На практичній конференції «НаЗахід 22», що присвячена просуванню товарів і послуг на західних ринках, Владислав Моргун виступив із цікавою доповіддю «SEO Power Tools: як забезпечити стабільний ріст».
У межах доповіді Владислав розповів про ключові аспекти SEO-аналітики та навчив учасників конференції ефективно автоматизувати роботу. Крім того, він поділився власним досвідом побудови процесів у команді, що дасть змогу забезпечити більш ефективне та продуктивне виконання роботи.
Які ключові навички повинен мати SEO-спеціаліст для успішної роботи:
- Системність.
- Досвід (при тому, що цей досвід має бути усвідомленим).
Тому, щоб був усвідомлений досвід — нам потрібна SEO-аналітика.
Що таке SEO-аналітика?
SEO-аналітика — це процес збору та обробки нерозглянутих даних із метою спрощення прийняття рішень щодо стратегії пошукової оптимізації вашого вебсайту.
Вона допоможе визначити пріоритети для завдань, отримати затвердження для SEO-робіт та приймати більш обґрунтовані рішення щодо покращення SEO-показників.
Ціль SЕОшника:
- Знайти точку росту й оцінити потенціал росту.
- Реалізовувати всі можливості, враховуючи підводні камені бізнесу і розробки.
- Не використовувати неперевірену інформацію, не довіряти Google, Twitter тощо.
- Намагатися робити все ідеально з першого разу. Не думайте, що у вас купа часу на перероблювання.
Задачі сеошника можна поділити на дві частини: Growth (Acquisition) & Retention
Коли ви працюєте з даними вам потрібно знаходити відповіді на три питання:
- Навіщо це робити?
- Чому саме це? Що дасть зростання?
- Як оцінити результат?
Завжди коли ви щось робите потрібно це записувати у якомусь форматі, наприклад у формат гіпотези. Потрібно записувати не просто, що ви хочете зробити і як це перевірити, а ще й звідки це взялося.
Формат гіпотези:
- Дослідження і контекст.
- Ціль і що ми хочемо змінити.
- Результати перед дослідженням (можливо ідея з конкурента? Блога? Конференції?)
- Гіпотеза.
- Загальний опис.
- Приклади, готові мокапи, файли.
- План дій.
- Результати.
- Відповідальні за кожен процес.
Якщо у вас є ось такий єдиний формат запису досліджень то це буде досить круто — людина досить швидко буде знаходити те що її потрібно.
framework № 1 (найпростіший варіант):
На основі (var докази), ми припускаємо …
Зміна (var A) вплине на (var B) і так покращить ефективність seo.
*var = variable
framework № 2
Ґрунтуючись на (даних користувацьких опитувань і конкурентного аналізу), ми припускаємо …
Зміна (зміна дизайну блоку N) покращить (поведінкові й в довгостроковій перспективі CTR на видачі) та, таким чином, покращить ефективність SEO.
framework № 3
Ми знаємо (кількісні та якісні показники).
- Ми вважаємо, що (засіб впливу) через тестування (концепції) на (множині) для (аудиторії) дасть в результаті (ціль).
- Ми будемо знати це, спостерігаючи (KPI) (продовж) часу.
Після запису структури обов’язково збережіть її в якійсь одній системі (наприклад, Trello, Confluence, Compass, Jira).
Наступний важливий етап — оцінка змін
Їх зручно робити за допомогою якогось data warehouse (наприклад, BigQuery).
Data warehouse — це місце, де можна зберігати дані, об'єднувати їх і використовувати для своїх потреб. BigQuery має перевагу тим, що частину роботи уже виконано завдяки Google, тож ви можете скористатися готовим інструментом. Нещодавній апдейт зробив його ще більш ефективним.
З використанням data warehouse ви зможете зробити поступову трансформацію SEO-оптимізації в конверсійну оптимізацію (CRO). Конверсійна оптимізація передбачає пошук тих людей, які можуть принести вам певну користь, таку як підписка або прибуток.
Чим більше у вас даних, тим краще:
- dataForSEO
- majestic api
- server logs
- internal data
- crawl (screaming frog headless)
- competitor data
- trends (seasonal data)
SEO -> CRO (Conversion rate optimization)
- Чи передаємо дані про гроші в нашу систему аналітики?
- Чи є методи відстежування даних за типами сторінок, що просуваються? (контент групи?)
Що необхідно знати хоча б на початковому рівні, щоб оперувати data warehouse
- SQL;
- Terminal;
- Python, Collab Google/Replit;
- JavaScript;
- HTML, CSS.
Автоматизація роботи
Плюси використання ChatGPT:
- Може навчити нових речей (наприклад, роботі з кодом), в результаті чого ви зможете навчитися писати простий код з 0. (наприклад напиши.
- Допомагає з автоматизацією отримання висновків.
- Може написати код для збору даних.
- Може вказати на помилки та шляхи їх подолання.
- Здатен написати ботів.
Необхідно підходити до ChatGPT не як до повноцінного штучного інтелекту, оскільки його знання та можливості обмежені, а також він може допускати неточності у своїх відповідях. Такий мінус потрібно враховувати під час роботи з цим інструментом автоматизації.
Приклади, як новачкам працювати з кодом за допомогою ChatGPT
Стандартна задача:у вас є логи сервера і вам потрібно дізнатися на які унікальні сторінки Google бот заходив за останній місяць.
Використовуємо цей код:
#!/bin/bash
export DOMAIN=test.com; cat *access.log* | grep -e
«GET.*Googlebot» | sed -E «s/.*?GET ([^]+) HTTP.*/\1/» | sort -u |
sed -E «s/(.*)/https:\/\/$DOMAIN\1/» >
$DOMAIN"_googlebot_links.txt»
Побудова процесів у команді
У роботі необхідна системність. У командах було б доцільно використовувати такі речі:
- Дизайн системи (документація про компоненти, функції, SEO моменти). Часто використовують story book.
- OKR (цілі та ключові результати) — метод визначення кількох складних задач/цілей на певний проміжок часу. Тут важливо розрізняти Cascading OKR і Aligning OKR.
- Максимізація кількості артефактів (внутрішня база знань). Тут мають бути зібрані гіпотези, дані про продукти, база про використані сервіси. Усе це можна розповсюджувати всередині своєї команди/компанії.
Автоматизація роботи й правильна побудова процесів у команді допоможуть налаштувати ефективні SEO процеси й досягнути цілей якнайшвидше.
У нас чудова новина: уже 21 липня відбудеться нова конференція «НаЗахід 23». Безплатна реєстрація на сайті.