К 2030 году навык работы с искусственным интеллектом (ИИ) станет одним из ключевых для IT-специалистов – в этом уверены 66% работодателей отрасли. Сегодня ИИ пока не способен полностью заменить человека в вопросах стратегии и креатива. Однако он уже сейчас эффективно справляется со значительной частью рутинных SEO-задач.
Для малого и среднего бизнеса это открывает новые возможности: можно сокращать расходы на операционные задачи и пробовать SEO-продвижение без штатного специалиста. Ключевое условие – постановку задач и контроль результатов – должен осуществлять человек, который глубоко понимает специфику бизнеса, рынок и портрет клиента.
В статье расскажу о том, как можно использовать ИИ в работе, а что ему доверить нельзя.
С чем ИИ пока не справляется
В 2025 году поисковые системы продолжают обновлять алгоритмы, и с каждым разом все важнее в контенте сайтов становится экспертность автора. Все больше ценятся реальные кейсы, упоминания в профильных медиа, прозрачная информация о компании. Формальные тексты, созданные исключительно ИИ, обычно хуже ранжируются и могут привести к санкциям со стороны поисковых систем. Так, Google Spam Update в августе 2025-го сильно снизил позиции или полностью убрал из поиска сайты со сгенерированными текстами.
Люди по-прежнему играют ключевую роль в создании и проверке текстов, а также в формировании стратегии продвижения. Решения о том, какие ниши занимать, какие запросы учитывать, а какие игнорировать, принимает человек. Например, владелец сети барбершопов сначала определяет, какие услуги продвигать в первую очередь – мужскую стрижку, моделирование бороды или окрашивание – исходя из маржинальности и загрузки мастеров. Только после этого SEO-специалист или ИИ подбирает частотные запросы под выбранные услуги, а не наоборот.
Аналогично глубокий аудит сайта, включающий анализ конкурентной среды, пользовательских сценариев и бизнес-целей, остается задачей специалиста. ИИ может помочь с первичной обработкой данных, но стратегические выводы и приоритеты всегда определяет человек.
Есть задачи, которые все еще нельзя отдавать ИИ. Прежде всего, это:
-
Аналитика и стратегия: анализ ниши, конкурентов, подготовка SEO-стратегии. ИИ часто использует обобщенные усредненные данные, без сопоставления с реальными. Некоторые сайты недоступны для парсинга ИИ, соответственно, выводы по их оптимизации также зачастую на основе заложенных знаний, а не реальности.
-
Интерпретация и выводы по данным. Просьба к ИИ проанализировать выгрузки из Google Search Console и других сервисов, без заданного контекста, превращается в перечисление всех возможных причин, почему в тот или иной момент времени на графике просадка случилась.
ИИ – это превосходный исполнитель в рамках выстроенной человеком стратегии. Но стратегические и аналитические функции остаются за специалистом. Ниже список задач, в который я бы минимально задействовал нейросети:
- Определение точек роста проекта на основе конкурентов.
- Составление стратегии SEO-продвижения.
- Формирование задачи и планов работ для специалистов.
- Технический аудит сайта.
- Оценка Usability сайта для целевой аудитории.
- Постраничный анализ с конкурентами.
- Анализ внутреннего и ссылочного профиля.
ИИ плохо справляется с формированием стратегии продвижения, которую лучше строить на основании приоритетных направлений, видимости по запросам в поисковых системах, конкуренции в нише, текущего технического состояния сайта и пр. Долгосрочное планирование – не для ИИ.
Однозначно не рекомендую в 2026 году отдавать ИИ написание значимых текстов для продвижения. Без экспертной проверки они не принесут результата. В качестве примера приведу нашего клиента, который решил сэкономить и весь 2025 год вел блог самостоятельно при помощи ИИ. Как результат – из 200 новых статей в топ-10 по трафику у него вошли только 4, посещаемость блога с поиска просела на 50%, заявки с него упали на 40%.
Задачи, которые можно доверить ИИ
Есть много рутинных и понятных задач, которые можно смело доверить искусственному интеллекту. Он отлично систематизирует информацию и предлагает готовые варианты, экономя время.
Собрать базовые запросы для семантического ядра
Работа с семантическим ядром традиционно требует времени и ручной проработки, ведь нужно подобрать и отфильтровать запросы, при этом проверив релевантность и формулировки. Использование ИИ на этом этапе позволяет микробизнесу системно подойти к SEO без найма отдельного специалиста, а малым и средним компаниям – сократить рутину и высвободить время SEO-специалиста для более сложных задач.
Нейросеть по одному или нескольким промптам способна сформировать базовый список ключевых запросов, сгруппировать их по темам и пользовательским интентам – например, «купить», «узнать», «сравнить».
Важно учитывать, что ИИ предлагает идеи и формулировки, но фактическую частотность и коммерческую ценность запросов по-прежнему необходимо проверять в специализированных инструментах.
Например, частный мастер по наращиванию ресниц может с помощью ИИ быстро собрать карту запросов по городу, видам услуг и ключевым болям клиентов – «недорого», «безопасно», «коррекция» – и использовать ее как основу для дальнейшей проработки.
Нейросеть Perplexity в ответ на простой промпт собирает базовый список запросов для продвижения и сразу группирует их по типам – например, выделяет ключи по техникам наращивания и геозапросы.
Кроме того, нейросеть может помочь с поиском синонимов и очисткой готового семантического ядра от мусорных формулировок.
Провести верхнеуровневый аудит сайта
Первичный SEO-аудит – одна из задач, которую ИИ способен взять на себя практически полностью, особенно на старте продвижения или при ограниченных ресурсах. ИИ-инструменты могут быстро пройтись по страницам сайта, проанализировать метатеги, структуру и содержание контента, выявить базовые технические и контентные ошибки.
Например, небольшой интернет-магазин косметики может попросить ChatGPT оценить сайт на структуру URL, внутренние перелинковки, наличие метатегов страниц, качество контента и другие параметры и за короткое время получить список критичных проблем. В конце нейросеть предлагает план действий, чтобы их исправить.
Помимо универсальных нейросетей, для аудита и оптимизации можно использовать специализированные SEO-сервисы на базе ИИ.
Сгенерировать описания для карточек товаров
Описания товаров и услуг чаще всего строятся по типовой структуре: например, категория, ключевые особенности, правила использования, габариты, варианты исполнения, гарантия. Массовое создание и обновление таких текстов – трудоемкая и рутинная задача.
ИИ позволяет автоматизировать работу с карточками: достаточно загрузить прайс, краткие описания услуг и набор типовых полей, на основе которых формируется контент. По этим вводным нейросеть может сгенерировать описания для сотен карточек, сохраняя единый стиль и структуру.
Например, локальный автосервис загружает данные об услугах в Яндекс Таблицы и прямо в соседнюю ячейку вводит запрос на создание карточки товара вместо формулы, через функцию =АЛИСАПРО. Его отрабатывает нейросеть и предлагает тексты готовых карточек.
Обновить устаревшие тексты под новые алгоритмы
ИИ может существенно упростить работу с SEO-контентом, особенно для компаний, которые раньше не занимались им системно из-за нехватки времени или бюджета. Типичная ситуация: на сайте размещено много материалов, созданных несколько лет назад, а требования поисковых систем к структуре и подаче контента за это время изменились. Если статей более ста, ручное переписывание занимает месяцы, а работа с копирайтером обходится дорого. В таких случаях ИИ помогает масштабировать обновление контента.
Нейросеть может переработать тексты на уровне структуры: расставить заголовки, добавить блоки FAQ, подготовить микроразметку. Кроме того, ИИ способен аккуратно внедрить ключевые запросы в уже готовый текст, сохраняя читаемость и смысл.
Например, стоматологическая клиника обновляет устаревшие статьи о протезировании и дает ИИ запрос: структурировать текст, добавить три варианта заголовка, подзаголовки уровня H2, заход и вывод, а также списки, если это уместно. Нейросеть DeepSeek помогает превратить длинные тексты в структурированные и понятные гайды.
