Как мы превратили новости в продажи

О клиенте

К нам обратился основатель B2B-стартапа в сфере аналитики рынка. Продукт уже был действующим: своя клиентская база, платящие пользователи, команда разработки и понятное позиционирование.

Стартап рос органически, за счёт контента и экспертизы, но в какой-то момент упёрся в потолок — информации вокруг рынка становилось всё больше, а системного способа с ней работать не было.

Задача

Формально запрос звучал просто:

Нужно собрать все новости по нашему рынку за последний год, чтобы понять, что вообще происходит

Но за этим стояла вполне прикладная бизнес-цель. Команда хотела:

• Увидеть реальные тренды, а не опираться на ощущение «кажется, рынок меняется.
• Проверить гипотезы о направлениях развития продукта.
• Подготовить аналитический материал для инвесторов и ключевых клиентов.

Сложность была не в самом сборе новостей, а в масштабе и хаосе:

• Источников десятки, качество сильно разнится.
• Новости часто дублируют друг друга, перепечатываются с задержкой.
• Часть контента не несёт ценности для бизнеса, но занимает внимание.

Проект был примечателен тем, что клиенту были нужны не «сырые данные», а осмысленная картина рынка, на которую можно опираться в принятии решений.

Почему Вебпарсинг.ру?

Клиент рассматривал несколько вариантов — от ручной работы аналитиков до покупки готовых медиамониторинговых сервисов. В итоге выбрал нас по трём причинам:

1. Опыт в сложных источниках. Мы работаем со сбором данных с 2015 года и умеем забирать информацию не только с очевидных новостных сайтов, но и из нишевых, «неудобных» источников.

2. Фокус на бизнес-результате. Мы сразу говорим не про «спарсить», а про то, как данные будут использоваться дальше.

3. Гибкость. Клиенту было важно, чтобы решение можно было дорабатывать и масштабировать по мере роста продукта.

Процесс

1. Аудит источников

Мы начали с карты информационного поля рынка. Всего выявили более 40 потенциальных источников: СМИ, отраслевые блоги, порталы, агрегаторы.

После оценки частоты публикаций, уникальности и ценности контента оставили 12 ключевых источников — с большим отрывом от остальных.

2. Исторический сбор

Далее собрали все новости за последний год по этим источникам. На этом этапе клиент впервые увидел рынок «целиком»: повторяющиеся темы, циклы, всплески интереса и зоны, где новостей почти не было — но они были важны.

3. Анализ и исследование

Мы структурировали массив, выделили кластеры тем, динамику по времени и подготовили аналитический отчёт с выводами и вопросами к дальнейшему развитию продукта. Клиент остался доволен, но именно здесь проект неожиданно вышел за рамки первоначального ТЗ.

4. Идея, которая изменила проект

В процессе обсуждения отчёта возник вопрос:

А почему бы не показывать эти новости прямо внутри нашего приложения?

Так родилась идея полноценного раздела «Новости», который:

• Усиливает экспертность продукта.
• Увеличивает время взаимодействия пользователей.
• Даёт дополнительную SEO-точку входа.

Главная проблема — у клиента не было ресурсов держать отдельную редакцию.

5. Автоматизация вместо редакции

Мы предложили решение «под ключ»:

• Автоматический сбор новостей с 12 источников.
• Переписывание и адаптацию контента с помощью GPT-редактора.
• Автоматическую публикацию в веб-приложении клиента.

И здесь начались самые интересные технические и продуктовые задачи.

Ключевые сложности и решения

1. Дубликаты новостей

Рынок небольшой, новости часто выходят одновременно на разных площадках. Чтобы GPT не публиковал одно и то же разными словами, мы передавали ему все новости за последние 48 часов — так модель понимала контекст и отсеивала повторы.

2. Tone of Voice

Клиент опасался «безликого AI-текста». Мы выгрузили весь блог компании, проанализировали лексику, длину предложений, подачу и сформировали детальное описание tone-of-voice. В результате новости звучали так, будто их писал внутренний редактор.

3. Контроль качества

На старте клиент не был готов к полной автоматике. Мы создали закрытый Telegram-канал для сотрудников: каждая новость публиковалась туда с кнопками «Опубликовать» и «Отклонить».

Через 6 месяцев статистика показала, что GPT-редактор не ошибается — модерацию отключили как лишний этап.

4. SEO-усиление

SEO-специалист клиента предложил доработку: при публикации новостей использовать ключевые формулировки, которые логично встраиваются в тексты и коррелируют с семантическим ядром продукта. Мы встроили этот слой в генерацию — раздел стал работать не только для пользователей, но и для поиска.

Тестирование и масштабирование

Перед полноценным запуском клиент сделал небольшой новостной раздел и мы подключили 4 источника в тестовом режиме. Команда замерила метрики: вовлечённость, глубину просмотра, возвраты пользователей.

Результаты оказались настолько убедительными, что было принято решение масштабировать решение на все 12 источников.

Спустя время стартап вышел ещё на два международных рынка и вернулся к нам с новой задачей — публикация новостей на нескольких языках. Теперь раздел работает на английском, немецком и французском, полностью автоматически.

Результат

• Клиент получил живой, постоянно обновляемый новостной раздел без нагрузки на команду.
• Продукт усилил экспертное позиционирование.
• Выросли SEO-показатели и вовлечённость пользователей.
• Решение масштабировалось вместе с бизнесом.

Мы начинали просто с исследования, а в итоге получили полноценный продуктовый модуль, который работает лучше, чем мы ожидали

Алиса Громова,
Директор по продукту компании «Статика»

Мы продолжаем сотрудничество и развиваем систему дальше.