Читка малоценных страниц через ИИ: пошаговая инструкция

Для того чтобы провести чистку страниц от малоценных и найти дополнительно, какие материалы можно будет доработать, реактивировать или актуализировать, можно к обычной проверке подключить ИИ. В данной статье мы составим простой и быстрый список для анализа малоценных страниц материалов.

Подготовка и сбор списка материалов

В первую очередь собираем полный список материалов, для чего скачиваем список URL с sitemap.

После собираем:

• h1;
• ID (если есть);
• Ссылку на админку (если есть);
• Текст (далее будем отправлять в ИИ для анализа).

В примере делалось через данный скрипт:

Подтягиваем дополнительные данные

Собираем индексацию (через любой сервис):

Подтягиваем трафик (по странице входа в Метрике или API):

Собираем кластеризацию по H1:

Подтягиваем данные с ИИ

Через скрипт и отправку собранного ранее текста отправляем в API (в примере DeepSeek) весь текст с препромтом, чтобы ИИ-шка определила, устарела ли статья или нет:

Итог: получаем к каждому ID свой вердикт от ИИ и подтягиваем его в таблицу:

Решаем, что удалить/редиректить

Сначала схлопываем (проставляем редирект) со статей про одно и тоже:

Теперь решаем, где и что нужно дописать.

Выносим итоговый вердикт.

Сдаем отчет

После проставления всех итоговых решений считаем, какую долю трафика можем потерять:

Также можно просчитать изменения трафика при выполнении всех доработок:

Все готово: и эффективность, и список страниц на доработку/удаление.

Итоговый файл можно посмотреть здесь:

Подписывайтесь на нас: