The evolution of pain: from reading documentation to delegating to neural networks
Home » Telegram posts »
The evolution of pain: from reading documentation to delegating to neural networks
Помните, как было раньше? Нужно прикрутить API очередного сервиса. Открываешь непонятную доку, часами ковыряешь эндпоинты, пытаешься разобраться с токенами… В итоге — выжженные нервы, убитое время и часто нулевой результат.
Потом появились ИИ-чаты. Стало веселее: копируешь куски кода, вставляешь ошибки обратно в нейронку. Что-то даже получалось, но всё равно это было сложно, долго и требовало ручного погружения.
А что сейчас? Я просто открываю Claude Code (или Codex, или любой другой современный инструмент) и пишу:
«А как мне сделать [вставляйте что угодно]? Напиши готовый код, протестируй и выдай результат».
Реальный кейс: ищем конверсионные запросы для накрутки ПФ
Прилетает задачка от клиента: найти ключи, которые реально приносят конверсии, чтобы точечно подлить на них поведенческие факторы.
Что я сделал? Правильно. Открыл ИИ и закинул прямой промпт:
«У меня есть счетчик Яндекс Метрики. Вот список целей: [цели]. Я хочу получить конверсионные ключи, чтобы понимать, где мне нужно улучшить позиции. Как это лучше сделать?»
Ответ нейросети, который экономит часы работы
Сначала алгоритм выдал мне классическую базу:
Но самое вкусное было в конце. ИИ сам предложил мне решение:
«Что я могу сделать для вас:
Я могу написать скрипт, который:
— Через API Яндекс Метрики вытянет данные по поисковым запросам с привязкой к целям.
— Через API Яндекс Вебмастера получит позиции по этим запросам.
— Сведёт всё в готовую таблицу: запрос → позиция → конверсии → приоритет улучшения.»
Ключевая логика: запросы с высокой конверсией, но позицией ниже ТОП-3 — это ваши точки роста. Хотите, чтобы я подготовил такой скрипт? Мне понадобятся только ID счётчика и токены.
Bottom line
Ну и, конечно, я выбрал готовый скрипт с автоматическим подключением к API Метрики и Вебмастера. Зачем собирать руками то, что машина пишет и анализирует за пару минут?
У меня одного такое чувство, или сейчас весь SEO-рынок резко ударился в глубокую аналитику и автоматизацию процессов?
The article discusses the process of selecting links for a competitor using Sape. It describes the stages of analysis and recommendations for choosing donors.
The author shares his experience of using neural networks to create a group in VK and delegate tasks. The author considers how AI will cope with SEO community packaging.
An article on how the use of optimisation techniques and the right text can significantly improve a website's position in search engines, even without updating metadata.
The article describes the process of updating the donor base using different platforms such as GGL, Miralink and Sape, and presents a system for evaluating the quality of links.
В статье представлены все рабочие методы индексации страниц в Яндексе. Рассматриваются различные подходы, их скорость и эффективность, а также личные рейтинги методов.
AffGate.com is an independent analytical platform for iGaming, SEO, and digital marketing.
We collect data from official sources, structure information about markets, companies and technologies, and make the industry more transparent and understandable for professionals.
AffGate.com is not an online casino and does not provide access to gambling. All information is provided for educational and analytical purposes only.
© 2024-2026 AffGate.com.
