Классические ML-алгоритмы vs. GPT в SEO: сравнение подходов, плюсы и ограничения

Сегодня, 02:00

Новости

12/12/2025 10 SEO-ошибок, которые не стоит брать с собой в 2026 + чек-лист для быстрого аудита

12/12/2025 Классические ML-алгоритмы vs. GPT в SEO: сравнение подходов, плюсы и ограничения

11/12/2025 Когда выбор хостинга VPS перестаёт быть лотереей

На данном примере можно сделать следующий вывод: не должен хвост вилять собакой – выбирайте инструмент, отталкиваясь от задачи, а не решайте задачу инструментом, который «на хайпе». Если вам нужно аппроксимировать временной ряд, то «лист прогноза» будет отличным выбором, но если нужна бОльшая точность, то классические ML-алгоритмы предлагают большую гибкость и точность.

Классификация и кластеризация

При работе с крупными сайтами нередко приходится обрабатывать большое количество информации(в частности, страниц)и признаков этих страниц. Например, таблица с 10 000 URL и 20 признаками(то есть таблица 10.000 х 20)в GPT особо не влезет. Она, кстати, может влезть в DeepSeek, но LLM будет читать ее как текст и забывать информацию по ходу чтения. Поэтому тут придется полагаться на классические ML-алгоритмы.

Давайте сначала определимся, что классификация и кластеризация – разные задачи. Классификация предполагает отнесение элемента к одному(или нескольким)уже определенным классам, а кластеризация предполагает под собой разбивку некоторых данных на группы(кластеры), основанные по принципу схожести элементов(если говорить упрощенно). К задачам кластеризации в SEO относится не только группировка запросов, но и разделение страниц, посетителей, визитов и любых других сущностей, для которых возможно собрать осмысленные признаки.

[img=right]

Ниже рассмотрим, какие практические задачи можно решать уже сейчас!

Классификация

Не часто встречается в SEO как задача. Однако постоянно встречается довольно важная задача о выборе и приоритизации задач. Это особенно острая проблема на сайтах, где «базовое SEO» уже сделано(то есть метатеги прописаны, микроразметка есть и т.д.). Нужно искать эффективные гипотезы, формулировать и проработать их.

Есть разные способы поиска и приоритизации гипотез, например конкурентный анализ, экспериментальный подход и т.д. Но есть еще 1 интересный способ, где мы выгружаем страницы 1 типа(например, листинги), генерируем / собираем те признаки, на которые можем влиять(наличие текста, объем текста, наличие плитки тегов, количество товаров на листинге, количество исходящих ссылок, наличие микроразметки конкретного типа и т.д.). Затем разбиваем страницы на 2 класса: класс 0 – это страницы, средняя позиция которых > 10, класс 1 – это страницы, средняя позиция которых <= 10. Данные(даже при отсутствии семантического ядра)можно получить в GSC и Вебмастере.

На выходе у нас получается таблица N урлов х M признаков и класс(0 и 1). Пример того, что может получиться:

Таблица: Анализ страниц категории «Книги»(/category/books/)

URL	Наличие H1(0/1)	Объем текста(символов)	Наличие плитки тегов(0/1)	Количество товаров	Количество исх. ссылок	Наличие FAQ-разметки(0/1)	Средняя позиция(GSC)	Класс(0/1)
/category/books/fantasy	1	1200	1	145	25	1	4.2	1
/category/books/detective	1	850	1	98	18	0	7.5	1
/category/books/classic	0	300	1	212	50	0	22.5	0
/category/books/science	1	2100	0	75	12	1	5.8	1
/category/books/romance	1	600	1	130	40	0	15.3	0
/category/books/horror	1	950	1	88	30	0	9.1	1
/category/books/poetry	0	150	0	250	5	0	34.1	0
/category/books/comics	1	1800	1	65	22	1	6.5	1
/category/books/children	1	1100	0	115	18	0	11.7	0
/category/books/biography	0	400	1	185	45	0	27.2	0

Обладая такой таблицей, при условии, что она будет довольно объемной(чем больше, тем лучше), мы сможем исследовать влияние признаков на целевую переменную(то есть на вероятность попадания страницы в топ-10).

