🧬 Search Intelligence Layer

Как встроить «мозги» для поисковых запросов в дашборд ЭкоСпроса — чтобы не просто видеть ключевые слова, а знать, что делать

🐺 Подготовлено Сигмой · 26 июня 2026
← Каталог лендингов

👋 Игорь, коротко и по-человечески

Сейчас у нас есть дашборд ЭкоСпроса (Cockpit), в котором живут боли клиентов (JTBD), продукты, офферы. Но мы не видим, что люди реально ищут в Яндексе и как эти поиски ложатся на нашу структуру.
Предлагаю добавить Search Intelligence Layer — слой, который:
🔍
Собирает поисковые запросы из Метрики, Директа и Wordstat Не просто ключевые слова, а фразы, которые люди реально вбивают
🧩
Группирует в смысловые кластеры — например, «купить станок для дома» и «ткацкий станок купить недорого» = один кластер Вместо тысячи отдельных фраз — 10-20 понятных тем
🎯
Привязывает к существующим JTBD-болям — какие поиски к какой боли относятся «Боюсь не разобраться» = запросы про сложность, «Какой станок выбрать» = сравнения
🛤️
Показывает стадию клиента — он только ищет информацию или уже готов покупать Problem aware vs Ready to buy — разные офферы нужны
🎁
Рекомендует, какой оффер и куда разместить — на основе данных Для кластера «сравнение станков» → сравнительная страница + статья + реклама
💰
Считает приоритет (Opportunity Score) — на что обратить внимание в первую очередь Где много трафика + хорошая динамика + высокое коммерческое намерение = делать сейчас
Проще говоря: сейчас ты заходишь в дашборд и видишь «3 JTBD-боли, 6 офферов, 19 кампаний». После внедрения ты будешь видеть «Вот что люди реально ищут, вот к какой боли это относится, вот что с этим делать, и вот где это разместить, чтобы получить конверсию».

🏗 Как Search Intelligence встраивается в SprosOS

Я.Метрика Я.Директ Wordstat
Search Intelligence Layer
Нормализация Кластеризация Скоринг
Buyer Stage JTBD (существующие) Офферы (существующие)
Рекомендации Surface Cockpit Analytics

Search Intelligence Layer работает между источниками данных (Метрика/Директ) и бизнес-сущностями (JTBD/Offers).
Он именно переводит рыночный сигнал в управленческое действие.

Что уже есть (не дублировать)

  • ✅ 3 JTBD-боли с сигналами (24/18/15)
  • ✅ 6 офферов в Матрице
  • ✅ Коннектор Метрики (active, надо расширить)
  • ✅ Коннектор Директа (deferred, надо перевести в active)
  • Что добавится

  • 🆕 10-20 поисковых кластеров на старте
  • 🆕 Связи кластер → JTBD, кластер → Offer
  • 🆕 Скоринг (Opportunity Score) для приоритизации
  • 🆕 Страница Search Intel в дашборде
  • 🗺 Дорожная карта

    🔥 Этап 0Уже готовоиюнь 2026

    Полный отчёт по Метрике + Директу + страница анализа на хостинге.

  • ✅ Отчёт ЭКОЯР на pro.vedagora.ru/pro/ekoyar-analytics/
  • ✅ Страница интеграции на pro.vedagora.ru/pro/sprosos-integration/
  • 🔄 Добавить кнопку в Cockpit дашборда
  • 🔄 Ручная кластеризация топ-50 фраз
  • 📊 Этап 1Search MVPиюль · 5-7 дней
  • Модель данных (8 таблиц: фразы, кластеры, связи, факты, скоринг)
  • Коннектор Директа → active (19 кампаний)
  • Коннектор Метрики → расширен (поисковые фразы + цели)
  • Batch-скрипт импорта (cron 1 раз/сутки)
  • API: /api/search/clusters, /api/search/phrases и т.д.
  • Страница Search Intel в SprosOS
  • 🚀 Этап 2Wordstatавгуст
  • Коннектор Wordstat API (рыночная частотность, сезонность)
  • Расширение кластеров через related queries
  • Opportunity score с рыночными данными
  • Growth detection — какие темы растут
  • 🤖 Этап 3AI-автоматизациясентябрь+
  • Автоматическое определение JTBD по кластеру
  • Авто-рекомендации офферов и surface
  • Сигналы об аномалиях / новых темах
  • AI-ассистент: «Сигма, что нового в поисковых запросах?»
  • 👤 Кто что делает

    🐺 Сигма
    Таксономия кластеров, маппинг на JTBD, валидация scoring, дизайн дашборда
    Продуктовая логика
    💜 Агата
    Модель данных, коннекторы, batch-импорт, API-ручки, страница Search Intel
    БД + API + Фронт
    👤 Игорь
    Валидация buyer stage, качество кластеров, приоритеты, решения по офферам
    Стратегия + решения

    Критерии готовности MVP

  • 8 таблиц в PostgreSQL развёрнуты
  • Директ active — 19 кампаний читаются
  • Метрика собирает поисковые фразы ежедневно
  • Cron-скрипт импорта настроен (1 раз/сутки)
  • API /api/search/clusters возвращает данные
  • Страница Search Intel в SprosOS (/analytics/search-intel)
  • 3 JTBD имеют поисковые кластеры
  • Scoring model работает
  • Raw-данные живут 30 дней, агрегаты — навсегда
  • 📊 Модель данных (8 таблиц)

    Слой A. Сырые данные (хранить 14-30 дней)

    -- Партии импорта из источников
    search_raw_import_batchисточник, payload, статус
    search_raw_phraseисходная фраза, источник, метаданные

    Слой B. Канонический словарь (навсегда)

    search_phraseканоническая фраза, нормализация, хеш, статус (active|noise|out_of_scope)
    search_phrase_variantварианты написания, источник

    Слой C. Факты и метрики (агрегаты)

    search_fact_metrikaвизиты, отказы, глубина, конверсии по дням
    search_fact_directпоказы, клики, затраты, CTR, CPC по дням+кампании
    search_fact_wordstatмесячные показы, сезонность, прогноз

    Слой D. Семантика и действия (самое важное)

    search_clusterкластер + связь с JTBD + buyer stage + opportunity score + тренд
    search_phrase_cluster_linkкакая фраза в каком кластере
    search_cluster_offer_linkкакой кластер к какому офферу
    search_offer_surface_recommendationгде размещать: лендинг / РСЯ / статья / sales
    Принцип: основные связи — на уровне кластеров, а не каждой фразы. Это уменьшает базу с N×M до N×k (где k=3-5 кластеров на фразу). Прямые связи фраза→сущность — только как override.

    API-ручки (6 эндпоинтов)

    GET /api/search/clusters — список кластеров с метриками GET /api/search/clusters/:id — детали кластера: фразы, факты, JTBD, офферы GET /api/search/phrases — поиск фраз с фильтрами GET /api/search/jtbd/:id — фразы, привязанные к JTBD POST /api/search/clusters/link — ручная привязка кластера к сущности PUT /api/search/clusters/score — ручной override scoring