SEO-специалист тратит несколько часов на сбор отчёта: сводит данные из разных систем, ищет причины изменений и готовит выводы для бизнеса. В М.Видео этот процесс уже перестраивают — часть привычных задач команда решает в диалоге с ИИ, а еженедельный отчёт готов по кнопке. Но главное не скорость, а то, какие вопросы команда теперь успевает решить.
На конференции Optimization 2026 Станислав Поломарь, CEO Dataforce / SEOWORK, и Андрей Комаров, Head of SEO М.Видео, рассказали о совместном пилотном проекте. За несколько недель SEO-команда М.Видео ускорила регулярную аналитику, начала считать, как SEO влияет на деньги, и стала чаще работать вместе с коммерцией и performance-маркетингом. В статье рассказываем, как мы собрали решение, что изменилось в работе клиента и что ИИ меняет в работе SEO, кроме отчётов.
Данные есть. А время на их анализ?
У крупных интернет-магазинов данных так много, что простой бизнес-вопрос превращается в отдельное исследование. Чтобы ответить, SEO-специалист смотрит позиции и спрос, ассортимент и наличие, конверсию и действия конкурентов. Часто всё это лежит в разных системах, а значит сначала данные нужно собрать, проверить и сопоставить = потратить время.
Особенно сложно этот процесс двигается на больших проектах, где одновременно работают SEO, коммерция, продуктовые команды и performance-маркетинг. Решение одной команды влияет на результат другой, но эту связь не всегда видно.
Раньше были данные и человек, который сводил их вручную. Теперь мы предлагаем добавить между ними ещё один слой — ИИ. Он возьмёт на себя техническую работу: выгрузки, сведение таблиц, расчёты, а человеку останется задавать вопросы и принимать решения. Так мы и сделали для М.Видео: для команды клиента собрали ИИ-режим в новом интерфейсе SEOWORK. Он объединяет данные, которые уже подключены к нашей экосистеме, доступ к ним и навыки для ИИ-агента.
Специалисту больше не нужно открывать несколько отчётов, выгружать таблицы и вручную искать закономерности. Достаточно сформулировать задачу обычным языком. Например, сравнить категории по доходу, разобрать изменения ассортимента или найти сегменты, где органический поиск уступает рекламе. Пользователь не ограничен готовым дашбордом. Получив первый ответ, он уточняет вопрос, меняет разрез или запрашивает дополнительные данные. Это меняет сам подход к аналитике: структуру исследования больше не нужно продумывать заранее, чтобы получить полезный ответ.
Отчёт больше не собирают. Его открывают
Начали с регулярных отчётов, т.к. раньше команда М.Видео тратила часы на периодические SEO-отчёты. На сводку недели, обзор, отчёты по ассортименту и блогу уходило около 40 часов в месяц. Теперь сводка недели готовится сразу.
«Мы раньше собирали отчёт каждый месяц, тратили часы. SEO-шник ходил, собирал все данные. Где-то у нас была автоматизация Google-таблицы с Google-презентацией. Но всё равно это была трата часов. […] Сейчас тот же самый еженедельный отчёт собирается просто. Я даже кофе не успею налить, нажимаю на кнопочку — у меня отчёт готов». — Андрей Комаров, Head of SEO М.Видео
Раньше вопрос к готовому отчёту означал новую выгрузку и ещё один заход в таблицы. Теперь достаточно продолжить диалог: попросить ИИ-агента подробнее разобрать категорию, сравнить её с конкурентами или проверить, не связана ли просадка конверсии с ассортиментом.
Есть ещё один плюс: сводку для статусных встреч можно получить готовым документом, в том числе в PDF, и обсуждать с руководством в удобном ему формате. Отчёт теперь не конец работы, а начало разговора, потому что сэкономленное время специалисты тратят на поиск решений, а не на подготовку данных.
Минус 15% товаров в сильной категории: SEO и коммерция видят это в один день
В e-commerce ассортимент меняется постоянно: одни товары заканчиваются, другие появляются, категории растут или сжимаются. От этого напрямую зависит органика: даже хорошо оптимизированная страница не продаёт, если на ней нечего купить. Разбирая данные М.Видео в ИИ-режиме, мы увидели: одна из сильнейших в SEO категорий за две недели потеряла 15% товаров. А у этой категории видимость 47% и первое место в Яндексе.
Само по себе это не ошибка. Товары могут закончиться из-за спроса, а ассортимент иногда сокращают по плану. Но теперь SEO-команда замечает такие изменения сразу, оценивает масштаб и обсуждает их с коммерцией.
