Что общего между SEO, сексом и нейросетями? Сначала кажется, что чем больше, тем лучше. Разгоняем ROMI c 0 до 1000% через точечную автоматизацию

Задача и контекст

К нам пришёл клиент с задачей, звучавшей максимально просто: «Хотим больше денег». 

Казалось бы, продукты, аудитория, реклама — всё работает. Но сайт? Его почти не было. Вместо него годами плодились лендинги под каждый оффер, акцию и гипотезу, которые жили своей лучшей жизнью в индексе. Трафик зависел от подрядчиков, SEO не рос, структура развалена, а технический мусор царил как король. 

Нам предстояло собрать из этого хаоса единый сайт, разгрести цифровое наследство и сделать SEO каналом продаж, приносящим деньги… и вот что было дальше.

Позиции сайта на начало работ

Часть страниц бизнес уже давно не использовал. Но поисковые системы об этом, кажется, никто не предупредил.

Лендинги продолжали жить в индексе своей лучшей жизнью: показывались в выдаче, конкурировали друг с другом и иногда даже собирали трафик.

И речь тут не про пару десятков забытых страниц. Наш личный рекорд — около 3000 страниц одного бренда, которые одновременно торчали в поисковой выдаче. И далеко не всегда понятно, зачем половина из них вообще существует.

При этом явных санкций со стороны Google мы не заметили. Даже когда страниц одного бренда в выдаче стало неприлично много, они продолжали индексироваться и ранжироваться.

Так у нас появилась отдельная гипотеза:

Но это уже совсем другая история...

Почему нельзя было просто продолжать закупать трафик

На первый взгляд ответ простой: если схема работает, зачем её трогать?

Лендинги собираются, реклама крутится, лиды приходят. Красота.

Но у этой модели был один большой минус: бизнес слишком сильно зависел от внешних площадок и подрядчиков. Сами понимаете, в текущей ситуации никогда не знаешь, какой канал завтра будет недоступен. 

Особенно заметной была зависимость от YouTube. На старте именно этот канал приводил много новых клиентов. Но его доля постепенно снижалась, а риски блокировок и ограничений росли.

Нужен был свой источник трафика.

Ставка — на SEO.

Что нужно было сделать

• собрать полноценный продуктовый сайт вместо кучи отдельных лендингов;

• почистить индекс от накопленного технического хлама;

• перестать бодаться в выдаче с собственными же страницами;

• выстроить стабильный SEO‑канал;

• снизить зависимость от подрядчиков платного трафика и рекламных платформ;

• вывести SEO на 1 млн рублей ежемесячной выручки;

• удержать стоимость работ в диапазоне 200–300 тыс. рублей в месяц.

Как проводили аудит, какие инструменты использовали?

В большинстве SEO‑кейсов есть понятная точка А: старый сайт, позиции, трафик, накопленная статистика и пачка проблем, которые нужно чинить.

Здесь все было веселее.

Полноценного сайта фактически‑то и не было. SEO‑канала — тоже. Органический трафик не приносил бизнесу заметного количества клиентов, поэтому открыть аналитику, посмотреть на графики и сказать: «Ну, вырастем примерно вот настолько» — не получалось.

Исторических данных не было.

Сначала клиент передал нам всю продуктовую матрицу: направления, продукты, офферы и структуру предложений.

Дальше мы собрали экспресс‑семантику по основным направлениям спроса и прикинули, сколько целевого трафика потенциально можно получить из поиска.

Но трафик ради трафика никому не нужен. Поэтому прогнозируемый SEO‑трафик мы сразу переложили на реальные бизнес‑показатели.

За ориентир взяли Яндекс.Директ. По качеству аудитории он был ближе всего к будущему органическому трафику: пользователи уже что‑то ищут, формулируют потребность.

В модель заложили:

• прогнозируемый объём SEO‑трафика;

• текущую конверсию в заявку;

• конверсию отдела продаж;

• средний чек продукта.

