Что такое ИСПОЛИН
ИСПОЛИН — это B2B-платформа для SEO-агентств и in-house маркетинговых команд. Один контур, в котором живут шесть модулей: семантика, контент-пайплайн, аналитика трафика и позиций, GEO-аудит, мониторинг видимости в AI-движках и сквозной слой промпт-шаблонов. Под Яндекс и под Google, с подключением к Яндекс Метрике, Roistat и провайдерам SERP-данных.
Платформа разворачивается под ключ: на инфраструктуре клиента, под его команду, с настройкой промптов под фирменный голос проекта. Без подписки на пользователя, без передачи исходного кода — рабочая инсталляция и админские доступы. Минимальный пилот — две недели от запуска до прогона первого клиента через весь пайплайн.
Зачем мы это всё собрали
Если коротко — потому что устали возить SEO-данные между десятью разными сервисами. Один сервис для семантики, второй для съёма позиций, третий для аналитики, четвёртый для генерации статей, пятый для отслеживания упоминаний бренда. И все они не знают о существовании друг друга.
В реальной работе на одном клиенте это превращается в пять открытых вкладок, четыре подписки, два экспорта в Excel и одну Google-таблицу, в которой это всё сводится руками. Час работы аналитика на простую задачу «посмотреть, как продвигается этот клиент в этом месяце».
ИСПОЛИН — это проект, который собирает все эти данные в одну панель и связывает их через проект. Один аккаунт, один проект, шесть модулей. Никаких экспортов в Excel и сведений руками — данные ходят между модулями сами.
В этой статье прохожусь по всей платформе на примере живого клиента. Будет шесть модулей, чуть-чуть истории и много скриншотов.
Кейс Love Forever
Действующий клиент — салон свадебных и вечерних платьев в Санкт-Петербурге. Что у него внутри платформы: 2204 ключа в 983 группах, 64 завершённых исследования конкурентов, 56 готовых статей, шесть прогонов GEO-аудита и регулярные замеры видимости в Алисе Нейро и ChatGPT. На таком проекте хорошо видно, как модули цепляются друг за друга — используются все шесть.
Дашборд — короткая сводка по проекту, чтобы за пять секунд понять состояние. Сверху размер ядра, число исследований и статей. Под ними блок расходов: на этом скриншоте видно, что за семь дней проект потратил 3,31 $ — из них 1,02 $ на AI-генерацию и 2,29 $ на внешние API (XMLRiver SERP, Wordstat, поисковые подсказки). Без этого экрана легко потерять ощущение масштаба, особенно если проектов несколько.
Модуль 01 — Семантика
Первое, с чего начинается любой проект. Из стартового списка ключей или вообще из голого описания бизнеса собирается полное ядро со скорингом, частотами и кластеризацией.
В таблице по каждому запросу — частота на Яндексе и Google, тип (коммерческий / смешанный / информационный), композитный скор от 0 до 10 и потенциал трафика. На скрине это: «свадебные платья» — 27 023 запросов с потенциалом 2,6 тыс. визитов; «свадебный салон» — 12 647 с потенциалом 1,8 тыс. Цифры собраны и обновляются автоматически, аналитик не открывает Wordstat и не сводит экспорты руками.
Само ядро редко собирают одной кнопкой — обычно расширяют существующее. Поэтому сразу под ядром живёт раздел «Расширение».
Четыре источника на одном экране. AI-расширение от GPT работает внутри тематической логики бизнеса — догадывается до запросов, которые поисковые подсказки не предложат. Яндекс.Подсказки добивают коммерческий и информационный длинный хвост русской аудитории, бесплатно. Google Suggest пригодится для IT/SaaS и англоязычных тем. Wildberries Suggest — чистые транзакционные запросы, особенно для товарных тематик.
Когда после расширения ядро распухает до 5000+ запросов, на сцену выходит чистка.
Шесть инструментов чистки. Слева — что искать (запросы без частоты, по вхождению слова, по типу группы, односложные, пустые группы, дубликаты), справа — превью того, что будет удалено. Никаких слепых массовых удалений: видишь, что именно вылетит, и подтверждаешь. На скрине найдено 44 запроса с вхождением «длинное», их можно убрать одним нажатием.
Параллельно с ручной семантикой работает «Сбор по URL» — парсер, который вытягивает ядро из готового сайта.
Парсер обходит сайт целиком, оставляет SEO-релевантные страницы, для каждой определяет тип (каталог, карточка, посадочная) и подбирает основной запрос с проверкой через SERP. На скрине: из 2079 URL на сайте отобрано 209 значимых, к каждому привязан запрос и тип. Это материал, на котором дальше строятся ТЗ для статей и съём позиций.
