Сергій Кокшаров - Як автоматизувати рутинні SEO задачі за допомогою LLM API

dvomacom 66 views 23 slides Sep 15, 2025
Slide 1
Slide 1 of 23
Slide 1
1
Slide 2
2
Slide 3
3
Slide 4
4
Slide 5
5
Slide 6
6
Slide 7
7
Slide 8
8
Slide 9
9
Slide 10
10
Slide 11
11
Slide 12
12
Slide 13
13
Slide 14
14
Slide 15
15
Slide 16
16
Slide 17
17
Slide 18
18
Slide 19
19
Slide 20
20
Slide 21
21
Slide 22
22
Slide 23
23

About This Presentation

Сергій Кокшаров - Як автоматизувати рутинні SEO задачі за допомогою LLM API


Slide Content

Автоматизація рутинних задач
за допомогою LLM API
Сергій Кокшаров
Guruconf 2025

Сергій Кокшаров
SEO Аналітик
Автор DevakaTalk
Ведучий курсів SEO Pro і SEO з AI
Навчив більше 1000 студентів
Завжди в курсі SEO трендів

-Мета-дані, тексти, ключові слова тощо
-Генерація, класифікація та кластерізація
-Аналіз та обробка даних
Сеошники втрачають багато на повторювані дії
LLM API — можливість делегувати ці завдання машині
Рутинні задачи

LLM
Запит API
Відповідь
(JSON)
Як працює LLM API
Скрипти, nocode-
платформи, спеціалізовані
програми тощо

Переваги
API
APIUI
Робота вручну

Обробка по одному
Текст або markdown
Фіксована підписка

- Написати 5 title
- Перевірити prompt
- Погратись із текстами
Автоматизація та інтеграція у
процеси/сервіси
Массова обробка
Строгі структури JSON
Pay-as-you-go

- Згенерувати 50k мета-описів
- Кластеризувати 100k ключів
- Автоматично оновлювати
сайт через CMS API

●Low-code платформи
○Google Sheets, Make, n8n, Zapier
●Скрипти
○Python, PHP, JS, Node.js …
○Інтеграція з CMS сайту
●SEO-інструменти
○Screaming Frog, Devaka Tools
Підходи до інтеграції

Плагін DataForWork сам
використовує API,
потрібно лише
налаштувати API Key до
різних LLM

Приклад з ChatGPT, але це
отримуємо по API

●Генерація title/description
●Рерайт/саммарі контенту
●Класифікація ключових слів
●Аналіз, класифікація посилань
●Генерація FAQ
●Генерація Schema тощо
Типові задачи для автоматизації

Якщо використовуєте скрипти
●Обмежувайте токени, щоб заощаджувати та вкладатись в ліміти
●Робіть валідацію результатів
●Використовуйте декілька аккаунтів OpenAI для пришвидчення
роботи
●Тестуйте на дешевих моделях
●Доробляйте промпти
●Використовуйте Batch API якщо потрібна масштабна обробка (до
50к запитів в батчі)
https://platform.openai.com/docs/guides/batch

●Використовуйте черги (Redis/RabbitMQ)
●Враховуйте rate limits (RPM, TPM)
●Робіть retry на 429/5xx
●Логуйте input/output/cost/latency для моніторінгу процесу
Як уникнути збоїв при 10к запитів

●Обрати LLM, з якою будете працювати
●Зареєструватись на платформі (іноді йде окремо від основної)
●Згенерувати API ключ
●Далі залежить, де і як ви будете використовувати API
●Прочитати документацію платформи по використанню API
Що потрібно для початку

Відмінності
Context Window
Output tokens
Knowledge cutoff
Image
Audio
Web Search
Вартість
1 047 576
32 768
1/06/2024
Input

+
$3/$12
GPT-4.1
1 047 576
65 536
1/01/2025
Input
Input
+
$1.25/$10
Gemini 2.5 Pro
200 000
32 000
1/03/2025
Input


$15/$75
Claude Opus 4
200 000
8 000



+
$3/$15
Sonar Pro

Спеціальні умови для учасників
Тільки для учасників GuruConf від мене
додаткова знижка до ціни на сайті -10% на курс
"SEO з AI"

за промокодом SEO-AI

Активуйте його до 10.10.25 та навчайтесь вигідно!
25 000 грн
15 750 грн
*доступна оплата частинами від Monobank та PrivatBank
всього 2625 грн/міс

Дякую за увагу!