SEO с оплатой за результат

Гибридная модель для проектов, где можно заранее согласовать измеримый набор запросов, зоны ответственности и условия фиксации результата.

Оплата за результат работает только тогда, когда результат определён однозначно, данные доступны обеим сторонам, а зона ответственности зафиксирована. Мы используем эту модель избирательно и не маскируем под неё скрытую фиксированную стоимость.

Для каких проектов подходит модель

Формат можно рассматривать для сайтов с понятным набором коммерческих направлений, стабильным ассортиментом, доступной аналитикой и возможностью регулярно внедрять изменения. Если сайт находится под фильтром, меняет платформу, не имеет разработчика или зависит от сезонного спроса, сначала нужен отдельный этап восстановления и подготовки.

Как может рассчитываться результат

Оплата привязывается к согласованной видимости группы запросов в определённом регионе и поисковой системе. Учитываются частота проверки, персонализация и правила работы с нестабильной выдачей.

Почему обычно сохраняется базовая часть

Аудит, семантика, технические задания, контент и контроль внедрения требуют ресурсов независимо от краткосрочных колебаний выдачи. Поэтому честная модель чаще состоит из базовой оплаты за обязательный объём работ и переменной части за согласованный показатель. Это защищает проект от ситуации, когда подрядчику выгодны только быстрые и рискованные действия.

Что фиксируется до старта

  • список запросов, страниц, регионов и поисковых систем;
  • источник данных и частота измерения;
  • исходная точка и правила учёта сезонности;
  • сроки внедрения рекомендаций со стороны клиента;
  • изменения сайта, которые могут пересмотреть прогноз;
  • границы ответственности SEO-команды.

Мы не принимаем проект по модели «нет ТОП-10 — нет оплаты», если для результата требуется разработка, контент или изменение продукта, а клиент не готов обеспечивать эти ресурсы.

Без навязчивых продаж

Проверить, подходит ли оплата за результат

Отправьте сайт и кратко опишите желаемый критерий. Мы оценим измеримость задачи и предложим прозрачную модель без скрытых условий.