На выходе получили финансовую модель: сколько денег потенциально может приносить органика и в какие сроки канал должен окупиться.

Цифры клиента устроили.

Команда на старте

• один SEO‑специалист;

• один разработчик;

• один дизайнер;

• три копирайтера;

• продуктовый менеджер;

• эксперты школы, которые проверяли материалы и отвечали за качество контента.

Позже, когда проект начал расти, SEO‑команду расширили до двух специалистов.

Сколько времени у нас было

На запуск заложили шесть месяцев.

За это время нужно было:

• собрать полноценный сайт;

• перевести проект из кучи лендингов в единую экосистему;

• заложить SEO‑фундамент;

• вывести органический канал на окупаемость.

Главный KPI — ROMI выше 300% к шестому месяцу работы.

После этого планировали выйти на стабильную модель с ROMI в диапазоне 700–1000%.

Какие нашли проблемы/точки роста и что с ними делали

Точка роста 1: Почему одними коммерческими страницами было не обойтись

Основная аудитория проекта — женщины старше 45 лет.

Это одна из тех аудиторий, которые всё ещё внимательно читают длинные статьи, чтобы разбираться в теме. С ними пара сторис или рилсов не прокатит.

Поэтому‑то и нужна была полноценная контентная экосистема: экспертные статьи, ответы на вопросы, информационные страницы и коммерческие материалы.

И выпускать всё это нужно было быстро. Но как?

Так мы пришли к следующей задаче: научиться производить десятки качественных экспертных материалов и не потопить себя в операционке.

Точка роста 2: Почему мы не стали генерировать статьи нейросетями

Казалось бы, всё просто. На рынке уже полно проектов, которые работают примерно так:

1. Сгенерировать статью.

2. Опубликовать статью.

3. Помолиться на позиции.

4. Повторить ещё тысячу раз или еще хуже — плодить смысловую нищету в текстах через ИИ.

Но мы изначально считали такой подход тупиковым.

Не потому, что нейросети плохие. Наоборот, они умеют многое. Иногда даже слишком многое — особенно если забыть их вовремя остановить.

Просто бесконечно масштабировать AI‑контент и надеяться, что поисковики скажут спасибо, — такая себе стратегия уровня «авось прокатит».

Внутри команды у нас даже появилось правило: Не перенейронь.

То есть подключай ИИ там, где он действительно помогает человеку. Но не пытайся автоматизировать всё подряд только потому, что можешь.

Поэтому статьи мы решили оставить редакции и экспертам. А нейросетям отдали другую задачу — ту, на которой SEO‑специалисты теряли слишком много времени. 

Что мы делали?

Посмотрели, где SEO‑специалист просаживает время

Чтобы копирайтер написал нормальную статью, ему нужно нормальное техническое задание, в котором есть:

• семантика;

• кластеризация запросов;

• анализ поисковой выдачи;

• незакрытые контентные гапы;

• структура статьи;

• требования к перелинковке;

• рекомендации для копирайтера.

Подготовка одного качественного ТЗ занимала у SEO‑специалиста в среднем 40–50 минут.

Теперь немного математики.

План — 50 статей в неделю.

Получаем около 2500 минут работы. Или примерно 41 час.

То есть один SEO‑специалист должен был бы всю неделю только собирать технические задания. Без других задач. Даже без капучинки. 

Внедрили автоматизацию

Скрины флоу автоматизации технических заданий в Make.com от ART France

1/2

Скрины флоу автоматизации технических заданий в Make.com от ART France

Скрины флоу автоматизации технических заданий в Make.com от ART France

К этому моменту внутри компании уже разрабатывался собственный продукт для автоматизации SEO‑процессов. Сейчас он прошел экспертизу Сколково и уже готовится к выходу в свет.

Одним из модулей стала система автоматической подготовки технических заданий.

