85 ключей за один вечер: как я собрал сид-фразы для SEO через Claude Code

Я потратил один вечер с Claude Code вместо нескольких дней ручного SEO-ресёрча: 12 сайтов конкурентов, 198 подсказок Яндекс Suggest, 85 ключей и готовый контент-план. Вот как это работает.

Что такое сид-фразы и зачем их собирать

Сид-фразы (от английского seed — семя) — это отправная точка для SEO. Широкие формулировки из вашей ниши, из которых потом вырастает весь семантический кластер: статьи, лендинги, рекламные кампании.

Обычный способ их получить: вручную обходить сайты конкурентов, смотреть заголовки, метатеги и структуру страниц. Потом итеративно прогонять через Яндекс Suggest и записывать в таблицу. Для нескольких десятков источников это занимает дни.

Я сделал это за вечер через Claude Code.

12 конкурентов и 198 подсказок Яндекса за один запрос

Задача была простая: пройтись по сайтам конкурентов в нише "AI-консалтинг и корпоративное обучение ИИ в России", вытащить ключевые формулировки, прокачать через Яндекс Suggest, собрать в файл.

Claude Code прошёл 12 сайтов: Skillbox, Godkod, OSMI, Zerocoder, OhMyAI, Neuru, fokina.ai, ProductLab, AIHRLab, AISelect, WMTGroup, и международные Morningside и LearnPrompting. Три источника вернули 403 или упали по таймауту — это реальность парсинга, и агент честно зафиксировал сбои в отчёте.

Параллельно: 198 подсказок из Яндекс Suggest по 20+ стартовым запросам за 2 итерации вглубь. Итого: 85 релевантных ключей по 5 сегментам.

Что получилось: структура из 85 ключей

• Консалтинг по внедрению ИИ: 40 запросов — самый объёмный сегмент
• Корпоративное обучение ИИ: 25 запросов — прямая аудитория Laplas AI
• Разработка (AI-агенты, ML, чат-боты): 11 запросов
• Промты для бизнеса: 7 запросов — низкая конкуренция при хорошем спросе
• Общее (HR, стратегия, тренды): 2 запроса

Из 85 ключей 20 помечены как приоритет 1 — высокий спрос при приемлемой конкуренции. Лучшие находки: "нейросети для бизнеса обучение", "внедрение ИИ в бизнес под ключ", "ИИ в HR", "промты для ChatGPT для бизнеса".

Контент-план как побочный продукт анализа

По итогам парсинга Claude Code сам выделил 6 контентных паттернов, которые повторяются у конкурентов:

• "ИИ в [отрасль]" — серия статей: HR, маркетинг, продажи, бухгалтерия, производство
• "Как внедрить ИИ в [процесс]" — практические гиды с кейсами клиентов
• "Промты для [задача]" — база промтов как лид-магнит с SEO-трафиком
• "Автоматизация [функция] с ИИ" — кейсы с конкретными ROI-числами
• "Курсы ИИ для [аудитория]" — лендинги под корпоративные программы
• "AI-стратегия компании" — материалы для топ-менеджеров

Готовый редакционный план на несколько месяцев вперёд — без единого часа ручной работы.

Как это работает технически

Claude Code — это ИИ-ассистент, который выполняет задачи прямо в терминале: пишет код, запускает скрипты, обрабатывает результаты. Я дал задачу и список источников. Агент написал Python-скрипт, запустил его, обработал ошибки (недоступные сайты) и сохранил три файла: сырые ключи, расширенный список из Suggest и итоговый CSV-отчёт с колонками: запрос, сегмент, источник, частотность, конкуренция, приоритет.

Весь цикл — один вечер. Ручной аналог с SEO-специалистом — два-три дня.

Для каких задач это применимо

Такой подход работает не только для SEO. Ту же логику — "пройти по источникам, извлечь паттерны, структурировать" — можно применить для:

• сбора тем для AEO (оптимизация под AI-поиск: ChatGPT, Perplexity, Claude)
• анализа tone of voice конкурентов перед написанием статьи
• формирования базы вопросов для FAQ и блога
• исследования болей аудитории по форумам, Habr, vc.ru
• мониторинга изменений на сайтах конкурентов

Если интересно разобраться, как настроить Claude Code под ваши задачи — пишите в Telegram.