Автор: Алексей Чекушин
Курс скачан из открытых интернет-источников. Авторские права на продукты принадлежат только их владельцам. Основная цель сайта — это предоставление пользователям бесплатного материала для самостоятельного обучения. Если вы заметили нарушение своих авторских прав, то вы можете связаться с нами для удаления вашего продукта с нашего сайта по ссылке>>>>>
С Уважением,
Администрация проекта learn-free.site «Учитесь бесплатно»
ОПИСАНИЕ
Как автоматизировать SEO-задачи с помощью ИИ-агентов. Пройдемся по всему стеку SEO-задач и рассмотрим на практике какие из них и как можно автоматизировать через агентов.
Что разберём:
• Харнесс: поддерживающий skills (демонстрация на Hermes)
• Модели: достаточный для работы объем через подключаемые к харнессу подписки/api/свой инференс. Базовый минимум модели пригодной для работы — DeepSeek V4 flash 0731 / Qwen-3.8 27B (модели слабее не подойдут в роли agentic driver)
• Платные API/MCP — Вордстат/Keyword Planner, поисковые подсказки, позиции, итд — данные с которыми вы работаете, чтобы их по API/MCP мог забирать ваш агент
Формат: практический онлайн-интенсив. Основной акцент — на демонстрации и практическом разборе инструментов и рабочих сценариев.
ПРОГРАММА:
1. Настройка harness и подключение LLM:
• Демонстрация на harness Hermes. В роли LLM могут выступать любые достаточно умные модели уровня Deepseek V4 flash 0731, Qwen-3.8-27b или модели больше и умнее. Однако, сейчас уже не требуется подключать очень дорогие модели чтобы подключить рабочий результат
2. Формирование и использование механизма Agent Skills:
• Skills — изначально созданный компанией Anthropic формат который подхватили другие harness. Именно через skills мы будем учить агента работать. Базово LLM не умеют в SEO почти ничего
3. Подключение инструментов для агента при помощи MCP и API:
• MCP — model context protocol, стандарт подключения ИИ-агентов к внешним БД, API, инструментам. Научим агента собирать SERP, заходить на сайты, парсить семантику, получать ссылочное, итд — пользоваться всем сеошным инструментарием
4. Решение практических задач в SEO с помощью ИИ-агентов:
• Технический аудит сайта
• Разведка ниши сайта
• Сбор и анализ семантики
• Распределение семантики по сайту
• Создание мета-тегов
• Использование анализаторов и формирование требований к текстам
• Создание текстов
• Анализ ссылочного профиля
• Анализ динамики сайта
• Поиск гэпов и проблем на сайте
• Анализ конкурентов
Научимся не только запускать задачи текстом, но и ставить регулярные задачи (например — чтобы ИИ сам разобрал результаты сбора позиций).
ВНИМАНИЕ!
СКАЧИВАЙТЕ КУРС СРАЗУ
Материал может быть удален в любой момент по запросу правообладателя!