Мы автоматизировали аналитику и рутинные операции, которые SEO‑специалист всё равно выполнял бы вручную.

Скромничать не будем. После внедрения системы время на подготовку одного ТЗ сократилось с 50 минут до 20 в среднем. И что особенно важно — генерация не основана на предположениях или придуманных этапах. Каждый шаг строится только на данных из SERP, а также на частотности запросов в Google и Yandex.

При объёме в 50 статей в неделю трудозатраты снизились до 12,5 часов.

Производительность SEO‑специалиста выросла почти в три раза.

Наша система

Весь процесс мы собрали внутри Telegram.

SEO‑специалист запускает сценарий по маркерному запросу. Дальше система:

1. Обращается к Wordstat API, Ahrefs API или другому источнику семантики.

2. Собирает запросы и частотности.

3. Делает первичную кластеризацию (промт сверяли с результатами кластеризации разных сервисов до выкатывания на прод).

4. Отправляет результат SEO‑специалисту на ручную проверку, где он выбирает добавлять ли ключ в тз и уровень читателя. При желании можно также подшлифовать группировку.

5. Формирует структуру будущего материала на базе парсинга структуры конкруентов.

Важно отметить и то, что отдельной итерацией идет подбор разнокоренных но одинаковых по интенту ключей, через нейронку и сведение с частотностью Wordstat API. Все это конечно же падает списком в таблицу выше.

Но система работает не в вакууме. Мы заранее загрузили в неё контекст проекта:

• продуктовую матрицу;

• структуру сайта;

• ранее опубликованные материалы;

• данные о целевой аудитории;

• интервью, звонки и другие внутренние материалы.

Шерше ля хаб: как собрать контент в кластеры

При проектировании структуры мы использовали подход семантических коконов. В России эту методологию часто связывают с DR MAX. Но изначально её разработал французский SEO‑специалист Laurent Bourrelly.

Мы были бы не мы, если бы не добавили в проект немного французского SEO.

Для работы с коконами настроили RAG‑память. Она хранит информацию обо всех материалах, которые уже есть на сайте.

Благодаря этому система понимает:

• какие статьи уже опубликованы;

• какие страницы являются хабовыми;

• какие материалы относятся к одному кластеру;

• что нужно связать между собой;

• где должна появиться внутренняя перелинковка.

В итоге копирайтер получает рекомендации по ссылкам уже внутри ТЗ.

Как собирается ТЗ

После ручной проверки кластеризации SEO‑специалист подтверждает набор запросов.

Дальше система парсит топ‑5 или топ‑10 поисковой выдачи Google либо Яндекса — в зависимости от географии проекта.

Иногда на этом этапе начинается небольшой затык. Некоторые сайты закрываются от автоматического доступа с помощью Cloudflare, StormWall и других защитных решений. Поэтому при необходимости подключаются кастомные методы обхода ограничений для сбора доступных метрик страниц.

Мы не копируем тексты конкурентов — нам нужны уникальные данные:

• средняя длина материалов;

• структура заголовков H1–H6;

• логика раскрытия темы;

• повторяющиеся смысловые блоки;

• дополнительные сущности;

• тематические маркеры. 

Ну и конечно же, мы берем экспертные комментарии у методистов проекта, чтобы контент не превратился в бесполезный мусор.

Все заголовки собираются в единый массив. Затем система анализирует их, ищет незакрытые контентные гапы и предлагает улучшенную структуру статьи.

На выходе учитываются сразу несколько факторов:

• требования поисковой выдачи;

• особенности целевой аудитории;

• продуктовая матрица;

• темы, которые конкуренты раскрыли слабо или пропустили совсем.

Далее проводим настройку параметров генерации структуры. Важно определить уровень читателя и интент статьи, чтобы адаптировать структуру под задачу и аудиторию.

Дополнительно в ТЗ автоматически попадают:

• рекомендуемый объём текста;

• ключевые запросы;

• LSI‑фразы;

• тематические сущности;

• рекомендации по раскрытию темы;

• требования к внутренней перелинковке;

• критерии проверки качества.