Составить структуру нового текста
ИИ можно использовать и при создании новых материалов. Он помогает превратить разрозненные идеи или черновик текста в логичную и понятную структуру либо сформировать каркас статьи с нуля, который автор затем наполняет экспертной фактурой. При этом финальное редактирование и проверка смысла остаются за человеком.
Например, юридическая фирма, работающая с банкротством предпринимателей, использует ИИ следующим образом: партнер описывает типичные ошибки клиентов на основе реальных кейсов, а нейросеть помогает выстроить структуру материала и аккуратно встроить поисковые запросы.
Сделать выводы из отчетов
ИИ хорошо справляется с первичной обработкой и сводкой данных, что особенно полезно для предпринимателей без аналитического бэкграунда. Например, можно загрузить отчет о динамике трафика сайта, и нейросеть быстро выделит ключевые показатели:
-
рост или падение посещаемости;
-
источники трафика – органический поиск, реклама, соцсети, прямые заходы;
-
наиболее популярные страницы и продукты;
-
поведение пользователей на сайте;
-
эффективность отдельных кампаний и каналов продвижения.
Например, производитель кормов для собак, который продвигается с помощью историй в Дзене от имени владельца собаки, хочет понимать, как дальше работать со стратегией. Он загружает в Perplexity файл с отчетом по источникам входа за несколько месяцев и получает готовые выводы и рекомендации.
Люди полагают, что с помощью ИИ можно решить почти все задачи. Особенно, это характерно для зуммеров. Однако в рамках SEO-продвижения ИИ подходит для решения прикладных регламентированных задач и шаблонной автоматизации. ИИ совсем не подходит для принятия решений в условиях неопределенности или для приоритизации задач.
Нейросеть поможет структурировать данные, сделает выжимку и упростит процесс принятия решения. Но, финальное действие совершает человек.
Примеры из практики, когда ИИ явно отработал не так, как задумано:
- Маркетолог искал подрядчика на SEO-продвижение. Требования к подрядчику были сгенерированы с помощью ИИ. Гигантская таблица со списком требований, не учитывающие реалии российского поисковика Яндекс. Некоторые требования были просто абсурдны – обеспечить 5 000 показов в поисковиках Яндекс и Google, установить Google Analytics для сайта или обеспечить CTR запросов не менее 5%. Человек верил в эти задачи, было нелегко переубедить – что это «околесица».
- Представитель клиента провел технический аудит сайта с помощью нейросети. В важных рекомендациях были: прописать alt и title для всех картинок на сайте, прописать ЧПУ-адреса для всех страниц, улучшить показатели PageSpeed c 75 до 90+. Нейросеть не понимает – как сопоставить объем работ и результат на выходе конкретной задачи на конкретном сайте. Она предлагала, в первую очередь, делать задачи, которые принесут мало толку и/или будут несопоставимы по результатам и затратам.
Мы сталкивались с вымыслом со стороны ИИ при формировании технического задания на тексты. Например, однажды в таком задании, сгенерированном ИИ, была просьба написать текст с упоминанием несуществующих акций и способов оплаты. Обязательно нужно проверять факты, на которые ссылается ИИ.
Задачи, которые формирует искусственный интеллект, должен проверять SEO-специалист. Например, они могут не иметь прямого отношения к поисковому продвижению или быть неактуальными для данного сайта. В итоге это приведет к напрасной трате времени и средств компании. Так, нам однажды клиент прислал небольшой перечень рекомендаций от ChatGPT, среди которых была рекомендация внедрить микроразметку Organization и FAQPage, уже внедренную двумя месяцами ранее.
Критичной ошибкой является доверять ИИ, особенно стратегические решения.
SEO – динамичная отрасль. Есть, конечно, базовые основы индексирования, факторы ранжирования, но в то же время в каждой нише, регионе может быть своя специфика: где-то все еще есть эмодзи в сниппетах, где-то – их давно не учитывают, где-то начали чаще появляться ИИ-ответы в выдаче по умолчанию, где-то – даже при их принудительном вызове не получится получить точный и экспертный ответ и так далее.
ИИ же зачастую используют базовое понимание того, как работает SEO, на котором они обучились и далеко не всегда это свежие и актуальные данные – многие ответы строятся на данных 2024 и ранее годов.
