---
title: "Інструменти AI в SEO: мій набір із тестами та пастками - Łukasz Rogala"
description: "Які інструменти AI я використовую в SEO: мовні моделі, дані про результати Google, сканування сайту й власні скрипти. Показую тести з цифрами та пастки."
url: "https://rogala.pro/uk/blog/instrumenty-ai-v-seo/"
language: "uk"
author: "Łukasz Rogala"
published: "2026-10-18T12:15:00+02:00"
modified: "2026-10-18T12:16:57+02:00"
---

[Блог](https://rogala.pro/uk/blog/)

# Інструменти AI в SEO: мій набір і тести, які його сформували

[Łukasz Rogala](https://rogala.pro/uk/#about) · 18 жовтня 2026 р. · 15 хв читання

**Мій набір інструментів AI в SEO - це мовні моделі, платні дані про результати Google, програма для сканування сайтів і власні скрипти.** Модель добре впорядковує дані, описує їх і пише код. Результат з одного завантаження результатів або з однієї відповіді моделі буває, однак, випадковим. Тому показую тести, які змінили спосіб, у який користуюся цими інструментами. Не складаю рейтингу від 1 до 10, бо не порівнював ці інструменти поруч на тих самих даних.

**Тести в цьому тексті я зробив від липня до жовтня 2026 року на власних даних і на даних проєктів, назв яких не наводжу.** За платні інструменти з цього тексту я плачу, а їхні назви наводжу без посилань. Спільно керую Linko, платформою для розміщення посилань, а у VerticalSEO, моїй агенції, ми створюємо власні інструменти SEO. Пишу про них із цим застереженням. Назви моделей наводжу у версіях з дня тесту скрізь, де їх записав, бо версії змінюються кожні кілька тижнів. Результати з малих вибірок описую як попередні.