И отдельный сценарий — кластеризация по поисковой выдаче, когда ядро уже собрано, но нужно понять, что запросы из разных групп должны жить на одной странице.
Метод выбирается под задачу: Soft широко группирует по частотному, Moderate — стандартная связка через цепочки общих URL, Hard режет по строгому пересечению. Параметр строгости — сколько общих URL в ТОП-10 нужно, чтобы запросы попали в одну группу. На таком сайте, как Salon-love, обычно достаточно Moderate с порогом 3 — это среднее по индустрии и даёт чистые группы без слишком крупных «комков».
Отдельно от семантики живёт мониторинг позиций — но смотреть его удобнее тут же, потому что запрос и его позиция должны быть рядом.
Кольцевая диаграмма распределения по диапазонам, ниже — таблица со снимками позиций. Смотришь на цвет: красное — «не найдено», означает, что под запрос вообще нет страницы; жёлтое — 11–30 позиции, болевая зона, где надо точечно работать. Зелёное (1–3 и 4–10) — вход в выдачу. На Salon-love сейчас 30 запросов в ТОП-3 и 99 в ТОП-10, остальные требуют либо новой страницы, либо доработки существующей.
Главное в этом модуле — что результат не уходит в Excel. Ядро остаётся внутри проекта и им сразу пользуются остальные модули. Контент-пайплайн берёт ключи отсюда, аналитика мониторит позиции по ним же, прогноз трафика считается тоже по этому ядру.
Модуль 02 — Контент
Второй модуль — конвейер от ключа до готовой статьи. Пять шагов: исследование конкурентов, ТЗ, написание, проверка, редактура. Каждый шаг — отдельная задача, со своими данными и своим промпт-шаблоном.
Шаг 1. Исследование конкурентов по запросу
Из ключа в семантике запускается исследование. Платформа открывает поисковую выдачу, парсит ТОП-10 сайтов, разбирает их на структурные элементы и складывает в один отчёт.
На карточке каждого исследования — запрос, тип страницы под который собрано, число найденных и проанализированных URL, дата. Видно, что на проекте есть исследования и под услуговые страницы (платья на выпускной, вечерние), и под каталоги (короткие свадебные), и под статьи. Один запрос — один отчёт, который дальше пойдёт в ТЗ.
Но самое интересное — внутри одного исследования.
Это рабочая страница исследования. Колонки — то, что важно для копирайтера и для модели: сколько слов всего на странице у каждого конкурента, сколько из них — содержательный контент (а не футер и боковые блоки), есть ли списки, таблицы, FAQ-блоки. На скрине видно: у awsalon.ru объём 1220 слов и 891 слов содержательного контента — самая «толстая» статья в выдаче, явный лидер. У nicolewedding всего 60 слов — это редирект или пустая страница. По этой картинке копирайтер уже знает, на какой объём писать и какие структурные блоки добавлять обязательно.
Шаг 2. Автоматическое ТЗ
Из исследования автоматически собирается техническое задание. Не «пожелание клиента», а структурированный документ с целевым объёмом, картой интентов и картой разделов.
Сверху — формат страницы и целевой объём (тут 369 слов, это среднее по конкурентам). Дальше готовые SEO-мета: Title 55 символов, Description 161 — оба попадают в лимиты. Карта интентов — три классические колонки: Decision (что пользователь решает), Informational (что хочет узнать), Transactional (готов ли купить). Карта разделов — это дерево заголовков H2 с короткими описаниями: главный заголовок, «Каталог», «Особенности и фасоны», «Брендовая селекция» и так далее. ТЗ можно скачать отдельным файлом и отдать копирайтеру, можно сразу запустить генерацию.
Шаги 3–4. Статья: написание и проверка
ТЗ уходит в редактор, дальше идут два AI-этапа: написание и проверка. Проверку делает другая модель — не та, что писала. Модель проверяет модель, и только после этого статья попадает к редактору-человеку.
Пять шагов сверху — весь жизненный цикл статьи. Каждый шаг отдельная задача: ТЗ собирается из исследования (Шаг 1), структура — из подтем выдачи, написание — выбранной моделью, проверка — другой моделью, и финальная редактура. Видно прогресс по точкам — четыре закрыты, на пятой статья «Готово». Слева markdown-редактор, справа SEO-превью «как видит поисковик». Цифры под пресетами «Текст» и «Проверка» — конкретные конфигурации промптов проекта, их настраивает владелец один раз. Дальше все статьи пишутся в один и тот же тон, без «то у нас бодро, то канцелярски».
Шаг 5. Батч-генерация
И сверху над всем — батч. По одной статье руками никто не запускает; запускаем сразу пакетом из 30–50 ключей.
