика в одном отчёте.

Запись из зала получилась в плохом качестве, поэтому доклад пересказан текстом: ход рассказа — по расшифровке, цифры — со слайдов. А вот видео с демонстрацией AI-агента, которое я показывал со сцены, — ниже.

С чего всё началось

За годы работы агентства мы увидели огромное количество одинаковых болей в SEO. Данные лежат в разных системах, и их сложно анализировать вместе. На подготовку одного отчёта уходят часы ручной работы, иногда дни. Стандартные отчёты перегружены лишней информацией. И почти невозможно быстро увидеть, как связаны трафик, позиции и видимость.

В какой-то момент мы поняли, что хотим сделать для этого рыночный стандарт: единую систему, с которой может работать любой специалист и в которой закрывается обычная рабочая рутина.

Один отчёт вместо десятка вкладок

В отчёт сходятся данные из Яндекс Метрики, Google Search Console, Вордстата, Яндекс Вебмастера, Топвизора, товарных фидов и собственного съёма позиций. Внутри четыре блока:

• Поисковая аналитика — трафик, цели, заявки, доход из поиска, позиции, видимость, топ страниц.
• Индексация и техническое здоровье — как робот Яндекса видит сайт прямо сейчас: ошибки, 404, неканонические страницы, редиректы.
• Позиции в ИИ — видимость в нейроответах Яндекса и Google, в ответах Алисы, ChatGPT, Gemini и DeepSeek. Туда уже уходит часть поискового трафика, и её тоже нужно измерять.
• Динамика рынка — спрос по вашей тематике: растёт рынок или вы.

Не графики, а выводы

На графиках мы не остановились. Система разбирает каждый график и каждый элемент, сопоставляет их между собой и сама показывает сигналы, точки роста и аномалии. Видно, когда случилось что-то плохое и когда что-то очень хорошее.

И всё это привязано к деньгам. Отчёт оценивает не только трафик, но и цели, заявки и доход: сразу видно, что на самом деле приносит деньги, а что нет.

Для e-commerce есть отдельная вещь: анализировать можно не URL страниц, а товары. Подключаете товарный фид YML/XML — и смотрите, например, как ведут себя телевизоры определённого бренда с определённой диагональю: растут ли позиции, а если нет, то почему.

Ещё одна большая часть работы любого специалиста — отчёты начальству. Мы зашили её прямо в продукт: отчётом можно поделиться ссылкой, выгрузить его в HTML или PNG, в том числе с брендированием. Там же — планировщик задач, чтобы договорённости не терялись.

Спрашивайте, а не ждите аналитика

Поверх отчёта работает AI-ассистент: он объясняет причины изменений трафика, позиций и видимости, сравнивает поисковики, периоды и каналы и подсказывает точки роста. Для типовых задач есть готовые скиллы: поиск аномалий в метриках, сбор семантического ядра, аудит товарного фида, построение дашбордов. Дальше — четыре кейса, которые я показывал со сцены.

Кейс 1. Фрод от подрядчика

У клиента был подозрительный трафик и подозрение, что его накручивает подрядчик. AI-агент поднял сырые визиты Яндекс Метрики за две недели и разобрал их. Аномалии:

Вдобавок одни и те же IP-подсети работали сразу во всех трёх источниках трафика.

Подробный разбор этого расследования — в отдельной статье.

Кейс 2. Микроцель, которая обучает автостратегию в 11 раз лучше

Сетевым кампаниям не хватает данных, чтобы обучаться на макроцелях. Нужны микроцели, но не мусорные. AI-агент разобрал визиты, дошедшие до макроконверсии, и посмотрел, какие ещё цели в них достигались. Базовая цель «клик по номеру телефона» срабатывала в 1,86% визитов, а найденная агентом — в 20,4%:

При этом новая цель шире самого звонка и заметно чище, чем «скролл плюс время на сайте», которую специалист сразу отсёк как шум.

Кейс 3. Аудит рекламного кабинета за минуты вместо дней

AI-агент прочитал кабинет Яндекс Директа целиком: кампании, стратегии, группы, объявления, ключевые фразы, ставки, корректировки, ретаргетинг и фиды. На выходе — список ошибок, примеры и рекомендации, как их исправить. В больших кабинетах, где около тысячи рекламных кампаний, человек физически не успевает так быстро ответить, почему случилась просадка.

Кейс 4. Причины падения трафика: неделя → 30 минут

E-commerce проект с посещаемостью больше миллиона пользователей, огромным числом категорий и подкатегорий и минимумом явных ошибок. Задача — найти причины просадки. Мы описали агенту вводные, и через 3 минуты он выдал причины, привязку к конкретным категориям и семантике и план действий. Весь поиск проблемы занял 30 минут вместо недели.

Что из этого следует

AI-агент не заменяет SEO-специалиста. Он снимает с него ту часть работы, которая съедала часы: собрать данные, сверить источники, найти, где сломалось, и объяснить это начальству. А у специалиста остаётся то, за что ему и платят, — решения.

И приятно, что это оценили не только коллеги в жюри, но и зал: приз зрительских симпатий означает, что людям это действительно нужно в работе.

← Все записи · Выступления и публикации