### Ця стаття іншими мовами (26)

- [Narzędzia AI w SEO: mój zestaw i testy, które go ukształtowały (Polski)](https://rogala.pro/blog/narzedzia-ai-w-seo/)
- [AI SEO Tools: My Toolset and the Tests That Shaped It (English)](https://rogala.pro/en/blog/ai-seo-tools/)
- [KI-Tools für SEO: Mein Set und die Tests, die es geprägt haben (Deutsch)](https://rogala.pro/de/blog/ki-seo-tools/)
- [Herramientas de IA para el SEO: mi conjunto y los tests que lo han moldeado (Español)](https://rogala.pro/es/blog/herramientas-ia-seo/)
- [Outils d'IA en SEO : ma boîte à outils et les tests qui l'ont façonnée (Français)](https://rogala.pro/fr/blog/outils-ia-seo/)
- [Strumenti AI nella SEO: il mio set e i test che l'hanno plasmato (Italiano)](https://rogala.pro/it/blog/strumenti-ai-per-la-seo/)
- [Ferramentas de IA para SEO: meu conjunto e os testes que o moldaram (Português)](https://rogala.pro/pt/blog/ferramentas-de-ia-para-seo/)
- [AI-tools voor SEO: mijn set en de tests die hem hebben gevormd (Nederlands)](https://rogala.pro/nl/blog/ai-tools-voor-seo/)
- [AI nástroje pro SEO: moje sada a testy, které ji utvářely (Čeština)](https://rogala.pro/cs/blog/ai-nastroje-pro-seo/)
- [AI-værktøjer i SEO: mit sæt og de tests, der formede det (Dansk)](https://rogala.pro/da/blog/ai-vaerktoejer-seo/)
- [AI-verktyg i SEO: min uppsättning och testerna som formade den (Svenska)](https://rogala.pro/sv/blog/ai-verktyg-seo/)
- [AI-verktøy for SEO: settet mitt og testene som formet det (Norsk bokmål)](https://rogala.pro/nb/blog/ai-verktoy-for-seo/)
- [Tekoälytyökalut SEO:ssa: oma työkalupakkini ja testit, jotka sen muovasivat (Suomi)](https://rogala.pro/fi/blog/tekoalytyokalut-seo/)
- [Instrumente AI în SEO: setul meu și testele care l-au format (Română)](https://rogala.pro/ro/blog/instrumente-ai-seo/)
- [AI-eszközök a SEO-ban: az eszköztáram és a teszteim, amelyek formálták (Magyar)](https://rogala.pro/hu/blog/ai-seo-eszkozok/)
- [Εργαλεία AI στο SEO: το δικό μου σετ και τα τεστ που το διαμόρφωσαν (Ελληνικά)](https://rogala.pro/el/blog/ergaleia-ai-seo/)
- [أدوات الذكاء الاصطناعي في السيو: مجموعتي والاختبارات التي شكّلتها (العربية)](https://rogala.pro/ar/blog/adawat-ai-fi-seo/)
- [כלי AI ב-SEO: הסט שלי והבדיקות שעיצבו אותו (עברית)](https://rogala.pro/he/blog/klei-ai-seo/)
- [SEO'da Yapay Zeka Araçları: Kullandığım Set ve Onu Şekillendiren Testler (Türkçe)](https://rogala.pro/tr/blog/yapay-zeka-seo-araclari/)
- [SEOでのAIツール：私のツールセットと、それを形作ったテスト (日本語)](https://rogala.pro/ja/blog/ai-seo-tsuru/)
- [SEO를 위한 AI 도구: 제가 쓰는 도구 모음과 이를 바꾼 테스트 (한국어)](https://rogala.pro/ko/blog/ai-seo-dogu/)
- [AI 在 SEO 的工具：我的工具組合，以及改變我做法的測試 (繁體中文)](https://rogala.pro/zh-hant/blog/ai-seo-gongju/)
- [用于 SEO 的 AI 工具：我的工具组合，以及塑造它的测试 (简体中文)](https://rogala.pro/zh-hans/blog/ai-seo-gongju/)
- [เครื่องมือ AI ใน SEO: ชุดเครื่องมือของผมและการทดสอบที่กำหนดวิธีใช้ (ไทย)](https://rogala.pro/th/blog/khrueang-mue-ai-seo/)
- [Công cụ AI trong SEO: bộ công cụ của tôi và những thử nghiệm đã định hình nó (Tiếng Việt)](https://rogala.pro/vi/blog/cong-cu-ai-trong-seo/)
- [Alat AI untuk SEO: Perangkat yang Saya Pakai dan Uji yang Membentuknya (Bahasa Indonesia)](https://rogala.pro/id/blog/alat-ai-untuk-seo/)

## Що AI робить у SEO добре, а чого не вміє?

**Мовна модель добре читає, впорядковує й пише, але погано рахує з пам'яті й не бачить даних, яких ви їй не надасте.** 26 і 27 вересня 2026 року я перевірив мовні моделі на 17 типах завдань SEO, кожен на легкому й важкому рівні. Частину типів я збудував на основі 103 вакансій для SEO-спеціалістів. Вакансії найчастіше називали технічний аудит, звітність і аналіз даних. З інструментів найчастіше називали Search Console, Google Analytics 4 (GA4), Ahrefs, Semrush і Screaming Frog.

**Найсильніші моделі мали майже 100% майже в кожному типі завдань, тож відмінності проявилися лише на слабших моделях.** До лідерів належали, зокрема, Claude Opus 5.5, Fable 5.1, Codex і Gemini 3.1 Pro. У підрахунках із файлу на важкому рівні Claude Haiku 4.5 отримав 2 бали з 10. Gemini 3.8 Flash із низьким рівнем міркування отримав 1 з 10, а локальна Gemma 4 12B - 0 з 10. У завданнях, де модель могла порахувати дані скриптом на Python, усі досліджені хмарні моделі отримали всі можливі бали. Навіть найслабші з них отримали всі можливі бали. Дані в цих завданнях - це експорти зі Screaming Frog, 45 тис. подій GA4 і лог сервера зі 160 тис. рядків. Тому цифри в моїй роботі рахує скрипт, який модель пише й запускає.