Очень важно правильно обработать значения. В нашем случае нужно убрать колонку со средней позицией, чтобы не допустить утечки информации, а также убрать колонку с URL(либо обработать ее, потому что она выступает идентификатором элемента, а не его признаком; но из URL можно также извлекать признаки – например, длину URL, slug, вложенность и т.д.).

Когда все данные готовы, можно использовать ансамблевые алгоритмы, основанные на деревьях решений, и посмотреть, какие признаки влияют на результат модели. При условии, что качество модели на отложенной выборке – высокое, а объем данных – крупный, мы можем сказать, что модель хорошо обучена и ее мнение может иметь ценность.

В примере ниже использовался алгоритм случайного леса(разумеется, на 10 элементах никакого обучения не было, просто хотим показать принцип):

[img=right]

Физический смысл очень прост: если, например, наличие плитки тегов никак не влияет, то и гипотезы, связанные с плиткой тегов, нужно приоритизировать с низким приоритетом. А вот длина текста и количество товаров(в нашем игрушечном примере)имеет высокую предиктивную силу, поэтому дальше нужно исследовать, как именно это влияет, и сформировать соответствующие гипотезы. То есть те признаки, которые оказывают влияние на модель при условии, что доступно большое количество наблюдений и модель достаточно хорошо обучена, имеет смысл исследовать и на их основе формировать гипотезы.

[img=right]

Например, в нашем игрушечном примере видим, что страницы с классом 0(то есть за топ-10)имеют малое количество текста и огромное количество товаров, а страницы класса 1 – наоборот.

Какой физический смысл в этом можно найти:

Какие гипотезы и задачи можно сформулировать:

[img=right]https://www.seonews.ru [img=right]

Анализ, проведенный выше, представляет собой data-driven подход, где гипотезы формируются не на основе интуиции или «потому что есть у конкурентов», а на основе репрезентативной(это важно)выборки и алгоритмического подхода. Это позволяет с большой долей вероятности отсечь большую часть нежизнеспособных гипотез.

Кластеризация

Похожую задачу можно было решить с использованием алгоритмов кластеризации, например KMeans.

[img=right]

Тут нужна немного другая обработка данных, но в результате информация будет похожей.

Обратите внимание, что в первом столбце средняя позиция 7.47 и количество товаров меньше, а количество текстов больше, чем у класса, где средняя позиция 24.78.

Также мы видим еще нюансы:

Получаются новые гипотезы:

Пример кода для кластеризации URL:

# Загрузка библиотек

import pandas as pd

from sklearn.cluster import KMeans

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

# Данные

data =

# Преобразование данных в специальную структуру DataFrame

df = pd.DataFrame( data)

# Масштабирование признаков(если этого не сделать алгоритм не сойдется из-за слишком разного масштаба признаков)

scaler = StandardScaler()

X_scaled = scaler.fit_transform( df)

# Кластеризация KMeans на 2 кластера

kmeans = KMeans( n_clusters=2, random_state=42)

df['cluster'] = kmeans.fit_predict( X_scaled)

# Средние значения признаков по кластерам

cluster_summary = df.groupby( 'cluster').mean()

# Формирование визуализации Heatmap

plt.figure( figsize=( 10,6))

sns.heatmap( cluster_summary.T, annot=True, cmap="YlGnBu", fmt=".2f")

plt.title( "Средние значения признаков по кластерам")

plt.show()

[img=right]

На основе двух подходов видно, что можно прийти к похожим результатам разными путями. В этом кроется красота и гибкость машинного обучения, так как алгоритмы позволяют «раскрывать данные», а разные подходы позволяют лучше адаптироваться под конкретную задачу.

Представьте: вы попали на крупный проект.

Задача: проанализировать признаки товаров и сформулировать гипотезы относительно внедрения доработок.

Клиент делает выгрузку 2 000 000 товаров и 250 признаков в каждой(все, что было в базе данных, выгрузил и отправил вам).

