Автор проекта бросил скучное копирование запросов из Wordstat в Excel и собрал автоматический конвейер. Первая версия скрипта просто шила запросы к бесплатному API Bukvarix, собирала ключевые слова и складывала их в файл. Это уже избавило от рутины, но данные Bukvarix отставали на несколько месяцев, заставляя планировать рекламные кампании по древним частотам.
Чтобы поправить «старину», в систему добавили второй независимый источник — XMLRiver, который выдаёт те же метрики, что и Wordstat, но без капчи и почти в реальном времени. Два канала работают параллельно: Bukvarix охватывает синонимы быстро, а XMLRiver гарантирует актуальные частотности. На уровне кода внедрён механизм Ensemble Voting — каждый запрос получает два значения, которые автоматически сравниваются и выбирается наиболее согласованное.
Итог: система выдаёт свежие и согласованные метрики, повышая точность прогнозов рекламных кампаний минимум на 15 %. При этом не потребовалось нанимать дополнительных дата‑учёных — готовый Python‑скрипт использует стандартные библиотеки, API‑интеграцию и встроенную логику голосования. Автоматический retry‑механизм защищает от временных сбоев XMLRiver, а простая эвристика оценки сложности ключа быстро фильтрует тысячи запросов без дорогих сторонних сервисов.
Почему это важно: CEO получает инструмент, который ускоряет подготовку семантических наборов и снижает риск бюджетных потерь из‑за устаревших данных. Решение масштабируемо, не требует больших инвестиций в команду аналитиков и может стать конкурентным преимуществом при запуске новых рекламных кампаний.