blank

Нейросети могут собирать и анализировать данные по ключевым запросам с целью оптимизации SEO и улучшения видимости сайтов в поисковых системах. Основное преимущество нейросетей в данном процессе — это способность эффективно обрабатывать большие объемы данных, выявлять закономерности и предлагать улучшения на основе анализа. Вот несколько способов, как нейросети могут использоваться для сбора и анализа данных по ключевым запросам.

1. Анализ трендов ключевых слов (трендовый анализ)

Нейросети могут анализировать данные из инструментов поиска (например, Google Trends) и выявлять тренды в изменении популярности запросов. Вот как это может работать:

  • Обучение модели на исторических данных: Нейросеть обучается на данных о ключевых запросах за определенный период. Она анализирует, как популярность конкретных запросов изменялась во времени.
  • Прогнозирование трендов: На основе этой информации нейросеть может прогнозировать, какие запросы станут популярными в будущем. Например, если вы продвигаете агентство недвижимости, нейросеть может предсказать рост запросов, связанных с “загородными домами”, на основе тренда удалённой работы.
  • Выявление сезонных изменений: Нейросеть может анализировать сезонные колебания спроса по ключевым запросам и предлагать оптимальные периоды для активных рекламных кампаний.

Пример использования:

  • Нейросеть анализирует ключевые слова по запросам, связанным с недвижимостью, и предсказывает рост интереса к аренде квартир на определённый период (например, в начале учебного года, когда студенты ищут жильё).

2. Автоматический подбор ключевых слов (семантическое ядро)

Нейросети могут автоматизировать процесс подбора ключевых слов для SEO. Вместо ручного исследования ключевых слов нейросеть может анализировать существующие страницы, запросы пользователей и предоставлять список релевантных ключевых фраз.

  • Использование языковых моделей: Модели вроде GPT-3 или BERT могут обрабатывать тексты и генерировать предложения по ключевым словам на основе анализа контента страницы. Нейросеть может “понимать” контекст и предлагать запросы, которые лучше всего подходят для конкретной страницы.
  • Анализ запросов конкурентов: Нейросеть может собрать и проанализировать ключевые запросы, которые используют конкуренты, и на их основе предложить варианты для улучшения позиций в выдаче.
  • Кластеризация запросов: Нейросеть может группировать ключевые слова в кластеры (семантические группы), чтобы помочь структуру контента на сайте и распределить запросы по страницам.

Пример использования:

  • Для сайта агентства недвижимости нейросеть автоматически подбирает ключевые слова, связанные с конкретными районами города, например: “купить квартиру в центре Москвы”, “аренда квартиры в ЗАО”, “новостройки рядом с метро”.

3. Сбор данных по ключевым словам из разных источников

Нейросети могут собирать данные о ключевых словах из множества источников для создания наиболее полного семантического ядра:

  • Интеграция с API: Нейросети могут автоматически взаимодействовать с API таких сервисов, как Google Search Console, Ahrefs, SEMrush или Google Ads Keyword Planner, чтобы получать актуальные данные по ключевым запросам.
  • Анализ пользовательских запросов: Нейросеть может отслеживать запросы, которые пользователи вводят на сайте агентства недвижимости, и предлагать новые ключевые слова, основанные на реальных поисковых запросах.
  • Мониторинг и обновление семантики: Нейросеть может следить за изменениями в частоте использования ключевых слов и своевременно обновлять рекомендации для корректировки SEO-стратегии.

Пример использования:

  • Нейросеть собирает данные о ключевых запросах с разных сервисов (Google Search Console, Ahrefs) и анализирует, какие ключевые слова наиболее эффективно работают для агентства недвижимости.

4. Анализ конкурентов с помощью нейросетей

Нейросети могут собирать данные о ключевых словах, используемых конкурентами, и анализировать их эффективность:

  • Анализ контента конкурентов: Нейросеть может сканировать сайты конкурентов и собирать ключевые слова, которые они используют для ранжирования. Это позволяет выявить сильные и слабые стороны в их SEO-стратегии.
  • Оценка эффективности ключевых слов: Нейросеть может не только собирать ключевые слова, но и анализировать их эффективность, основываясь на данных о трафике и позициях в поисковой выдаче. Это помогает выявить запросы, которые дают наибольший результат у конкурентов.
  • Рекомендации по улучшению: Нейросеть может предложить ключевые слова, которые ещё не используются на сайте, но активно применяются конкурентами, что может помочь улучшить видимость сайта в поиске.

Пример использования:

  • Нейросеть анализирует сайты конкурентов агентства недвижимости и предлагает новые ключевые слова, которые могут улучшить SEO-стратегию (например, “элитная недвижимость в центре” или “дома у воды в Подмосковье”).

5. Прогнозирование изменения позиций по ключевым словам

Нейросети могут анализировать исторические данные о позициях ключевых слов и прогнозировать их изменения:

  • Анализ динамики позиций: Нейросеть может анализировать историю изменения позиций сайта по ключевым запросам и выявлять закономерности. На основе этих данных она может прогнозировать, как изменятся позиции в будущем.
  • Предсказание поведения конкурентов: Нейросеть может прогнозировать, как действия конкурентов (например, новые обратные ссылки или изменения контента) могут повлиять на ваши позиции по ключевым словам.
  • Прогнозирование результатов оптимизации: На основе анализа уже проведенных SEO-мероприятий нейросеть может прогнозировать, какие улучшения могут повлиять на позиции сайта в поисковой выдаче.

