Интернет-маркетинг для Learn Service: структура работы

Посмотрел сайт — хорошая база: мультиязычность (ru/by/pl/en/ua), работающий блог, квизы, AI-тьютор, форум, RAG для документов. Но заметны типичные для раннего EdTech-продукта проблемы:

Что бросается в глаза: - Блог смешивает целевые темы (репетиторство, ЕГЭ) с нецелевыми AI-статьями (Ollama, Python 3.15, маркетплейсы) — это размывает тематическую релевантность для Google и путает аудиторию. - Нет явной сегментации контента под 5 разных рынков (RU/BY/PL/UA/EN — а это разные экзамены: ЕГЭ, ЦТ, Matura, ЗНО/НМТ, разные языки запросов). - Сайт — двусторонний маркетплейс (ученики + репетиторы), а на лендинге и в контенте пока нет явного “двойного” пути трафика. - Мощный AI-функционал (квизы с RAG, AI-тьютор, распознавание документов) — это потенциальный магнит трафика далеко за пределами “репетиторской” тематики, но сейчас никак не используется как отдельный канал.

Теперь по порядку — как должна выглядеть работа.

1. Сначала — определить архитектуру трафика (кого и зачем привлекаем)

У вас фактически три разные аудитории с разным интентом, и под каждую нужна своя воронка:

Третий сегмент недооценён — он самый дешёвый в привлечении (люди ищут бесплатный инструмент) и может конвертироваться в оба других сегмента через cross-sell внутри продукта.

2. SEO — три уровня работы

A. Техническое SEO

·      hreflang между ru/by/pl/en/ua — проверить, что реализовано корректно (у вас 5 версий, это частый источник ошибок и дублей).

·      Schema.org: Course, Service, FAQPage, Review/AggregateRating для репетиторов — критично для EdTech в 2026, так как Google и AI Overviews всё больше опираются на structured data.

·      Core Web Vitals, скорость — особенно мобильная (основная аудитория ищет репетитора с телефона).

·      Canonical/noindex на слабый AI-контент в блоге, который не по теме — чтобы не размывать topical authority сайта.

B. Программное SEO (самое важное для маркетплейса)

Генерировать страницы по комбинациям предмет × формат × экзамен × язык: - /ru/subjects/matematika-ege-onlayn - /pl/przedmioty/matematyka-matura-online - /ua/predmety/matematyka-znonmt-onlayn

Это даёт сотни низкочастотных, но точных запросов с высокой конверсией — именно так растут Preply, Skyeng, italki. У вас уже есть /ru/subjects/home — нужно превратить каждую пару “предмет+экзамен” в отдельную оптимизированную страницу с уникальным контентом, а не просто фильтром.

C. Контентный кластер (блог)

Перестроить контент-план вокруг трёх смысловых кластеров, без распыления: 1. Выбор репетитора и подготовка к экзамену (у вас уже есть хорошие статьи — продолжать в этом духе, писать под каждую страну свой экзамен, а не универсальный текст). 2. Как репетитору найти учеников (b2b-сторона, у вас тоже есть пример) — это точка входа для стороны “предложения”. 3. AI в обучении — практические гайды: “Как сделать квиз с помощью ИИ за 5 минут”, “Как ИИ-репетитор объясняет тему” — это одновременно контент-маркетинг и демонстрация фичи, снимающая страх перед AI.

Статьи вроде “Вышел Python 3.15” или “Маркетплейсы или интернет-магазин” — не по теме, тянут вниз релевантность домена. Их либо удалить/noindex, либо вынести в отдельный поддомен.

3. Решение “проблемы курицы и яйца” (ключевое для маркетплейса)

Пока мало репетиторов — мало предметов/слотов — мало причин ученику зайти. Решается маркетингово: - Таргетированный outreach на репетиторов через Telegram-каналы, форумы (vk, профильные группы) — предложить бесплатное размещение + AI-инструменты как приманку (“бесплатный генератор квизов для твоих учеников”). - Контент “для репетиторов” как магнит (у вас уже есть статья “Как найти учеников”) — это должно быть отдельной воронкой с лендингом и email-серией. - Инкентивы за первых N репетиторов на новом языковом рынке (PL/UA/EN) — иначе локализация сайта без локального supply не даст конверсий.

4. Платный трафик — точечно, не веером

·      Контекстная реклама (Google Ads/Яндекс) — только на высокоинтентные запросы (“репетитор [предмет] [город] онлайн”), с разными кампаниями под RU/BY/PL/UA рынки — разная конкуренция и CPC.

·      Ретаргетинг на тех, кто дошёл до /ru/subjects или /ai-tutor/, но не зарегистрировался.

·      Performance Max / соцсети — для сегмента “родители школьников перед ЕГЭ/Matura” сезонно (пик — сентябрь-май).

·      AI-инструменты (квизы, чат с документами) продвигать через Product Hunt, Reddit (r/artificial, r/education), профильные Telegram-каналы — это бесплатный/дешёвый канал с хорошей виральностью, если инструмент реально полезен “из коробки” без регистрации.

