Автотеги: перенос спроса с архивных объявлений на постоянные страницы
Как по данным Search Console найти запросы, по которым маркетплейс показывается только через архивные объявления, и дать этому спросу постоянные посадочные страницы на 30+ доменах.
- КлиентЕвропейский маркетплейс коммерческой техники, 30+ языковых доменов
- РольВесь пайплайн: от выгрузки Search Console до готовых URL и мета-тегов
- Результаттысячи тегов, сотни тысяч страниц, +83% прироста папки
Задача
Клиент: европейский маркетплейс коммерческой техники, 30+ языковых доменов.
Проблема. Ощутимая доля SEO-трафика приходила на страницы архивных объявлений — проданную технику, миллионы страниц на домен. Последний год эти страницы теряют ранжирование, и вместе с ними уходит главный трафиковый актив. Это ещё и системный риск: при смене алгоритмов, спам- и core-апдейтах такой слой — первый кандидат на просадку, а его слабые поведенческие метрики (Navboost) медленно тянут вниз весь проект.
Задача. Найти запросы, по которым сайт показывается только через архивные объявления, и дать этому спросу постоянные посадочные страницы — листинги по бренду, модели и модификации там, где их ещё нет.
Почему это нетривиально
Такие запросы почти не видны во внешних инструментах вроде Ahrefs — только в Search Console. На главном домене это сотни тысяч пар «запрос–страница» в месяц, и длинные диапазоны рвут соединение с API.
Ключи грязные и в разных написаниях: «fct-220», «fct220» и «fct 220» — одна и та же модель Laverda FCT 220.
Тег нельзя строить по ключу механической формулой. Он строится по срезу техники, который стоит за ранжирующимся объявлением.
Каждый тег размножается на 30+ языков, поэтому любое описательное слово в ключе тиражируется на все домены.
Роль. Весь пайплайн мой: сбор данных из Search Console API, классификация типов страниц, извлечение бренда и модели из URL, поиск пробелов по токен-метчингу против каталога, очистка, сборка URL и мета-тегов, дедупликация, размножение по языкам. Разработка — только загрузка готовых файлов и вывод страниц на сайте.
Пайплайн
- Выгрузка Search Console помесячными чанками с чекпоинтом. Оставляем запросы, где все ранжирующиеся страницы — объявления.
- Очистка ключей от модификаторов. Белый список из 44 слов-типов техники не срезается, многословные марки защищены от разрыва.
- Извлечение бренда и модели из слага объявления: бренд — по самому длинному совпавшему префиксу, модель — токены до последнего совпадения с ключом, без учёта дефисов. Отсев ложных совпадений и опечаток транслитерации.
- Дедупликация по срезу техники с суммированием показов и кликов и взвешенной позицией.
- Проверка наличия листинга без новых обращений к API: из той же выгрузки строится «вселенная» всех ранжирующихся листингов, и каждый срез классифицируется как модельная страница, брендовая или пробел.
- Проверка товарного наполнения: краулим страницы внутреннего поиска и оставляем только срезы, по которым есть активные объявления.
- Привязка к брендовому листингу вместо общего поиска, если бренд распознан и брендовая страница существует.
- Отсев уже существующих модельных страниц через извлечение блока моделей с брендовых листингов.
- Языковая очистка: удаляются ключи с описательными словами на любом языке. Остаются только бренд, код модели и спецификации.
- Дедупликация против существующих тегов, прошлых партий и модельных страниц каталога — с единой нормализацией ключа на всех источниках.
- Размножение по языкам через карту соответствий hreflang, сборка конечных URL и мета-тегов, проверка каждого URL на код 200 и контроль, что урлы основного домена не утекли на национальные.
Воронка отбора
Полный прогон по данным Search Console за 16 месяцев (апрель 2025 — август 2026):
| Этап | Объём | Доля от уникальных запросов |
|---|---|---|
| Пар «запрос–страница» в выгрузке | миллионы | — |
| Уникальных запросов сайта | порядка миллиона | 100% |
| Запросы, видимые только через объявления | сотни тысяч, десятки миллионов показов | около 53% |
| После очистки и обогащения | сотни тысяч | около 31% |
| Уникальных срезов техники | сотни тысяч | около 17% |
| Пробелы: нет ни модельной, ни брендовой страницы | десятки тысяч | около 5% |
Строгость отбора на примере одной под-партии: после чистки по году и длине остаётся около 90% кандидатов, после языковой очистки — около 64%, после дедупликации — около половины. При размножении по языкам это сотни тысяч URL.
Результат
Масштаб
| Партия | Тегов | Доменов | Страниц |
|---|---|---|---|
| 22 июля 2026 | около 20% партии | 30+ | десятки тысяч |
| 5 августа 2026 | около 80% партии | 30+ | около двухсот тысяч |
| Итого | тысячи | 30+ | сотни тысяч |
Перелом тренда
Всё лето трафик папки тегов держался в коридоре ±8% от среднего без тренда. Вторая партия залита 5 августа — ступень на неделе 10 августа, через пять дней после заливки и против сезонного спада.
4 недели до и после 10 августа:
| До | После | Дельта | |
|---|---|---|---|
| Страницы новых партий | около десятка сессий в день | сотни сессий в день | рост более чем в 20 раз |
| Вся папка тегов | 100% | 123% | +23% |
Новые страницы дали 83% прироста всей папки тегов.
Трафик и конверсия
Больше десяти тысяч сессий с момента заливки по 21 сентября.
Run-rate сентября — порядка двух сотен сессий в день, то есть десятки тысяч сессий в год.
Доля в трафике папки тегов: около 13% в августе, около 10% в сентябре.
Сентябрь (1–21): несколько тысяч сессий → десятки целевых действий, лиды и переходы на аукцион, CR около 0,8%. Действия распределены по десятку стран, концентрации на отдельных пользователях нет.
Качество страниц и задел
Отдача на страницу с трафиком — на уровне зрелого корпуса тегов: около 1,9 сессии против 2,1 у остальных страниц папки за тот же период. Автогенерация даёт страницы, не уступающие накопленному корпусу.
При этом новые теги собирают трафик в среднем на 1,3 домена из 30+, а зрелые — на 3,8. Индексация языковых версий только начинается, и основной объём отдачи ещё впереди.
Что дальше. Из десятков тысяч найденных пробелов в структуре сайта обработано около 15%. Пайплайн воспроизводим: каждая следующая партия проходит те же шаги без ручной работы.