Screaming Frog 22.0 — SEO через LLM, embeddings та AI

У новій версії Screaming Frog зʼявилось одразу кілька breakthrough-можливостей для SEO-аналізу на базі векторних embeddings.1. Семантичний аналіз контенту

Тепер можна:— Знаходити *семантично схожі сторінки* (не за збігом слів, а за змістом).— Виявляти *low relevance* сторінки — ті, що відхиляються від основної тематики сайту (за відстанню від embedding-центроїду).— Уникати канібалізації та дублювання тем.2. Content Cluster Diagram

Діаграма, яка візуально групує сторінки сайту за змістом. Можна:— Побачити контентні кластери (топікальні).— Виявити віддалені вузли (аутлайєри).— Порівнювати розділи між собою.3. Семантичний пошук по сайту

Новий інтерфейс для пошуку релевантних сторінок не за ключами, а за векторною схожістю з пошуковим запитом. Ідеально для:— Мапінгу запитів на сторінки.— Оптимізації внутрішньої перелінковки.— Семантичного keyword research.4. Покращена AI-інтеграція — Промпти можна запускати по сегментах (наприклад, тільки на сторінках з відсутнім alt).— Додано підтримку Claude (Anthropic), OpenAI, Gemini, Ollama.— Можна вказати кастомний AI endpoint, обмежити токени, додати headers.— Навіть є можливість генерувати зображення та озвучку для контенту прямо під час краулінгу.5. Інші апдейти: — Advanced Column Configurator — масове керування колонками.— Multi Export — збереження всіх потрібних звітів одним кліком.— Експорт у кілька вкладок Google Sheets або Excel.— Краулінг із Google Sheets (включно з приватними файлами).— API режим без краулінгу — просто підтягує дані з GA4, GSC, etc. Це оновлення перетворює Screaming Frog на повноцінний LLM-інструмент для аналізу контенту, структури сайту, релевантності та AI-пошуку.Детальніше про semantic similarity: https://www.screamingfrog.co.uk/identify-semantic-similarity/