Исходная точка
Частная многопрофильная клиника в городе-миллионнике. Сайт возрастом 5 лет, 40 страниц услуг, блог из 18 статей, написанных в 2021 году. Органический трафик на момент старта — ~3 400 визитов в месяц с Яндекса и Google. Клиент хотел «просто больше пациентов», но при первом разговоре выяснилось, что конкуренты в городе публикуют по 10–15 новых материалов в неделю, а у клиники не было даже внятного плана на месяц.
Задачу свели к трём пунктам:
- Сделать аудит сайта и понять, что чинить в первую очередь.
- Построить семантическое ядро под все профили клиники (терапия, кардиология, гинекология, УЗИ, анализы).
- Запустить регулярную публикацию экспертного контента в темпе, которого хватит, чтобы догнать и обойти конкурентов.
Почему в медицине нельзя «просто писать тексты»
Медицинская тематика — YMYL (Your Money Your Life) по классификации Google. Любая неточность в статье про симптомы или лечение бьёт по репутации сайта и ранжированию. Мы с самого начала договорились: все материалы проходят проверку штатного врача клиники перед публикацией. Это превратило кейс не в «сгенерили тексты нейронкой», а в полноценный конвейер «AI-черновик → редактор → врач-рецензент → публикация».
Отдельно оговорили стоп-темы: никаких «лечимся дома от…», никаких сравнений препаратов, никаких прогнозов выживаемости. Только образовательный контент про услуги клиники, подготовку к процедурам и разбор симптомов с финальным СTA «запишитесь на приём».
Семантическое ядро: 4 200 ключей вместо 300
В первой итерации клиент прислал свой список — 312 ключей, собранных руками за 2021 год. Мы прогнали их через наш пайплайн расширения и получили 4 203 ключа с реальными частотами Wordstat. Источники расширения:
- Yandex Suggest — бесплатный слой, алфавитная перебивка по seed-ам. Дал ~2100 ключей.
- Bukvarix — база Wordstat, фильтр качества на источнике (
exact_from=5, words_from=2). Дал ~1400 ключей, из которых после дедупа и проверки частоты осталось ~900. - AI-кластеризация — сгруппировали ключи по интенту и вытащили ~200 «дырок» в ядре, которых не было ни в Suggest, ни в Bukvarix.
Дальше всё ядро прогнали через XMLRiver Wordstat для получения реальных частот по региону клиента. Это важный шаг: без реальных частот приоритизация тем идёт на ощупь, а в медицине промах по теме — это напрасно написанная и проверенная врачом статья.
Распределение ключей по интенту
Информационные (как, почему, симптомы) ████████████████████ 42% 1 765
Коммерческие (цена, записаться, стоимость) ████████████ 25% 1 051
Навигационные (клиника + город) █████ 11% 462
Витальные (врач такой-то) ███ 6% 252
Смешанные ████████ 16% 673
В блог пошли информационные и смешанные — это и есть «воронка сверху»: человек ищет симптом, читает экспертную статью, в конце видит CTA на запись.
Аудит: что тормозило рост
Аудит дал 47 пунктов. Я приведу только те, что реально двигали цифры — остальные косметика.
| Проблема | Что чинили | Эффект |
|---|---|---|
| Страницы услуг без H1 и meta description | Сгенерировали мета-теги, вручную проверили | +12% CTR за 2 недели |
Дубли страниц /uslugi/kardiologiya и /kardiologiya | 301-редирект, объединили ссылочную массу | +8% к позициям услуг |
Нет schema.org MedicalBusiness и Physician | Внедрили разметку на всех страницах врачей | Rich snippets в выдаче Google |
| CLS 0.38 на мобиле из-за шрифтов | font-display: swap, preload критичных весов | Mobile ranking boost |
Блог не имел article схемы, дат публикации, автора | Добавили полный JSON-LD MedicalWebPage | +25% CTR блог-статей |
Отдельный пункт — кластеризация страниц по SERP. Мы прогнали основные коммерческие ключи через SERP-кластеризацию (пересечения ТОП-10 разных запросов) и обнаружили, что у клиники 4 страницы пытаются ранжироваться по одному пулу запросов и каннибализируют друг друга. Объединили в одну, дали ссылочный вес — страница переехала с 23 позиции на 6 за месяц.
