MCP-серверы упрощают анализ данных из SEO-инструментов

Как сообщает Search Engine Land, Model Context Protocol (MCP) упрощает работу с данными, которые уже хранятся в ваших SEO- и маркетинговых инструментах. Вместо того чтобы вручную выгружать отчёты и собирать таблицы, можно задать вопрос ИИ-ассистенту и получить ответ за минуты.

Автор материала рассказывает, как использовал MCP-сервер Ahrefs, чтобы выяснить причины роста конкурента. Запрос позволил получить разбивку по новым страницам, их трафику, ключевым словам и динамике за месяцы. Оказалось, что конкурент создал новый раздел сайта с точечными страницами услуг, запустил перенаправления с доменов купленных компаний, а также начал получать отдачу от международного контента, создаваемого три года.

По словам автора, эти данные и раньше были доступны в Ahrefs, но разбросаны по разным отчётам и фильтрам. Раньше для их анализа пришлось бы выгрузить десятки отчётов и свести данные в сводные таблицы. MCP позволяет получать и преобразовывать данные, которые уже есть в оплачиваемых инструментах, но до которых трудно добраться через обычный интерфейс. Разработчикам, знакомым с API, это не ново, но для остальных открываются новые возможности анализа.

MCP — открытый стандарт, который Anthropic представила в ноябре 2024 года. С тех пор его поддержали многие крупные ИИ-платформы. MCP-сервер подключает ассистента к конкретному сервису, позволяя запрашивать данные на обычном языке. Например, Semrush предлагает несколько MCP-серверов, аналогичные есть у DataForSEO, Serpstat, Buffer и VidIQ.

Особенно полезным автор называет MCP-сервер Google Analytics. GA4 мощен, но сложен в навигации; MCP подключается к GA4 Data API и позволяет задавать вопросы вроде «Органический трафик упал на 20% на прошлой неделе — какие страницы потеряли больше всего?» или «Какие страницы имеют высокое время вовлечения, но низкую конверсию?». Также можно выполнять запросы сразу по нескольким свойствам и обходить ограничение экспорта в 5000 строк.