Январь 2026. Российский рынок сельхозтехники падает на 25% год к году из-за экспансии китайских брендов (Zoomlion, Lovol, YTO). Задача — удержать долю через цифровую экспансию в регионы. Производитель Ростсельмаш внедряет жёсткий стандарт унификации сайтов дилеров, что убивает их SEO. Команда из 4 человек (аналитик, dev, SEO, PM) за 120 часов работы построила гибридную архитектуру, которая сохранила Brand Safety завода и дала дилерам инструменты продаж. Результат: сеть из 85 региональных поддоменов, автоматизация обогащения 50 000 SKU запчастей через AI и внедрение проактивной сезонной стратегии (DSAC).
Методологическая основа: почему нужна автоматизация
Вся техническая автоматизация, описанная ниже (генерация 85 поддоменов, Python-скрипты для координат, AI-обогащение 50k SKU), делалась не ради самой автоматизации. Это был фундамент для реализации стратегии DSAC (Dynamic Seasonally-Adaptive Content) — методологии проактивного маркетинга в агросекторе.
Суть проблемы: классический digital-маркетинг в агропроме работает реактивно. Дилеры начинают рекламу комбайнов в мае, когда фермер уже принял решение о покупке (за 2-3 месяца до сезона). Мы реализовали опережающую модель: контент запускается строго по агроклиматическим циклам каждого региона, за 90 дней до пика спроса.
Детальное описание методологии DSAC и особенностей маркетинга в сельском хозяйстве: https://blog.webformula.pro/article/marketing-v-selskom-khozyaystve-osnovnye-osobennosti-i-problemy/
Почему нужна автоматизация: Ручная реализация DSAC-матрицы (85 регионов × 12 месяцев = 1020 уникальных контентных блоков) требует 340+ часов работы. Python-автоматизация сократила это до 15 часов, позволив масштабировать стратегию на всю Россию.
Глава 1. Архитектурный тупик: когда комплаенс убивает бизнес
Проблема
Производитель Ростсельмаш в конце 2025 года выкатил «Стандарт ведения дилерских сайтов 2026». Документ регламентировал всё: от строго регламентированных корпоративных цветов до структуры. Ключевое требование — полное дублирование данных о технике с основного сайта через JSON-фид. Фид обновляется раз в сутки, перезаписывая локальные изменения.
Техническая реализация:
- Битрикс Event OnBeforeIBlockElementUpdate не блокирует перезапись из фида по умолчанию
- Подрядчик реализовал синхронизацию как «Full Overwrite»
- Любые SEO-правки дилера (Title, Description) аннулируются через 24 часа
Последствия (аудит дилерского сайта, декабрь 2025):
- Критическое падение органического трафика
- Конверсия, стремящаяся к нулю
- Проблема идентичности: клиент не понимает, почему должен купить у конкретного дилера
Gap Analysis:
Решение: переход к Федеративной модели
Вместо борьбы с фидом мы разделили роли:
- Основной домен (rostselmash.com): каталог-эталон, Brand Hub. Глобальные данные (ТТХ, фото, видео)
- Поддомены (city.rostselmash.com): точки продаж. Локальные данные (склады, сервис, лизинг)
Архитектура «Lock/Edit» на уровне свойств инфоблока Битрикс:
- Lock-поля (из фида): Название, Артикул, Базовое описание, Фото — перезаписываются
- Edit-поля (дилер): LOCAL_SEO_TITLE, LOCAL_DESCRIPTION_APPEND, DEALER_COMMERCIAL_BLOCK — защищены
Глава 2. Technical Core: Sphinx вместо штатного поиска
Проблема поиска артикулов
B2B-клиент знает точный артикул запчасти. Запрос: RSM 101-05-02. Штатный поиск Битрикс не находит, если в базе записано RSM-101.05.02 (другие разделители). Дефолтный MySQL Full-Text Search не умеет в морфологию спецсимволов.
Решение: Manticore Search (форк Sphinx)
Конфиг (sphinx.conf):
index bitrix_catalog {
source = bitrix_catalog_source
path = /var/lib/manticore/data/catalog
# Таблица символов: цифры и кириллица
charset_table = 0..9, A..Z->a..z, _,
U+410..U+42F->U+430..U+44F
# КРИТИЧНО: игнорируемые символы
ignore_chars = -,., /, \, _
min_word_len = 1
morphology = lemmatize_ru_all
min_prefix_len = 3
}
Результат: Поиск теперь находит товар по любому написанию артикула (RSM101, RSM-101, RSM 101).