Конвейер генерации: 200 статей в неделю, но не на автопилоте
Здесь самый интересный инженерный кусок. Генерация 200 статей в неделю звучит как «нажали кнопку, нейронка всё сделала», но в реальности у нас строгий конвейер с человеческими контрольными точками.
Этапы генерации одной статьи
1. Ключ из ядра (с частотой, интентом, кластером)
│
▼
2. Research: SERP ТОП-10 по ключу
│ — скачиваем, парсим через Readability
│ — считаем TF-IDF корпус конкурентов
│ — вытаскиваем LSI и n-grams
▼
3. TechSpec: AI собирает техзадание
│ — структура H2/H3, примерные объёмы
│ — список обязательных подтем
│ — тон, аудитория, CTA
▼
4. Draft: генерация текста (режим all = structure → text → review)
│ — Claude Sonnet для основного текста
│ — внутреннее AI-ревью после генерации
▼
5. Редакторская правка (человек)
│ — факты, тон, терминология
▼
6. Врач-рецензент (человек)
│ — корректность медицинской информации
│ — подпись рецензента в статье
▼
7. Публикация в CMS с мета-тегами и schema.org
Пункты 5 и 6 — бутылочное горлышко. Мы посчитали, что один редактор проверяет ~40 статей в неделю, один врач — ~60. Под 200 статей/неделю нужно 5 редакторов и 4 врача. Клиент согласился.
Почему это работает быстрее, чем «команда копирайтеров»
Копирайтер-медик пишет статью с нуля ~6–8 часов: читает конкурентов, структурирует, пишет, правит. AI-черновик с techspec делается за 4–7 минут, дальше редактор + врач тратят ~40 минут на проверку. Разница по времени одного материала — в 10 раз. При этом структура статьи получается даже лучше, потому что TechSpec собирается из реальной SERP-выдачи: AI видит, что ранжируется, и не пропускает важные подтемы.
Результаты
Главный график — органический трафик. Ниже динамика по месяцам.
Месяц Визиты/мес Рост от базы
────────────────────────────────────────────────
Месяц 0 (старт) 3 400 базовый
Месяц 1 4 100 +20%
Месяц 2 6 800 +100%
Месяц 3 10 200 +200% (x3)
| Метрика | До | После (3 мес) | Изменение |
|---|---|---|---|
| Органический трафик/мес | 3 400 | 10 200 | ×3.0 |
| Страниц в индексе | 58 | 266 | ×4.6 |
| Ключей в ТОП-10 Яндекса | 184 | 741 | ×4.0 |
| Записей на приём через сайт/мес | 47 | 156 | ×3.3 |
| Cost per record (всё SEO / запись) | 1 900 ₽ | 580 ₽ | −70% |
Отдельно — качественный эффект, который плохо меряется в цифрах: у клиники появилась регулярная повестка. Маркетолог клиента получает понятный план контента на месяц вперёд, видит, что и зачем пишется, и не тратит время на поиск копирайтеров.
Что забрать из кейса
Главный вывод, который мы сами для себя сформулировали после этого проекта: в медицинском SEO не выживает ни «чистая ручная работа», ни «чистая автоматизация». Ручная работа не даёт темпа, автоматизация — не даёт качества и безопасности. Работает только гибрид: AI снимает 80% механической работы (research, структура, черновик, мета-теги, schema), а человек отвечает за тон, факты и медицинскую корректность.
И да — реальный буст даёт не генерация, а research. Если вы хотите забрать из этого кейса один приём — это: перед каждой статьёй парсить ТОП-10 SERP и делать TechSpec из реальных конкурентов, а не из головы копирайтера.
