Aviasales и “AI-обзор” в SEO/Performance: как сократили стоимость органического трафика на спецзапросы и укреп

Aviasales и “AI-обзор” в SEO/Performance: как сократили стоимость органического трафика на спецзапросы и укрепили Topical Authority

Контекст
В 2026 “чистое” информационное SEO (просто отвечать на запросы и собирать трафик) проседает: растёт доля zero-click — часть ответов “съедает” выдача и AI-обзоры. У Aviasales (платформа поиска авиабилетов) это особенно заметно: пользователи приходят не только за статьями, но и за сравнением условий перелёта, правилами тарифов и маршрутами “куда лететь сейчас”. Проблема в том, что часть полезного контента конкурирует между собой: страницы под узкие вопросы дублируют смысл, а поисковые системы начинают “понимать” тему не через количество, а через глубину и непротиворечивость.

Задача
Нужно было:
— снизить CAC на сегмент пользователей, который приходит из поиска по “спец” запросам (не бренд, не очевидная покупка, а уточнения: “багаж на рейсе…”, “возврат по тарифу…”, “пересадка в … правила”);
— укрепить Topical Authority по направлениям и правилам перелётов (то есть быть “источником правил”, а не набором отдельных заметок);
— уменьшить каннибализацию: не дать десяткам страниц разного качества конкурировать за один интент.

Решение
Команда Aviasales собрала пайплайн, где AI работает не как “генератор текстов”, а как конструктор структуры знаний и контролёр качества.

1) Карта интентов → кластеризация смыслов
Сначала собрали список запросов из Search Console и платных кампаний (какие формулировки реально приводят в воронку). Затем AI-сегментация разложила запросы по смысловым группам: “багаж”, “изменение брони”, “пересадки”, “правила тарифов”, “документы”. На выходе получились тематические кластеры — одинаковый интент, но разные нюансы. Важно: страницы не плодили “ещё один текст”, а приводили разные нюансы к единой логике темы.

2) AI-обзор как каркас для материала
Для каждого кластера формировали “AI-обзор” (внутренний документ структуры): какие вопросы закрыть, в какой последовательности, какие термины одинаково трактовать, где нужны таблицы/чек-листы. Дальше контент создавали по каркасу, но фактуру (правила перевозчиков, формулировки, исключения) подтверждали по источникам компании. То есть AI отвечал за “скелет и согласованность”, а не за юридическую/операционную точность.

3) Обязательная проверка против противоречий
AI прогоняли по анти-плейбуку:
— поиск внутренних противоречий между страницами (например, если на одной странице “багаж включён”, а на другой — “зависит от тарифа” без пояснения);
— проверка на “размазанный” смысл (если текст даёт поверхностную справку без конкретных шагов и условий — он не проходил).
На практике это сильно снижает риск того, что публикации превращаются в “воду ради объёма”.

4) Синхронизация с performance-планом
Когда страница кластера подтверждала качество (по поведенческим метрикам и скорости индексации), её начинали использовать в связке:
— как landing для отдельных рекламных сегментов (с нулевой “привязкой” к последнему клику, а через поддержку по пути пользователя);
— в ретаргетинг на тех, кто дочитал/перешёл в нужный раздел (иногда это не “купил сразу”, но в RevOps-подходе это означает подготовленного пользователя, который легче конвертируется в следующий визит).

Результат (что измеряли)
После запуска подхода Aviasales сместили фокус с “количества новых страниц” на “сходимость темы”. По данным внутренних отчётов (в рамках тестов по кластерам):
— органический трафик по спецзапросам вырос в среднем на 18–27% за 6–10 недель после обновлений;
— доля страниц, которые перестали конкурировать за один и тот же интент (уменьшение каннибализации в кластере) — примерно на 30%;
— стоимость привлечения из поиска по нужным сегментам снизилась на 12–16% (за счёт того, что рекламные бюджеты меньше “дожимали” тех, кто ещё не понял правила, а больше работали как усилитель к уже понятному контенту);
— удержание на уровне “вернулся и сделал следующее действие” улучшилось: пользователи стали чаще переходить к выбору маршрута/этапу бронирования после чтения правил (это критично в эпоху, где средний чек в e-com снижается на 5–
…