Искусственный интеллект и нейросети стремительно меняют цифровой маркетинг, включая SEO. Сегодня всё больше экспертов в области поисковой оптимизации используют ИИ для совершенствования стратегий, автоматизации рутинных задач и достижения высоких позиций в органической выдаче.
В материале рассказали, какие задачи из области SEO могут взять на себя AI-помощники, и дали список полезных сервисов.
Зачем использовать нейросети в SEO
Внедрение технологий искусственного интеллекта в SEO давно перестало быть просто модным веянием — это необходимость для тех, кто стремится сохранять лидирующие позиции в условиях жёсткой конкуренции. По мере развития алгоритмов поисковых систем и усложнения требований к веб-ресурсам привычные способы перестают приносить желаемый результат. Чтобы опережать конкурентов, специалистам необходимо осваивать нейросети.
Техническое SEO и искусственный интеллект
Техническое SEO влияет на скорость загрузки страниц, удобство навигации, корректное отображение на мобильных устройствах и множество других факторов, которые учитываются поисковыми роботами.
Раньше техническая SEO-оптимизация редко ассоциировалась с искусственным интеллектом. Однако современные алгоритмы машинного обучения позволяют автоматизировать однообразные операции и совершенствовать рабочие процессы, которые раньше отнимали у специалистов много времени и сил.
Аренда VPS/VDS от ₽449/месяц
Преимущества VPS для VPN в AdminVPS:
- Тарифные планы VPS под любые потребности.
- Безлимитный трафик на всех тарифах.
- Дата-центры в Германии, Нидерландах и других локациях.
Наши технические специалисты помогут вам определиться с конфигурацией и настроят ваш VPN-сервер под ключ, если это будет необходимо.
Ускорение загрузки страниц
Для диагностики и решения проблем с производительностью используются инструменты, оснащённые технологиями искусственного интеллекта.
Google PageSpeed Insights использует машинное обучение для оценки как смоделированных, так и реальных данных о производительности сайта. Это позволяет всесторонне оценить состояние ресурса и выявить наиболее проблемные участки.
Такая оптимизация помогает не только ускорить работу сайта, но и произвести положительное впечатление на пользователей, одновременно улучшая его видимость в поиске.
Для достижения максимальной скорости работы инструментов машинного обучения важна производительность серверов. AdminVPS предоставляет в аренду серверы с GPU, оптимизированные для задач машинного обучения, что позволяет получить высокую производительность без значительных затрат.
Анализ пользовательского опыта
Нейросети используются для изучения поведения посетителей и улучшения UX. Например, инструменты Hotjar и Crazyegg собирают и анализируют данные взаимодействий, чтобы оптимизировать страницы сайта.
Hotjar собирает тепловые карты, записи сессий, опросы и аналитику, которая выявляет проблемные зоны сайта. На основе полученных данных можно улучшить структуру страниц или элементы призыва к действию.
Crazyegg дополнительно предоставляет визуализацию кликов с функцией "Confetti", которая показывает распределение взаимодействий по устройствам, источникам трафика и другим параметрам.
SEO-аудит
Нейросети помогают автоматизировать аудит сайта и находить технические проблемы.
Lumar сканирует множество веб-страниц, чтобы найти ошибки индексации, дубликаты контента, неправильные редиректы и битые ссылки.
Screaming Frog SEO Spider — это инструмент для детального анализа сайтов, который помогает обнаружить широкий спектр технических проблем. Его алгоритмы позволяют находить:
- Битые ссылки, которые ухудшают пользовательский опыт и снижают рейтинг в поисковых системах.
- Ошибки в конфигурации файлов robots.txt и sitemap.xml, влияющие на индексацию страниц.
- Дублированный контент, способный снизить уникальность сайта.
- Пропущенные или некорректные метатеги и заголовки, снижающие релевантность страниц.
Screaming Frog предоставляет не только технические данные, но и поведенческие показатели: показатели отказов, среднюю продолжительность сеансов и другие ключевые параметры. Это делает анализ более полным, а внедрение изменений — более эффективным.
Ссылочное продвижение
Ссылки влияют на авторитет сайта, его позиции в поисковой выдаче и органический трафик. Помочь в закупке качественных ссылок могут AI-помощники.
Отбор доноров с помощью ИИ
Ключевая задача линкбилдинга — находить подходящие сайты для размещения ссылок.
Majestic использует метрики Trust Flow, Citation Flow и Topical Trust Flow, чтобы оценить авторитетность и тематическую релевантность доноров. Это помогает исключить низкокачественные ресурсы из списка потенциальных площадок.
Ahrefs использует показатели Domain Rating и URL Rating, а также анализирует естественность ссылочного профиля, минимизируя риски быть уличённым в чёрном SEO.
Эти инструменты позволяют SEO-специалистам оперативно находить качественные донорские сайты, релевантные тематике продвигаемого ресурса и критериям поисковых систем.
Оптимизация анкор-листа с помощью нейросетей
Алгоритмы обработки естественного языка (NLP) помогают улучшать текстовые анкоры ссылок, делая их более натуральными и релевантными.
Нейросети выявляют переоптимизированные или шаблонные анкоры, что позволяет избегать штрафов и, того хуже, бана от поисковиков. Алгоритмы могут автоматически генерировать идеи для анкор-текстов, которые органично вписываются в контент и соответствуют тематике страницы.
Автоматизация аутрич-процессов
Ещё одно перспективное направление — автоматизация поиска и коммуникации с донорами.
Pitchbox анализирует данные веб-ресурсов и их владельцев, собирая контакты и автоматически отправляя персонализированные письма.
