Чому SEO-інструменти дають поради, але не роблять роботу — і що ми з цим зробили

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Serpstat існує з 2013 року. За цей час ми зібрали понад 1 петабайт даних про посилання, більше мільярда сторінок, 13 років динаміки ключових слів і позицій. Це справді великий масив. Але є нюанс. Дані — це не результат. Дані — це сировина.

Ми спостерігали це не в абстракції, а в реальних сесіях користувачів. SEO-фрилансер відкриває п’ять вкладок одночасно. Маркетолог витрачає три години на те, щоб зробити ті ж дії, які він робив минулого тижня. Менеджер агенції не може масштабувати команду, бо кожен новий клієнт — це новий блок ручних задач.

Чому ми не зробили це раніше

Рік тому технічно реалізувати це на прийнятному рівні якості було складно. LLM-моделі вже існували, але контроль над якістю і відтворюваність результатів — це все вирішувалося по-різному і не завжди надійно. Ми бачили продукти, які називали себе «AI SEO-інструментами», але насправді просто генерували текст на основі загальних знань. Без реальних даних. Ми не хотіли робити ще один «промптер». Ми хотіли зробити інструмент, який реально виконує роботу — на основі наших власних даних, з передбачуваним результатом. Тому вибір пав саме на воркфлоу, в першу чергу, а не на агентів.

Що ми побудували?

Stus.ai — це не чат-бот і не «задайте питання, отримайте відповідь». Це набір структурованих SEO-сценаріїв, кожен з яких виконує конкретну роботу від початку до кінця.

Ви описуєте задачу. Система підбирає потрібний сценарій (це схоже на роботу агента), тягне реальні дані з Serpstat, обробляє їх і повертає готовий результат — список ключових слів, звіт про конкурентів, аудит сайту, контент-бриф.

Зараз ми зробили кілька сценаріїв:

• Збір семантики з кластеризацією за інтентом
• Конкурентний аналіз: прогалини, анкори, найсильніші сторінки
• Технічний аудит сайту з пріоритизацією за впливом
• Пошук точок швидкого зростання (Quick Wins)
• Аналіз контентних прогалин відносно конкурентів
• Перевірка канібалізації ключових слів
• Контент-бриф зі структурою, заголовками і цільовими ключами
• Аналіз посилального профілю
• Сезонність ключових слів — коли і що публікувати

Кожен сценарій — не відповідь на одне питання, а повноцінний процес з декількох кроків.

Як виглядає робота зсередини: три конкретні кейси

Щоб не залишатися госослівною, розкажу, що відбувається при запуску сценаріїв. Ці приклади — з реальних сесій перших користувачів.

Кейс 1. Збір семантики для нового клієнта.

SEO-фрилансер починає роботу з новим клієнтом — магазин будматеріалів. Раніше збір семантики займав 2–3 години: зібрати ключові слова (за конкурентами, маркерними запитами тощо), почистити від нерелевантних, кластеризувати, скласти структуру в таблиці.

Тут він описує задачу: домен, регіон, ніша. Система сама бере дані, кластеризує за інтентом (інформаційний, комерційний, транзакційний), прибирає зайве і повертає структурований список із частотністю і складністю. За три хвилини.

Кейс 2. SEO-аудит сторінки для клієнта.

Маркетолог в агенції готує SEO-аудит для клієнта — e-commerce. Зазвичай це звіт, який складається вручну з кількох інструментів і потім форматується для передачі в команду.

Тут система повертає аудит з пріоритизацією помилок за реальним впливом на SEO — що виправляти першим, що може почекати. Формат — HTML-файл, який одразу можна пересилати виконавцям.

Кейс 3. Конкурентний аналіз для фаундера без SEO-команди.

Фаундер SaaS-продукту хоче зрозуміти, де його конкуренти беруть органічний трафік, і що він може взяти собі. Без SEO-спеціаліста в штаті, без досвіду роботи з інструментами, без значних витрат часу.

Він описує свій домен і двох конкурентів. Платформа знаходить ключові слова, за якими конкуренти ранжуються, а він — ні. Формує список прогалин з обсягом і складністю. Це займає кілька хвилин і не вимагає жодних знань про те, що таке KD або DR.

Що ми дізналися від перших користувачів

Ми запустили платформу з відкритим безкоштовним доступом.

Перше, що впало в очі: люди відразу починають з реальних задач. Друге: найбільший позитив — це передбачуваність виходу. Користувачі не хочуть «поради», вони хочуть файл, який можна одразу використати. Коли система повертає CSV, який відкривається в таблиці без зайвих маніпуляцій, або HTML-звіт, який можна скинути клієнту — це те, за що хвалять найбільше.

Третє — і це важливо — деякі сценарії ламалися там, де ми не очікували.

Ми фіксували все це і одразу вносили правки. Продукт живе і змінюється на основі реального використання, а не уявлень про те, як мало б бути.

Про назву

Stus.ai названий на честь Василя Стуса. Українського поета, дисидента, якого потрібно пам’ятати і згадувати, в найрізноманітніших контекстах.

Що далі?

Сьогодні доступ безкоштовний. Ми хочемо, щоб якомога більше людей спробували систему в реальних задачах — і сказали нам, що варто додати або виправити.

SEO-ринок переповнений інструментами, які показують дані і дають поради. Але між порадою і готовим результатом завжди була прірва ручної роботи. Ми спробували цю прірву подолати.

Чи вийшло? Запитайте через місяць. Ми будемо дивитися на цифри, слухати користувачів і вдосконалювати систему. Саме так і будується продукт.