Какой алгоритм выбрать, как действовать?Обладая некоторым опытом, можно выбрать такую стратегию:

Другая задача: есть новостной сайт, и нужно понять(хотя бы частично), почему одни новости «залетают», а другие нет. Например, выборка 1000 статей. Тут можно начать с кластеризации. Кластеризация покажет, какой объем у текста, автор, время публикации и т.д. у статей, которые «залетают» и которые «не залетают». Этот простой анализ может стать отправной точкой в аналитике новостного контента(например).

Возникает вопрос: какой самый лучший подход?Думаю ответ вы уже знаете – тот, который подходит для решения задачи. Если для решения задачи подходит множество подходов – выбирайте более простой и интерпретируемый метод(например, я бы выбрал кластерный анализ вместо случайного леса, так как этот алгоритм более интерпретируемый).

Кластеризация запросов

Когда речь идет о кластеризации, все SEO-специалисты думают о запросах. Алгоритмы ML предлагают массу вариантов для классификации(и тематического моделирования семантики). Используя ML можно выделять темы(топики), а также кластеризовать семантику на основе эмбеддингов(векторных вложений), которые можно получить из предобученных трансформеров. Кстати, тут мы видим довольно важную вещь: комбинация алгоритмов позволяет решать совершенно разные задачи разными способами, что делает навык владения машинным обучением важной hard компетенцией.

В примере ниже используется комбинация алгоритмов:

Keyword	Volume	Position	Cluster	ClusterCount	ClusterVolume	ClusterPosition	ClusterPotential
нужны ли права на электромотоцикл	480	28	202	6	1600	47,5	54,35318453
нужны ли права на электроскутер	320	6	202	6	1600	47,5	54,35318453
нужны ли права на электровелосипед	320	65	202	6	1600	47,5	54,35318453
права на электровелосипед	170	82	202	6	1600	47,5	54,35318453
права на электромотоцикл	170	31	202	6	1600	47,5	54,35318453
скутер нужны ли права	140	73	202	6	1600	47,5	54,35318453
как кататься на электросамокате	590	53	183	6	1650	43,5	53,60465329
как ездить на электросамокате	320	56	183	6	1650	43,5	53,60465329
как управлять электросамокатом	260	84	183	6	1650	43,5	53,60465329
как заряжать электросамокат	170	50	183	6	1650	43,5	53,60465329
как сложить электросамокат	170	7	183	6	1650	43,5	53,60465329
как включить электросамокат	140	11	183	6	1650	43,5	53,60465329
ultron	1000	8	101	6	2400	40,83333333	53,35405861
ultron t128	480	52	101	6	2400	40,83333333	53,35405861
ultron t11	320	2	101	6	2400	40,83333333	53,35405861
ultron t108	260	27	101	6	2400	40,83333333	53,35405861
ultron t103	170	97	101	6	2400	40,83333333	53,35405861
eltreco xt 850	170	59	101	6	2400	40,83333333	53,35405861
велосипед bmx	1600	6	75	6	3240	27	52,82840567
bmx велосипед	720	8	75	6	3240	27	52,82840567
трюковой велосипед bmx	320	9	75	6	3240	27	52,82840567
bmx bikes	260	68	75	6	3240	27	52,82840567
купить велосипед bmx	170	49	75	6	3240	27	52,82840567
велосипед бмикс	170	22	75	6	3240	27	52,82840567
dualtron	1000	43	104	6	3010	26	51,80465952
dualtron x	1000	53	104	6	3010	26	51,80465952
dualtron ultra	320	47	104	6	3010	26	51,80465952
dualtron raptor	260	4	104	6	3010	26	51,80465952
dualtron spider	260	5	104	6	3010	26	51,80465952
dualtron mini	170	4	104	6	3010	26	51,80465952

Сейчас довольно много статей на тему кластеризации на эмбеддингах предобученных моделей. Сказать по-честному, это ситуативный подход. В ряде случаев проще довериться кластеризации по топу, но если:

можно рассмотреть этот вариант. И тут вариантов решения миллион, начиная от TFIDF векторайзеров, заканчивая BERTopic, графовыми алгоритмами и другой экзотикой. Проблема этого подхода лишь в том, что найти хороший вариант бывает сложно(если вы его сразу нашли, скорее всего, проще было воспользоваться обычной кластеризацией запросов).

