Проект выходил сразу на 16 стран. Это усложняло SEO: страницы нельзя было просто перевести с одного языка на другой. Для каждой страны нужно было учитывать локальные правила, доступные биржи, платежные методы, налоговые ограничения и регуляторов.
Исходная ситуация и проблема
Масштаб задачи был слишком большим для ручной команды. Нужно было подготовить:
У проекта было 3 типа страниц:
Каждый текст должен был учитывать страну, язык, валюту, доступные платежные системы и местные регуляторные ограничения.
Например:
- в Южной Корее нет Binance;
- в России действуют санкционные ограничения;
- в Турции прямой обмен заблокирован;
- в ОАЭ налог на криптооперации — 0%;
- в США доступны только Coinbase и Kraken;
- в Южной Корее указан налог 22%.
Обычный перевод здесь не работал. Переводчик может передать смысл текста, но не обязан знать крипторегулирование 16 стран, локальные платежные привычки и требования к SEO-разметке.
Задача
Задача — собрать конвейер, который сможет массово готовить мультиязычные SEO-тексты для криптобиржи.
Система должна была:
- создавать тексты на 14 языках;
- учитывать локальное законодательство каждой страны;
- использовать правильные платежные системы и биржи;
- не упоминать недоступные или запрещенные связки;
- генерировать микроразметку;
- писать мета-теги;
- проверять уникальность;
- снижать долю AI-маркеров;
- собирать контрольный список для каждого файла.
Важно было получить не машинный перевод, а локализованный SEO-контент: с фактическими данными, понятным стилем и безопасными формулировками.
Что сделали
Я описал требования, дал примеры страниц, таблицу валютных пар и регуляторные правила. Claude Code на этой базе построил 5-волновой конвейер.
Волна 1. Сбор данных по стране
На первом этапе система собирала досье по каждой стране.
В досье входили:
- регулятор;
- криптоограничения;
- доступные биржи;
- банки;
- платежные системы;
- налоговые правила;
- риски для пользователя;
- особенности локального рынка.
Например, для Казахстана учитывались обязательная верификация и лимит 3 операции в месяц. Для Нигерии — правила CBN. Для ОАЭ — регулятор VARA и 0% налог. Для России — исключение Binance из допустимых сценариев.
Волна 2. Семантика и стратегия
После сбора данных запускались 2 параллельных субагента.
Первый собирал карту сущностей: страна, валюта, криптовалюта, биржа, регулятор, платежная система, налог, лимит, риск.
Второй формировал стратегию отстройки от конкурентов. Нужно было понять, как сделать страницу не просто переводом общих фраз, а полезной посадочной под конкретную страну и запрос.
На этом этапе закладывалась логика: какие факты включить, какие ограничения объяснить, какие вопросы пользователя закрыть и какие формулировки не использовать.
Волна 3. Текст и безопасность
Дальше запускались 2-3 параллельных субагента.
Они готовили:
- черновик текста;
- правила безопасности;
- блок вопросов-ответов;
- локальные пояснения;
- предупреждения по ограничениям;
- аккуратные формулировки для финансовой тематики.
Это было важно из-за чувствительности криптотемы. Текст не должен был обещать доходность, обход ограничений или доступ к недоступным сервисам.
Волна 4. Разметка и проверка
На четвертой волне работали 3 параллельных субагента:
- генерация микроразметки;
- проверка уникальности;
- проверка на AI-маркеры.
Для каждого текста создавались структурированные данные. Всего Claude Code сгенерировал 1198 элементов микроразметки.
Волна 5. Финальная сборка
На последнем этапе система собирала готовый файл:
- финальный текст;
- Title;
- Description;
- FAQ;
- микроразметку;
- контрольный список;
- отметки по проверкам.
В результате каждый материал выходил не как черновик, а как готовая SEO-страница для дальнейшей публикации.
Языковое исследование перед генерацией
Ключевая часть проекта — подготовка стиля для каждого языка.
Перед массовой генерацией Claude Code провел языковое исследование и создал руководства по стилю для 14 языков. Это было нужно, чтобы тексты на вьетнамском, хинди, арабском, корейском и других языках не выглядели как машинный перевод с английского.
