Примеры работ и кейсы по направлению «Сбор семантики»

🚀 Как очистить 5 000 000 запросов с помощью ИИ? Задача: Обработка гигантского семантического ядра (5 млн строк) для тематики «Сонник». Проблемы исходника: тысячи «ключей-пустышек», дубли-перестановки и информационный шум (тексты песен, мусорные приписки). Как проходил процесс? 🔹 Семантическая кластеризация: Я использовал нейросетевые эмбеддинги для поиска смысловых синонимов. Это позволило «схлопнуть» неявные дубликаты (например, «увидеть кота во сне» и «приснился кот»), оставив только один самый популярный вариант. 🔹 Умная дедупликация: С помощью Python и Pandas реализовал алгоритм, находящий перестановки слов. Из групп одинаковых по смыслу фраз («змея большая» / «большая змея») скрипт автоматически оставлял запрос с максимальной частотностью. 🔹 Фильтрация «шума»: С помощью RegEx и анализа стоп-слов удалил оборванные фразы и нецелевой контент (поиск песен, авторов текста). Это превратило хаотичный массив в четкую структуру для контент-плана. Что получили на выходе: ✅ Чистый CSV: 5 млн строк превращены в качественную базу, готовую к работе. ✅ Скорость: Автоматизация сэкономила недели ручного труда — работа выполнена за 2 дня. ✅ SEO-готовность: Сохранены все показатели частотности для точного планирования статей. 🚀 Итог: Создан фундамент для SEO-продвижения, который идеально отвечает на запросы пользователей и не содержит «мусорного» трафика. 📩 Нужна качественная работа с данными или семантикой? Пишите — обсудим ваш проект!

Кейс: сбор семантического ядра и SEO-аудит для сайта коктейль-бара в Нижнем Новгороде (HoReCa, локальный бизнес). Задача — собрать запросы, по которым гостей реально ищут заведение, и найти технические барьеры роста. Что сделано: • Семантическое ядро — сбор и кластеризация запросов с реальной частотностью Яндекс.Wordstat, разбивка по интентам (бары, корпоративы, живая музыка, районы города), распределение по страницам. • Технический аудит — скорость и Core Web Vitals (Google PageSpeed), индексация, мета-теги, микроразметка. • Внутренняя оптимизация — Title/H1, alt-тексты, структура. • Конкуренты из топа Яндекса по локальным барным запросам. На что обратить внимание: ядро построено на реальной частотности и с учётом локальных и районных запросов Нижнего Новгорода — это даёт точное распределение страниц под спрос. Отдельно зафиксирована критичная скорость загрузки (LCP 26 с) — для HoReCa это потеря брони с мобильных. Результат — отчёт PDF + таблица Excel: кластеры запросов, частотность, приоритеты внедрения. Работа по URL сайта, без доступа к Метрике/Вебмастеру клиента. Гарантий «топа» не даю: позиции зависят от внедрения и конкуренции.