**Текст польською наосліп оцінювали дві моделі, і тут відмінності були значні.** Оцінювачі не знали, яка модель написала текст. Шкала мала 5 ступенів, а 5 означало текст, готовий до надсилання клієнтові без правок. Лише Claude Opus 5.5 і Claude Sonnet 5 отримали 5 на важкому письмовому завданні. Gemini 3.1 Pro отримав 2, бо вигадав «вчорашню розмову» з адресатом. Оцінювач Claude Opus був суворішим за оцінювача Gemini, і щодо відповідей Claude, і щодо решти моделей.

**Та сама модель може дати інший результат при наступному запуску того самого тесту.** Claude Haiku 4.5 отримав у двох прогонах 62 і 39 балів зі 102. У тексті про [SEO-аудит](https://rogala.pro/uk/blog/audyt-saitu-seo/) описав, чому модель AI не зробить повного аудиту сайту сама.

## Мій набір: які інструменти AI я використовую і для чого?

**Інструменти поділяю на шість груп за застосуванням у роботі, а не за виробниками.** Ту саму модель використовую для кількох завдань, бо інакше використовую її для читання даних, а інакше для контролю. Для кожного застосування наводжу тест, після якого змінив спосіб роботи.

**Кожне застосування в моєму наборі має тест, який змінив спосіб роботи**

Матриця шість на два. Рядки: мовні моделі, локальні моделі, дані про результати, сканування сайту, контент і семантика, контроль. Стовпці: інструменти й завдання та тест, який змінив спосіб роботи.

*Тести з вересня й жовтня 2026 року на власних даних і на даних проєктів, назв яких не наводжу. Результати з малих вибірок вважаю попередніми.*

## Якими мовними моделями я користуюся і для чого?

**Головну роботу роблю в Claude Code, тобто в Claude, що працює в терміналі з доступом до файлів, скриптів і даних.** Claude пише й запускає скрипти, читає експорти та готує чернетки звітів. Codex (OpenAI) і Gemini (Google) отримують ті самі матеріали для повторної перевірки.

**Тексти й звіти перевіряю другою моделлю іншого виробника, у два раунди.** У першому раунді шукаю фактичні помилки й прогалини. Другий раунд перевіряє лише правки, бо при виправленні виникають нові помилки. У жовтні 2026 року в одному проєкті другий раунд знайшов у посібнику хибну кількість усіх посилань, від якої рахували відсоток: 79 замість 76. Ця помилка виникла лише при правках. Мій контрольний скрипт її не знайшов.

**Модель як суддя якості може вимірювати щось інше, ніж людина, тому перевіряю її на текстах, які вже оцінив.** 7 жовтня 2026 року я дав двом моделям оцінити 87 описів патентів Google. Серед них було 8 описів, які раніше сам визнав готовими, а судді про це не знали. Fable, модель компанії Anthropic, визнала готовими 5 із цих 8. Codex із високим рівнем міркування визнав 1 з 8.

**Ці два результати кажуть лише про тексти, які я сам визнав готовими.** Решти 79 описів я не оцінював, тож не знаю, скільки відхилень було слушних. Codex відхилив загалом 51 з 87 описів, бо кожне речення опису порівнював із формулою винаходу, яка визначає обсяг правової охорони. Узгодженість суддів між собою була близькою до випадкової. Каппа Коена склала 0,06, де 0 означає випадкову узгодженість, а 1 - повну.

**Локальні моделі на власному комп'ютері з відеокартою використовую для масового маркування даних, бо не плачу за кожну одиницю.** 1 жовтня 2026 року я перевірив локальні моделі на чотирьох простих діях. Даними були сторінки трьох польських інтернет-магазинів. Gemma 4 31B розпізнала тип сторінки у 98,5% із 403 сторінок. Типи сторінок - це продукт, список продуктів, стаття або інше. Скрипт із правилами влучав у 84% цих сторінок.

