Развитие текстового анализатора: публичный API, агент-оптимизатор и эксперименты на выдаче

Смотреть урок

Дополнительные файлы из урока

Запись вебинара, на котором я рассказываю, куда движется текстовый анализатор и что мы строим вокруг него. Разбираю планы по публичному API и генератору технических заданий, по модулю тематических фраз и аспектным кластерам, из которых вырастает семантическое SEO. Показываю прототип агента для оптимизации: он подсвечивает тематические фразы прямо в тексте и работает с одним полотном, как Cursor работает с кодом. Отдельно сравниваю детерминированные системы вроде n8n с недетерминированными агентными и объясняю, почему мы идём во вторую сторону. Дальше — система тестов на выдаче, планы по курсам (текстовая релевантность, Cursor, Claude Code, OpenClaw) и ответы на вопросы из чата.

Оглавление с таймкодами:

0:00–2:54 Формат встречи, чат и поднятые руки, план на звонок: развитие сервиса, агенты, тренды, тесты, планы школы.
2:54–8:14 Какие мастер-классы я выложил в школу по оптимизации магазинов и услуг, и что дальше по сервису: публичный API для вызова из n8n и других инструментов, генератор технических заданий под разные типы сайтов, активный бэклог.
8:14–11:41 Модуль тематических фраз и аспектные кластеры: дерево аспектов и атрибутов в несколько слоёв, метрики к ним, доработка до рабочего семантического SEO.


11:41–14:37 Прототип агента для оптимизации: ТЗ и тематические фразы приходят в нейронку, текст подсвечивается в реальном времени, метрики пересчитываются по ходу правок.

14:37–18:39 Детерминированные системы на примере n8n и…

🔒

Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ, чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.

Войти Вступить / купить доступ