SEO с AI-агентами — практический онлайн-интенсив для специалистов, которые хотят автоматизировать рутинные и аналитические SEO-задачи с помощью LLM, agent skills, MCP и API. На занятии пройдём весь стек SEO-процессов и разберём на практике, какие задачи можно передать агентам, как их правильно подключать к инструментам и как получать рабочий результат, а не просто ответы в чате.
Что вы разберёте на интенсиве
Основной фокус курса — не теория об искусственном интеллекте, а прикладная работа с AI-агентами в SEO: от настройки окружения до запуска реальных сценариев автоматизации.
- Harness для AI-агентов: разберём среду, которая поддерживает skills, на примере Hermes.
- Подключение LLM: обсудим, какие модели подходят для роли agentic driver и как подключать их через подписки, API или собственный inference.
- Agent Skills: научим агента выполнять SEO-задачи не «из головы», а по заданным инструкциям, процессам и правилам.
- MCP и API: подключим внешние источники данных и SEO-инструменты, включая Wordstat, Keyword Planner, поисковые подсказки, парсинг SERP, данные по позициям и другие сервисы.
- Практические SEO-сценарии: технический аудит, семантика, мета-теги, тексты, конкуренты, ссылочный профиль, анализ динамики и поиск проблем на сайте.
Формат обучения
Интенсив проходит в онлайн-формате с акцентом на демонстрацию инструментов и практический разбор рабочих сценариев. Вы увидите, как AI-агент получает задачу, обращается к данным, использует подключённые инструменты и помогает решать SEO-задачи.
Цель интенсива — показать, как перейти от ручной работы и одиночных промптов к системной автоматизации SEO-процессов через AI-агентов.
Технический стек интенсива
Harness и agent skills
Для демонстрации используется harness Hermes — среда, в которой можно подключать модели, описывать навыки агента и выстраивать последовательность действий для SEO-задач. Через skills агент получает инструкции, правила работы и логику выполнения задач.
LLM-модели для работы агента
В роли LLM могут выступать достаточно сильные модели уровня DeepSeek V4 flash 0731, Qwen-3.8 27B или более мощные решения. При этом для получения рабочего результата уже не обязательно подключать самые дорогие модели: важнее правильно настроить harness, skills и доступ к данным.
MCP и API для SEO-данных
MCP, или Model Context Protocol, используется для подключения AI-агентов к внешним базам данных, API и инструментам. Через MCP и API агент сможет получать данные, с которыми обычно работает SEO-специалист: SERP, поисковые подсказки, позиции, семантику, данные по ссылкам, страницы сайтов и другие источники.
Программа онлайн-интенсива
1. Настройка harness и подключение LLM
На первом этапе разберём, как подготовить окружение для работы AI-агента и подключить языковую модель.
- Демонстрация работы на harness Hermes.
- Подключение LLM через API, подписки или собственный inference.
- Выбор модели для agentic driver.
- Оценка минимального уровня модели, достаточного для SEO-автоматизации.
- Понимание, почему слабые модели не подходят для роли полноценного агента.
2. Формирование и использование Agent Skills
Agent Skills — это механизм, который помогает обучить агента выполнять конкретные задачи по заданным правилам. Базовая LLM не умеет качественно решать SEO-задачи без контекста, инструкций, данных и ограничений.
- Что такое skills и зачем они нужны AI-агенту.
- Как описывать SEO-процессы в виде навыков.
- Как задавать агенту правила анализа, проверки и принятия решений.
- Как использовать skills для повторяемых задач.
- Как снизить количество ошибок и нерелевантных действий агента.
3. Подключение SEO-инструментов через MCP и API
AI-агент становится полезным для SEO только тогда, когда получает доступ к актуальным данным. На этом блоке разберём подключение внешних источников информации и инструментов.
- Что такое MCP и как он связывает агента с внешними системами.
- Подключение API для работы с SEO-данными.
- Получение и анализ SERP.
- Работа с поисковыми подсказками и частотностью.
- Сбор данных по позициям и конкурентам.
- Парсинг страниц и извлечение нужной информации.
- Подключение данных по ссылочному профилю.
4. Практические SEO-задачи с помощью AI-агентов
В финальном блоке разберём реальные сценарии, где AI-агенты могут ускорить работу SEO-специалиста, аналитика или владельца проекта.
- Технический аудит сайта: поиск ошибок, проверка страниц, анализ структуры и проблем индексации.
- Разведка ниши: изучение тематики, конкурентов, спроса и особенностей выдачи.
- Сбор и анализ семантики: группировка запросов, определение интентов, поиск точек роста.
- Распределение семантики по сайту: подбор посадочных страниц и выявление недостающих кластеров.
- Создание мета-тегов: генерация title и description с учётом интента и структуры выдачи.
- Требования к текстам: использование анализаторов, подготовка ТЗ и проверка соответствия контента задаче.
- Создание текстов: подготовка SEO-контента на основе данных, структуры и требований.
- Анализ ссылочного профиля: оценка доноров, анкоров, динамики и возможных рисков.
- Анализ динамики сайта: разбор изменений в позициях, трафике и видимости.
- Поиск гэпов и проблем: выявление недостающих страниц, слабых зон и точек оптимизации.
- Анализ конкурентов: сравнение структуры, семантики, контента, ссылок и видимости.
Какие задачи можно автоматизировать
На интенсиве вы увидите, как AI-агент может работать не только с разовыми текстовыми запросами, но и с регулярными задачами. Например, агент может самостоятельно разобрать результаты сбора позиций, найти просадки, сравнить изменения с конкурентами и подготовить список гипотез для проверки.
- Регулярный мониторинг SEO-показателей.
- Анализ новых данных после обновления позиций.
- Подготовка черновиков отчётов и выводов.
- Проверка страниц по заданным критериям.
- Поиск аномалий, гэпов и повторяющихся проблем.
- Формирование задач для контента, технической оптимизации и ссылочного продвижения.
Кому подойдёт интенсив
- SEO-специалистам, которые хотят ускорить рутинные процессы и перейти к работе с AI-агентами.
- Руководителям SEO-команд, которым важно масштабировать аналитику и автоматизировать повторяемые задачи.
- Инхаус-специалистам, работающим с большими сайтами, семантикой, позициями и регулярной отчётностью.
- Владельцам проектов и маркетологам, которые хотят понимать, как применять AI в SEO без хаотичного использования промптов.
- Техническим специалистам, которые хотят подключать SEO-инструменты через API, MCP и собственные интеграции.
Что вы получите в результате
После интенсива у вас будет понимание, как устроена практическая автоматизация SEO с AI-агентами: какие модели выбирать, как задавать агенту навыки, как подключать данные и как применять всё это к реальным задачам продвижения.
- Понимание архитектуры AI-агента для SEO-задач.
- Представление о роли harness, LLM, skills, MCP и API.
- Набор практических сценариев для автоматизации SEO-процессов.
- Понимание ограничений LLM и способов уменьшить ошибки агента.
- Готовую логику для постановки регулярных задач AI-агенту.