**Gemma майже без помилок зчитала ціни й оцінила узгодженість чисел, але частина еталонів у цьому тесті походила з моделі, а не від людини.** Еталоном типу сторінки були мітки зі скрипта, виправлені моделлю Claude Opus. Gemma правильно зчитала ціну з усіх 177 карток продукту. Еталоном була ціна зі структурованих даних, узгоджена з текстом сторінки. У 99,3% зі 134 випадків Gemma правильно оцінила, чи число в реченні збігається з даними. Половина цих речень мала навмисно змінене число. Gemma розпізнала також тип попиту в ключовому слові (пропозиція, поза пропозицією чи порада) у 97,7% з 218 ключових слів. Еталоном були тут мітки моделі Claude Opus.

**Та сама родина моделей підвела при порівнянні чисел між двома файлами в справжній пропозиції.** 12 жовтня 2026 року дві версії Gemma 4, 26B і 31B, порівняли 63 рядки й повідомили лише про хибні суперечності. Визнали, наприклад, що «-34%» і «одна третина» - це суперечливі значення. Єдина справжня проблема в цьому тексті стосувалася не чисел, а перебільшеного слова біля результату з таблиці. Тож не належала до завдання Gemma. Тепер скрипт перевіряє, чи кожне число з одного файлу є в другому. Це контроль наявності чисел, а їхній зміст перевіряє людина або друга модель.

## Якими інструментами користуюся для даних про позиції та попит?

**Дані про результати Google беру з DataForSEO, Search Console та Ahrefs, і кожне з цих джерел має іншу пастку.** DataForSEO продає завантаження результатів Google і дані про попит з оплатою за кожен запит. Від 17 вересня до 14 жовтня 2026 року я замовив там 17 076 завдань за 99,89 USD. Серед них було 13 085 завантажень результатів Google.

**Одного завантаження результатів не вистачає для вимірювання позиції, бо наступні завантаження того самого ключового слова виглядають інакше.** 7 жовтня 2026 року я завантажив результати для 94 ключових слів тричі з інтервалом в одну годину і двічі в ту саму хвилину, за 1,57 USD. Потім порівняв домени з першої десятки у двох завантаженнях того самого ключового слова. Спільні домени становили в медіані близько 15% усіх різних доменів з обох завантажень. У завантаженнях з тієї самої хвилини було близько 8%. Одне ключове слово мало в медіані 4 варіанти результатів. Тому замість позиції рахую частку завантажень, у яких домен є в першій десятці. Завантажень близько 10, і надсилаю їх одночасно.

**Це вимірювання скасувало мій попередній тест, у якому я порівняв позицію з одного завантаження з цитуваннями з п'яти завантажень.** Результат тесту «пройдено» виявився хибним, тож тест зупинив. AI Overview, тобто відповідь AI над результатами Google, був у цьому вимірюванні стабільним: з'являвся у 97-99% завантажень, а список цитованих сторінок не змінювався.

**Search Console показує кліки, виміряні самим Google, але експорт із панелі обрізає таблицю до 1 000 рядків.** Тисяча запитів, відсортованих за кліками, - це частина даних із найбільшою кількістю кліків. 20 вересня 2026 року для одного сайту експорт із панелі показав CTR 4,28% для позицій 1-3 у США. CTR - це частка показів, які закінчилися кліком. Дані за 16 місяців, отримані без ліміту 1 000 рядків, тобто 123 498 запитів, дали 1,40%. Такі дані отримую через API Search Console, тобто інтерфейс для програм. Другий спосіб - звіт у Looker Studio, безплатному інструменті Google для звітів, із конектором Search Console.

**Ahrefs використовую для посилань, ключових слів і конкуренції, але його оцінки трафіку перевіряю в Search Console.** Колонка трафіку в Rank Tracker від Ahrefs - це оцінка: оцінений попит, помножений на прийняту частку кліків. Для одного сайту ця оцінка була в 10-50 разів вищою за кількість кліків в Search Console, а в іншому приблизно в 3 рази нижчою. Rank Tracker рахує також блоки на сторінці результатів як позиції. В одному випадку падіння з 1-го на 13-те місце означало лише те, що над результатами з'явився AI Overview.