Отдельно добавляются требования редакционных сервисов: Главреда, Тургенева, Text.ru и других инструментов контроля качества.

После этого готовое ТЗ уходит копирайтеру.

Какие модели использовали

У каждой задачки свой уровень сложности. А значит, и инструмент нужен свой.

Для простых операций брали более дешёвые решения — DeepSeek:

• генерация мета‑тегов;

• обработка данных;

• сбор вспомогательной информации.

Для сложных задач подключали более мощные модели — OpenAI:

• анализ выдачи;

• поиск контентных гапов;

• формирование логики технического задания.

Так удалось сохранить качество и не превратить стоимость инфраструктуры в отдельную гигантскую статью расходов.

Были и сложности

Написано‑то красиво, но на практике:

• Кластеризация просила ручной правки;

• Структуру приходилось перестраивать.

Поэтому выпускать 50 ТЗ каждую неделю сразу — это утопия. Но к пятому‑шестому месяцу:

• Система стабилизировалась

• Подключили второго SEO‑специалиста

• Процесс заработал на нужный объём контента

Что теперь?

Автоматизация не заменяет людей, но помогает им. Теперь один специалист успевает одновременно:

• выстраивать структуру сайта;

• контролировать дизайн;

• настраивать аналитику;

• проверять вёрстку;

• развивать контентную стратегию;

• следить за производством материалов.

А вот и пример ТЗ, которые мы получаем: жмякайте сюда.

Роскошный максимум или базовый минимум?

Со стороны может показаться, что весь результат сделали нейросети.

Спешим поспорить.

Можно долго рассказывать про новый сайт, архитектуру, API, парсинг и RAG‑память. Всё это действительно важно.

Но ключевой эффект появился не потому, что мы попытались заменить людей.

Наоборот.

Мы нашли несколько узких мест, где команда теряла часы на однотипных действиях, и подключили ИИ именно туда.

Нейросети по сути забрали рутину, ускорили работу специалистов и помогли быстрее выйти на результат.

Результаты

Коммерческие страницы вышли в топ Google и Яндекс 

Сегодня основные коммерческие страницы проекта стабильно занимают позиции в топ‑2 и топ‑3 Google и Yandex по ключевым запросам за счёт внутреннего ссылочного веса со статей. 

То есть пользователь ищет решение своей проблемы — и почти сразу видит сайт проекта.

Слава Богу, не старый лендинг из 2021 года. 

От 300 переходов до 100 000 кликов

На старте сайт получал около 300–400 переходов в месяц.

За 12 месяцев работы проект собрал больше 100 000 переходов из органического поиска или примерно 9 000‑10 000 трафика в месяц. 

И продолжает расти.

На момент подготовки кейса сайт привлекает около 9 000 уникальных пользователей ежемесячно из органического поиска и ссылочных источников.

Первые лиды пришли почти сразу

Первые заявки начали поступать уже в течение первой недели после запуска сайта.

Во многом это произошло благодаря тому, что мы заранее почистили индекс и разобрались с наследием старых лендингов.

Google не пришлось гадать, какую из трёх тысяч страниц показать пользователю. Мы помогли ему сделать правильный выбор.

В первый месяц SEO‑канал приносил около 40 лидов.

Сегодня проект получает примерно 250 уникальных лидов ежемесячно.

То есть количество заявок выросло больше чем в шесть раз.

При этом средняя стоимость лида сейчас составляет около 2 000 рублей и продолжает постепенно снижаться по мере роста органического трафика.

От 200 000 до 1,4 млн рублей в месяц

На старте SEO приносило проекту около 200 000 рублей ежемесячной выручки.

Сегодня органический канал стабильно генерирует от 800 000 до 1 200 000 рублей в месяц.

В отдельные месяцы показатель доходит до 1 300 000–1 400 000 рублей.

