AI в SEO: от базы до AI конвейера создания контента
Самый объёмный курс школы: 6 модулей, 61 урок и 8 факультативов. От базы по работе с LLM и промпт-инжинирингу до сборки полноценного «мета-экспертного сайта» — таксономия, структура, прототипы, SEO-ТЗ, генерация коммерческих и информационных текстов, иллюстраций. На выходе — рабочий конвейер, который закрывает ~70% всей контентной автоматизации в SEO.
6 модулей
61 урок
8 факультативов
Доступ к курсу через клуб «SEO Мясо»
Этот курс не продаётся отдельно. Он — фундаментальная часть нашей образовательной экосистемы. Оформляя подписку, вы получаете этот курс + 50 других материалов по SEO-автоматизации.
- Все 50+ курсов платформы
- Обновления и новые уроки
- Закрытое комьюнити
- AI-инструменты
Курс по внедрению ИИ автоматизации
Своими руками собираете полный конвейер по шагам: Таксономия → Структура сайта и страниц → Прототипирование → SEO-ТЗ → Анализ конкурентов → Генерация контента → Обложки и инфографика. На выходе — не «понимание AI», а готовый сайт под клиента или собственную нишу.
Тренды AI в SEO, принцип работы LLM «на пальцах», границы применения. 3 урока.
- Урок 1.1. Тренды автоматизации и области применения AI в SEO
- Урок 1.2. Как работают LLM: объясняю на пальцах
- Урок 1.3. Важная граница применения AI в SEO
Что такое мета-экспертный сайт через призму факторов качества Google, семантическое ядро, таксономия, дерево сайта, проектирование страниц, перелинковка, QBST-термины, SEO-структура страницы, прототипы + 3 факультатива по альтернативным подходам. 11 уроков + 3 факультатива.
- Урок 1. Что такое мета-экспертный сайт: группы факторов качества Google
- Урок 2. Дорожная карта проектирования сайта с помощью AI
- Урок 3. Быстрое создание семантического ядра
- Урок 4. Базис таксономии сайта
- Урок 5. Структура сайта aka Дерево сайта
- Урок 5.1. Базис таксономии и дерево сайта в один промт
- Урок 6. Про модуль проектирования страниц + рабочая таблица
- Урок 6. Про модуль проектирования страниц + рабочая таблица
- Урок 7. Схема перелинковки страниц между друг другом
- Урок 8. Сквозное вписывание ключей и QBST терминов
- Урок 9. SEO структура страницы через AI анализ
- Урок 10. Сбор информации о ЦА и компании с помощью AI
- Урок 11. Сборка итогового прототипа страницы
- Факультативные шаги: Ф1. Создание прототипа страницы в один промт
- Факультативные шаги: Ф2. Другие подходы к анализу страниц конкурентов
- Факультативные шаги: Ф3. Анализ коммерческих факторов вашего сайта по чек-листу
12 готовых промптов + качественный скачок экспертности: ТЗ, авторская стилистика, ресерч, генерация, тройная проверка (асессор Google / читатель / факт-чек), редактура и сборка собственных правил редактора. 17 уроков + 4 факультатива (включая NotebookLM).
- Урок 1. Про цикл генерации инфо текстов + 12 промтов
- Урок 2.1. Сбор семантики с помощью AI для статьи / факультативный шаг
- Урок 2.2. Выгрузка семантики статей конкурентов по набору URL / факультативный шаг
- Урок 2.3. Разработка SEO ТЗ (напоминание)
- Урок 3.1. Задание информации про автора
- Урок 3.2. Подражание стилистике автора
- Урок 3.3. Заполнение промта для генерации
- Урок 4.1. Про важность базы данных / факультативный шаг
- Урок 4.2. Использование NotebookLM для генерации инфо контента / факультативный шаг
- Урок 5.1. Разработка структуры статьи
- Урок 5.2. Проведение ресерча для статей
- Урок 5.3. Этап генерации статьи
- Урок 6.1. Проверка от лица "асессора Google" и сравнение статьи с конкурентами
- Урок 6.2. Проверка от лица "читатель"
- Урок 6.3. Факт чек статьи
- Урок 6.4. Проверка выполнения SEO ТЗ
- Урок 7.1. Внедрение правок в статью и получение предфинальной версии
- Урок 7.2. Шаг редактуры статьи плюс, что наиболее важно - сборка своих кастомных правил для редактора
Теория контентных хабов, сбор и кластеризация коконов под кокон, проектирование связей, отправка на генерацию, n8n-агент для коконов. 7 уроков.