## Якими інструментами користуюся для технічного аудиту?

**Для аудиту використовую Screaming Frog і браузер Chrome без вікна, а модель AI читає результати, але не замінює сканування сайту.** Screaming Frog проходить сайт так, як робот пошуковика. Chrome, запущений без вікна, показує сторінку після виконання JavaScript, тож порівнюю обидві версії сторінки. В одному аудиті сканування з JavaScript і без нього, запущені паралельно, дали хибний сигнал про рендеринг. Відтоді запускаю їх по черзі.

**Коли файрвол сайту, який аудитую, блокує мою програму для сканування, окремі адреси завантажую через сервіс Apify Web Fetch.** У тесті з 12 жовтня 2026 року сервіс зчитав 8 із 8 сторінок, яких я не міг завантажити зі своєї IP-адреси. Дві з них належали сайтам клієнтів, а шість - публічним сайтам із відгуками, порівнювачам і інтернет-магазинам. Це коштувало 0,00155 USD за адресу. Сервіс іноді повідомляв, однак, про вдале завантаження з кодом 200, хоча завантажив лише сторінку перевірки. Дуже короткий текст або текст про перевірку вважаю тому блокуванням і повторюю завантаження.

**Цей сервіс не показує, що бачить справжній робот Google чи робот AI.** Він підключається з іншої IP-адреси, а навіть коли я вказую назву робота, інші заголовки видають звичайний браузер Chrome. Тому блокування роботів перевіряю в Search Console і власним скриптом, який порівнює відповіді сервера для різних роботів. У тексті про [файл llms.txt](https://rogala.pro/uk/blog/llms-txt-shcho-tse/) описав, як за IP-адресою перевіряю, чи запит надіслав справжній робот.

**Асистента технічних аудитів я створив на аудитах моєї агенції з 2020-2026 років і вимірюю його на аудитах, які раніше зробила людина.** Асистент - це агент AI, який збирає дані про сайт і перевіряє їх за каталогом правил, записаних з цих аудитів. Обсяг аудиту й пріоритети затверджую сам, на початку роботи й перед надсиланням аудиту. Результат вимірювання допишу тут після другого вимірювання на новому сайті.

## Якими інструментами користуюся для контенту та семантики?

**Ключове слово прив'язую до сторінки за допомогою гібридного пошуку, бо попередня версія мого інструмента правильно добирала сторінку лише для третини ключових слів.** 14 жовтня 2026 року я взяв ключові слова з Search Console двох сайтів, без ключових слів з назвою марки. Для кожного ключового слова еталоном була сторінка, яка отримала щонайменше 60% кліків за цим ключовим словом і була серед відсканованих сторінок сайту. Попередня версія інструмента використовувала модель MiniLM для ембедінгів, тобто перетворення тексту на вектор чисел. Вона вказала еталонну сторінку першою у 34% ключових слів.

**Гібридний пошук поєднує три списки сторінок і влучав в еталонну сторінку у 80,5% і 77,1% ключових слів.** Перший список походить із моделі e5-large. Другий - це пошук за словами в тексті, а третій - за словами в title, заголовку H1 і адресі. Списки поєдную методом RRF, який винагороджує сторінки, що високо стоять одразу на кількох списках. Найкраща окрема модель для ембедінгів була різною на кожному з сайтів, а гібрид переміг в обох.

**Гібридний пошук влучав у сторінку з більшістю кліків понад удвічі частіше, ніж попередня версія мого інструмента**

Горизонтальні стовпці для чотирьох методів. Біля кожного два стовпці: частка ключових слів, за якими метод указав першою сторінку з більшістю кліків, окремо для двох сайтів. MiniLM 33,9% і 34%, e5-large 70,8% і 54,9%, пошук за словами в тексті 67,1% і 63,2%, гібридний пошук 80,5% і 77,1%.