Заполняется одно модальное окно: название батча, список запросов из вашего ядра, тип страниц, до какой стадии гнать (можно остановить на ТЗ, можно прогнать до полного текста с проверкой), сколько потоков параллельно. Промпты подбираются автоматически под выбранный тип страницы — для блога одни, для коммерческих посадочных другие.
Дальше воркеры параллельно прогоняют исследования и черновики, прогресс виден в реальном времени. Если что-то падает — таймаут на SERP, ошибка у LLM-провайдера, битая страница конкурента — задача помечается как проблемная и перезапускается отдельно. Весь батч из-за одной статьи не роняется.
На выходе — список готовых статей
На карточке каждой статьи — статус, объём в словах, какая модель использовалась и дата. На Salon-love часть статей собрана GPT-5.2 (большие материалы, 600–900 слов), часть — GPT-5 Mini (короткие коммерческие, 300–600 слов), часть — claude-sonnet-4 (длинные обзорные, под 900 слов). Под каждую задачу — своя модель, не одна на всё. Всего на проекте сейчас 56 статей.
Модуль 03 — Аналитика
Третий модуль — данные о трафике, позициях и работах. Подключается к Яндекс Метрике через её API, опционально — к Roistat для финансовой картины.
Картинка боевая. SEO-трафик за месяц — 21 874 визита, +25,4% к предыдущему периоду; Google — 16 790 визитов с приростом 55,3% за год; Яндекс — 5014 с +19,4% за год. Под цифрами — графики Roistat, на них видно сезонность по визитам и заявкам в одной картинке: что было в марте, что в апреле, как разошёлся Google и Яндекс. SEO-специалисту больше не нужно открывать Метрику, копировать в таблицу и ждать, пока бухгалтерия пришлёт данные по Roistat — всё в одной панели.
Есть и более редкий, но важный экран — прогноз трафика.
Прогноз не одной моделью, а ансамблем из трёх. Holt-Winters — классика статистики, ловит сезонность. Claude Sonnet — большая языковая модель, хорошо чувствует контекст бизнеса. GPT 5.4 — третий голос для устойчивости. Веса можно гонять ползунками — на скрине Claude доминирует (64%), GPT занимает треть (33%), а Holt-Winters взвешен на 3%, потому что у проекта нет ярко выраженной сезонности. Внизу — общий прогноз с двумя кривыми: базовая (что будет, если ничего не делать) и «с SEO» (с продвижением под текущее ядро). Менеджер видит честную картину «куда мы движемся», а не «что было в прошлом месяце».
Модуль 04 — GEO-аудит
Четвёртый модуль — про новый слой работы, который появился с приходом Алисы AI и ChatGPT. Если коротко: аудит проверяет, готов ли сайт к тому, чтобы его цитировали AI-движки.
История замеров — отдельная страница, потому что аудит делается регулярно и важно видеть динамику. На Salon-love шесть прогонов: композитный скор скакал между 36 и 74 баллами, видно, где после правок цифры подросли, где ушли назад. Каждая колонка — отдельная рубрика. По цитируемости и E-E-A-T у проекта пока проседание, по технической части и Schema — крепкие 67–73 балла.
Если зайти внутрь одного прогона, открывается полная картина по сайту.
Слева — общий скор 36 баллов с пометкой «критический», справа — раскладка по семи осям. Сразу видно, что просели цитируемость (0/100 — нет редакционной зоны) и фундамент (0 — нет /about). Что в порядке: технический слой (71), Schema/JSON-LD (67), коммерческая зона (69). Без лишних вкладок — одна страница и понятно, что чинить в первую очередь.
Часть проверок аудит не только ругает, но и сразу собирает.
llms.txt — текстовый файл в корне сайта, который описывает важнейшие разделы для AI-движков (стандарт Джереми Хауарда, к 2026 году его читают все основные движки). Аудит либо проверяет существующий файл на полноту, либо собирает черновик с нуля по структуре сайта. На скрине — собранный шаблон для Salon-love: раздел «Главная», два раздела каталога (по типу платья и по крою), описания, прямые ссылки. Дальше копируется на сайт за пять минут.
Подробный разбор методики GEO-аудита — в отдельной статье. Здесь — короткое: модуль есть, работает, прогон занимает около суток на средний сайт.
Модуль 05 — Видимость в LLM
Пятый модуль отвечает на вопрос, ради которого многие вообще приходят. Цитируют меня в Алисе Нейро? В ChatGPT? Сколько раз за неделю? Какая позиция в ответе?
Прогон делается через корзину промптов, которую согласовываем под конкретного клиента. На Salon-love сейчас 17 промптов и два движка — Алиса Нейро и ChatGPT. По каждому прогону на странице списка видно: дата, AISVS-индекс, движки. Если делать раз в две недели — получается ровный график, по которому видно, движемся вверх или нет.
