Что если бы мы могли предсказывать эффект от изменений на сайте, например, прирост или падение трафика, позиции в выдаче, CTR и другие параметры, до того, как вносим их, будучи уверенными в результате?
Для чего вообще требуется Predictive SEO
Мы постоянно задаемся вопросом, как вносимые на сайт изменения скажутся на трафике и пользовательском опыте. Если для уверенности мы можем заранее проводить A/B-тесты для проверки взаимодействия пользователей с ресурсом, то предсказать прирост трафика и изменение позиции в поисковой выдаче также легко мы не получится, потребуется системный подход к составлению прогноза.
Что AI-driven SEO может дать бизнесу:
- За счет моделирования будущего поведения аудитории, предиктивная поисковая оптимизация позволяет снизить неопределенность от вносимых изменений, или подсказать, окупятся ли средства, вложенные в оптимизацию.
- Грамотное распределение ресурсов: предиктивные модели обеспечивают понимание, какой эффект принесет каждая из правок. Исходя из такого анализа, у бизнеса появляется возможность приоритизировать работы, а значит, иметь контроль над затраченными усилиями и потенциальным результатом. Это исключает внесение правок вслепую, когда решение принимается не на основе данных, а интуитивно.
- Предиктивная оптимизация становится настоящей бизнес-функцией, как любой другой инструмент исследования и прогнозирования.
Что умеют предсказывать Predictive SEO-модели
Давайте разберемся, что доступные на рынке инструменты умеют предсказывать, опираясь на поисковые тренды, поведение пользователей, логи и признаки SERP:
- Рост или падение органического трафика по сайту в целом или по его разделам с горизонтом в несколько месяцев.
- Эффект от изменения контента на позиции сайта, учитываются плотность контента, его структура и H-теги.
- Incremental Lift, то есть прирост компании по целевым показателям эффективности маркетинговой активности. Предиктивные модели могут прогнозировать количество кликов и конверсий, которые оптимизация сможет добавить для каждой конкретной страницы сайта.
- Предсказание появления новых SERP-функциональностей (дополнительных элементов поисковой выдачи, которые сопровождают ссылки) — например, новые AI-блоки на выдаче.
- Риск падения позиций в поисковой выдаче при изменениях на сайте.
На чем строятся прогнозы
Все эти изменения и потенциальный рост от оптимизации ИИ совершает на основании следующих аналитических моделей:
- Временные ряды: ИИ использует модели, которые анализируют, как менялся трафик или позиции сайта во времени, и предсказывают их будущие значения. В поисковой оптимизации они позволяют планировать пиковые периоды, оценивать эффект изменений и понимать, какие колебания нормальны, а какие — аномалии.
- Causal Impact или Uplift-модели: использование каузальных моделей, которые пытаются доказать, действительно ли изменение (например, редизайн или обновление контента) стало причиной роста позиций или трафика. В SEO такой анализ требуется, чтобы понять, какие действия реально приносят эффект, а какие просто совпали с ростом метрик.
- Классификационные модели распределяют страницы сайта по запросам и категориям. В оптимизации это позволяет приоритизировать работу, понять, куда стоит инвестировать время и ресурсы, а какие разделы можно пока не трогать.
- Embedding-кластеры для семантики: то есть модели, которые анализируют смысловую нагрузку запросов и контента, а не просто ключевые слова. Модели умеют кодировать и группировать похожие по смыслу темы. В SEO использование таких кластеров обеспечивает работу не с сотнями отдельных ключевых слов, а с намерениями и темами. Таким образом, предиктивная модель приближается к реальному поисковому поведению пользователя.
Инструменты и платформы для внедрения AI-driven SEO
Сегодня на рынке представлены различные инструменты для внедрения предиктивной оптимизации — от прогнозов до анализа логов и поведенческой аналитики, все они на базе ИИ.
Построение прогнозов
BrightEdge DataMind
использует ИИ для распознавания паттернов и алгоритмов, чтобы в моменте определять пользовательские тенденции в поисковых системах, угрозы со стороны конкурентов, а также изменения рынка в реальном времени. Понимание пользовательского поведения и стратегии конкурентов позволяет планировать на опережение.
Благодаря моделированию, бизнес получает возможности:
- Понимание значимых моментов и факторов для роста сайта и контента;
- Быть впереди изменений рынка: понимание эффекта изменений в индустрии на digital-продукт;
- Data-driven принятие решений —изменения в контент вносятся на основе данных, а не хаотично.
BrightedgeseoClarity Forecasting
для составления прогноза потенциала трафика и ROI:
- Строит отчетные модели по ROI, ранжированию в поиске и проценту трафика для быстрого анализа.
- Прогнозирует объем трафика сайта и его потенциальный возврат для разных видов бизнеса.
