Развернули ИИ-агента по SEO у клиента, с которым работаем с 2018 года

Клиент — Shoe IT, интернет-магазин премиальной итальянской обуви (Premiata, INUIKII, Baldinini). Сотрудничаем с момента запуска сайта: SEO с первого дня, сквозная аналитика на RoiStat, реклама во всех основных форматах. За первый год выручка удвоилась. В процессе сотрудничества потребность в платных каналах отпала, трафик по SEO стал гораздо выгоднее.

С начала 2026 года мы развернули нашего ИИ-агента SEO. Мы давно использовали ИИ и в создании контента, и в иллюстрациях, но с запуском агента это перешло на системные рельсы. SEOшка не слишком быстрый канал в плане реакций на изменения, но качество контента явно удалось повысить при тех же затратах.

И если основной тренд — «ИИ штампует фуфло за копейки», то здесь «ИИ повысил качество продукта при тех же затратах».

Что делает агент

Полный замкнутый цикл:

- подбор ключевых слов;

- составление редакционных брифов;

- написание текстов;

- прогон через систему критиков (E-E-A-T, намерения пользователя, голос бренда, SEO-соответствие, читаемость, коммерческие критики);

- анализ Google Search Console и Yandex Webmaster;

- ежемесячный контент-план на основе того, что сработало.

Тот же конвейер «бриф → публикация» работает на сайте нашего агентства ksentra.ru .

Что унаследовали агенты

Голос бренда Shoe IT, портреты покупателей, карта конкурентных ключевых слов — всё это сформировано за годы работы. ИИ-агенты лучше всего работают, когда маркетинговый контекст уже чётко определен: они усиливают существующую базу, а не заменяют её.

Человек в деле

Если в программировании все борются за полную автономность ИИ-агентов, то в бизнесе полная автономность чаще вредит. Если вы отдали 80% операций на агента, это уже рост производительности в 5 раз! А ошибка на оставшихся 20% обходится дороже выигрыша — лучше отдать сложные случаи человеку. Поэтому ни один наш агент не работает без участия специалистов. SEO-эксперт и контент-маркетолог «Ксентры» продолжают вести проект: проверяют черновики, разбирают спорные ключевые слова, принимают редакционные решения там, где важнее суждение, а не механическая проверка.

Полный кейс: https://ksentra.ru/cases/shoe-it/

ИИ-агент SEO как продукт: https://ksentra.ru/services/ai-agents/seo-agent/

Канал @AgentII7 в Telegram — пишем про мультиагентные системы и реальные кейсы: https://t.me/agent_ii7

Стратегический ИИ = ИИ ⊕ OKR. Шесть месяцев управления агентством по этой формуле

Последние шесть месяцев я управляю «Ксентрой» вместе с ИИ-партнёром. Система обрела форму, которую проще всего описать коротким уравнением: стратегический ИИ равен ИИ плюс OKR. Не ИИ как слой над OKR, не OKR, управляемые ИИ, — а пара, где каждая сторона закрывает пробелы, которые другая не может закрыть самостоятельно.

Этот пост — краткий анонс более объёмной статьи, которую я готовлю. В ней я расскажу об архитектуре, структуре файлов и реальных ограничениях этого подхода. Прежде чем публиковать полную версию, я хочу проверить тезис на аудитории Habr и собрать вопросы, на которые стоит дать развёрнутые ответы.

В чем преимущество ИИ ⊕ OKR

Работать с OKR не так просто, как кажется. Выбрать амбициозные, но реализуемые цели — это искусство. Нужно выбрать ключевые результаты, которые измеряют эффект, а не активность. Поддерживать еженедельный ритм так, чтобы он не превращался в отчёты о статусе. На каждом шаге есть нюансы, которые легко упустить, когда ты внутри ежедневной операционки.

Стратегический ИИ без OKR уходит в другую крайность. Без измеримой цели всё сводится к общим тезисам, оторванным от действительности. Соглашательство моделей (сикофансия) — реальный риск, особенно при обсуждении стратегии.

Вместе OKR и ИИ усиливают друг друга. OKR задаёт ИИ измеримую цель. ИИ добавляет OKR глубину и подталкивает к движению вперёд на каждом шаге.

Что ИИ делает на каждом этапе цикла OKR

Цикл остаётся таким же, как в любой классической реализации OKR. Меняется то, что происходит на каждом этапе.

• На этапе постановки целей ИИ предоставляет рыночные данные, внутренние сигналы из текущего спринта, список рисков и возможностей, которые основатель мог упустить за неделю. Амбициозность проверяется на прочность и реалистичность.

• На этапе определения ключевых результатов ИИ переводит формулировки с входных метрик на метрики результата. «Опубликовать 20 статей» превращается в «20 целевых консультаций из органики». Только вторая формулировка отвечает на вопрос: «Имело ли это значение?» Ключевые результаты, измеряющие итог, сложнее сформулировать и достичь, но только они отражают бизнес-эффект.

• На еженедельной сверке ИИ анализирует свежие данные, заранее выявляет отклонения и определяет их природу: проблема исполнения, стратегии или изменения внешней среды? Именно такой анализ позволяет обнаружить проблему на второй неделе цикла, а не на третьем месяце при анализе результатов.

• На ретроспективе и этапе корректировки ИИ предлагает, что убрать, где удвоить ставку, куда сделать разворот. Без привязки к уже вложенным ресурсам и без операционной спешки, которая часто заставляет нас придерживаться прошлых неэффективных решений.

Что под капотом

Инфраструктура достаточно проста. Никаких векторных баз, своих бэкендов и проприетарных рантаймов. Claude Code как среда, markdown-файлы в Git-репозитории — для устава, контекста и доменных знаний. Файлы навыков работают как slash-команды. Файлы критиков — для проверки качества.

Пара вопросов к вам

Что сейчас служит основой для принятия стратегических решений? Мне интересно, используете ли OKR, какие инструменты ИИ работают на стратегическом уровне, формализованы ли как-то процессы на этом уровне, и какие еще вопросы стоит подробно раскрыть в полной статье.

Полная статья об архитектуре, цикле OKR и проблемах должна появиться в течение пары недель.

Сергей Тихончук
Телеграм канал Агент ИИ7