Преимущества использования ML в SEO

Использование классических ML-алгоритмов в SEO дает много ощутимых преимуществ, которые влияют на эффективность аналитики и принятие решений:

Какие навыки нужны для использования ML в SEO?

Чтобы эффективно применять ML в SEO, специалисту требуется сочетание технических и аналитических навыков:

Использование GPT в SEO-задачах

С появлением больших языковых моделей(LLM)у SEO-специалистов открылись новые возможности для автоматизации и анализа, которые раньше требовали сложных пайплайнов классического ML. GPT умеет работать с текстом «как человек», что позволяет решать задачи, где семантика и контекст важнее чистых численных признаков.

Основные задачи, где GPT проявляет себя лучше классических алгоритмов

Что GPT делать не умеет или делает хуже классических ML-моделей?

Прогнозирование численных показателей Обработка больших таблиц и объемных датасетов Интерпретируемость Оптимизационные задачи

Хорошая новость: LLM помогает в реализации ML / DataScience пайплайнах.

Промпт-инжиниринг – ключевой навык при работе с LLM

Чтобы GPT давал максимально полезные и точные результаты, SEO-специалисту нужно уметь правильно формулировать запросы(prompts):

Промпт-инжиниринг – это не просто технический навык, это часть аналитики: от того, как ты задашь задачу GPT, зависит качество рекомендаций и контента. Владение этим навыком делает работу с LLM эффективной и повторяемой, превращая «черный ящик» в инструмент, на который можно опираться в ежедневной SEO-практике.

Сравнение двух инструментов

Критерий / Задача	Классические ML-алгоритмы	GPT / LLM-подходы
Прогнозирование численных показателей(трафик, CTR, конверсии)	?Высокая точность, учитывает сезонность и тренды(Prophet, XGBoost)	?Низкая точность, не умеет корректно работать с временными рядами
Анализ больших таблиц с URL и признаками	?Обрабатывает тысячи строк и десятки признаков, выявляет зависимости	?Ограничение по токенам, большие таблицы плохо анализируются, информация может теряться
Кластеризация и классификация страниц / запросов	?KMeans, Random Forest, деревья решений позволяют классифицировать и выделять группы	?Может работать через embedding и семантические векторизации, но требует дополнительной обработки
Генерация гипотез и рекомендаций	?Можно через анализ признаков и важности фич, но требует ручной интерпретации	?Автоматически выявляет паттерны, предлагает улучшения для контента и структуры сайта
Генерация текстов и мета-данных	?Практически не применимо, нужны шаблоны и ручное формирование	?Генерация описаний, FAQ, блог-постов, метатегов на основе контекста
Суммаризация и структуризация контента	?Требует сложных пайплайнов NLP	?Быстро формирует сводки, отчеты, списки и таблицы из текста
Детальное сравнение страниц конкурентов	?Можно через таблицы и признаки, но сложно анализировать смысл	?Анализирует текстовые различия, выявляет сильные и слабые элементы, генерирует рекомендации
Автоматизация SEO-аудитов	?Можно с классическим ML, но требует правил и шаблонов	?Проверка H1, FAQ, метатегов, приоритизация задач
Интерпретируемость и объяснимость	?Высокая: видно влияние признаков на результат	?Низкая, сложно понять, почему GPT предложил ту или иную рекомендацию
Промпт-инжиниринг / настройка задачи	?Не требуется	?Ключевой навык: формулировка запроса напрямую влияет на результат
Обработка семантики и контекста	?Ограничена: TF-IDF, Word2Vec дают приближенный смысл	?Понимает текст, контекст и интент «как человек»
Масштабирование и повторяемость	?Модели можно запускать на локальных данных, автоматизировать	?Ограничено токенами и API, требует контроля генерации

ML требует больше хард-скиллов, чем просто общение с GPT

Одно из ключевых различий между классическим машинным обучением и работой с GPT – это уровень технической подготовки, необходимый для эффективного использования инструментов.