Но самое интересное — детали одного прогона.
Шесть карточек сверху — четыре независимые метрики AISVS плюс тональность и стоимость прогона. На скрине: общий индекс 24/100 (для салона свадебных платьев это нижняя зона — нужно догонять), цитирование в 24% промптов (то есть AI упомянул бренд в каждом четвёртом ответе), позиция 59 (середина ответа — не лучшая, потому что цитата читается хуже), доля голоса 100% (когда упомянули — упомянули только нас, без альтернатив), тональность 0 (нейтральная). Стоимость прогона — 24,8 ₽ за оба движка.
Под карточками — подробное объяснение каждой метрики: что означает, откуда считается, какой бенчмарк рынка. Ниже — где именно бренд упоминается: 3 раза в начале ответа, 1 в середине, 2 в хвосте. Эти 6 упоминаний — основа для следующих итераций. Видишь, в каких промптах бренда нет, и идёшь усиливать соответствующие страницы сайта.
Сквозной слой — Промпты и расход
Шестой блок не отдельный модуль, а сквозной слой, который проходит через все остальные. Промпт-шаблоны проекта.
Почему это важно: одна и та же задача (написать абзац статьи, разобрать конкурента, скластеризовать ключи) на разных проектах формулируется по-разному. У стоматологии один тон, у интернет-магазина платьев — другой, у IT-агентства — третий. Захардкоженные внутрь платформы промпты дают усреднённый текст «как у всех».
Поэтому промпты — это редактируемые шаблоны на стороне клиента. Один раз настраиваешь их под голос проекта (тон, лексика, что нельзя говорить, какие повторы исключить), дальше все модули пользуются этими шаблонами.
Рядом — экран расхода токенов, на котором видно, во что обходится каждый прогон.
Контроль расходов на AI — отдельный экран, на котором видно три разреза одновременно. График по дням — куда уходили токены за квартал. Слева внизу — по моделям: GPT-5 Mini за 90 дней обошёлся в 68 центов, GPT-5.2 — 19 центов, claude-sonnet-4 — 26 центов. Справа внизу — по этапам пайплайна: на Текст ушло 32 цента, на ТЗ — 27, на Проверку — 27. Средняя цена одной статьи — 16 центов, или примерно 13 рублей по курсу 80.
Это незаметная штука, но именно она отличает «AI-написал-универсальный-текст» от «AI-написал-как-у-нас-в-блоге», и одновременно даёт честную экономику: владелец проекта видит, во что обходится каждая статья, без скрытых счетов и абонентских плат за «безлимитные генерации».
Что выходит на руки клиенту
Если совсем коротко — четыре вещи, которые удаётся положить на стол после месяца работы.
Готовое размеченное ядро. Не файл в Excel на 12 000 строк, а живая структура с кластерами, скорингом, частотами и приоритетами. К ней привязаны все остальные данные.
Поток статей. Не «черновик от копирайтера, который надо дорабатывать», а статья, прошедшая исследование конкурентов, AI-генерацию по ТЗ, AI-проверку и редакторскую вычитку. Поток — десятки статей в неделю на крупного клиента.
Понятная аналитика. Не отдельные графики из Метрики и TopVisor, склеенные в презентации, а один экран, в котором видно трафик, позиции, прогноз и работы команды за период. Плюс прогноз на год через ансамбль моделей, который иначе делается аналитиком за рабочий день.
Видимость в AI. Цифра, по которой ясно: цитируют нас в Алисе и ChatGPT или нет, и куда движется тренд. До недавнего времени этого не было ни у кого, теперь это рабочая метрика рядом с трафиком и позициями.
Что в следующих статьях
В этой я прошёлся по платформе обзорно — чтобы стало видно, что внутри. Каждый модуль — отдельная большая тема. Про семантику с её четырьмя источниками расширения, контент-пайплайн с проверкой моделью, прогноз трафика на ансамбле моделей, GEO-аудит и мониторинг видимости в LLM ещё будут отдельные разборы с реальными цифрами и кейсами.
Если хочется развернуть ИСПОЛИН под свою команду — это делается под ключ за пару недель: установка, перенос ваших проектов, настройка промптов под ваш голос, обучение команды. Без подписки на пользователя, без передачи исходного кода клиенту — рабочая инсталляция и админские доступы. Подробности — на странице платформы.
Хотите развернуть ИСПОЛИН под вашу команду
Платформа разворачивается под ключ для агентств и in-house SEO-команд. Перенос текущих проектов, настройка промптов под ваш голос, обучение команды на пилотном клиенте.
Перейти на страницу платформы — ispolin.pro/platform →