А вместе с этим команда стала видеть и обратное — появление новых категорий. Иногда даже раньше коллег из коммерции.
«У нас появилась новая категория, и благодаря таким отчётам я, получается, узнаю даже быстрее, чем меня проинформируют коллеги из коммерции. И это прямо тоже очень мне нравится». — Андрей Комаров, Head of SEO М.Видео
SEO больше не ограничивается поисковым трафиком и технической частью сайта. Команда раньше включается в обсуждение бизнес-показателей, от которых зависит результат продвижения.
Меняется и роль специалиста. Он не разбирает последствия уже случившихся изменений, а замечает проблему заранее и сам запускает её решение.
Задача из бэклога, которая может дать до 13% дохода
Ещё один пример — о задачах, которые давно известны, но постоянно откладываются. В М.Видео больше 100 тысяч визитов из поиска в неделю приходится на карточки товаров, которых нет в наличии. Это 29% трафика карточек. Конверсия на них примерно в 10 раз ниже, чем на карточках товаров в наличии.
Проблема не новая, команда понимала, что такие карточки нужно дорабатывать. Но регулярно обновлять данные и доказывать приоритет было сложно, а потому задача лежала в глубине бэклога. Теперь команда быстро получает свежие цифры, оценивает потери и обсуждает с продуктовой командой конкретные доработки.
Мы посчитали и денежный эффект. Если бы карточки отсутствующих товаров конвертировали так же, как карточки товаров в наличии, это дало бы до 13% дополнительного дохода. Здесь важно уточнить: это расчётный сценарий, а не обещание. Одинаковой конверсии у доступных и отсутствующих товаров не добиться. Но при таком трафике даже небольшой рост конверсии даёт заметные деньги.
«Эта проблема не новая, мы о ней знали, но обновлять всё время данные было сложно. Сейчас мы обновляем эти данные довольно-таки просто, легко. […] На текущих данных мы понимаем, что доля, вес наших рекомендаций увеличивается». — Андрей Комаров, Head of SEO М.Видео
Задача, которая раньше проигрывала другим в приоритете, теперь подкреплена цифрами. Здесь хорошо видна разница между «данные есть» и «данными можно пользоваться». Проблему знали давно, но быстрый пересчёт денежного эффекта превращает наблюдение в задачу с цифрами.
SEO и performance: от отдельных отчётов к общим решениям
SEO и платную рекламу обычно анализируют отдельно, ведь у каждой команды свои инструменты, отчёты, показатели и задачи. Но оба канала работают с одним поисковым спросом и продают товары одного бизнеса. Когда SEO и реклама в одной таблице, видно, где один канал продаёт хуже другого.
Один из сценариев — сравнить конверсию органического и рекламного трафика по категориям. ИИ-режим сопоставляет показатели и находит сегменты с заметной разницей, а дальше каждый можно разобрать подробнее. В двух крупных категориях реклама продаёт в 2–4,5 раза хуже поиска. В трёх других, наоборот, реклама сильнее поиска в 1,4 раза, и её можно наращивать. Причины разные: аудитория, посадочные страницы, структура кампаний.
Такая разница — повод для совместного разбора, а не для соревнования между командами. Эти результаты уже обсуждали с performance-командой М.Видео: коллеги разбирали категории с самой большой разницей между каналами. Часть разницы объяснили вендорские кампании: бренды сами рекламируют свои товары и ведут пользователей на сайт М.Видео. Но и в этом случае сравнение подсказывает, что ещё стоит проверить.
И ещё: SEO и performance начали чаще разговаривать, делиться наблюдениями и помогать друг другу. Аналитика перестаёт принадлежать одной команде. Она становится общей основой для разговора о том, как маркетингу работать лучше.
Не только ответы, но и правильные вопросы
За время работы пилотного проекта мы заметили закономерность: когда данные получить проще, люди задают больше вопросов. Раньше даже перспективная идея могла остаться без проверки. На неё нужны были несколько часов работы, аналитики и дополнительные выгрузки. Специалист замечал на планёрке возможную проблему, но понимал, что следующий вопрос потянет за собой целое исследование, а времени на него в графике нет. Теперь проверка занимает минуты, а не полдня. Специалисты смелее поднимают сложные вопросы, быстрее проверяют гипотезы и решают, стоит ли развивать идею.
