Коротко
Анастасия Никулина собрала в n8n SEO-агента, который объединяет данные сайта, отсеивает нерелевантные страницы и передаёт дорогой модели лишь несколько проблемных материалов. Это не замена SEO-специалисту, а способ сократить ручной анализ и получать проверяемые гипотезы; влияние на трафик пока не доказано.
Контекст
Автор — Анастасия Никулина, руководитель отдела контента в IT-компании, отвечающая также за SEO-блоги трёх сайтов. После падения поискового трафика почти на 40% в 2025 году она захотела самостоятельно проверять гипотезы подрядчиков и регулярно видеть состояние страниц. Ранее органический поиск флагманского продукта приносил до 30 заявок в месяц. Агент задуман как инструмент контроля и аналитики, а не как автономная замена специалисту.
Главное
- В 2025 году поисковый трафик почти на 40% просел на фоне кризиса отрасли, сезонности и роста нейроответов; эти факторы вместе не объяснили падение полностью.
- Агент объединяет Screaming Frog, Яндекс Метрику, Яндекс Вебмастер, Google Таблицы и Telegram; визуальную автоматизацию автор собрала в n8n, а JavaScript-узлы писала с помощью ChatGPT.
- Выгрузка Screaming Frog сохраняется в CSV с шаблоном имени sf_internal_html_YYYY_MM_DD.csv; тестовый скан обнаружил 7 страниц без Description, 1 редирект и 11 noindex-страниц, из которых 10 были служебными.
- Для поведенческих метрик задан размер выборки: 1–4 поисковых визита не интерпретировать, 5–9 считать слабым сигналом, 10+ учитывать осторожно.
- Сравнение данных Вебмастера учитывает задержку API: периоды отсчитываются от последней доступной даты, а не от текущего календарного дня.
- Из 113 URL в /publikatsii/ модель выбирает SEO/продуктовые материалы, медиа, новости/PR/брендовые публикации или неопределённые; сохранённая классификация не запрашивается заново без изменений.
- Google Таблицы служат внешней памятью: там сохраняются классификации, показатели по неделям, сигналы, результаты модели и ручные решения редактора.
- Приоритет страницы складывается из конкретных сигналов: например, отсутствие Title даёт +40, отсутствие Description +30, 20+ показов без кликов +35; в глубокий анализ идут страницы с итогом от 20 баллов.
- После фильтрации более сильная модель анализирует обычно 5–7 страниц. Ей передают до 6500 символов содержимого и требуют обосновывать выводы данными, отмечать малую выборку и предлагать максимум три проверяемых действия.
- Три еженедельных Telegram-отчёта охватывают технические проблемы, приоритетные контентные страницы и общую динамику посещаемых страниц; подробности доступны в таблицах.
Как сделано
Визуальная схема построена в n8n и соединяет выгрузки Screaming Frog, Яндекс Метрики, Яндекс Вебмастера и содержимое страниц. Данные очищаются, приводятся к общей структуре, URL сопоставляются, а история и ручные решения хранятся в Google Таблицах. Screaming Frog выгружает CSV с именем вида sf_internal_html_YYYY_MM_DD.csv; для разбора используется кодовый парсер, учитывающий кавычки, запятые и переносы строк. Технические находки группируются по типу задачи, а поведенческие показатели Метрики трактуются с учётом размера выборки: 1–4 визита игнорируются, 5–9 дают лишь слабый сигнал, от 10 показатели учитываются осторожно.
Яндекс Вебмастер добавляет показы, клики, CTR, позицию и запросы. Сравнение недель строится от последней реально доступной даты данных, поскольку API отдаёт их с задержкой. Для страниц /publikatsii/ модель классифицирует материал как SEO/продуктовый, медиа, новость/PR/брендовый или неопределённый. Классификация сохраняется в таблице; повторный запрос нужен только для новой или изменившейся страницы. Ручные решения защищены от перезаписи.
Из примерно 50 SEO- и продуктовых страниц правилами и баллами выбираются кандидаты; порог глубокого анализа — 20 баллов. В HTML сначала ищется <article>, затем <main>, иначе используется <body>; удаляются служебные блоки, модели передаётся до 6500 символов содержательной части. Более сильная модель получает метрики, страницу и сигналы приоритета, должна опираться только на переданные данные и вернуть структурированный JSON: гипотезу, не более трёх проверок, ожидаемый эффект, приоритет и уверенность. Еженедельный сценарий отправляет в Telegram технический, контентный и обзорный отчёты, а подробную историю оставляет в таблицах.
Результаты
В одном раннем сканировании найдено 197 HTML-страниц: 7 без Description, 1 редирект и 11 страниц с noindex, из которых 10 оказались нормальными служебными страницами. В тесте Яндекс Вебмастера были данные по 89 URL; среди примеров — 34 показа и 0 кликов при средней позиции 8,2 за последние семь доступных дней. Из 113 публикаций тестовая дешёвая модель классифицировала 57 как SEO/продуктовые, 17 как медиа и 39 как новости/PR; повторный запуск дал иное распределение, что показало нестабильность повторной классификации. После сохранения результатов контрольный прогон распознал все 113 страниц как уже известные и не сделал новых обращений к модели. Балльная фильтрация сокращает около 50 релевантных страниц до 5–7 кандидатов для глубокого анализа. В одном тесте недельная история была сохранена для 52 страниц. Автор оценивает возможное увеличение темпа работы с 2–4 до примерно 8–10 материалов в месяц, но оговаривает, что это пока не гарантированный долгосрочный результат. Рост трафика или лидов агентом не подтверждён.
Ограничения
Автор не доказала, что агент повысил поисковый трафик, CTR или число лидов: нужны накопление истории, внедрение рекомендаций и оценка через несколько месяцев. Пороговые значения баллов настроены под конкретный сайт и не являются универсальной SEO-формулой; даже 10 визитов — слабая основа для уверенных выводов. Вебмастер предоставляет ограниченный контекст по запросам, а проверка изменений страницы пока в основном опирается на Title и H1: переписанное тело статьи может остаться незамеченным. Содержимое всех публикаций пока скачивается до проверки, нужна ли новая классификация; автор планирует сначала проверять признаки и использовать хеш текста. Классификация модели может плавать, а её выводы требуют проверки человеком. Указаны расходы: n8n Cloud около €75 в месяц, API моделей обычно около $10 в месяц, Screaming Frog SEO Spider €245 в год, Keys.so около 5300 ₽ в месяцы использования. Автор подчёркивает, что эти затраты нельзя напрямую сравнивать с услугами SEO-специалиста, поскольку автоматизация не заменяет его стратегию и ответственность.
Что взять себе
- Сначала формализуйте ручной процесс и определите, какие решения можно принимать детерминированными правилами; модель подключайте только там, где нужно понять смысл текста или сформулировать гипотезу.
- Сохраняйте результаты классификации и ручные исправления: внешняя память сокращает повторные расходы и не даёт модели произвольно менять уже принятые решения.
- Не делайте выводы по малой выборке и не считайте нулевой трафик проблемой сам по себе — контекст страницы и поисковые показы важны.
- Передавайте модели конкретные метрики и причины отбора, просите указывать основания и неопределённость, а рекомендации проверяйте человеком.
- Оценивайте такой агент прежде всего как экономию времени на сборе и предварительном анализе; эффект на SEO нужно проверять после внедрения рекомендаций и накопления данных.
Читать оригинал, если…
Откройте оригинал, если хотите изучить код парсера CSV, структуру таблиц и узлов n8n, подробный пример задания для модели или фрагмент подготовленного ею ТЗ копирайтеру.