Интент до генерации
Сначала определяется задача страницы и её место в структуре, затем под неё собирается содержание. Это снижает дублирование.
Кейс программного SEO
HantaWiki: SEO-портал с RAG-пайплайном и 1 500+ поисковых страниц
Выстроили контентную систему вокруг поисковых интентов о симптомах, профилактике, лечении и вспышках хантавируса. Источники проходят RAG-ingestion, страницы собираются по управляемой структуре, а ISR снимает нагрузку с базы.
Next.jsRAGLLMDrizzlePostgreSQLISRSEO
1 500+страниц под отдельные поисковые интенты
~93%доля органического трафика в контрольный период
111 тыс.просмотров за неделю 11–19 мая
~95%снижение нагрузки на БД после ISR-кэширования
Исходная задача
Проблема сложнее одного экрана
Медицинская тематика требует аккуратной работы с источниками, а программное SEO легко превращается в тысячи дублирующихся страниц. Одновременно всплески интереса создают нагрузку именно тогда, когда информация особенно востребована.
Построить масштабируемую структуру страниц с разными интентами, контролируемыми источниками и прозрачными медицинскими ограничениями. Публичная часть должна выдерживать поисковый трафик без запроса к базе на каждое открытие.
Ключевые решения
Что сделали и почему именно так
RAG-ingestion источников
Фактическая база формируется из выбранных материалов; модель не должна придумывать медицинские сведения из общего контекста.
Шаблоны с уникальной задачей
Симптомы, профилактика, география вспышек и справочные вопросы получают разные структуры и перелинковку.
ISR под поисковые пики
Готовые страницы отдаются из кэша, а после изменения данных инвалидируются точечно.
Рабочий процесс
Как проходит данные или заказ
- 01Сбор источниковМатериалы проходят ingestion и сохраняются для дальнейшего поиска по контексту.
- 02Карта интентовЗапросы группируются по задаче пользователя и будущему типу страницы.
- 03Генерация и связываниеLLM использует найденный контекст, а система добавляет структуру и внутренние ссылки.
- 04Публикация и кэшNext.js публикует страницу, ISR отдаёт её без повторной тяжёлой сборки.
Знания
RAG-ingestion выбранных источников
Структура
кластеры запросов и шаблоны интентов
Данные
PostgreSQL через Drizzle ORM
Выдача
Next.js, ISR и точечная инвалидация
Не обещания, а проверка
Чем подтверждается результат
Поисковый результат измерен
За контрольную неделю зафиксировано 111 тыс. просмотров, 30,5 тыс. визитов и 24 тыс. посетителей.
Органика — основной канал
102,9 тыс. переходов пришлось на поиск, что составило около 93% трафика.
Инфраструктура выдерживает чтение
ISR-кэширование снизило нагрузку на базу примерно на 95%.
Итог
Программное SEO стало не массовой генерацией, а системой: источники, интенты, шаблоны, перелинковка, публикация и кэш работают как единый контур.
Границы решения
Что система намеренно не обещает
- —Портал носит информационный характер и не ставит диагнозы.
- —Медицинские рекомендации не подменяют обращение к врачу и экстренную помощь.
- —Количество страниц само по себе не гарантирует позиции: важны источники, интент, уникальная ценность и техническое качество.
Частые вопросы
Это просто 1500 AI-статей?
Нет. Страницы разделены по поисковым задачам, используют контекст из источников, получают собственную структуру и включаются в перелинковку.
Почему портал не перегружает базу при росте трафика?
Большинство страниц отдаётся через ISR. База участвует при обновлении данных, а не при каждом просмотре.
Можно ли повторить такую модель в другой тематике?
Да, если есть проверяемые источники, достаточное количество разных интентов и реальная польза каждой создаваемой страницы.
Связанные решения
Готовы начать?
Расскажите, какой цифровой продукт нужен бизнесу.
Для первого ответа хватит нескольких предложений: что работает сейчас и какой результат нужен.
Обсудить задачу
Выберите удобный способ связи
Ответим на вопросы, предложим первый план и сориентируем по срокам и бюджету.