- Семантические коконы: К изучению
- Семантические коконы: Урок 1. Теория по контентным хабам и коконам
- Семантические коконы: Урок 2. Сбор вариантов коконов
- Семантические коконы: Урок 3. Генерация семантики для выбранного кокона
- Семантические коконы: Урок 4. Работа с кластеризацией семантики под кокон
- Семантические коконы: Урок 5. Проектирование связей в коконах
- Семантические коконы: Урок 6. Как отправлять кокон на генерацию
- Семантические коконы: Больше автоматизации работы с коконом (промты отдельно + n8n агент)
- Работа с детекторами: реинжиниринг их алгоритмов
Мастер-промпт для генерации промптов, особенности разных AI-систем (ChatGPT, Claude, Gemini), плюсы/минусы каждой, GPT’s для системных промптов. 6 уроков.
- Урок 2.1. Мой мастер промт для генерации промтов
- Урок 2.2. Примеры особенностей работы с промтами в разных системах
- Урок 2.3. Плюсы и минусы каждого типа AI системы
- Урок 2.4. Работа с мастер промтом: Перевод чек-листа в промт
- Урок 2.5. Допил промта под себя
- Урок 2.6. Показать работу GPT’s для разработки системных промтов
7 готовых промптов + полный цикл: динамические и статические данные, контекст компании, ресерч кейсов и правил под нишу, библиотека правил для промптов. 15 уроков.
- Ожидание Google (и немного Яндекс) к качественному контенту
- Контекст vs Промты
- Динамические данные: Урок 1. Про цикл генерации коммерческих текстов + 7 промтов
- Динамические данные: Урок 2.1. Заполнение базовых колонок ТЗ
- Динамические данные: Урок 2.2. Блиц SEO-ТЗ с помощью инструмента школы
- Динамические данные: Урок 2.3. Что такое контекст страницы и как его заполнить
- Статические данные: Урок 3.1. Как описать структуру для генерации
- Статические данные: Урок 3.2. Подготовка данных для перелинковки
- Статические данные: Урок 3.3. Передача в AI кейсов, опыт, мнения потребителей в промт
- Статические данные: Урок 3.4. Прочая информация для AI: ЦА, УТП компании, язык, страна
- Контекст для AI: Урок 4.1. Создание простой базы данных компании в чате
- Контекст для AI: Урок 4.2. Как использовать ТГ каналы для контекста AI
- Ресерч информации: Урок 5.1. Ресерч кейсов для получения "мяса" для текстов
- Ресерч информации: Урок 5.2. Сбор уникальных правил в промты для ниши через ресерч конкурентов
- Генерация контента: Урок 6. Финальное заполнение промтов и генерация текстов
- Генерация контента: Урок 6.1. Для закрепления. Ключевые идеи в промтах на ком. тексты
- Генерация контента: Урок 6.2. Библиотека правил для промптов
Обложки и иллюстрации через Gemini 3 Image, JSON-промпты для устойчивой генерации. 2 урока.
- Урок 1. Генерация обложек и иллюстраций для статей через Gemini 3 Image
- Урок 2. JSON промты для устойчивой генерации графики
Скриншоты из актуальных уроков
Отзывы участников курсов
Автор этого курса - Максим Котенков
- 10+ лет в SEO
- Участник жюри кейс-чемпионата ТОПвизора
- B2B SEO
- Эксперт AI автоматизации
- AI SEO
- Основатель агентства ResultUP
- Основатель школы «SEO Мясо» (500+ студентов)
Часто задаваемые вопросы о курсе
В открытых сборниках обычно отдельные удачные промпты под точечные задачи. Здесь — целая система: мастер-промпт, который генерирует другие промпты под вашу нишу, библиотека правил, контекст компании, ресерч-блок, многоступенчатая проверка готового текста. Тексты не «сгенерированы ИИ», а собраны по тому же циклу, по которому работает контент-редакция: ТЗ → ресерч → драфт → редактура.