«У нас в команде раньше точно было […] сейчас задам вопрос, пойду с аналитиками пытаться дёргать какие-то данные, потом это сводить, убеждать. […] Но уже мы понимаем, что нужны данные — задай один запрос в ИИшку, данные получил. То есть очень просто становится именно работать». — Андрей Комаров, Head of SEO М.Видео
Особенно это заметно на регулярных SEO-задачах с большим объёмом данных. Возьмём классическую задачу — улучшить CTR. Сначала нужно выбрать приоритетные страницы, потом работать с метатегами и сниппетами. На сайте с миллионами страниц уже сам выбор страниц превращается в большую работу.
«Задача банальна, чисто SEO-шная: поработай с метатегами, с оптимизацией, улучши CTR, то есть со сниппетом поработай. Но когда на проекте миллионы страниц, иди попробуй собери хотя бы приоритетную группу страниц, с которой надо взять работу. Сейчас это довольно просто». — Андрей Комаров, Head of SEO М.Видео
В М.Видео каждый четвёртый листинг с показами недобирает клики до нормы своей позиции. Это 156 тысяч кликов в неделю. Если кликабельность дойдёт до нормы, доход вырастет до 8% без роста позиций.
Когда такие исследования запускаются быстрее, команда проверяет больше гипотез, глубже разбирается в причинах изменений и находит точки роста, до которых раньше не доходили руки.
Почему недостаточно просто подключить ChatGPT к аналитике
Кажется, что такой ИИ-режим легко заменить обычным чатом с нейросетью: дать ему доступ к Яндекс Метрике, рекламным системам и другим источникам. Но доступ к данным ещё не гарантирует качества аналитики. Нужны как минимум три вещи: проверенные данные, понимание их структуры и навыки для конкретных задач.
В Dataforce для этого работает многоуровневая схема:
- ИИ получает данные через нашу инфраструктуру, учитывает связи между показателями и пользуется навыками.
- Навыки для ИИ-агента пишут наши аналитики и продуктовая команда.
- По навыкам система понимает, с какой задачей пришёл пользователь: подготовить отчёт, разобрать ассортимент, изучить конкурентов или контент-маркетинг.
- Ещё нужно проверять сами данные. Если в какой-то день данные из поисковой системы собрались с ошибкой или счётчик аналитики не работал, система должна сказать об этом пользователю. Иначе даже убедительный на вид отчёт приведёт к неверным выводам.
Поэтому ИИ-аналитика — это больше, чем вопросы на естественном языке. За интерфейсом должна стоять инфраструктура, которая даёт воспроизводимые результаты и показывает ограничения расчётов.
Меняется и работа аналитиков. Их знания закрепляются в навыках и решают повторяющиеся задачи, даже когда автора нет на месте.
Новая реальность: больше задач без роста команды
Для М.Видео это особенно важно, поскольку компания становится маркетплейсом. Раньше это был интернет-магазин бытовой техники и электроники. Растёт число товаров, страниц, категорий и задач. А SEO-команда не растёт вместе с нагрузкой.
«Команда, к сожалению, больше не становится, а задач становится кратно больше. […] И вот имея подобные технологии, мы уже внутри команды понимаем, что, кажется, без них нам уже будет сложно». — Андрей Комаров, Head of SEO М.Видео
Если работы всё больше, а людей столько же, нужно менять сами процессы. ИИ забирает подготовку стандартных отчётов и поиск цифр, а у специалистов остаётся больше времени на разбор проблем, гипотезы и работу с другими отделами.
Без специалиста это не работает: вопрос задаёт человек, и решение принимает тоже он. Умение точно сформулировать вопрос и правильно прочитать ответ становится только важнее. В нашей схеме человек остаётся на верхнем слое: ставит задачу и отвечает за выводы. ИИ сокращает путь от вопроса к данным.
Для команды М.Видео это только начало. Пилот стартовал в сентябре 2026 года, и на момент конференции в октябре инструментом пользовались в основном SEO-специалисты. За несколько недель процессы целиком не перестроить, но уже появились результаты, которые нужны за пределами команды.
Команда быстрее делится наблюдениями с другими отделами, подкрепляет проблемы цифрами и запускает совместную работу над ними. Раньше единицей работы аналитика был отчёт. Теперь ею всё чаще становится вопрос, на который нужно получить ответ и превратить его в действие.
Бизнес быстрее видит потери, проверяет больше гипотез и находит точки роста там, где раньше не хватало времени на исследование. А SEO-команда выходит за рамки привычного продвижения и становится полноценным участником бизнес-аналитики.
Главное не в том, что отчёт собирается за минуты. Главное — сколько решений команда успевает принять за освободившееся время.