*Тест від 14 жовтня 2026 року. Еталонна сторінка - це сторінка з щонайменше 60% кліків за певним ключовим словом у Search Console, без ключових слів з назвою марки. Результат MiniLM стосується попередньої версії інструмента з помилкою поділу тексту. Гібридний пошук поєднує e5-large із пошуком за словами в тексті та в title, заголовку H1 і адресі сторінки. Результат вимірює узгодженість із кліками в Google, а не те, яка сторінка найкраще відповідає на запит.*

**Під час цього тесту я знайшов помилку у власному інструменті: модель не бачила кінця більшості фрагментів тексту.** Скрипт ділив текст на фрагменти по 80 слів, а модель приймає 128 токенів, тобто шматків слів. Польські слова діляться на більше токенів, ніж англійські, тож 89-98% фрагментів обрізали. Результат 34% стосується, отже, попередньої версії інструмента разом із цією помилкою, а не самої моделі MiniLM. Тест вимірює узгодженість із кліками в Google, а не те, яка сторінка найкраще відповідає на запит.

**Сутності, тобто назви компаній, продуктів, осіб і понять, витягую з текстів локальною моделлю GLiNER2.** У моєму тесті з липня 2026 року модель мала на польських текстах F1 0,94, стільки ж, як на англійських. F1 поєднує влучність і повноту, а 1 означає ідеальний результат. Цей результат стосується міток, які не перекриваються. Коли в одному запиті були одночасно мітки «фірма» і «марка», F1 падав до 0,85. Модель працює на звичайному процесорі, близько 20 абзаців на секунду, без плати за сторінку.

**Не використовую GLiNER2 для розпізнавання інтенції ключових слів, бо в моєму тесті вона влучала лише в 33-42% випадків.** Часто помилялася з упевненістю 0,99, тобто з майже найвищою упевненістю, яку сама повідомляє.

**Мапу тем цієї серії текстів я зробив із сутностей на 71 сторінці конкурентів з Польщі та США.** Скрипт витягнув 110 сутностей і 1 764 трійки, тобто записи у формі сутність, ознака й значення. Дані коштували 0,072 USD. Мапа показала ролі текстів, пари текстів для з'єднання посиланнями й теми, яких бракує на цьому сайті.

## Якими інструментами користуюся для лінкбілдингу?

**Для аналізу посилань використовую Ahrefs, але посилання, позначені як втрачені, перевіряю наживо, перш ніж вони потраплять у висновки.** У жовтні 2026 року в одному проєкті Ahrefs показував 360 польських доменів як втрачені. 140 із них і далі посилалися тією самою адресою. Близько 70 адрес відповідали помилкою 403 на завантаження звичайною програмою, тож я перевірив їх у браузері, яким керує скрипт (Playwright).

**Спільно керую Linko, платформою для розміщення посилань, тож не описую її тут як інструмент іншої компанії.** У тексті про [лінкбілдинг](https://rogala.pro/uk/blog/link-building/) описав, як оцінюю портали перед купівлею публікації. У тексті про [лінкбілдинг в епоху AI](https://rogala.pro/uk/blog/link-building-ai/) описав, як AI допомагає підготувати публікації й контакт із видавцями.

## Якими інструментами користуюся для вимірювання видимості в AI?

**Інструменти для вимірювання видимості марки в AI описав в окремому тексті, тож тут наводжу лише принцип.** Згадку марки у відповіді та цитування її сторінки рахую окремо. Кожне запитання ставлю кілька разів, бо відповіді асистентів змінюються. У тексті про [видимість марки в AI](https://rogala.pro/uk/blog/vydymist-marky-v-ai/) описав вимірювання, кількість повторів і пастки інструментів. У тексті про [AI SEO і GEO](https://rogala.pro/uk/blog/ai-seo-ta-geo/) описав, що роблю на сайті, щоб асистенти AI могли його цитувати.

## Які інструменти SEO ми створили самі?

**Коли жоден інструмент не відповідає на моє запитання, пишу з допомогою AI власний скрипт.** Більшість цих скриптів слугує внутрішній роботі: сканування, завантаження даних, сутності, контроль текстів і чисел. Перш ніж почну користуватися скриптом у роботі, перевіряю його на даних із правильною відповіддю.

