От апдейт-алгоритма к управляемому росту: как Aviasales перестроил “контент ради SEO” в систему экспериментов для Topical Authority
В 2026 поисковая выдача стала менее “контентной витриной”: растёт доля ответов, которые закрывают запрос прямо в сервисах (в формате AI-overviews), а чистое informational SEO перестаёт быть гарантией трафика. Одновременно у B2C-маркетинга обострился вопрос экономии: средний чек в e-com-подобных сценариях (включая travel) снижается на 5–8%, и компаниям приходится сильнее защищать повторные покупки и конверсию в бронирование. На этом фоне Aviasales столкнулся с классической проблемой: новые материалы приносили видимость, но не давали предсказуемого прироста целевых действий.
Задача
Нужно было:
— связать производство контента с метриками выручки (а не только с индексированием/видимостью);
— снизить зависимость от “одного источника” (условно: органика по общим запросам);
— построить механизм, который позволяет масштабировать то, что работает, и быстро выключать то, что нет.
Решение
Команда Aviasales перестроила процесс так, чтобы контент становился гипотезируемым продуктом внутри маркетинговой системы.
1) Отказ от статуса “контент ради публикаций”
Сначала разложили статьи и лендинги на кластеры намерений пользователей (условно: выбор направления, поиск маршрута, сравнение, подготовка к поездке). Для каждого кластера определили единый целевой показатель: не “просмотры”, а вклад в бронирования (через модель атрибуции на уровне шага в воронке).
2) Экспериментирование с глубиной и форматом, а не с количеством
Вместо “публикуем больше” запускали контролируемые тесты:
— варианты структуры страницы (блок “как выбрать” vs блок “кейсы маршрутов”);
— наличие калькуляторов/сравнений прямо в статье (в формате интерактивных подсказок);
— изменения в “первом экране” под конкретные интенты: для части кластеров делали ранние ответы, чтобы меньше пользователей уходили в zero-click режим, не получив причин вернуться к поиску билетов.
3) Инкрементальность вместо last-click
Чтобы не утонуть в споре “если выросло, значит причина в тексте”, использовали подходы инкрементальности: оценивали изменение поведения группы пользователей с учётом фоновых факторов и влияния других каналов (в практике часто комбинируют server-side данные, MMM как верхнеуровневую проверку и тесты на подгруппах).
4) Topical Authority как управляемая цель
Ключевая идея: не “одна статья = один запрос”, а накопление тематики вокруг центра знаний. Для этого измеряли, как растёт охват тематических узлов: какие подтемы начинают “сцепляться” друг с другом в выдаче/ответах, и как это связано с долей переходов в поисковую форму.
Результат
После перестройки система дала измеримый эффект в двух плоскостях.
1) Выход на предсказуемость
Прирост целевых действий стал воспроизводимым: тестируемые форматы стали давать более устойчивые изменения, чем разовые всплески от публикаций “в целом”. Внутри компании закрепили правило: масштабируем только те кластеры, у которых есть статистически значимый рост вкладов в бронирование при приемлемом влиянии на CAC/стоимость привлечения.
2) Смещение фокуса с органики как “само собой”
Когда появились признаки, что значительная доля ответов закрывает запрос без клика, контент стали проектировать так, чтобы он:
— давал ранний ответ (чтобы пройти через AI-overviews),
— и одновременно создавал причину вернуться к продукту (переход в поиск/выбор параметров).
Числа, которые обычно фиксируют в таких программах (и которые команда Aviasales трактует как “порог для решения”):
— контрольная метрика по воронке (конверсия из просмотра в шаг поиска/бронирования) росла в тестах относительно контрольных страниц;
— доля “нулевых” сессий и уходов без дальнейших действий снижалась за счёт того, что пользователю давали полезный следующий шаг, а не просто справку.
Урок
1) Контент в 2026 — это не производство, а портфель экспериментов.
Если вы не связываете публикации с шагами в воронке и выручкой, вы инвестируете “в метрики видимости”, а не в рост.
…
Эксперименты и A/B-тесты
@ExperimentationRoom
От апдейт-алгоритма к управляемому росту: как Aviasales перестроил “контент ради SEO” в систему экспериментов
Этот пост опубликован в Telegram-канале Эксперименты и A/B-тесты. Подписаться можно по ссылке: @ExperimentationRoom.