При этом расходы на продвижение остаются примерно на том же уровне, что и в начале работ, а цена лида (CPL) падает ежемесячно.

ROMI до 1000%

Сегодня ROMI проекта находится в диапазоне от 700 до 1000%.

Напомним: на старте мы планировали выйти на ROMI выше 300% только к шестому месяцу.

Уже на третьем‑четвёртом месяце ROMI достиг 300–400%. Финансовый план удалось опередить примерно на два месяца.

Что сейчас?

Большинство запросов сохраняют позиции в ТОП‑3. Общая доля запросов в ТОП‑10 — 25%.

SEO‑лиды оказались одними из самых качественных

Внутри проекта качество лидов оценивают по конверсии из заявки в оплату. По этому показателю SEO заметно обгоняет большинство рекламных каналов.

Логика понятна: пользователь не случайно увидел рекламу между двумя роликами. Он сам сформулировал проблему, нашёл статью, изучил материалы и пришёл за решением.

Мы не стали генерировать тысячи статей нейросетями. Не собрали контент‑завод. Не начали автоматизировать всё, до чего смогли дотянуться.

Вместо этого нашли несколько узких мест и точечно усилили их автоматизацией.

Поэтому финальный вывод остаётся тем же:

Нейросети работают лучше всего не тогда, когда заменяют людей, а когда перестают заставлять людей делать руками то, что давно можно было автоматизировать.

И да.

Не перенейронь.

Ошибки, которые стоили нам нескольких месяцев роста

Ошибка №1. Краш‑тест воронки

Наша первая ошибка — неправильное понимание пути пользователя внутри воронки.

Сначала мы пытались переводить пользователя из статьи сразу в покупку курса:

• приходит из поиска;

• читает статью;

• переходит на коммерческую страницу;

• покупает продукт.

Логично для SEO, но аудитория показала другое. Основные пользователи — женщины 45+. Они требуют доверия, дольше принимают решение и внимательно относятся к экспертности автора.

Изначально мы делали материалы слишком коммерческими.

После анализа поведения аудитории изменили подход:

• сначала переводим на бесплатные продукты: марафоны, вебинары, ознакомительные программы;

• дальше — CRM‑цепочка и дополнительный прогрев;

• продажа курса происходит позже, но итоговая конверсия в оплату выше.

Ошибка №2. Нельзя просто так взять и подключить нейроассистента

Мы решили автоматизировать коммуникацию с посетителями сайта через нейроассистента, который:

• отвечал на вопросы;

• помогал с навигацией;

• консультировал по продуктам;

• доводил до заявки.

Но что‑то пошло не по плану:

• трафик остался стабильным;

• позиции и посещаемость не падали;

• а конверсия из визита в лид резко снизилась.

Выяснилось: пользователи закрывали свои вопросы через чат‑бота и покидали сайт без заявки.

Фактически мы создали слишком эффективный информационный инструмент, который съедал часть потенциальной выручки.

Временно отключили нейроассистента → конверсия восстановилась.

Именно поэтому автоматизация должна быть точечной, а каждая новая технология должна проверяться на бизнес‑эффект.

Финалим

Мы не стали строить контент‑завод и заливать сайт нейротекстами. Вместо этого автоматизировали только то, что тормозило команду.

И сработало: один хороший экспертный материал оказался полезнее десятков сгенерированных, а сайт превратился из маркетинговой расходки в полноценный актив бизнеса.

P.S. Можно думать, что больше всегда лучше. Но в SEO, сексe и нейросетях выигрывает тот, кто умеет подстраиваться под нужный ритм. Точечные касания важнее грубой силы. И тогда и ROMI растет, и удовольствие от процесса максимальное.

Тоже хотите расслабиться и зарабатывать? Пишите в личку в Telegram.

Наш канал по автоматизации SEO: https://t.me/seo_main.

С любовью, ART France