SEO AI agent

Мне интересно его мнение. И как специалиста, и просто как хорошего и воспитанного человека.

Да ты вроде сам ныл, что тебя кинули все сеошники, поэтому у тебя ничего не вышло, а не потому что руки из дупы растут.

Опять галлюцинируешь и отказываешься от помощи профессионалов, чтобы потом их обвинить в обратном? 😁

Скажу, что как целевые ориентиры - имеет место быть. Но без специалиста, который проверит, согласует, сформирует ТЗ и запустит процессы - не обойдется.

Так или не так анализировать надо изнутри рабочего процесса, я для этого надо быть в конкретном бизнес контексте.

Анализ по гипотетическому наброску - это одно, проект и стратегия по бизнес вводным - другое.

Если говорить строго, анализировать в чистом виде надо не по сайту, а по бизнес вводным (особенно, если сайт формальный, давно не обновлялся или его вообще нет).

Главное вопрос не в том насколько это корректно, а что с этим делать дальше - кто/как/куда применять.

Без SEO специалиста/рекламщика - это теоретический набросок. В объёме изложенного - резонный, но далеко не исчерпывающий.

По той же семантике - это крайне мало и крайне узко. В живом рабочем проекте - это сотни кластеров и тысячи, многие тысячи запросов.

Давайте покажу, чтобы понял насколько велик разрыв. 

Вот пример семантики из Key Collector-а которая на стадии формирования,

цифры - число актуальных запросов и это только фрагмент.

Внутри групп ещё будут формироваться подгруппы, у каждой подгруппы будет определяться актуальность и приоритетность.

Сотни группы, тысячи, десятки, а потом и сотни тысяч запросов на проработке.

Твой анализ предлагает всего 5 групп кластеров. 

Всё это пока ещё  слишком далеко от реально необходимой работы.

- ИТОГО -

В качестве предполагаемого наброска для планирования - да, как полноценная стратегия и тем тебе более как итоговый результат к применению - нет.

Прощаю. Но давай ты не будешь огульно про мой опыт, ибо можно после "можно" расписать много чего разного и оно никак мой опыт не определяет.

поверхностный контент-план из 2019 года, а сама архитектура для gpt-4. 

Это не критика, повод задуматься над тем, что делаешь не так.

Спасибо за ответ. Попробую немного обьяснить, вообще, что это. 

Это, как ты правильно заметил - целевой ориентир, 0-анализ. То есть даже не первый шаг, что делает мой агент а пре-анализ. Как работает. Написана группа промптов, с просьбой сделать начальный(ух ты уже три синонима использовал 😂) анализ сайта по ссылке. Выбирается рабочая модель, в данном случае Sonnet 5,  выполняется web-search  для получения информации конкретно с домена - получил отчет, который сохраняется для дальнейшей работы. 

Это пока еще не семантика - наброски, которые предложила ЛЛМ. Кластеризация - это другой модуль, который работает гибридно - можно загрузить свою, можно собрать автоматически со своего сайта, в процессе - подключение сервисов типа упомянутого тобой кейсо.  Это опять же сырые данные. Но! Их не нужно обрабатывать руками. Сначала работают математические алгоритмы, которые кластеризируют запросы - для экономии токенов. Фильтруется мусор. Обагащается клюючами из поиска - в итоге получается  список  кластеров - количество можно регулировать. Как и вложенность ключей. И еще один момент, не знаю, обратил ли ты внимание.
Это не полноценное сео продвижение  - это настройка рекламной компании в Гугл. Мне кажется тут не нужно пытаться охватить все ключи и домены в этой теме - разорюсь.

Спасибо за полезный ответ.

Интересный ответ только я не все понял - к чему он относится - ко всей теме или к конкретному посту-анализу? Если к теме - то да - работа над автономным сео-агентом. если к посту - то я уже писал - это работа над РК. 
В любом случае спасибо за ответ, если есть какая-то конкретика - всегда готов выслушать.

Спасибо за ответ. Было бы вообще здорово, если бы ты предметно покритиковал ответ, например, этот пункт надо сделать так, тут неправильно итд. Потому что да - это именно голый ответ от ЛЛМ. Чтобы его оттюнить, мне нужно предметно понимать - что, по мнению специалистов, не так.

Понимаю что это очень сыро.  Как только дойдут руки - покажу более комплексный анализ

Пожалуйста.

Да, вопросов нет, по заявленному всё вполне адекватно.

Понял. Смотри, такая практическая особенность. Нередко клиент и сам не знает, что ему в конкретный момент нужно и в какой приоритетности.

Он может давать ориентир на определённый вид товаров, но ориентир общий, сам не знает будет его закупать на реализацию (если это широкий спектр товаров), не будет и как вообще пойдет товар (или не пойдет). Поэтому часто семантика собирается не только под рабочие посадочные, но и просто под анализ спроса, чтобы потом между собой сравнить и приоритизировать. 