Глава 3. AI-генерация контента для "слепых" каталогов
Проблема
50 000 SKU запчастей в 1С. Фото есть у 5%. Описания — копипаст вида "Вал 10.01.05". UX-катастрофа: каталог выглядит как Excel-таблица. Парсинг каталога РСМ (pp.rostselmash.com) запрещён политикой завода.
Решение: Batch API OpenAI
Использовали gpt-4o-mini через Batch API (50% дешевле обычного API, окно обработки 24 часа).
Алгоритм:
- Выгрузка CSV из 1С (Артикул, Название)
- Формирование JSONL-файла для OpenAI
- Отправка пакета (лимит 50k запросов)
- Импорт результатов в свойство AI_DESCRIPTION инфоблока Битрикс
Промпт (инженерный):
prompt = f"""
Выступай в роли инженера Ростсельмаш.
Товар: {name} (Артикул: {sku}).
Задача:
1. Напиши описание детали (2-3 пр.)
2. Укажи категорию (Гидравлика...)
3. Укажи ГОСТ, если очевидно.
Ответ в JSON: {description, category}
Глава 4. Стратегия "Опережающей волны" (DSAC)
Концепция Query Fanout
ИИ-системы (ChatGPT, YandexGPT) разбивают сложный запрос на подзапросы. Если сайт покрывает все подзапросы — он становится primary source для синтеза ответа.
DSAC: Dynamic Seasonal Adaptive Content
Проблема: фермер выбирает технику за 2-3 месяца до сезона. Классический маркетинг реагирует постфактум.
Решение: проактивный запуск контента по матрице сезонности.
Матрица запуска поддоменов (фрагмент):
Техническая реализация: Контент-план хранится в Google Sheets. Скрипт (schedule_dsac.py) раз в неделю проверяет календарь и публикует статьи через Битрикс REST API. Подробнее о теоретических основах стратегии и специфике агросектора: blog.webformula.pro/article/marketing-v-selskom-khozyaystve
Глава 5. Фабрика поддоменов: Automations
Отказ от ручной работы
Задача: развернуть 85 поддоменов с уникальным контентом. Ручная работа = 340 часов (85 × 4 часа на регион).
Автоматизация через Python
Скрипт: Сбор координат дилеров (get_coordinates.py)
Используем Yandex Geocoder API для получения координат по адресам из CRM.
import requests
def geocode_address(address):
url = "https://geocode-maps.yandex.ru/1.x/"
params = {
"geocode": address,
"apikey": YANDEX_API_KEY,
"format": "json"
}
response = requests.get(url, params)
data = response.json()
try:
pos = data['response']['...']['Point']['pos']
lon, lat = pos.split()
return float(lat), float(lon)
except (KeyError, IndexError):
return None, None
Результат:
- 85 файлов Schema.org за 15 минут
- Импорт в шаблоны Битрикс через API
Заключение
Мы не продаём "успешный успех" прямо сейчас. Январь 2026 — это финиш технического внедрения, а не бизнес-результата.
Что построено за 120 часов:
- Федеративная архитектура данных (Lock/Edit) на Битрикс
- Сеть из 85 региональных поддоменов с автоматической генерацией Schema.org
- Sphinx-индекс для поиска 50k артикулов со спецсимволами
- AI-генерация описаний через Batch API (экономия 400 часов копирайтинга)
- DSAC-матрица проактивного контента на 12 месяцев
Контрольная точка: Июль 2026 (пик уборочной кампании).
Почему это важно: SEO имеет накопительный эффект 3-6 месяцев. Поддомены, запущенные в январе, выйдут в ТОП к маю — как раз к началу продаж техники. Оценка ROI будет проводиться через CRM-аналитику: количество лидов с поддоменов vs основной домен, средний чек, география заявок.
Технический долг (backlog на Q2 2026):
- Внедрение Server-Side Tracking (обход блокировок 152-ФЗ)
- A/B-тестирование DSAC-копирайта через Битрикс Marketing
- Интеграция с Яндекс.Бизнес API для автоматической синхронизации остатков на складах
Об авторе - Олег Линьков Основатель агентства Webformula.pro. Евангелист внедрения DSAC (Dynamic Seasonally-Adaptive Content) в российском АгроТехе.
Помогаю производителям и дилерам сельхозтехники переходить от "слепого" маркетинга к предиктивным моделям, основанным на фенофазах и гео-данных.
Хотите обсудить внедрение DSAC в вашем проекте? Пишите в Telegram @digitalwf