Клиент прислал ссылку на сайт конкурента и одну фразу: «Хочу так же». Я открыл исходный код, потом выдачу, потом Wordstat. Через три часа у меня лежал файл на несколько тысяч строк. И появилось ощущение, что «так же» означает совсем не слова.
Откуда брать ключи чужого сайта
Сайт сам рассказывает, под что его продвигают. Надо только читать в правильном порядке.
- Title, H1 и подзаголовки. Я открываю пять-десять главных страниц и выписываю формулировки. Это ключи, которые владелец выбрал осознанно.
- Карта сайта. Файл `/sitemap.xml` показывает структуру целиком. Человекопонятные адреса вроде `/remont-stiralnyh-mashin/` выдают кластеры без всяких сервисов.
- Меню, фильтры и анкоры перелинковки. Фильтры каталога часто совпадают с запросами вида «товар + свойство».
- Сервисы видимости. Keys.so, Serpstat, Ahrefs и Semrush показывают, по каким запросам домен попадает в топ. Базы у них разные, поэтому я сверяю минимум два.
- Ручная проверка выдачи. Я вбиваю пару запросов из списка и смотрю, какая страница конкурента ранжируется. Сервис иногда приписывает домену запросы, по которым его давно нет.
На выходе получается сырой массив с дублями, мусором и брендовыми запросами самого конкурента. Последние я вычищаю первыми: продвигаться по чужому названию бессмысленно.
Wordstat и подсказки: проверка на живость
Сервисы видимости обновляют базы с задержкой, а Wordstat показывает спрос сейчас. Я прогоняю список через операторы: кавычки отсекают хвосты, восклицательный знак фиксирует словоформу. Запрос с широкой частотностью в тысячи показов в точной форме иногда сжимается до пары десятков. Это нормально, просто так выглядит реальность.
Поэтому я беру у конкурента карту спроса, а контент строю на том, что у клиента есть своего
Отдельно я смотрю динамику. Сезонный запрос в низкий месяц выглядит мёртвым, хотя через полгода он принесёт основной трафик.
Подсказки Яндекса и Google дают то, чего нет у конкурента: свежие формулировки и вопросы целиком. В 2026 году люди пишут в поиск длиннее, по-разговорному, как в чат с нейросетью. Такие хвосты я собираю вручную или парсером и добавляю к массиву.
Кластеризация: из кучи в структуру
Тысяча ключей без группировки ничего не даёт. Я группирую запросы по выдаче: если у двух запросов в топ-10 совпадает N адресов, они живут на одной странице. Порог N подбираю под нишу: в узких темах ставлю мягче, в конкурентных строже. Подробно процесс расписан в статье как я кластеризую семантику.
Здесь чужое ядро впервые показывает слабые места. Конкурент часто натягивает на одну страницу три кластера или плодит пять страниц под один. Каждый такой случай я записываю: это готовые точки, где его можно обогнать.
Интент: что человек хочет на самом деле
Запросы «выбрать робот-пылесос» и «купить робот-пылесос» почти совпадают по словам, но первый человек хочет сравнение, а второй хочет корзину. Если поставить их на одну страницу, проиграют оба. Я размечаю каждый кластер по типу намерения: информационный, коммерческий, навигационный, смешанный. Тип подсказывает сама выдача: статьи в топе, каталоги или карточки.
Есть и неявные ключи. Человек пишет «шумит при отжиме», а имеет в виду ремонт. Об этом я подробнее писал в разборе про интент и неявные ключевые слова. В словаре блога «Слоеводство» 144 термина, и «интент» среди них мне приходится чаще всего пересылать клиентам.
Почему копия чужого ядра — не стратегия
Семантика конкурента отражает его ассортимент, бюджет, географию и ошибки. Копируя её целиком, вы получаете чужие решения пятилетней давности вместе с мусором.
Чужое ядро показывает, где идёт спрос. Куда идти вам, оно не говорит.
Google по-прежнему оценивает E-E-A-T и ищет следы живого опыта: фотографии своих работ, реальные цифры, автора с именем. Скопировать список запросов можно за вечер, а такой опыт скопировать нельзя. Поэтому я беру у конкурента карту спроса, а контент строю на том, что у клиента есть своего.
Нейросети, клики и экономика канала
Алиса AI, ChatGPT и AI Overviews отвечают на часть информационных запросов прямо в интерфейсе. Человек получает ответ и никуда не переходит. Частотность в Wordstat больше не равна потенциальному трафику, поэтому я считаю каждый кластер по формуле:
ценность = частотность × доля кликов после ИИ-ответа × конверсия × средний чек
Долю кликов и конверсию подставьте свои: их показывают Вебмастер, Search Console и аналитика по вашим же страницам. Коммерческие кластеры обычно переживают ИИ-поиск лучше справочных: купить диван в чате пока нельзя.
Справочные кластеры я не выбрасываю. Нейросети цитируют страницы с чёткими ответами, структурой и подтверждённой экспертизой. Видимость в таких ответах — отдельная работа, её называют GEO или AEO, и упоминание в ответе иногда приводит клиента позже, уже по брендовому запросу. Медленная мобильная версия обнуляет обе стратегии: если Core Web Vitals проваливаются, страница проигрывает и в обычной выдаче, и в цитатах.
Что я отдаю клиенту в итоге
Сырой файл конкурента клиент не получает. Он получает таблицу кластеров с интентом, расчётом ценности и пометкой «есть у конкурента / нет ни у кого». Вторая колонка обычно короче, но приносит больше.
Тому клиенту я отправил двенадцать кластеров вместо трёх тысяч строк. Первым в работу пошёл кластер, которого у конкурента не было вообще.