Т.е. анализ семантики может проходить в несколько этапов, сначала занырнуть и посмотреть, что вообще есть, потом какой у намеченного фактически спрос, потом проанализировать и сравнить разницу по категориям, чтобы наметить примерную приоритизацию в подготовке посадочных.

Дальше ответственный за закупки садится и уже внутри своих отделов, с учётом сезонности и своих внутренних планов (потому что этот клиент ещё и шьёт отдельные модели и размеры) оценивают. Потом присылают мне результирующее решение - эти товарные группы берем в работу и планируем закупку, это группа пробная, а с этим, вот этим и вот этим связываться вообще не будем. Следовательно начинаем сокращать или напротив расширять, если наметились новые направления. 

- ИТОГО - 

Решение может меняться и расклады тоже, поэтому структура должна расширяться и отсекаться по необходимости, без дублей и пересортицы. 

Оно кстати важно не только для SEO, но и для рабочих регламентов, чтобы менеджеры ведущие наполнение не путались в категориях.

ответ ИИ для ИИ.

Коротко: неплохой LLM-мозговой штурм, но не стратегия. Оценка: 6/10 как перечень гипотез и 2/10 как основание расходовать рекламный бюджет.

Что действительно разумно:

• Замечен главный риск: тема квиза должна быть связана с продуктом, который затем продаётся. Развлекательный SEO-тест плохо прогревает к покупке урока химии.
• Воронка доведена дальше регистрации — до урока или AI-сессии.
• Конкретный квиз обычно лучше соответствует конкретному объявлению, чем общий каталог.
• Правильно предложено проверить финальный экран, ограничения попыток и события всей воронки до масштабирования.

Главные недостатки:

• «15–20 тестов минимум» и необходимость «десятков тестов» взяты из воздуха. Один сильный диагностический квиз способен проверить гипотезу; производство 30–40 тестов до проверки спроса — обратный порядок действий.
• Количество подменяет качество. Для образовательного продукта важны корректность вопросов, диагностическая ценность и полезный разбор. Массовое создание однотипных страниц может дать тонкий контент, а не SEO-рост. Google прямо указывает, что большое число страниц само по себе не делает сайт качественнее: рекомендации Search Central.
• «Loss aversion уже правильно реализован» — слишком сильный вывод. Это только гипотеза. Публичный код финального экрана показывает процент, число правильных ответов и предложение зарегистрироваться для сохранения результата. Разбора ошибок и персональной рекомендации нет. Следовательно, ценность регистрации пока слабая.
• Смешаны SEO и PPC. Переход из объявления на релевантный квиз может улучшить рекламную релевантность и landing-page experience — это подтверждает Google Ads. Но платный трафик и точная посадочная сами по себе не улучшают органическое ранжирование.
• Ретаргетинг через GA4 описан так, будто он уже готов. Наличие тега недостаточно: нужны события квиза, аудитория, связь с Google Ads, разрешённая рекламная персонализация и согласия. Это отдельная настройка по документации GA4. В доступном клиентском коде специальных событий квиза не видно.
• Предположение о лимите по IP/устройству не подтверждено. Публичный OpenAPI говорит о счётчике в cookie. Более того, каталог обещает прохождение «без ограничений», тогда как страница квиза показывает три попытки в день — это реальное противоречие, которое LLM пропустила.
• Цифра «три теста» уже устарела: при проверке каталог показывал семь квизов. Возможно, на момент сообщения их действительно было три, поэтому это не обязательно галлюцинация, но стратегия построена на нестабильном снимке.
• Органическая конверсия не предсказывает платную: аудитории различаются по намерению. Также отсутствуют CAC, оплата, удержание и LTV. Регистрация и даже первая AI-сессия ещё не доказывают окупаемость.

Правильная последовательность была бы проще: один коммерчески связанный диагностический квиз → два варианта финального предложения → измерение пути до оплаченного действия → небольшой рекламный тест с заранее заданным пределом CAC → только затем расширение количества квизов.

Итог: автор LLM верно нашёл несколько узких мест, особенно разрыв между квизом и продуктом. Но уверенно выдал неподтверждённые нормы и перепутал гипотезы с установленными закономерностями. 

Но у меня это все  - нейросети.  При том что все результаты уходят в БД, потом могут использоваться для любых частей. 

Было бы интеерсно услышать версию староверов сеошников, которые утверждают что ЛЛМ - чушь 😀, или хотяб  твой личный постанализ твоего и моего варианта, а не просто цитирование. Но и так хорошо. 
Можешь поделиться - какая ЛЛМ написала этот анализ и какой промпт ты использовал?

Нет ну вот же интересный диалог получается, аж прямо руки чешутся больше времени уделить агенту. 

Спасибо за адекватные ответы.