**У VerticalSEO ми готуємо 16 інструментів SEO, які будуть доступні через сайт і через API, також для агентів AI.** Інструменти ще не опубліковані. Тести з 8 жовтня 2026 року перевіряли, чи інструменти працюють відповідно до специфікації. Пройшли 610 із 610 тестів API і 325 з 325 тестів інструментів для агентів у браузері. Ці інструменти працюють за стандартом WebMCP, який надає функції сайту агентам AI. Тести ще не вимірюють, чи інструменти дають влучні висновки SEO.

**Тест інструмента для перевірки сутностей показав, що самої назви не вистачає, щоб указати сутність.** Я шукав польську торговельну платформу Allegro, але інструмент вибирав із графа знань Google, тобто з його бази сутностей, твір Вівальді. За моїм іменем і прізвищем вибирав актора. Тепер інструмент підтверджує сутність лише тоді, коли Google вказує для неї перевірювану сторінку. Підтвердженням є також ідентифікатор, указаний у Wikidata або в структурованих даних сторінки.

**LemmeGSC, мою панель для даних із Search Console, готую до випуску як відкрите програмне забезпечення.** Панель завантажує дані з Search Console без ліміту 1 000 рядків. Показує, зокрема, канібалізацію ключових слів, тобто кілька сторінок одного сайту на те саме ключове слово.

## Яких безплатних інструментів SEO вистачить для початку?

**На початок вистачить Search Console, Looker Studio, безплатної версії асистента AI та безплатної версії Screaming Frog.** Кожен із цих інструментів має іншу роль:

- Search Console показує кліки, покази й запити з Google;
- Looker Studio з конектором Search Console завантажує ці дані без ліміту 1 000 рядків;
- безплатна версія асистента AI групує ключові слова, пише чернетки й скрипти, якщо надасте їй дані;
- безплатна версія Screaming Frog сканує до 500 адрес, чого вистачає для малого сайту.

**Платні інструменти для ключових слів і посилань варто додати лише тоді, коли знаєте, на яке запитання вони мають вам відповісти.** Безплатний асистент AI не знає ваших даних із Search Console. Найбільше дає тоді, коли отримує від вас експорт і прохання про скрипт, який порахує результат.

## Як я тестую інструмент AI, перш ніж йому довіряти?

**Інструмент перевіряю на даних, для яких знаю правильну відповідь.** Не кожен тест із цього тексту мав усі елементи зі списку нижче. У тесті локальних моделей еталон типу сторінки виправила модель, а не людина. Сьогодні тест має такі елементи:

- еталонний набір із рішень людини або з даних Google, наприклад сторінка з більшістю кліків за певним ключовим словом;
- передбачений результат, записаний перед запуском тесту;
- повтор того самого прогону, бо один прогін моделі чи одне завантаження результатів буває випадковим;
- випадки з підкладеною помилкою, щоб перевірити, чи контроль її виявить;
- вартість і час на одиницю;
- числа, перевірені скриптом, а не моделлю.

**Дані для тестів коштували мені небагато, а найбільше роботи вимагає еталонний набір.** Тест завантажень результатів коштував 1,57 USD, а дані для мапи тем серії - 0,072 USD. Еталонний набір вимагає попередньої оцінки людини. Наведені витрати не охоплюють цієї праці.

**Результат тесту записую разом із тим, чого тест не перевіряв.** Щодо призначення ключового слова сторінці знаю узгодженість із кліками в Google, але не знаю, чи вказана сторінка найкраще відповідає на запит. Щодо локальних моделей перевірив чотири прості дії, а не повні завдання. Без такого запису результат тесту легко вважати ширшим, ніж він є.

**Перевірю, які завдання у вашому SEO можна пришвидшити інструментами AI, а де потрібен скрипт або людина.** Напишіть, які завдання повторюєте щотижня і якими даними користуєтеся. Відповім, з чого б я почав.

