Стоит ли доверять ИИ SEO-продвижение сайта: границы возможностей искусственного интеллекта

Есть задачи, которые все еще нельзя отдавать ИИ. Прежде всего, это:

1. 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.

2. 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%.

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.

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:

1. Если это работы по сайту, то дополнительно оценивать видимость в ИИ, объем трафика, поведенческие метрики, объем клиентов и т.д.

2. Если внедрение ИИ в операционные процессы, то аналогично освобождение команды от рутинных задач позволит направить ресурс на бизнес-задачи, например, по привлечению новых клиентов.