К содержанию
Dmitry FabushevРУКОВОДИТЕЛЬ SEO
RU·ENСвязаться
Главная/Кейсы

Кейсы: сложные SEO-задачи
крупного интернет-магазина

Релизы, каталог, аналитика, продуктовые изменения и процессы. В каждом кейсе — что было на кону, за что отвечал я и что изменилось.

01 / Ключевые кейсы

Канал, каталог, релизы и аналитика

Здесь лучше всего видны масштаб задач, моя ответственность и работа с разработкой.

Внедрено · измерено

Восстановление SEO после релиза: от падения к положительной динамике

После крупного обновления серверной части органика за короткое время ушла с +25–30% до примерно −40% год к году — в сезон высокого спроса. Я перевёл ситуацию из набора дефектов в программу восстановления: 20+ приоритетных исправлений, работа с разработкой и контроль до возврата канала к росту.

+25–30%
год к году до обновления
~−40%
после обновления
+15–20%
после исправлений
Моя роль

Вёл восстановление со стороны SEO: диагностика, приоритизация 20+ исправлений, согласование с разработкой и контроль результата.

Восстановление после релизаОткрыть кейс
Внедрено и измерено

Фильтры каталога: правила вместо миллионов лишних URL

Google уже знал о 65 млн+ неиндексируемых URL, а обход одной крупной категории доходил примерно до 5 млн адресов. Мы изменили не только индексацию, но и саму URL-модель: полезные посадочные получили стабильные ЧПУ вместо параметрических комбинаций, а sitemap перестал отражать технический хвост каталога.

65 млн+ → ~1,3 млн
неиндексируемые URL, известные Google
~500 тыс. → 181 тыс.
страниц в индексе после консолидации
146 → 4
sitemap-файла после очистки URL-пространства
Моя роль

Диагностировал источник разрастания, спроектировал правила по типам страниц, целевую URL-модель и исключения, сформулировал требования и проверил внедрение.

Архитектура каталогаОткрыть кейс
Работает ежедневно

27 000 запросов ежедневно: от мониторинга к задачам SEO-команды

При 27 тыс. запросов и ~8 тыс. URL позиции уже нельзя «посмотреть вручную». Важное падение легко растворяется среди обычных колебаний. Я инициировал собственную систему, которая группирует изменения по направлению спроса и доводит сигнал до конкретного специалиста и задачи.

27 тыс.
запросов ежедневно
8 тыс.
URL в мониторинге
10×+
ниже оценочная стоимость сопоставимой ежедневной проверки*
Моя роль

Инициировал систему, выбрал стек, задал архитектуру данных, правила агрегации, уведомлений и распределения ответственности.

Поисковая аналитикаОткрыть кейс
Работает · 5+ регрессий

Контроль SEO после релиза: сигнал до падения общей аналитики

Одна ошибка в шаблоне могла тихо изменить robots, canonical или индексируемость целого типа страниц, пока магазин внешне продолжал работать. Я инициировал автоматические проверки на выборке из ~1 000 URL, чтобы ловить такие регрессии сразу после релиза, а не через неделю по последствиям в Search Console.

5+
реальных регрессий обнаружено
~1 000
контрольных URL
почти сразу
проверка после релиза вместо ожидания внешнего сигнала
Моя роль

Инициировал подход, определил контрольную выборку и эталонные состояния, согласовал проверку с разработкой и разбирал реальные отклонения.

Контроль после релизовОткрыть кейс
02 / Другие внедрённые решения

Продукт, управление и SEO-инфраструктура

Все остальные опубликованные production-кейсы попадают сюда автоматически; раздел можно переопределить в редакторе кейса.

Используется в работе

Инициативы: отделили ценность идеи от готовности к разработке

Идеи разной зрелости попадали в одну очередь, и несколько команд могли начать тратить время до ответа на базовые вопросы: стоит ли инициативу делать, готова ли она к разработке и как будет приниматься результат. Мы формализовали путь от идеи до post-release оценки.

5 фаз
понятная навигация по 16 стадиям
3 решения
ценность → готовность → эффект
в работе
единый процесс для участников
Моя роль

Связал рабочую практику в единую модель: точки решений, роли, требования к готовности, выпуск и оценка эффекта после релиза.

Управление инициативамиОткрыть кейс
Внедрено · масштабировано

Страница товарной линейки: выбор варианта вместо ещё одного списка

Сотни страниц товарных линеек системно проигрывали другим типам страниц: товар — около TOP-3, категория/тег — TOP-5, линейка — примерно TOP-20. Это был сигнал, что проблема не в тексте, а в самом типе посадочной. Я предложил заменить листинг на стабильную страницу семейства с выбором вариантов.

~ТОП-20
старые страницы линеек до изменений
сотни
страниц в масштабе решения
пилот → масштаб
подход расширен после проверки
Моя роль

Предложил новый тип посадочной, определил SEO-модель URL и canonical, требования к вариантам, пилоту и дальнейшему масштабированию.

Продуктовая страницаОткрыть кейс
Внедрено

Каталог как граф: категории, товары и смысловые связи

В каталоге примерно из 1 000 категорий проблема была не в отдельных ссылках, а в самих правилах связей: лишняя глубина, слабые переходы между смыслово близкими разделами, товарные карточки-тупики и жёсткая региональная логика. Мы меняли архитектуру каталога как систему.

~1 000
категорий в каталоге
до −2
уровней на затронутых путях
до ~20
контекстных блоков связей
Моя роль

Инициировал архитектурные изменения со стороны SEO: глубина каталога, смысловые связи, обратные переходы от товара к разделам и правила региональных страниц.