5. Конверсия на сайте (CRO)

·      Главная сейчас одна для всех — но ученик и репетитор видят один и тот же экран. Нужен явный выбор роли в первом экране (“Я ищу репетитора” / “Я хочу преподавать”) с разными CTA.

·      Снизить порог входа в AI-тьютор — если можно попробовать урок без регистрации (demo-режим), это резко поднимет конверсию из органики по AI-запросам.

·      Социальное доказательство: отзывы, счётчики (“N репетиторов”, “N занятий проведено”) — у маркетплейсов это критично для доверия.

·      Разные целевые страницы для PL/UA/EN должны быть не переводом, а адаптацией — с местными экзаменами, ценами в местной валюте, локальными триггерами доверия.

6. Аналитика и приоритизация

·      GA4 — события на уровне воронки: просмотр предмета → начало регистрации → заполнение профиля → бронирование/создание объявления.

·      Отдельная атрибуция для трёх сегментов аудитории (см. п.1) — иначе непонятно, какой канал приводит платящих, а какой — “туристов” за бесплатным AI-инструментом.

·      Когортный анализ retention для репетиторов отдельно от учеников — в маркетплейсе удержание стороны предложения обычно важнее для роста.

Как бы я расставил приоритеты (дорожная карта)

Продолжу с того места, где прервался — предлагаю разбить работу на фазы, потому что делать всё одновременно с ограниченным бюджетом/командой бессмысленно.

Фаза 0 (2–4 недели): Фундамент — без этого остальное не сработает

1.        Аудит и чистка контента — убрать/noindex нерелевантные статьи (Python, маркетплейсы общего плана), которые размывают topical authority.

2.        Техническое SEO: проверить hreflang, canonical, скорость мобильной версии, structured data (Course, Service, FAQPage).

3.        GA4 + события воронки — без аналитики непонятно, что оптимизировать дальше. Настроить отдельные цели для “ученик” и “репетитор”.

4.        Разделение главной страницы по ролям (явный выбор “ищу репетитора” / “хочу преподавать”) — быстрый CRO-выигрыш, не требующий больших ресурсов.

Фаза 1 (1–3 месяца): Запуск supply-side и программного SEO

1.        Outreach на репетиторов — закрыть “проблему курицы и яйца” для ключевых предметов и языков (начать с русскоязычного рынка, где контент уже силён).

2.        Программные SEO-страницы предмет×экзамен×язык — начать с 20–30 самых частотных комбинаций (математика, английский, физика × ЕГЭ/ЦТ/Matura).

3.        Demo-режим AI-тьютора без регистрации — технически это может быть дорого, но конверсионный эффект обычно самый сильный из всего списка.

4.        Контент-календарь по трём кластерам (экзамены / поиск учеников / AI-гайды), 2–4 статьи в неделю, с перелинковкой на product-страницы.

Фаза 2 (3–6 месяцев): Масштабирование трафика

1.        Платные кампании на созревшие SEO-страницы (не размазывать бюджет до того, как есть куда вести трафик).

2.        Продвижение AI-инструментов вне образовательной тематики (Product Hunt, Reddit, Telegram) — отдельный быстрорастущий канал привлечения с минимальным CAC.

3.        Локализация под PL/UA/EN рынки — не просто перевод, а реальная адаптация (локальные экзамены, валюта, доверительные сигналы) + локальный supply репетиторов.

4.        Линкбилдинг: гостевые статьи в образовательных медиа, партнёрства со школами/курсами, упоминания в подборках “лучшие сервисы для репетиторов”.

Фаза 3 (6+ месяцев): Удержание и рост LTV

1.        Email/push-сценарии для возврата (брошенная бронь, “продолжи AI-урок”).

2.        Реферальная программа — ученик приводит ученика, репетитор приводит репетитора.

3.        Когортная аналитика retention по сторонам маркетплейса → решение, куда инвестировать (больше supply или больше demand).

4.        A/B-тесты на ключевых конверсионных экранах (регистрация, первое бронирование).

Метрики, по которым это всё мерить

Главный риск, который я бы держал в голове

Сейчас сайт пытается быть сразу: (1) маркетплейсом репетиторов, (2) edtech-платформой с AI-уроками и (3) универсальным AI-инструментом (квизы/чат/документы). Это три разных продукта с разным трафиком и разными метриками успеха. Маркетинг будет размазываться, если не зафиксировать какой сегмент — главный драйвер монетизации (судя по странице “Доступ к ИИ-моделям” — похоже, это платный AI-доступ, а не комиссия с репетиторства). От ответа на этот вопрос зависит, куда идёт 70% бюджета: в SEO под “репетитор + экзамен” или в охват AI-инструментов как основного продукта с репетиторством в роли доп. фичи.

Хотите, разберём какой-то из блоков глубже — например, конкретный список программных SEO-страниц под ваши предметы, или контент-план на первый месяц для блога?