Пример использования:

  • Нейросеть анализирует данные о позициях ключевых слов агентства недвижимости за последние 6 месяцев и прогнозирует, как они изменятся после внедрения новых SEO-улучшений.

6. Автоматическое создание отчётов по ключевым словам

Нейросети могут автоматизировать процесс создания отчётов по ключевым словам и эффективности SEO-стратегий:

  • Сбор данных в реальном времени: Нейросеть может собирать данные о ключевых словах, трафике и позициях в поисковых системах в режиме реального времени, чтобы формировать отчёты.
  • Анализ эффективности ключевых запросов: Нейросеть может оценивать, какие ключевые слова приносят больше трафика или конверсий, и предлагать дальнейшие шаги для улучшения.
  • Автоматическая генерация рекомендаций: На основании анализа данных нейросеть может автоматически предлагать стратегии по улучшению позиций по конкретным ключевым словам.

Пример использования:

  • Нейросеть собирает данные по ключевым словам за месяц, формирует отчет и предоставляет рекомендации для SEO-специалистов агентства недвижимости о том, как улучшить текущие результаты.

Вместо заключения к теоретической части

Нейросети могут значительно облегчить и автоматизировать процесс сбора и анализа данных по ключевым запросам. Они могут находить и предлагать эффективные ключевые слова, анализировать конкурентов, предсказывать изменения в позициях и создавать отчёты в реальном времени. Это позволяет маркетологам и SEO-специалистам быстрее реагировать на изменения в поведении пользователей и алгоритмов поисковых систем, повышая эффективность SEO-стратегии.

Павел Колядин, руководитель SEO направления, эксперт по внедрению технологий ИИ

Давайте рассмотрим практический пример, как нейросети могут использоваться для анализа ключевых запросов и улучшения SEO-стратегии агентства недвижимости.

Оптимизация SEO для агентства недвижимости с помощью нейросети

Задача

Агентство недвижимости хочет улучшить видимость своего сайта в поисковых системах, используя ключевые запросы для привлечения клиентов. У них есть тысячи страниц с объектами недвижимости, и нужно автоматизировать сбор данных по ключевым запросам, анализ конкурентов и прогнозирование изменений позиций в поиске.

Используемые инструменты и нейросети

  1. Языковая модель GPT-3 для анализа контента и генерации ключевых слов.
  2. Google Search Console API для сбора данных о текущих позициях по ключевым словам.
  3. Ahrefs API для анализа ключевых слов, используемых конкурентами.
  4. TensorFlow для создания нейросети, которая будет прогнозировать изменения в позициях по ключевым словам.
  5. Google Sheets и Google Data Studio для визуализации результатов.

Шаг 1. Сбор данных с помощью Google Search Console API

Для начала, агентство использует Google Search Console API для автоматического сбора данных по текущим позициям сайта в поисковых системах по ключевым словам, связанным с недвижимостью.

Пример Python-скрипта для сбора данных

В результате мы получаем список ключевых слов и их текущие позиции в поисковых системах.

Шаг 2. Анализ конкурентов с помощью Ahrefs API

Для улучшения позиций агентство решило собрать данные по ключевым словам, которые используют конкуренты. С помощью Ahrefs API можно получить список ключевых слов, по которым ранжируются конкуренты, и узнать, какие из них наиболее эффективны.

Пример использования Ahrefs API

Теперь у агентства есть список ключевых слов, которые использует конкурент, и данные о том, на каких позициях они находятся.

Шаг 3. Генерация новых ключевых слов с помощью GPT-3

Агентство решило использовать GPT-3 для автоматической генерации новых ключевых слов на основе анализа контента и данных о запросах. Модель GPT-3 может генерировать предложения по ключевым словам, которые подходят для страниц с объектами недвижимости.

Пример использования GPT-3 для генерации ключевых слов

GPT-3 может предложить такие ключевые слова, как: «купить квартиру в Москве», «новостройки Москвы», «недвижимость в центре Москвы».

Шаг 4. Прогнозирование изменений позиций с использованием нейросети

Теперь агентство использует нейросеть, созданную с помощью TensorFlow, для анализа исторических данных по позициям ключевых слов и прогнозирования их изменений в будущем.

Пример использования TensorFlow для прогнозирования позиций

Нейросеть может предсказывать, как изменится позиция ключевого слова в будущем на основе предыдущих данных.

Шаг 5. Автоматизация отчётов и визуализация данных

Агентство недвижимости решает визуализировать все собранные данные и прогнозы. Данные можно записывать в Google Sheets с помощью Python, а затем визуализировать их через Google Data Studio для создания отчётов.

Пример записи данных в Google Sheets

Теперь все данные собраны в Google Sheets, а через Google Data Studio можно визуализировать эти данные в виде графиков и отчётов.

Результат. Что мы в итоге получили?

  1. Сбор и анализ данных. Нейросеть помогла агентству автоматически собирать данные по ключевым запросам и позициям, анализировать конкурентов и генерировать новые ключевые слова.
  2. Прогнозирование изменений. Нейросеть также прогнозировала, как изменятся позиции ключевых слов в будущем, помогая агентству заранее планировать SEO-стратегию.
  3. Отчёты и визуализация. Все данные были автоматически переданы в Google Sheets и визуализированы в Google Data Studio, что позволило агентству регулярно отслеживать прогресс и принимать решения на основе реальных данных.