Структура каталогаОткрыть кейс
Production · внедрено и проверено на масштабе

Отзывы о товаре: отдельная посадочная для интента до покупки

Часть пользователей ищет не просто товар, а «модель + отзывы» на этапе выбора. Мы вынесли отзывы в самостоятельные индексируемые /reviews-страницы для товаров с 3+ отзывами, дали им собственные title/H1/meta и сохранили прямой путь обратно к покупке. На масштабе десятков тысяч товаров позиции по таким запросам заметно выросли.

3+ отзывов
порог для отдельной /reviews-страницы
10+ свойств
порог пилота /characteristics
десятки тысяч
товаров в масштабе решения
Моя роль

Нашёл отдельный спрос, сформулировал концепцию нового page type, SEO-требования, правила индексации и метаданных, требования к связям с PDP, UAT и анализ результата.

Product SEO / поисковые посадочныеОткрыть кейс
Production · внедрено и измерено

60 000+ → менее 5 000 редиректов: управляемая и самоочищающаяся база

За годы простой CMS-модуль превратился в базу из 60 000+ редиректов с дублями и историческими правилами. Я предложил не очередную ручную чистку, а новую архитектуру с жизненным циклом записи. После внедрения рабочая база сократилась до менее 5 000 записей и стала самоочищающейся.

60 000+
записей было в исторической базе
менее 5 000
осталось после очистки и перехода на новую модель
>91,7%
сокращение базы редиректов
Моя роль

Выявил системную причину разрастания базы, сформулировал концепцию и SEO-архитектуру нового модуля, правила самоочистки и исключения.

SEO-инфраструктура / CMSОткрыть кейс
03 / Системы и пилоты

Рабочие системы и пилоты

Автоматизация в реальной работе и инициативы, которые сейчас проверяются на данных.

Работает на реальном контенте

Подготовка контента с ИИ: 5 материалов за ~2 часа с редакторской проверкой

Когда через систему проходят сотни материалов, ошибка тоже масштабируется сотнями. Поэтому я строил не «генератор статей», а процесс, где источники, структура, изображения и редакторская проверка встроены в один цикл, а замечания меняют правила следующей итерации.

~2 часа
подготовка 5 статей с изображениями
~400
материалов прошли через систему
~95%
приняты с первой проверки
Моя роль

Спроектировал процесс и критерии качества, настроил цикл проверки и дорабатывал правила по реальным редакторским замечаниям.

Автоматизация контентаОткрыть кейс
Пилот на реальных данных

Диагностика SEO: сначала данные, потом гипотеза

Когда падает кластер, одновременно могут меняться выдача, ассортимент, цены, страницы и конкуренты. Один график показывает симптом, но не причину. Я собираю эти сигналы в один разбор, чтобы специалист видел не красивое объяснение от ИИ, а гипотезу с основаниями и следующим шагом проверки.

до ~100
реальных кластеров в первой проверке
5 направлений
специализированного анализа
data quality
главное ограничение, найденное в MVP
Моя роль

Спроектировал логику диагностики: какие данные проверять, как отделять факты от гипотез и что считать достаточным основанием для следующего шага.

Диагностика SEOОткрыть кейс
Пилот подготовлен

GEO: сначала измерить, что видят нейросети

В AI-ответе мало просто «появиться». Магазин могут упомянуть без ссылки, сослаться не на ту страницу или неверно прочитать цену и наличие. Поэтому я строю измерение по четырём отдельным вещам: присутствие, источник, доступность фактов и их точность.

60
запросов в исходном наборе
4 измерения
присутствие · факты · источник · точность
14 / 30 дней
контрольные точки после изменений
Моя роль

Спроектировал методику измерения, набор контрольных запросов и требования к страницам, чтобы сравнивать результат до и после изменений.

Поиск с ИИ / GEOОткрыть кейс
Внедрение идёт

HTML-first: важные данные и действия доступны сразу

Мы нашли 16 мест, где без JavaScript могли исчезать не декоративные элементы, а важные данные и действия: навигация, доставка, оплата, описание товара и части сценария покупки. Я сформулировал HTML-first подход: критичное должно существовать сразу, а JavaScript — улучшать интерфейс.

16
блоков с критичной зависимостью от JavaScript
5
направлений внедрения
HTML-first
базовые данные и действия доступны сразу
Моя роль

Провёл инвентаризацию JS-зависимостей, сформулировал целевую HTML-first архитектуру и порядок внедрения по критичности.

Надёжность интерфейсаОткрыть кейс
04 / Лаборатория

Личные проекты по ИИ и автоматизации

Здесь — то, что я исследую и собираю вне основной работы: как проверять идеи, строить продукты и автоматизировать процессы.

Исследовательская система

UPS: как удерживать требования в длинной разработке с ИИ

В длинной разработке с ИИ легко получить технически аккуратный результат, который уже ушёл от исходной задачи. UPS держит требования отдельно от текущего диалога, даёт Codex только нужный контекст и проверяет результат по репозиторию, тестам и воспроизводимому запуску.

Открыть проект
Прототип · пилоты

App Factory: проверить идею до дальнейшей разработки

ИИ позволяет начать разработку почти сразу — и поэтому легко начать строить слабую идею раньше, чем понятно, нужна ли она рынку. В App Factory после каждого этапа есть реальное решение: строить, пилотировать, изменить или остановить.

Открыть проект
Интерактивный прототип

FlowMind: сначала узкое место, потом автоматизация

Самая заметная ручная операция не обязательно тормозит весь процесс. Задержка часто находится в ожидании решения, передаче между ролями или нехватке данных. FlowMind сначала показывает, где реально теряется время, и только потом предлагает автоматизацию.

Открыть проект

Обсудим задачи SEO
и роль в вашей команде?

Обсудить роль