Vachaslau

• Через Python (библиотека PyTrends): В среде Vertex AI Workbench вы запускаете скрипт, который выгружает списки «Rising» (растущие) и «Top» (популярные) запросов по вашей теме.
• Экспорт CSV: Выгружаете отчеты вручную и загружаете их как базу данных для обработки моделью.

• Определение интента (намерения): AI мгновенно разделяет запросы на информационные («как выбрать»), транзакционные («купить со скидкой») и навигационные.
• LSI-расширение: Модели Gemini могут дополнить данные из Trends словами, которые семантически связаны с темой, но еще не попали в отчеты по трендам.
• Автоматизация структуры: AI может создать структуру сайта в формате JSON или таблицы, группируя запросы по категориям и подкатегориям, на основе списка из 5000 сырых запросов.

1. Input: Вводится базовое слово (например, «электросамокаты»).
2. Скрипт в Vertex AI: Получает все связанные запросы из Google Trends за последние 30 дней.
3. Prompt для Gemini: «Проанализируй этот список. Сгруппируй запросы по типам устройств и этапам воронки продаж. Выдели те, где есть взрывной рост интереса».
4. Output: Готовое семантическое ядро с приоритетными кластерами для написания статей или создания страниц.

• Скорость: Тренды видны быстрее, чем через месяц, когда их проиндексируют крупные SEO-базы.
• Гибкость: Можно настроить Vertex AI так, чтобы он игнорировал бренды конкурентов или фильтровал запросы по специфическим параметрам бизнеса.

Нет конечно