В каждое руководство вошли:
- стоп-слова;
- характерные AI-маркеры;
- рекламные штампы;
- правила очеловечивания текста;
- требования к длине предложений;
- локальные особенности стиля;
- запреты на англоязычные клише.
Без этого тексты на сложных языках могли бы формально быть правильными, но звучать неестественно для местного пользователя.
Микроразметка: 1198 элементов
Для каждого текста генерировались структурированные данные. Всего получилось 1198 элементов микроразметки.
В среднем — 17 элементов на файл.
Использовали 9 типов структурированных данных, включая описание государственного регулятора страны:
Claude Code сгенерировал все 1198 элементов примерно за 3 часа. Вручную такая работа заняла бы около недели.
Claude Code сгенерировал все 1198 элементов примерно за 3 часа. Вручную такая работа заняла бы около недели.
„
Максим, Руководитель проектов NeuroB2B
Регуляторные правила для 16 стран
Для каждой страны Claude Code собрал отдельное досье. В сумме получилось больше 40 ограничений и правил.
Примеры:
Эти правила были встроены не только в основной текст, но и в раздел вопросов-ответов. Это снижало риск того, что страница будет обещать пользователю недоступный способ обмена.
Как внедрили
Процесс выглядел так:
- Я определил типы страниц.
- Передал таблицу валютных пар.
- Задал регуляторные правила.
- Дал примеры нужного результата.
- Claude Code собрал досье по странам.
- Подготовил руководства по стилю для 14 языков.
- Запустил 5-волновой конвейер.
- Сгенерировал тексты, мета-теги, FAQ и микроразметку.
- Провел аудит 80 файлов по 31 критерию.
Моя роль была в постановке задачи и приемке качества первой партии. Claude Code взял на себя сбор данных, генерацию, проверки, разметку и финальную сборку файлов.
Что пошло не так
Проблема: первая партия не прошла качество
Первая партия из 40 текстов показала 9 критических проблем и 18 нарушений стоп-листа.
Главная причина — тексты на вьетнамском и хинди содержали английские рекламные штампы. Это были маркеры AI-генерации, которых еще не было в стоп-листах для этих языков.
Решение: Claude Code обновил руководства по стилю, добавил языковые стоп-листы и усилил правила очеловечивания. После этого вторая партия прошла проверку без критических ошибок.
Проблема: мета-теги получились шаблонными
Первая версия мета-тегов была слишком однотипной. Для SEO это риск: страницы могут выглядеть как массовая генерация без локальной ценности.
Решение: Claude Code проанализировал 9 конкурентов и 10 поисковых выдач по 6 языкам. После доработки средняя оценка мета-тегов составила 6,6 из 7 по аудиту 80 файлов.
Раньше такую задачу пришлось бы раскладывать между переводчиками, SEO-специалистами и людьми, которые понимают крипторегулирование. Проблема в том, что текст должен быть не просто переведен, а локализован под закон, платежные методы и реальные ограничения страны.
„
Максим, Руководитель проектов NeuroB2B
Сравнение показателей
Результат
За 40 часов подготовили 130+ SEO-текстов для криптобиржи.
Что вошло в результат:
- 14 языков
- 16 стран
- 321 валютная пара
- 73 связки крипто-фиат
- 7 бирж
- 1198 элементов микроразметки
- 9 типов структурированных данных
- 40+ регуляторных ограничений
- 80 файлов, прошедших аудит по 31 критерию
Экономика проекта:
Главный результат — клиент получил не переводческий пакет, а масштабируемую систему для локализованного SEO-контента. Конвейер держит в контексте законы, платежные системы, валютные пары, биржи, стиль языка и требования к микроразметке.
Что важно в этом проекте
Мультиязычный SEO-контент для криптобиржи — не задача для обычного переводчика.
Здесь мало перевести текст. Нужно понимать, какие биржи доступны в стране, какие ограничения действуют, как говорить о рисках, какие платежные системы можно упоминать, как оформить микроразметку и как не получить машинный стиль на локальном языке.
Поэтому рабочим решением стал не перевод, а конвейер. Он собирает данные, проверяет правила, пишет текст, адаптирует стиль, генерирует разметку и проверяет качество перед выдачей.
