SEO с AI-агентами: практический онлайн-интенсив (Алексей Чекушин)

​ Пройдемся по всему стеку SEO-задач и рассмотрим на практике какие из них и как можно автоматизировать через агентов. Что разберём: Харнесс: поддерживающий skills (демонстрация на Hermes) Модели: достаточный для работы объем через подключаемые к харнессу подписки/api/свой инференс. Базовый минимум модели пригодной для работы — DeepSeek V4 flash 0731 / Qwen-3.8 27B (модели слабее не подойдут в роли agentic driver) Платные API/MCP — Вордстат/Keyword Planner, поисковые подсказки, позиции, итд — данные с которыми вы работаете, чтобы их по API/MCP мог забирать ваш агент Формат: практический онлайн-интенсив. Основной акцент — на демонстрации и практическом разборе инструментов и рабочих сценариев. Программа: 1. Настройка harness и подключение LLM: Демонстрация на harness Hermes. В роли LLM могут выступать любые достаточно умные модели уровня Deepseek V4 flash 0731, Qwen-3.8-27b или модели больше и умнее. Однако, сейчас уже не требуется подключать очень дорогие модели чтобы подключить рабочий результат 2. Формирование и использование механизма Agent Skills: Skills — изначально созданный компанией Anthropic формат который подхватили другие harness. Именно через skills мы будем учить агента работать. Базово LLM не умеют в SEO почти ничего 3. Подключение инструментов для агента при помощи MCP и API: MCP — model context protocol, стандарт подключения ИИ-агентов к внешним БД, API, инструментам. Научим агента собирать SERP, заходить на сайты, парсить семантику, получать ссылочное, итд — пользоваться всем сеошным инструментарием 4. Решение практических задач в SEO с помощью ИИ-агентов: Технический аудит сайта Разведка ниши сайта Сбор и анализ семантики Распределение семантики по сайту Создание мета-тегов Использование анализаторов и формирование требований к текстам Создание текстов Анализ ссылочного профиля Анализ динамики сайта Поиск гэпов и проблем на сайте Анализ конкурентов Научимся не только запускать задачи текстом, но и ставить регулярные задачи (например — чтобы ИИ сам разобрал результаты сбора позиций). Даты проведения: 8, 9 и 10 сентября 2026 года.