- Кастомизирует анализ на основании CTR, CR и среднего чека вашего сайта.
- Оптимизирует контент или создает новые страницы, чтобы попадать в топ выдачи SERP и соответствовать поисковому опыту пользователей.
- Приоритизация пробелов в контенте и рекомендации для составления плана работ для достижения лучших результатов.
seo clarity.pngИсточник:
AgencyAnalytics
для составления отчетов и прогнозов, созданная специально для маркетинговых агентств. Инструмент помогает агентствам превращать данные о сайте клиента в стратегические решения. Для формирования отчетов на платформе используются:
- Сравнение данных клиента со стандартами индустрии, чтобы составлять прогнозы в контексте бенчмарков.
- Стратегическое планирование на основе исторических данных по SEO для грамотного распределения бюджета.
- Анализ всплесков и падений трафика для мгновенного реагирования — при большом количестве данных об аномалиях легче установить причины их появления.
- Сгенерированные ИИ советы и предложения для улучшений.
На основании всех данных на платформе строятся отчеты, которые включают базовый прогноз, а также его варианты — оптимистичный и пессимистичный прогнозы.
agencyanalytics
Источник:
Оптимизация контента и семантика
SurferSEO
с AI под капотом для оптимизации контента:
- Умеет улучшать тексты, очеловечивать нейросетевой контент, улучшать тексты для поисковых систем и AEO-выдачи.
- Прогнозирует on-page эффект от контента.
- Строит брифы и руководство по улучшению контента.
surferseoИсточник:
MarketMuse
для планирования контента и приоритизации его тем по пробелам для привлечения целевой аудитории на основе AI.
ИИ анализирует весь контентный инвентарь сайта, выделяет кластеры важных тем, а после составляет roadmap для обновления и создания контента.
Frame-2279.png
Источник:
Frase
на основе ИИ для создания и оптимизации контента под поисковые системы и нейровыдачу. Кроме того, доступно создание SEO-брифов, структуры статей и анализ пользовательских интентов. Все эти функции ускоряют подготовку контента, а затем его можно тестировать в предиктивной модели.
FraseИсточник:
Анализ логов и поведенческая аналитика
Ahrefs
для перевода сырых массивов данных в прозрачные заключения и выводы для роста бизнес-метрик:
- Технические правки SEO для сайта;
- Анализ логов сервера для изучения пользовательского поведения;
- AI-инструменты для оптимизации под локальное SEO.
AhrefsИсточник:
Собственные LLM
Кроме указанных платформ и инструментов, конечно же, создавать предиктивную модель для прогнозов и оценки поисковых рисков можно и самостоятельно.
Для таких моделей потребуются следующие данные:
- Google Search Console и Яндекс Вебмастер для сбора данных о позициях, показах и CTR по страницам и запросам;
- Аналитика вашего сайта для отслеживания поведения, конверсий, пользовательского пути;
- Логи сервера для сбора данных об индексации страниц, ошибках и скорости обработки;
- Анализ сайтов конкурентов через популярные сервисы, например, Ahrefs или Spyfu;
- Метрики качества контента;
- Бизнес-метрики для замера эффекта.
Ограничения AI-driven SEO
Как и во всех предиктивных расчетах, прогнозы в области поисковой оптимизации не являются исключением в плане ошибок и рисков.
Необходимо учитывать, что в процессе построения прогнозов можно столкнуться с различными ограничениями:
- Шум в данных: обновление данных от поисковых систем может занимать время, также в отчетах могут встречаться ошибки. Кроме того, сезонность спроса создает аномалии в данных.
- Необходимость переобучения модели: с каждым новым набором данных модель требует переобучения с учетом новых показателей.
- Необходимость интерпретации данных: чтобы не верить прогнозам, основанныхм на ИИ-инструментах, вслепую, требуется интерпретировать данные прогнозов в соответствии с планами компании, бюджетом и вводными, которые могли не учитываться моделью.Инвестиции: если компания занимается предиктивной оптимизацией на основе собственной модели, то потребуются существенные ресурсы для создания инфраструктуры. Если используется один из сервисов, то необходимо учитывать в бюджете стоимость подписки.
Выводы
Предиктивная оптимизация меняет подход к SEO. Правки перестают вноситься по факту, при разборе причин падения трафика или конверсий страниц сайта. Вместо этого оптимизация подразумевает прогноз эффекта любых правок и создания новых страниц, связку результатов с бизнес-метриками, а также оптимизацию маркетингового бюджета.
В своей работе мы пользуемся всеми современными достижениями в сфере SEO, прогнозируя результаты, чтобы все затраты на оптимизацию не только окупались, но и работали в долгосрочной перспективе. Если вы хотите SEO-продвижение вашего проекта, мы с радостью предложим вам решение с учетом ваших задач и целей.
