Мы сделали своё API для семантического анализа — и это убрало 70% рутины при подготовке SEO-ТЗ

Несколько месяцев назад мы работали над проектом — сайт в довольно конкурентной нише. Задача стандартная: подготовить SEO-ТЗ на основе анализа топа. Аналитик садится, прогоняет страницы конкурентов через привычные инструменты, получает... таблицу с n-граммами. Красивую такую таблицу. С «оптимизация сайта под», «сайта под поисковые», "под поисковые запросы".Копирайтер смотрит на это и пишет мне: "Макс, я не понимаю, что с этим делать".И он прав. Потому что это не семантика — это мусор, нарезанный механически. Именно тогда я окончательно решил: нам нужен другой инструмент. Свой.

Что мы построили

Мы сделали собственное API для семантического анализа документов. Не ещё один парсер с облаком тегов, а инструмент, который разбирает тексты так, как это нужно реальному SEO-аналитику.Три ключевые операции:Зональный анализ плотности. Мы смотрим не на текст «в целом», а по конкретным зонам страницы: заголовок, подзаголовки, первый абзац, тело, alt-атрибуты, мета-теги. Почему это важно — потому что поисковик по-разному воспринимает сигналы из разных зон документа, и «вхождение в h1» и «вхождение в пятом абзаце» — это не одно и то же.Сравнение с конкурентами из топа. Ты видишь не просто «у них больше ключей», а где именно и насколько твоя страница отстаёт или перегружена по каждой конкретной зоне.Gap-анализ через синтаксический разбор. Вот это — главное отличие от всего, что я видел на рынке.

Почему синтаксис, а не n-граммы

Стандартные инструменты режут текст на последовательные цепочки слов. «Оптимизация сайта», «сайта под», «под поисковые» — и так по всему документу. Это механика. Она не понимает смысла.Синтаксический анализ разбирает грамматические связи слов внутри предложения. Он видит разницу между «проведите оптимизацию сайта» и «избегайте чрезмерной оптимизации сайта» — хотя лемма одна и та же.Для SEO-ТЗ это означает конкретную вещь: копирайтер получает не список слов, а понимание того, в каком контексте конкуренты используют нужные фразы. С этим уже можно работать.

Что это дало нам внутри агентства

Время подготовки одного SEO-ТЗ сократилось с 3–4 часов до 40–60 минут. Это не оценочное суждение — это замеры по реальным проектам за последние два месяца.Для агентства с 15–20 клиентами в работе одновременно — это разница между «нанимаем ещё аналитика» и «берём новые проекты без расширения команды». Для фрилансера — это разница между «делаю нормальный анализ» и «срезаю углы, потому что нет времени».

Что дальше: агент-оптимизатор текстов

API — это фундамент, не конечный продукт.На его базе я собираю агента-оптимизатора текстов. Логика такая: агент получает документ → прогоняет через семантический анализ → сравнивает с конкурентами → формирует конкретные правки по зонам страницы. Не абстрактные советы в духе «добавьте больше ключей», а точечные инструкции: что, куда и почему.Сейчас я активно допиливаю агента и открыто делюсь процессом в канале @seokotenkov — показываю архитектуру, рабочие промпты, узлы автоматизации. Если интересно смотреть на это изнутри — залетайте, там всё без закрытых дверей.

Хочешь потестировать?

API уже работает. Мы используем его в реальных проектах каждый день.Если хочешь попробовать на своём URL — напиши в комментариях или в личку. Для читателей Spark даю несколько бесплатных тестовых запросов: интересно посмотреть, как инструмент отработает на разных нишах, и ваш фидбек мне реально важен на этом этапе.Детальное описание работы API и видео с демонстрацией — в канале. Максим Котенков — SEO-практик, основатель школы SEO Мясо. Занимается внедрением ИИ-агентов в производственный цикл SEO-агентств и обучает специалистов автоматизации контентных и аналитических задач.