Владислав Моргун - AI для Programmatic SEO: Від даних до контенту у великих масштабах

Владислав Моргун - AI для Programmatic SEO: Від даних до контенту у великих масштабах

1. AI для Programmatic
SEO: Від даних до контенту у
великих масштабах

2. Владислав
Моргун
SEO консультант
>16 років в SEO
Клієнти з ТОП 1000 сайтів світу
Спеціаліст з Programmatic & Product SEO
>50 ринків світу
Математик & аналітик

3. В минулих сезонах:

4. Prompting guide
• Persona
• Task
• Context
• Format

5. AI prompt gen.
Варто тільки знати, наприклад, типи
промтів: zero-, one-, few-shot, etc.

6. Контекст інжиніринг — це не про те, щоб написати
ідеальний промт. Це про те, щоб створити для AI ідеальне
робоче середовище, в якому навіть простий промт дасть
прогнозовано якісний результат.
Prompt VS Context

7. Context window

8. Data warehouse
●dataForSEO
●majestic api
●server logs
●internal data
●crawl
●competitor data
●trends
●performanceMax

9. Data warehouse

10. data warehousing is a process not a place
Data warehouse

11. Запити (SQL)
Яка база + які таблиці і структура + типи даних + звʼязкт + що отримати
I have a table NAME with Google Search Console
data in BigQuery with columns:
1) data_date - date in format YYYY-MM-DD
2) url
3) query - keyword from google
4) clicks
5) impressions
6) realPos that should be calculated as
SUM(sum_position)/SUM(impressions) + 1

12. Knowledge warehouse
База знань
(Knowledge Base)
Оперативні дані
(Live Data)
Приклади (Few-shot
learning)
Шаблони та
структури
(Templates &
Structures)
Персони (Personas)

13. Knowledge warehouse usage
Наприклад:
- Аналіз сайту після падіння (поза апдейтом. Список задач і їх контекст)
- Аналіз розкриття тематики

14. Створення чек-лістів

15. Retrieval-Augmented Generation

16. Оновлення контента
●Крок 1: Створення основи
○Генерація SEO-заголовків та ідеальної структури статті на основі
аналізу конкурентів. (Парсинг Google)

●Крок 2: Глибокий аналіз теми
○Вивчення топ-статей для розуміння причин їх успіху.
○Збір вичерпного списку тем, термінів та питань користувачів з усіх
джерел.

●Крок 3: Аналіз прогалин (Gap Analysis)
○Перевірка, яких ключових тем та концепцій не вистачає у нашій
статті.
○Визначення, на які питання користувачів наша стаття не дає
відповіді.

●Крок 4: Формування завдань
○Пошук найкращих прикладів та цитат у конкурентів для розкриття
відсутніх тем.
○Надання готових відповідей на питання, які були пропущені.

17. n8n

18. Персони і інтенти
SEO -> CRO (Conversion rate optimization)

19. 100500b vs 12b

20. LMstudio

21. ScreamingFrog AI
А далі додаємо у
систему з великим
контекстом.
Summarize + analysis

22. Браузери (агенти)

23. Порівняння сторінок

24. Генерація MVP
Ваш сайт

25. Навчання
Головне - ПИТАННЯ

26. PBN статика

27. Windsurf

28. Владислав
Моргун

facebook.com/vladislav.morgun.3
t.me/m0r9un
[email protected]