BuzzStream помогает управлять аутрич-кампаниями, отслеживать ответы и анализировать качество взаимодействия с донорами.
Обработка данных
В 2024 году линкбилдинг всё больше опирается на анализ больших данных. Нейросети могут обрабатывать огромные массивы информации, находить корреляции и закономерности, которые невозможно заметить вручную.
SE Ranking использует исторические данные и внешние факторы для построения моделей, которые прогнозируют:
- Потенциальный рост трафика от добавления новых ссылок.
- Риски, связанные с сезонностью или изменением алгоритмов поисковых систем.
Несмотря на возможности ИИ, человеческий фактор остаётся важным в линкбилдинге. Однако использование современных технологий позволяет значительно облегчить этот процесс и сосредоточиться на стратегии продвижения.
Персонализация и повышение конверсий
Потребители ожидают получить подход, соответствующий их индивидуальным потребностям и предпочтениям. Нейросети предоставляют невероятные возможности для адаптации контента, анализа поведения и повышения конверсий, помогая брендам взаимодействовать с аудиторией более эффективно.
Динамическая персонализация контента
Одним из наиболее заметных применений ИИ является динамическая адаптация сайтов под потребности конкретного пользователя.
Пример адаптации. Если пользователь ищет «купить AirPods», сайт может динамически изменить ключевые элементы страницы — заголовки, визуальные материалы и блоки предложений — чтобы акцентировать внимание на соответствующих предложениях и акциях.
Результат. Персонализированный подход делает контент более актуальным, снижает количество отказов и стимулирует рост конверсии. Согласно исследованиям, персонализированные страницы обеспечивают прирост конверсии на 20–30% по сравнению с универсальными вариантами.
Рекомендации
Рекомендательные системы, использующие машинное обучение, помогают предсказывать желания юзеров и предлагать релевантные товары, услуги или контент. Алгоритмы, такие как RankBrain от Google, анализируют запросы, поведение и историю поиска, чтобы улучшить результаты выдачи.
Интернет-магазины используют похожие системы для анализа поведения пользователей. Например, они могут рекомендовать дополнительные товары, основываясь на ранее просмотренных или добавленных в корзину позициях. Как следствие, идёт увеличение среднего чека, рост вовлечённости и снижение отказов.
Оптимизация конверсионных путей
ИИ помогает выявлять препятствия на пути пользователя к совершению целевого действия. Анализируя данные о кликах, скроллинге и путях взаимодействия, алгоритмы находят узкие места и предлагают решения.
Например, если многие пользователи покидают страницу на этапе выбора способа доставки, это может сигнализировать о сложности процесса. Алгоритмы предложат упрощение интерфейса или добавление популярных опций доставки. После изменений можно ожидать повышение конверсий за счёт устранения проблемных зон.
Сегментация аудитории и таргетированные кампании
Алгоритмы нейросетей обрабатывают демографическую информацию, поведенческие модели и предпочтения пользователей, разделяя аудиторию на мелкие сегменты. Это позволяет брендам персонализировать контент, создавать точечные рекламные предложения и разрабатывать маркетинговые кампании, максимально соответствующие интересам каждой группы.
Например, email-рассылки, настроенные на основе данных о предыдущих покупках и предпочтениях, выдают конверсию на 50 % выше, чем массовые рассылки. За счёт этого повышается лояльности и эффективность бизнес-кампаний.
Примеры успешной персонализации
Российские компании из различных сфер активно используют технологии нейросетей для персонализации пользовательского опыта.
«Л’Этуаль» применяет персонализацию в своём мобильном приложении и на сайте. На основе истории покупок, просмотренных товаров и предпочтений пользователя система предлагает персонализированные подборки: «Ваш любимый аромат», «Рекомендуем к вашему заказу» или «Акции на бренды, которые вы любите». Результат — увеличение среднего чека и числа возвратов на сайт за счёт релевантных предложений.
«Сбер» внедрил технологии нейросетей для персонализации в мобильном приложении. Клиентам предлагаются индивидуальные предложения по кредитам, вкладам или инвестициям на основе анализа их финансового поведения, регулярных расходов и предпочтений. Таким образом происходит увеличение доли оформленных финансовых продуктов благодаря точным рекомендациям и удобству использования.
«МТС» использует нейросети для персонализации тарифных планов. Например, если клиент активно использует мобильный Интернет, система предлагает специальные пакеты с увеличенным трафиком. Кроме того, персонализированные предложения включают аксессуары, скидки на услуги или новые устройства. Растёт удовлетворённость клиентов и происходит снижение оттока пользователей.
Риски
Персонализация на основе ИИ требует огромного объёма данных, что порождает вопросы касаемо конфиденциальности. Пользователи не всегда готовы жертвовать своей приватностью.
Что такое машинное обучение и что оно может предложить бизнесу
Злоупотребление данными или слишком навязчивая персонализация могут оттолкнуть аудиторию. Чтобы этого не произошло, важно уважать приватность пользователей и использовать их данные прозрачно.
Персонализация и нейросети — мощный инструмент, способный вывести взаимодействие с аудиторией на новый уровень. Однако успех зависит от баланса технологий и человеческого подхода. Аккуратное использование ИИ, ориентированное на потребности пользователя, помогает сохранить доверие и лояльность аудитории.
Читайте в блоге:
- Прокси или VPN: что выбрать компании для защиты конфиденциальных данных
- 10 лучших WYSIWYG HTML-редакторов
- Что такое метатег keywords и как его использовать для продвижения сайта
