Иван Кутас, SEO-специалист Netpeak, сертифицированный специалист Google Analytics.

В агентстве интернет-маркетинга Netpeak есть отдел для работы с крупными проектами, такими как olx.ua. Работа с большими сайтами предполагает автоматизацию. В этой статье Иван Кутас делится полезными инструментами и фишками автоматизации, которые его команда использует в работе.

Для начала имеет смысл определиться с тем, что такое крупный проект?

Прежде всего, это:

Как видно, в работе над крупным проектом достаточно интересных задач, но иногда они могут быть рутинными и занимать слишком много времени.

Раньше для выполнения таких задач привлекались большие команды сотрудников, которые выполняли рутинную работу, например закупали ссылки, составляли семантическое ядро, писали мета-теги, внедряли их на страницы сайта и т.д.

В помощь SEO-специалистам было создано множество сервисов, программ, скриптов, которые экономят время. Каждый профессионал должен уметь их использовать для повышения эффективности своей работы.

Рассмотрим несколько инструментов для автоматизации работы с системами аналитики, семантическим ядром и проверкой параметров целевых страниц.

Системы аналитики способны предоставить много данных, но в веб-интерфейсе есть ограничения. Например, в интерфейсе Google Analytics:

В качестве решения можно предложить использовать API. Те, кто еще не использовал API Google Analytics, могут попрактиковаться в построении отчетов в Google Analytics Query Explorer. Это специальный инструмент, разработанный для изучения работы с API Google Analytics.

Есть возможность выбрать запросы, которые чаще всего нужны при работе над проектом, и сохранить их. Дальше можно использовать их для быстрой выгрузки данных.

В API также есть ограничения, но они незначительны:

Google Analytics Spreadsheet Add-on

Самый простой инструмент для выгрузки и работы с данными Google Analytics – дополнение для Google Spreadsheets. Этот инструмент - бесплатный. Его можно легко установить из коллекции дополнений в Google Таблицах. В сети уже довольно много инструкций по его использованию. Достаточно создать нужные отчеты и запустить выгрузку. Также можно настроить расписание отчетов для обновления данных.

Скрипты

Вовсе не обязательно быть опытным программистом, чтобы использовать скрипты. Есть несколько скриптов, которые может понять и использовать SEO специалист. Они удобны для быстрой выгрузки данных на компьютер.

1. Первый скрипт написан на языке программирования R. В мануале Максима Уварова даются исчерпывающие объяснения, как пользоваться скриптом.

Этот скрипт позволяет обойти ограничение в 10 000 строк и уменьшает семплирование за счет уменьшения временного интервала запроса. Например, скрипт выгрузил 6723 строк данных.

Хотя в веб-интерфейсе для запроса было 5 849 строк данных.

2. Также есть решение на языке Python. Подробный мануал его установки и настройки можно найти здесь.

Применение выгрузки

Можно сохранить наиболее частые запросы к API, которые использует веб-мастер, и в дальнейшем не писать их заново. Например, запросы для выгрузки ключевых фраз, популярных страниц и т.д.

Если есть необходимость составлять персонализированные отчеты или специфический анализ KPI, то можно сделать виджеты по примеру сводок Google Analytics в Google Spreadsheets.

Для этого нужно настроить необходимые отчеты и их расписание с помощью дополнения Google Analytics, использовать функцию QUERY для выбора данных и построить графики на их основе. При обновлении выгрузки диаграммы также будут обновляться. Эти дашборды можно открыть для клиентов.

Еще одно рутинное занятие – сбор и обработка семантического ядра. Вот несколько решений, которые позволяют существенно сократить время и ресурсы.

Генерация

Сгенерированная семантика имеет меньший охват, но ее можно очень быстро получить. Этот метод актуален в начале продвижения и наиболее эффективен для похожих страниц, где есть переменные. Например, для страниц марок, брендов, моделей. Еще в переменную можно добавлять название региона. Для генерации можно использовать Excel, Google Spreadsheets, скрипты или другие сервисы. Команда Netpeak использует удобный генератор py7.ru.

