«Убийца копирайтеров»: в 11,4 раза увеличили трафик онлайн-школы с помощью ИИ

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Клиент

Moscow Business School — онлайн-школа с курсами MBA и программами повышения квалификации, работающая с 2007 года.

Продуктовая линейка: курсы по различным профессиям (маркетинг, логистика и так далее).

Задачи: улучшение видимости сайта, рост органического трафика с помощью прокачки блога.

Анамнез: клиент обратился в Kokoc Performance в феврале 2023 года. Изначально работа велась над SEO: был проведен аудит, выстроена новая структура сайта и созданы необходимые разделы. К августу 2023 года фокус сместился на контент-маркетинг.

Проблематика

Блог на сайте существовал, но работал бессистемно. Темы выбирались путем парсинга с сайтов конкурентов, при этом не брались во внимание собственные образовательные программы. Требовалась полная смена самой логики работы: просто привлечь трафик было недостаточно, важно конвертировать его в целевые лиды и заявки. Не блог ради блога и как у всех, а блог — как рабочий и прогнозируемый инструмент лидгена.

Особенности проекта:

• Отсутствие системного подхода к контенту и утвержденной семантики.
• Технические запросы клиента. Для удобства публикации и корректного отображения на мобильных устройствах потребовалось дополнительно оптимизировать HTML-код таблиц в статьях. Команда подготовила несколько вариантов, из которых клиент выбрал наиболее подходящий.
• Ограниченный бюджет, что и стало одной из причин выбора ИИ-инструмента для масштабирования контента.

Цели

• вывести сайт в топ поиска по ключевым запросам
• кратно нарастить органический трафик
• создать отлаженную, предсказуемую и масштабируемую систему генерации контента

В кейсе покажем один из нескольких участков работ в 2025 году — продвижение при помощи информационного блога. Он был на сайте онлайн-школы и до обращения в Kokoc.com (Kokoc Performance)

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Главный вызов проекта — превратить хаотичный контент-маркетинг в управляемую систему с понятными KPI и экономической эффективностью.

Работа велась поэтапно.

Этап 1. Базовая SEO-оптимизация

Сотрудничество началось в феврале 2023 года и включало базовую SEO-оптимизацию и технические доработки сайта.

До января 2025 года статьи создавались с привлечением копирайтеров, после чего команда начала постепенно внедрять ИИ.

Этап 2. Смена стратегии и подхода

В августе 2025 года была обновлена команда SEO-специалистов, и полностью пересмотрен подход к контенту.

Вместо анализа конкурентов было сформировано продуктовое семантическое ядро, привязанное к курсам школы.

Например, для направления «Логистика» создавались статьи, органически связанные с соответствующими образовательными программами.

Такой подход позволил связать SEO-трафик напрямую с продуктом и бизнес-целями.

Этап 3. Внедрение AI-агента

Центральным элементом решения стал внутренний ИИ-агент собственной разработки Kokoc Performance. Инструкция по работе с ИИ-агентом:

Был внедрен двухуровневый подход:

1. Для высокочастотных (ВЧ) запросов ИИ формирует детальную структуру статьи, которая дорабатывается редактором и экспертом.

2. Для средне- и низкочастотных (СЧ/НЧ) запросов ИИ генерирует практически готовые тексты, требующие финальной проверки, фактчекинга и «очеловечивания».

Так удалось сохранить баланс:

• экспертности для приоритетных материалов
• масштабируемости для массового контента

Этап 4. Создание «контент-завода»

Главным организационным ноу-хау стал специально созданный задачник — единый Google-документ, который структурировал всю работу. В нем фиксировались вопросы клиента, утверждались тематические направления и приоритеты, велся список согласованных тем, а также отслеживался статус каждой статьи и, что самое важное, динамика приносимого ею трафика от месяца к месяцу.

Заказчик получил отлаженный процесс публикации и мониторинга, где каждая статья отслеживалась на предмет эффективности.

Данные на вход (Google Таблица):

• Основной ключ
• Тип страницы
• Страницы конкурентов
• Язык
• Семантика
• LSI
• Биография автора
• Примеры статей для подражания
• Инфо о компании
• Задачник стал источником истины и для команды, и для заказчика, практически полностью автоматизировав рутинные согласования. Клиент размещает готовые материалы, данные по трафику в двух поисковых системах заносятся в задачник для оценки эффективности каждой статьи.

Особенности контент-завода

• Подстраивает стилистику
• Анализ конкурентов
• Сбор структуры в 4 шага
• Обогащение, сбор фактов по теме
• Формирование списка вопросов
• Итерационный сбор фактов
• по вопросам
• AI-копирайтер + AI-редактор
• Генерация Meta
• Оптимизация под GEO
• Опционально RAG*

* RAG (Retrieval-Augmented Generation) — «генерация, дополненная поиском». Это технология, объединяющая большие языковые модели (LLM) с внешними базами знаний.

Преимущества контент-завода перед классическим копирайтингом.

• Качество текстов улучшилось – редакторы вносят минимальные правки
• Процессы идут гораздо быстрее – тексты за пару дней вместо недель
• Можем закрывать неограниченные объемы – контент больше не является проблемой
• Результат лучше ручного копирайтинга – заметный прирост SEO-трафика

Максим Григоров

старший SEO-специалист, Kokoc Performance

Главная ценность — не в самой генерации текстов ИИ, а в том, чтобы встроить эту технологию в отлаженную бизнес-систему. Мы превратили хаотичный процесс в четкий, прозрачный и предсказуемый конвейер

3. Результаты сотрудничества

В ходе проекта мы тестировали несколько подходов к созданию и публикации контента, чтобы определить оптимальный формат работы с блогом и масштабирования трафика.

Подход №1 — Промты + редакция (январь–август 2025)

• Написано около 40 статей
• Яндекс: прирост трафика на +2 500 визитов в месяц
• Google: прирост трафика на +500 визитов в месяц

Подход №2 — AI-агент + редакция (август–декабрь 2025)

• Написано 29 статей
• Яндекс: прирост трафика на +5 000 визитов в месяц
• Google: прирост трафика на +3 500 визитов в месяц

Итог за 2025 год:

• Общий рост органического трафика в 11,4 раза
• Яндекс: рост в 25 раз, Google: рост в 7 раз

Бонус в SEO и AEO:

• Около 60% запросов из нового семантического ядра попали в ТОП-10 выдачи
• 45% семантики отображается в нейроответах

Таким образом, тестирование подходов позволило определить оптимальную стратегию, где AI + редактор обеспечивает максимальную эффективность и предсказуемый рост трафика, а бонусные результаты в SEO и AEO усиливают коммерческую и информационную ценность контента.

4. Заключение

Проект наглядно демонстрирует, как внедрение системного подхода и AI-технологий позволяет трансформировать контент-маркетинг в управляемый бизнес-инструмент.

Ключом к успеху стали:

• Систематизация: единый задачник сделал процесс прозрачным.
• Фокус на продукт: привязка контента к реальным курсам повысила релевантность и коммерческую эффективность.
• Гибкое использование ИИ: инструмент не заменил экспертизу, а оптимизировал ресурсы.
• Клиентоориентированность: готовность подстраиваться под технические потребности клиента (код таблиц) укрепила сотрудничество.

В результате клиент получил предсказуемый, масштабируемый и экономически эффективный канал привлечения аудитории.