[Напишіть мені](https://rogala.pro/uk/#contact) · [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/lukaszrogala/?locale=uk_UA) · [WhatsApp](https://wa.me/48570081225)

## Найпоширеніші запитання про інструменти AI в SEO

### Чи годиться ChatGPT для SEO?

**Так, для роботи з даними, які ви йому надасте, але не як джерело даних про позиції та попит.** У моїх тестах я перевіряв головно Claude, Codex і Gemini, а не сам ChatGPT. Асистент такого типу може підсумовувати тексти, групувати ключові слова, писати чернетки текстів і код, але результат треба перевірити. Без даних із Search Console або з інструмента для ключових слів він не знає ні позицій вашого сайту, ні кількості пошуків. Числа, подані з пам'яті, бувають вигадані.

### Чи замінить AI SEO-спеціаліста?

**Мої тести цього не перевіряли, бо стосувалися окремих дій, а не всієї роботи спеціаліста.** У цих діях найсильніші моделі часто отримували всі можливі бали. Хибні висновки брались із неповних даних і слабкого контролю: з одного завантаження результатів, з обрізаного експорту з Search Console і з моделі, яка сама порівнювала числа. Ці помилки знайшла людина або скрипт, який спроєктувала людина.

### Чи карає Google за контент, написаний AI?

**Не за саме використання AI: Google пише, що відповідне використання AI не порушує його настанов.** Правила Google щодо зловживання контентом у великому масштабі охоплюють створення багатьох сторінок передусім для маніпулювання ранжуванням, а не для допомоги користувачам. Ці правила стосуються сторінок, створених будь-яким способом, також із допомогою AI. Google радить також перевіряти факти в контенті з AI вручну перед публікацією, також у title, описах і структурованих даних.

## З чого почати?

**Почніть з одного завдання, яке виконуєте щотижня, і з даних, які вже маєте в Search Console.** Дайте моделі повні дані й попросіть скрипт, який порахує те, що сьогодні рахуєте вручну. Результат порівняйте з кільканадцятьма випадками, які перевірите самі. Лише коли результати збігаються, запустіть скрипт на всіх даних. У тексті про [SEO-стратегію](https://rogala.pro/uk/blog/seo-stratehiia/) описав, які дані з Search Console перевіряю на початку роботи.

Зовнішні джерела (перевірено 18 жовтня 2026):

- Google Search Central: Google Search's guidance on using generative AI content on your website (developers.google.com)
- Google Search Central Blog: Google Search's guidance about AI-generated content (8.02.2023) (developers.google.com)
- Google Search Central: Spam policies for Google web search (developers.google.com)

прайс Screaming Frog SEO Spider на сторінці виробника (ліміт безплатної версії: 500 адрес). Власні дані: тест моделі GLiNER2 (липень 2026), тест 17 типів завдань на мовних моделях (26-27 вересня 2026), тест локальних моделей на чотирьох діях (1 жовтня 2026), тест суддів якості (7 жовтня 2026), тест змінності завантажень результатів DataForSEO (7 жовтня 2026), тест Apify Web Fetch і порівняння чисел у пропозиції (12 жовтня 2026), тест призначення ключового слова сторінці (14 жовтня 2026), використання DataForSEO (17 вересня - 14 жовтня 2026), мапа тем серії (18 жовтня 2026).

[Łukasz Rogala](https://rogala.pro/uk/#about)

SEO-стратег і консультант

Łukasz Rogala - SEO-стратег і консультант, CEO VerticalSEO та співзасновник Linko. З 2014 року працює в SEO і пропонує SEO 360°: стратегію та аудити, технічне SEO, контент, лінкбілдинг, Google Discover, семантичне SEO і видимість бренду в AI-пошуку (GEO).

[Про мене](https://rogala.pro/uk/#about) · [Виступи та медіа](https://rogala.pro/uk/#featured)

Читайте також

- [Видимість марки в AI: як я її вимірюю і якими інструментами](https://rogala.pro/uk/blog/vydymist-marky-v-ai/)
- [SEO-аудит сайту: як я роблю аудит крок за кроком](https://rogala.pro/uk/blog/audyt-saitu-seo/)