Для таких страниц рекомендуется собрать семантическое ядро для 3-5 самых популярных марок или моделей. Затем использовать полученные фразы в генерации для других страниц, сделав название марки/модели переменной, а собранное семантическое ядро – шаблоном.

После генерации остается только проверить популярность фраз в Google AdWords или Яндекс WordStat и использовать популярные фразы.

Google Webmaster Tools

GWT отличный источник семантики для сайта. Особенно он стал полезен после шифрования ключевых фраз в Google Analytics. Но, к сожалению, нет возможности выгружать поисковые фразы по API.

Однако есть скрипт в виде букмарклета, который открывает фразы, скрытые в отчете Top Pages и сохраняет их в TSV файл вместе с URL страниц. Здесь есть описание скрипта, а тут - сам скрипт (на странице lunametrics.com он уже не доступен). Достаточно сохранить скрипт в виде закладки в браузере и запустить на странице отчета Top Pages.

Семантика конкурентов

Сервисы по анализу конкурентов – отличный источник семантики. Ключевые фразы конкурентов команда Netpeak берет из сервисов Ahrefs и Prodvigator.

В Ahrefs можно выгружать анкоры, которые конкуренты используют для продвижения.

В Prodvigator можно увидеть, по каким запросам ранжируются конкуренты. Данные можно отфильтровать по позиции, конкурентности, частотности, целевым страницам и другим параметрам.

Идеи для контент-плана

Поисковые подсказки – хороший источник идей, тем, статей для сайта. Если выделить из подсказок вопросы, то можно быстро узнать что интересует пользователей и использовать эти идеи для статей.

Для такой сортировки можно применять сервисы sg.serpstat.com (этот сервис в большей степени ориентирован на Запад) или Prodvigator.

Группировка семантики

После сбора большого семантического ядра возникает серьезная задача по его кластеризации. Уже появилось много сервисов, которые помогают группировать семантику. Например, Rush Analytics, JustMagic.

Достаточно эффективный метод кластеризации – группировка фраз на основе SERP. Потренироваться в кластеризации по SERP почти бесплатно можно с помощью этого скрипта на R, который тоже достаточно эффективен. Для начала его работы нужно собрать ТОП 10 для всех подлежащих кластеризации ключевых фраз. Это можно сделать, например, с помощью KeyCollector, Yazzle, ZennoPoster, парсеров.

В результате работы скрипта специалист получает фразы и номера групп. Похожие фразы находятся в одинаковых группах. В скрипте можно изменять параметры, чтобы увеличивать или уменьшать количество групп.

Проверка параметров страниц

Для оптимизаторов очень важно постоянно отслеживать ошибки на целевых страницах. Очень хорошие возможности для этого открывает платформа Google App Scripts в комбинации с Google Spreadsheets.

Например, в таблицах Google можно отслеживать изменение мета-тегов, кода ответа и других параметров целевых страниц и отправлять оповещения об ошибках на e-mail.

Для парсинга данных можно использовать функцию importXML или importData (мануалы на английском и на русском), а для оповещения создать скрипт в редакторе сриптов.

Функция importXML отрабатывает примерно раз в 1-2 часа, потому данные об ошибках можно получать достаточно часто. Также можно настроить расписание выполнения отправки e-mail, например, раз в день, чтобы не «заспамить» почту.

В скрипте можно подключать много различных API и отслеживать нужные параметры. Вот пример таблицы с парсингом параметров H1, PageSpeed Score из PageSpeed Insights и количества кликов по ссылкам из презентации для доклада; а здесь – много примеров других скриптов.

Как говорят авторы «Rework», герои – это не те, кто сидит на работе, а те, кто выполнил работу и уже ушел домой. Успешной вам автоматизации SEO!