Домен и список ключевых запросов → система сканирует сайт, разбирает запросы на кластеры локальными эмбеддингами, определяет интенты, находит конкурирующие страницы и готовит мета-теги и ТЗ для копирайтера. LLM — только там, где нужен смысл; кластеризация и проверки — математика и код.
модель: …
эмбеддинги: …
осталось анализов сегодня: …
Как это работает
- Сканирование. Сервис обходит до 20 страниц сайта (уважая robots.txt) и забирает заголовки, мета-теги и тексты.
- Кластеры. Каждый запрос превращается в вектор-«отпечаток смысла» локальной моделью — близкие по смыслу запросы сами собираются в группы. Никаких нейросетей-генераторов на этом шаге: чистая математика.
- Интенты. Что человек хочет: купить, узнать или найти конкретный сайт. Сначала — быстрые правила по словам-маркерам («купить», «как», «цена»), и только спорные группы уходят в LLM.
- Проверки и генерация. Код сверяет кластеры со страницами (два URL на одну тему — конфликт), а LLM в строгом JSON-режиме пишет мета-теги и ТЗ. Длину и структуру проверяет снова код: модель не может отдать «кривой» результат.
Собрано на уже работающих инструментах
- Векторизация и кластеры — тот же локальный embedder, что в RAG-поиске (multilingual-e5, ноль внешних API).
- Конвейер «собрать → оценить → выдать» и дневные бюджеты — как в Парсере вакансий.
- Генерация текстов по строгой JSON-схеме с fallback-моделью — как в Генераторе контента.
- Единый аудит-лог всех LLM-вызовов — общий для всех демо сайта.
Демо ↔ полная версия: здесь конкурентов вы указываете сами. В рабочей версии для агентства система сама забирает топ-10 выдачи по каждому ключу через SERP-провайдера (DataForSEO и аналоги), подтягивает метрики доменов и снимает лимиты на объём. Сайты с анти-бот защитой (Cloudflare, Qrator, DDoS-Guard) в полной версии обходятся Playwright-кластером с антидетект-профилями — в демо такие сайты честно помечаются предупреждением.