Кейсы
Realweb
23.12.2025
Материал проходит модерацию
Винтра
Роботы для роботов: SEO интернет-магазина с помощью ИИ
Несмотря на плавное превращение SEO в GEO, классические методы поискового продвижения все еще работают. Причем теперь их можно реализовывать быстрее, дешевле и без потери качества благодаря нейросетям, в частности LLM. И этот кейс о том, как мы использовали ИИ при создании SEO-текстов для интернет-магазина шин и дисков «Шинснаб.рф».
После разработки, а если точнее, пересоздания, сайта интернет-магазина «ШинСнаб.рф» (кейс об этом здесь), мы приступили к его поисковому продвижению по предварительно собранному семантическому ядру. Процесс внутренней оптимизации включал, помимо прочего:
-
Контентную оптимизацию основных страниц и разделов — таких насчитывалось 70.
-
Cоздание и контентное наполнение для SEO около 500 посадочных страниц, для которых есть семантика.
Опыт и начальные наблюдения за экспериментальными страницами показали, что для успешного попадания в топ-10 нужны не только грамотно настроенные метатеги, но и текст. Причем классического «сеошного» на пару абзацев в стиле «купить недорого шины» вполне достаточно. И поскольку процесс написания такого контента — рутинный, мы решили доверить его нейросети.
Выбор решения
Источником идеи и вдохновения для нас стал кейс наших коллег из SLT. Они великодушно поделились не только опытом, но и шаблоном для массовой генерации. Его мы и взяли в качестве базы, доработали под себя и расширили для создания не только тайтлов и дескрипшенов, но и текстов.
В нашем случае, основа для работы с ИИ в коммерческих масштабах — решение для Google Sheets от GPT for Work. Оно устанавливается как стандартное расширение Google и позволяет работать через привычный интерфейс Google Таблиц или Google Документов с более чем 20 LLM (на момент написания кейса): от уже устаревшей GPT-3.5-turbo до Gimini-2.5-flash. Список моделей постоянно обновляется и дополняется.
Так как у нас не было аккаунта в OpenAI (и потребность в нем ни разу не возникла), мы выбрали работу c GPT for Work без API: покупаешь на GPT for Work пакет токенов (от 29$) и пользуешься любыми доступными нейросетями. Деньги списываются только за потраченные токены, то есть за отправку запросов / получение ответов от ИИ. Пакет действует в течение 1 года.
Не нужны никакие танцы с бубнами и рисками получить бан, как, например, при регистрации в OpenAI. Оплата, правда, принимается только с зарубежных карт, а интерфейс расширения – на английском. Но это уже не сложности.
Настройка модели
Сейчас в расширении GPT for Sheets™ есть три основных раздела:
-
Agent (BETA-версия) — недавно добавленный самый «умный» режим, в котором нейросеть сама определяет нужные действия для выполнения заданной общими фразами задачи.
-
Bulk tools — предустановленный набор инструментов для массовых преобразований, таких как перевод или категоризация.
-
GPT functions — сборник различных функций, задающихся как формулы Excel.
Сначала настроили параметры, которые определяют в целом работу ИИ при каждой генерации:
-
Собственно LLM.
-
Общая инструкция (Global instructions) — указания на поведение, которого нейросеть будет придерживаться при каждой генерации.
-
Температура (Creativity / temperature) — степень креативности ИИ, обратно пропорциональная точности следования промпту.
-
Ограничения длины ответа (Cut-off limit) — максимальный объем генерируемого нейросетью за один раз текста, выражаемый в токенах.
Мы экспериментировали с разными моделями и пришли к выводу, что с нашими задачами, то есть с генерацией текстов, лучше всего справляется передовая на тот момент claude-4-sonnet. Она не только допускали меньше «корявостей» в тексте, чем та же gpt-4o, но и сама добавляла в текст полезные факты, например, о стране производства шин в соответствии с их брендом.
Результаты работы различных LLM по одному промпту
Изучив несколько десятков предустановленных образцов поведения: от академика до стендапера, остановили выбор на собственной (Custom) инструкции. Для генерации тайлов и дескрипшенов его делали совсем простой: только просили нейросеть вести себя как SEO-специалист, работающий над продвижением интернет-магазина. Для текстов написали подробный общий промпт, указав в том числе:
-
преимущества компании, которые можно упоминать в тексте;
-
особенности написания брендов;
-
стилистику и правила оформления текста;
-
запреты применять любимые ИИ (и копирайтерами) шаблонные конструкции, наподобие «Если вы хотите купить шины в Самаре, обращайтесь… »;
-
пример написанного человеком SEO-текста как образец для подражания.
С креативностью / температурой сначала экспериментировали, но постепенно пришли к выводу, что оптимальное в нашем случае значение для тайтлов и дескрипшенов — 0,6 (минимальный перевес в сторону креативности), для текстов — 1 (максимальная креативность).
Температуру можно задавать и индивидуально для каждой формулы — об этом чуть ниже.
Ограничения длины ответа актуально, если вы хотите ограничить длину генерируемого текста, например, для ускорения или экономии, или, наоборот, хотите получить максимальной объемный ответ. Мы работали с настройками по умолчанию.
Подготовка промпта
Для генерации тайтлов, дескрипшенов и текстов использовали базовую функцию, которая в общем виде выглядит так:
=GPT(prompt)
Где prompt — это или собственно текст задачи для ИИ, или ссылка на ячейку таблицы с промптом. Сначала мы использовали формулу в расширенном виде, чтобы поэкспериментировать с температурой:
=GPT(prompt; ;temperature)
Здесь:
-
prompt — текст промпта;
-
пустое место перед запятой — пропущенное значение [value] — здесь можно указать имеющийся контент, который должна обработать нейросеть, в нашем случае эта переменная была не нужна;
-
temperature — степень креативности для конкретного запроса.
