Кейс «Как я сгенерировал 892 SEO-страницы для компании по переездам за $1 за текст» от участника платформы SEO специалист | SEO Мясо

Как я сгенерировал 892 SEO-страницы для компании по переездам за $1 за текст

SEO специалист
SEO специалист
SEO специалист из команды Максима Котенкова

Клиент — американская компания по переездам, 50 штатов. Нужны уникальные тексты: маршруты город-в-город (350), страницы городов (542), штат-в-штат и страницы штатов (20 пилотных). Каждый текст с фактами о городе, ценами, расстояниями, микроразметкой. Копирайтер по $20-50 за текст = $18,000-45,000. Claude Code помог построить автономный конвейер на сервере за $1 за текст.

Не субагенты, а полноценная программа

В предыдущих кейсах я запускал субагентов внутри Claude Code. Здесь другой уровень: Claude Code написал программу на Python, развернул на сервере. Конвейер работает автономно — запустил 50 городов, ушел спать, утром 50 готовых текстов.

Если на 27-м тексте упал интернет — конвейер перезапускается и продолжает с 28-го. Ноль потерянных долларов.

7 узлов конвейера

  1. Исследование — 2 запроса к Perplexity + поиск через Exa по каждому маршруту. Собираются факты о городах, расстояния, особенности переезда
  2. Проверка фактов — валидация через Exa + скрейпинг до 5 источников. Черный список ненадежных сайтов
  3. Генерация контента — 4 параллельных блока: мета-теги, основной контент, путеводитель по городу, вопросы-ответы + микроразметка
  4. Очеловечивание — 5 проходов по тексту. Убираем шаблонность, длинные тире, клише. Разнообразим длину предложений
  5. Контроль качества — 7 параллельных проверок: соответствие требованиям, SEO, разметка, ссылки, факты, согласованность, бизнес-данные
  6. Исправления — если контроль не пройден, автоматическая доработка
  7. Доставка — запись в базу данных, готово к выгрузке

Очеловечивание текстов

Claude Code провел исследование: как работают детекторы ИИ-текстов, что помогает, а что нет. 5 документов, 111 источников. Выводы:

  • Перефразировщики снижают оценку детекторов на 6-35 пунктов — бесполезно
  • Ключевое — разброс длины предложений. У ИИ отклонение 5 слов, у людей 8-12
  • Длинные тире: ИИ ставит 14-15 на 700 слов, люди 2-4. Сократили на 70-80%

Правила встроены в узел очеловечивания и применяются к каждому тексту автоматически.

Масштаб и скорость

350 маршрутов за 5 дней, 542 города за 8 дней, 20 пилотных страниц штатов за 5 дней. Итого 912 страниц. Город генерируется за ~15 минут. Конвейер работает ночью без моего участия.

Результаты в поисковике

Замеры Search Console по маршрутам через 68 дней после публикации: — 46,146 показов за 14 дней (+106% к предыдущему замеру) — 124 клика (+85%) — 316 страниц проиндексированы — 87 страниц уже получают клики (28% от проиндексированных)

Города (через 26 дней после публикации пилота): — 8,466 показов, 444 поисковых запроса — Индексация подтверждена на всех 10 пилотных страницах

Что пошло не так

35 городов из 554 имели конфликт названий — одинаковые адреса страниц для разных штатов. Пришлось разбить на два подбатча с очисткой кеша между ними. Claude Code обнаружил проблему, написал отдельный скрипт для обработки коллизий.

Второй: у 68 маршрутных страниц после публикации не было вопросов-ответов и микроразметки. Разработчик клиента не загрузил данные из нужных колонок. После загрузки — все на месте.

Экономика

  • 912 текстов по $1 = $912
  • Копирайтер: $18,000-45,000 (по $20-50 за текст)
  • Ручная работа: ~2,900 часов = 1.4 года одного человека
  • Конвейер: 14 дней, я работал ~2-3 часа в день (запуск + проверка)

Моя роль

Я: задал типы страниц, требования к контенту, провел приемку пилотов. Claude Code: написал конвейер из 7 узлов, развернул на сервере, провел исследование очеловечивания, реализовал контроль качества, сгенерировал 912 страниц, подготовил 51 файл.

Конвейер на сервере — не «ИИ пишет тексты». Это производственная линия с исследованием, проверкой фактов, очеловечиванием и семиступенчатым контролем. По $1 за текст вместо $20-50.

Другие кейсы