Например, один из недавних запросов к DeepSeek был по теме сервисов объявлений, где он допустил ошибку в определении модели работы одного из сервисов, что повлияло и на сделанные на основании этого ответа выводы и гипотезы.
Если вы видите в ИИ не просто исполнителя конкретных задач, а SEO-стратега – всегда максимально полно задавайте контекст, описывайте специфику бизнеса, ниши в настоящий момент времени, делитесь последними исследованиями по теме и, возможно, он сможет дать вам интересные и полезные идеи.
Однако следует помнить, что любые данные, выводы, рекомендации, которые отдает ИИ, нужно тщательно проверять на достоверность, точность формулировок и отсутствие нарушений в логике.
Масштабировать контент без контроля качества.
Даже самый идеально написанный промпт в какой-то момент времени может «игнорироваться». Часто наблюдается в массовых однотипных задачах, например, написать много текстов по заданному шаблонному промпту, где меняется только тема и объем, например. В целях экономии ресурсов, ИИ в какой-то момент времени начинает подменять реальные источники выдуманными, текст становится более водянистым.
Что в итоге
Значительную часть рутинных задач по SEO – сбор семантики, первичный аудит сайта, генерацию и структурирование текстов, а также базовый анализ отчетов – можно эффективно автоматизировать с помощью ИИ или специальных сервисов. Это позволяет экономить время и ресурсы, ускорять процессы и концентрироваться на стратегических решениях.
При этом ключевые направления, требующие экспертного взгляда, такие как стратегия продвижения, глубокий аудит конкурентов и проверка качества контента, остаются за человеком. Таким образом, оптимальная комбинация ИИ и профессионального SEO-специалиста обеспечивает максимальную эффективность продвижения.
Финансовые затраты на внедрение ИИ-инструментов пока превышают экономию, в абсолютных значениях. Однако ИИ позволил высвободить рабочие часы специалистов от рутинных задач, перенаправив их на более важные задачи и тем самым добавив время на дополнительные проекты.
Мы уверены, что инвестиции в ИИ-автоматизацию процессов обязательно окупятся, но в долгосрочной перспективе. В ближайшем будущем один SEO-специалист с ИИ-инструментами по продуктивности заменит двух-трех без них.
Чтобы оценить окупаемость внедрения ИИ инструментов для SEO для прикладных задач, связанных с контентом (генерация текстов, метаданных и т.п.), проводим оценку по затраченному времени при условии сохранения качества. Например:
- Собираем наши SEO-требования к тексту и требования заказчика к данному разделу.
- Создаем промпты, тестируем и создаем различные вариации текстов в рамках заданного пространства.
- Привлекаем эксперта со стороны заказчика, совместно доводим результаты до требуемого уровня.
- После копирайтер не пишет подобные тексты «с нуля», а использует заготовленные промпты и проводит редактуру генерируемых текстов.
При таком подходе один и тот же человек может создавать в разы больше контента хорошего качества. Мы можем быстрее давать результат нашему клиенту за счет увеличения пропускной способности в создании текстов. Подобный механизм работает при создании/рерайте любого вида контента.
Чтобы оценить эффективность ИИ в SEO, следует учесть, что здесь ситуация двоякая, с одной стороны, важны метрики эффективности (снижение трудозатрат на задачу, стоимость единицы контента, количество готовых результатов в единицу времени и т.п.), с другой – без влияния внедрения ИИ на бизнес-метрики, это зачастую работа ради работы.
Если вы начали писать тексты с ИИ, один текст стал в 3 раза дешевле стоить, специалист тратит на проверки и вычитки в 2 раза меньше времени, но падает вовлеченность, просмотры, трафик, такие статьи не привлекают – всё зря.
Поэтому в зависимости от целей и задач бизнеса, помимо метрик операционной эффективности, важно анализировать и бизнес-результат:
-
Если это работы по сайту, то дополнительно оценивать видимость в ИИ, объем трафика, поведенческие метрики, объем клиентов и т.д.
-
Если внедрение ИИ в операционные процессы, то аналогично освобождение команды от рутинных задач позволит направить ресурс на бизнес-задачи, например, по привлечению новых клиентов.