В отличие от этого, работа с GPT значительно проще: достаточно уметь формулировать корректный запрос(промпт)и интерпретировать результаты. Промпт-инжиниринг – это ключевой навык, но он не требует глубокого знания алгоритмов, статистики или программирования.

Иными словами, классическое ML требует сильной «hard skill» базы, тогда как GPT позволяет SEO-специалисту быстро получать результаты даже без глубоких технических знаний, делая упор на семантику и креативность.

Навык / Требование	Классическое ML	GPT / LLM-подходы
Работа с данными	?Требуется глубокая подготовка: очистка, нормализация, извлечение признаков	?Минимум: можно работать с «сырым» текстом, но важна структура промпта
Программирование	?Обязательно: Python/R, библиотеки sklearn, pandas, numpy, matplotlib	?Не обязательно: достаточно базового кода для обработки данных или вызова API
Настройка моделей	?Нужно выбирать алгоритмы, подбирать гиперпараметры, строить пайплайны	?Почти не требуется: GPT уже обучена, задача сводится к корректному запросу
Интерпретация результатов	?Важно анализировать влияние признаков и делать выводы	?Ограничено: модель выдает результат, «почему» остается скрытым
Статистический и математический бэкграунд	?Важно для построения корректных моделей и оценки точности	?Не требуется, достаточно понимания контекста и семантики текста
Творческое мышление и формулировка задач	?Нужно для генерации гипотез на основе данных	?Ключевой навык: промпт-инжиниринг напрямую влияет на качество результата
Обработка больших объемов данных	?Эффективно: таблицы, временные ряды, десятки тысяч строк	?Ограничено токенами; большие датасеты нужно делить или агрегировать
Автоматизация процессов	?Требует настройки пайплайнов, скриптов и регулярных запусков	?Ограничено API и токенами, но быстро внедримо для текстовых задач

Заключение

Мир SEO постепенно меняется: классическое машинное обучение остается надежным инструментом для работы с числами, прогнозами и большими таблицами, а GPT и другие большие языковые модели открывают новые возможности в области текста, семантики и генерации гипотез.

Классические ML-алгоритмы особенно полезны, когда нужна:

GPT / LLM-подходы сильны там, где важны:

При этом использование GPT требует умения правильно формулировать запросы(промпт-инжиниринг), что становится ключевым навыком SEO-специалиста при работе с LLM. Классическое ML, в свою очередь, требует более глубоких технических и аналитических навыков: работа с данными, настройка моделей, интерпретация результатов – это «hard skill», который сложно заменить простым использованием GPT.

Идеальный современный подход к SEO – это комбинация методов: использовать GPT для генерации гипотез, анализа контента и текстовой семантики, а классические ML-модели – для прогнозов, анализа метрик и автоматизации больших таблиц. Такой гибрид позволяет получать лучшие результаты, экономить время и строить SEO-стратегию, основанную как на данных, так и на семантической ценности контента.

Экспертное Summary

Краткое саммари статьи: статья рассматривает различия между классическими ML-алгоритмами и современными LLM(GPT)в контексте SEO. Классическое ML остается незаменимым для анализа численных данных, прогнозов и интерпретируемости, в то время как GPT превосходит в работе с текстом, семантикой, генерацией гипотез и контента. Оптимальный подход для SEO-специалиста – комбинировать оба инструмента в зависимости от задачи.

Термины и расшифровки

Общие термины ML/AI

SEO / Digital Marketing термины

Ключевые практические выводы для SEO-специалистов

Вывод: современный SEO-специалист выигрывает, сочетая техническую строгость ML с семантической гибкостью GPT, что позволяет оптимизировать и масштабировать процессы анализа, прогнозирования и контентной генерации.

Оригинал статьи на SEOnews

Статьи