Беттинг-партнёрская площадка из топ-15 рынка. Под NDA — поэтому в кейсе называем её просто «беттинг-партнёрка». Задача — наладить промышленный выпуск SEO-контента с гео-паттернами под десятки городов и стран, при этом не раздувать редакцию.
Подробно показываем, как из 6-этапного пайплайна с 3 AI-агентами внутри Claude Code мы получили цикл 20 минут от ТЗ до публикации в CMS — вместо обычных 5 дней при ручной работе.
У клиента есть SEO-стратегия с тысячами целевых запросов по геолокациям («ставки на спорт в [город]», «букмекеры [страны]» и сотни вариантов). Внутренняя редакция из 3 человек физически не справлялась с объёмом — выходило 20–25 статей в неделю, требовалось 60+. Найм новых редакторов — дорого и долго, фриланс — нестабильное качество и проблемы с регуляторкой (требуется юр-точность, ставки, лицензии).
Выйти на 240+ статей в квартал (примерно ×3 от текущего темпа) без расширения редакции. Это около 8 статей в день в среднем.
Google.ru закручивает гайки для финансовых и беттинговых тематик: требуется опыт, экспертиза, авторитетность, доверие. Контент должен проходить эти фильтры.
Конкуренты выходят на новые гео-запросы через 1–2 недели после запуска кампании. Нужно сократить это окно до часов.
Текущая средняя себестоимость — около 8 000 ₽/статья. Нужно −30% минимум, чтобы экономика проекта сходилась при масштабировании.
Построили 6-этапный пайплайн с тремя AI-агентами внутри Claude Code: Writer пишет 3 драфта, FactChecker сверяет факты через Tavily, Judge выбирает лучший. Финал делает редактор-человек middle+ с 5+ лет опыта в беттинге. После прохождения 3 порогов качества — автопубликация в CMS клиента через REST API.
SEO-команда клиента готовит ТЗ по шаблону: ключи (основной + 3–5 LSI), желаемая длина (4 диапазона), целевые подтемы (3–6 пунктов), упоминание лицензий и брендов клиента (обязательное), запрещённые формулировки (юр-список). На одно ТЗ — 5–10 минут SEO-специалиста.
Внутри Claude Code запускается AI-агент Writer. Он получает ТЗ + контекст ниши (история беттинга в регионе, регуляторика, реалии городов) и пишет 3 разных по углу подачи драфта: фактический, гайдовый, аналитический. Время — 60–90 секунд.
Второй AI-агент берёт ключевые утверждения каждого драфта (статистика, ставки, реквизиты лицензий) и сверяет с первоисточниками через Tavily API + ручной список авторитетных источников клиента. Подозрительные факты помечаются.
Третий AI-агент получает 3 проверенных драфта и оценивает по матрице: соответствие ТЗ (вес 30%), фактическая точность (25%), ясность и читабельность (20%), фирменный тон клиента (15%), E-E-A-T-сигналы (10%). Выбирает лучший вариант. Этот подход даёт стабильно более качественный итоговый текст, чем один драфт «на удачу».
Финал — middle+ редактор с 5+ лет опыта в беттинге и SEO. Правит фразы, проверяет, что не появилось «AI-канцелярита», добавляет естественные обороты, уточняет цифры. На правку одной статьи — 5–12 минут.
Перед публикацией статья прогоняется через автоматические проверки: уникальность ≥ 90% (Advego), грамотность ≥ 85 (свой scoring), факты 100% (нет помеченных). Если не прошла — возвращается Writer-у с конкретными правками. Это автоматический цикл.
Прошедшая пороги статья через REST API попадает в Strapi клиента со всеми метаданными, тэгами, фотографиями (подобранными из стока) и schema-разметкой. Никто не копирует вручную.
Метрики за 2 месяца работы пайплайна в продакшене (15 марта — 15 мая 2026). Замеры в проде, не симуляция.
Что мы вытащили из этого кейса — что работает, что было неожиданно, что нужно делать иначе в следующий раз.