Это сайт, спроектированный под группы факторов качества Google (E-E-A-T, коммерческие факторы, поведенческие сигналы) и собранный так, чтобы каждая страница давала максимальную ценность под свой интент. Подходит для информационных проектов, экспертных сайтов услуг, нишевых каталогов. Если работаете с одностраничниками или интернет-магазином из 5 страниц — методология тоже применима, но избыточна.
Курс работает в логике «принципы — универсальны, инструменты — взаимозаменяемы». Показываем особенности ChatGPT, Claude, Gemini и других систем, чтобы вы понимали, где какая модель сильнее. Для прохождения курса достаточно одной платной подписки (~$20/мес) — обычно ChatGPT Plus или Claude Pro. Для генерации изображений в модуле 6 — Gemini 3 Image.
Мастер-промпт для генерации промптов, 7 промптов под коммерческие тексты, 12 — под информационные, библиотека правил, JSON-промпты для генерации изображений, дорожная карта проектирования мета-экспертного сайта, рабочая таблица для проектирования страниц, чек-лист коммерческих факторов, шаблоны SEO-ТЗ. Плюс факультатив по семантическим коконам с отдельным n8n-агентом.
В спокойном темпе — 4–6 недель, если идти по порядку с применением на собственном проекте. Если нужно решить конкретную задачу (например, только запустить контентный конвейер для информационных статей) — можно сразу идти в модуль 5, на это уходит 5–7 дней. Курс не линейный, после первых двух модулей-фундамента можно собирать свой маршрут.
Главное отличие — переход от «генерации одиночных текстов» к системе. После курса один и тот же промпт перестаёт быть «секретным ингредиентом» — вы умеете собирать промпт под любую нишу через мастер-промпт, обвязывать его контекстом компании и нишевыми правилами, прогонять результат через многоступенчатую проверку. Это превращает ChatGPT из помощника в реальный контентный конвейер.
Методология универсальна: и Google, и Яндекс оценивают сайты по схожим группам факторов (экспертность контента, коммерческие сигналы, поведенческие метрики, техническое качество). Различия касаются нюансов ранжирования, а не подхода к созданию контента. В уроках мы делаем акцент на требованиях Google (как более жёстких), отдельно отмечаем особенности Яндекса там, где они принципиальны — например, в блоке про ожидания к качественному контенту и при проверке готовой статьи.
Да, ровно для этого курс и собран. Все промпты, библиотека правил, чек-листы и шаблоны ТЗ — это рабочие инструменты из агентства ResultUP, их можно адаптировать под клиентские ниши и переиспользовать на нескольких проектах. Ограничения только одно: нельзя перепродавать сами материалы курса как обучающий продукт. Сами рабочие артефакты (тексты, прототипы, сайты, ТЗ) — ваши и используются без ограничений.
Поисковики официально (и Google, и Яндекс) подтвердили, что не ранжируют контент по признаку «человек писал или ИИ» — оценивается польза для пользователя и соответствие интенту. Проблемы получают не AI-тексты как таковые, а массово сгенерированные неотредактированные материалы без фактов, опыта и экспертизы. Весь подход курса построен ровно вокруг этого: обвязка контекстом компании, ресерч кейсов, многоступенчатая проверка от лица «асессора Google» и читателя, редактура по собственным правилам. На выходе — экспертный материал, который ИИ только помог собрать быстрее.
Курс построен на принципах, а не на конкретных моделях. Мастер-промпт, библиотека правил, логика проектирования мета-экспертного сайта, цикл «ТЗ → ресерч → генерация → проверка» работают одинаково на ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek и любых будущих LLM. Сам курс мы регулярно обновляем: например, модуль по генерации изображений уже переведён на Gemini 3 Image, а ранее работал на других моделях. Все обновления курса входят в подписку без доплат.
