SEO-пайплайн

SEO‑пайплайн для статей

Полный цикл: сбор семантики, анализ конкурентов, написание из базы знаний, автоматический fact‑check и tone‑check. Человек добавляет экспертизу.

×4 быстрее
SEO оптимизировано
RAG снижает галлюцинации
Supabase Serpstat API Perplexity Claude Code Python
SEO Pipeline
Research: Serpstat 47 ключей, Google Suggest 23, Wordstat 15. ТОП-10 SERP разобран.
Gap Analysis: 3 пробела у конкурентов, 5 вопросов автору, 2 — эксперту.
Intent готов. План: 8 H2, уникальный угол vs SERP определён.
Черновик: 3200 слов, RAG из базы знаний (34 локации, проверенные цены).
Fact-check: 42 факта проверены, 2 на ревью. Tone-check пройден.
Проблема
  • Ручной анализ выдачи занимал 2+ часа на один запрос, ещё столько же на план
  • Статьи писались без опоры на SEO-данные — не ранжировались
  • AI-тексты галлюцинировали — факты, цены, расстояния брались «из головы»
  • Полный цикл от анализа до готовой статьи занимал 2–3 дня
Решение

Автоматический сбор семантики из трёх источников (Serpstat API, Google Suggest, Wordstat) + анализ ТОП-10 выдачи через Perplexity. Система находит пробелы у конкурентов и формирует уникальный угол статьи.

Статья пишется с опорой на векторную базу знаний в Supabase — проверенные локации, цены, маршруты. Каждый факт проходит автоматический fact-check по чанкам, а текст проверяется на соответствие Tone of Voice бренда.

Человек проверяет черновик, добавляет экспертизу и личный опыт. На выходе — Schema markup, SEO-метаданные, перелинковка. Цикл сокращён до 2–3 часов.

Стек технологий

Стандартно

Инфраструктура Облачный сервер
Написание + редактура Claude Code
Автоматизация Python

Специфика проекта

Семантика Serpstat API
Подсказки Google Suggest
Частотность Wordstat
Анализ SERP Perplexity API
Векторная БД знаний Supabase
Публикация Tilda

Функциональность

SEO-исследование

  • Сбор семантики из Serpstat API, Google Suggest, Wordstat
  • Анализ ТОП-10 SERP через Perplexity — структура, объём, пробелы
  • Поиск по векторной базе знаний: локации, маршруты, цены

Gap Analysis + Intent

  • Определяет пробелы: что спросить у автора, у экспертов, в комьюнити
  • Формулирует тезис, трансформацию читателя, уникальный угол vs SERP
  • Генерирует план с обоснованием каждого блока

RAG-написание

  • Статья пишется с опорой на Supabase — проверенные цены, часы, ссылки
  • Tone of Voice бренда зашит в промпт — без AI-клише
  • Ссылки на карты, контакты, внутренние статьи из базы

Fact-check + Tone-check

  • Автоматическая проверка фактов по чанкам: цены, расстояния, статистика
  • Сверка с векторной базой — если данные устарели, уходят на ревью
  • Tone-check: удаление канцелярита, восторгов, AI-шаблонов

Финализация

  • Schema markup (JSON-LD) — Article, FAQ, TouristAttraction по типу статьи
  • SEO-метаданные: title, description, keywords — автоматически из research
  • Автообновление перелинковки хабов при публикации новых статей

Нужен SEO-конвейер?

Расскажите о задаче — покажу, как RAG ускорит контент

Обсудить проект Telegram

Комментарии 0