Промпт составлялся в отдельной ячейке путем комбинации неизменяемого текста и переменных, таких как название категории, список ключевых фраз, автоматически подставляемые в случайном порядке эмодзи (для дескрипшенов) — все эти вводные указывали в строке каждого раздела.
В результате, например, для дескрипшенов получался такой промпт:
Зеленым подсвечены «постоянные» части промпта, голубым — подставляемые из таблицы индивидуально для каждого раздела (посадочной страницы) таблицы.
А также мы выделили столбец для подсчета количества символов в сгенерированном тексте (для метатегов это важно) и для температуры (чтобы менять ее для каждого запроса, когда экспериментировали).
После этого оставалось только забить формулу вида:
=GPT($H3) или =GPT($H3; ;G3)
и выбрать ячейки, в которой сформирован промпт и указана температура (при необходимости).
Генерация контента
Когда таблица была готова, мы отработали и скорректировали на нескольких первых текстах промпт и настройки. А затем просто скопировали формулу =GPT($H3) на все строки и любовались, как ИИ за считанные минуты выполняет работу, на которую копирайтеру потребовалось бы несколько дней.
Естественно, и метатеги, и особенно тексты нуждались в вычитке и доработке. В среднем, на один текст редактор тратил около 10 минут. Но это было значительно быстрее и дешевле написания человеком.
Потом мы решили поручить ИИ также черновую редактуру текста: просили его переписать предварительно сгенерированный текст в стиле образца, отредактированного человеком. И на выходе получили нуждающиеся в минимальных корректировках, практически готовые к публикации тексты.
Генерация для 100 страниц тайтлов, дескрипшенов и SEO-текстов (суммарным размером около 80 000 символов) обходилась в среднем $4–5, а их вычитка, редактура и размещение на сайте занимала около 24 часов работы специалиста.
Однажды ИИ внезапно перешел на рассказ о чем-то навроде глокой куздры. Такой пердимонокль случился лишь разово, причем и 30 предыдущих и 30 последующих текстов, запущенных на генерацию одновременно, были совершенно обычными.
В рамках работы с «ШинСнаб.рф» посадочных страницы создавались и заполнялись контентом вручную. Но этот процесс можно автоматизировать с помощью выгрузки из Google-таблиц на сайт с CMS «1C-Битрикс». О нем подробно рассказано в нашем кейсе «Супер-импорт: как наполнить сайт с помощью одной таблицы». Кстати, именно возможность последующего импорта по давно проверенной методике стала одним из основных аргументов в пользу выбора расширения GPT for Sheets™ в качестве основного инструмента взаимодействия с LLM.
Результат
Внутреннее SEO нового сайта интернет-магазина «ШинСнаб.рф» началось в ноябре 2024 года и завершилось в августе 2025 года. За это время:
-
созданы 484 посадочные страницы;
-
сгенерированы, отредактированы и размещены 541 SEO-текст;
-
сгенерированы и размещены 563 группы метатегов.
Весь этот контент равномерно добавлялся в течение 10 месяцев. Не раз было отмечено, что попадание и закрепление страницы на топовых позициях происходило только после добавления текста. Причем во всех случаях это был текст, сгенерированный ИИ.
На протяжении всего периода работ по SEO мы наблюдали рост видимости и средней позиции в поисковых системах «Яндекс» и Google.
Итогом стал рост переходов из поисковых систем более, чем на 50%, проявляющийся в периоды как сезонного спроса (весна и осень), так и в межсезонье.
В апреле из-за проблем с сервером сайт не работал чуть более суток. Из-за этого подавляющее большинство страниц выпало из индекса Google. Именно поэтому возник резкий провал видимости по Google и спад посещаемости в конце весны и в первой половине лета. Тем не менее к началу осеннего сезона нам удалось вернуть сайту хорошие позиции. Но то, как мы сделали это — совсем другая история.
По кейсу поискового продвижения «ШинСнаб.рф» мы видим, что контентная оптимизация по-прежнему имеет важное значение для SEO. И превосходно, что в лице ИИ мы получили помощника, отлично справляющегося с рутинными задачами.
Поисковые системы спокойно относятся к качественному контенту «искусственного» происхождения. Это неудивительно, потому что SEO-тексты, получаемые путем генерации современными LLM по продуманным промптам с последующей человеческой редактурой, практически неотличимы от «копирайтерских». И мы готовы создать такой контент в любом объеме, в том числе для вашего проекта. Звоните 8 (846) 300-21-69 или пишите на почту или в ТГ.
Лучшее в блогах
26.12.2025
19.12.2025
18.12.2025
Вам понравится
Prtut.ru
22.12.2025
Как накрутить подписчиков в ТГ канал бесплатно – мои 24 инструмента в 2025 году
![]()
Как накрутить подписчиков в ТГ канал бесплатно — вопрос, который чаще всего возникает на старте развития проекта. В этой статье мы разберём реальные способы увеличения подписчиков без вложений, расскажем, какие действия приносят результат, а какие лишь создают иллюзию роста, и покажем, как выстроить стабильное развитие канала без риска блокировок и потери доверия.
EMAILMATRIX
19.12.2025
Соломка PR агентство
17.12.2025
Неделя рекламы 
Новости 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании