Важность аналитики в SEO Аналитика играет решающую роль в понимании эффективности SEO-стратегий. Анализируя данные поисковых систем и показатели веб-сайтов, мы можем принимать обоснованные решения о том, на чем сосредоточить наши усилия, и определять области для улучшения.
Анализ данных веб-сайта "Pro Skeiter" - это онлайн-магазин скейтбординга, который хочет улучшить свою аналитику. У них есть доступ к различным источникам данных, таким как рейтинг в поисковых системах, популярность ключевых слов и посещаемость веб-сайта. Сегментируя эти данные и используя различные показатели, такие как ранжирование позиций, частота запросов, показатель видимости и оценка потенциального трафика, они могут получить ценную информацию о своей эффективности.
Ключевые показатели потенциала роста В дополнение к базовым показателям, таким как ранжирование позиций или частота запросов, анализ сам по себе может не дать полной картины потенциала роста. Важно учитывать другие факторы, такие как оценка видимости (скорректированная на основе сетевых эффектов), оценка будущего трафика на основе тенденций / закономерностей, наблюдаемых на данный момент, что помогает определить истинный потенциал роста.
Структурные сегменты и категории страниц На нашем веб-сайте есть структурные сегменты, которые можно разделить на категории. Например, у нас есть категория под названием "Сегмент базового типа", которая включает в себя различные бизнес-вертикали, такие как хлебные крошки, меню и списки продуктов. Понимая категории страниц на нашем веб-сайте, мы можем лучше анализировать типы запросов и их зависимости.
Анализ категории "Мужская коллекция" Категория "Мужская коллекция" генерирует 55% всех поисковых запросов на нашем сайте. Распределение трафика показывает, что 40% приходится только на эту категорию, в то время как еще 40% генерируется поисковыми запросами, связанными со скейтбордом, в рамках этой категории. Мы наблюдаем, что большая часть органического трафика для этой категории поступает от Google (60%) по сравнению с Яндексом (18%). Улучшение рейтинга в Яндексе может привести к значительному росту органического трафика на "Мужскую коллекцию".
Важность страниц со списком На страницы объявлений приходится 81% всех поисковых запросов на нашем сайте, и они генерируют значительный объем органического трафика. Однако эти страницы со списком не очень хорошо ранжируются как в поисковых системах Google, так и в Яндексе. Оптимизация коэффициентов ранжирования для страниц со списком может привести к повышению органической видимости.
Анализ рейтинга в поисковых системах Анализируя рейтинг в поисковых системах, мы видим, что существует два сегмента: один по тенге, а другой по наборам. Эти два сегмента имеют схожий спрос и количество элементов. Однако в списках Яндекса сегмент с 7 текстами занимает худшее место на 20%, в то время как в списках Google сегодня он занимает лучшее место на 30%. Это указывает на существенную разницу между платформами.
Проведение экспериментов "Чтобы проверить наши гипотезы о различиях в ранжировании на разных платформах", мы провели два эксперимента. В первом эксперименте мы изменили некоторые тексты в выбранных объявлениях, чтобы сформировать новый сегмент для анализа. Во втором эксперименте мы добавили все отсутствующие тексты в список, в котором было всего 27 существующих текстов. Чтобы обеспечить точные результаты этих экспериментов, мы использовали четыре страницы, на которых были произведены замены, в качестве нашей тестовой группы, а все остальные страницы из Tenge - в качестве нашей контрольной группы.
Результаты эксперимента и заключение Результаты показали, что в рейтинге Google за анализируемый период (декабрь - март) обе группы испытали минимальные изменения в целом в пределах первой десятки позиций. Основываясь на этих данных: Гипотеза о том, что Яндекс не заметил никаких изменений, подтвердилась; однако в случае Google они заняли несколько худшее место после внесения изменений в текст (+4% для тестовой группы). Принимая во внимание эти выводы: рекомендуется расширить масштабы будущих экспериментов, используя больше страниц, или расширить их еще больше по нескольким категориям.
Сегментация и показатели В первой главе обсуждается важность сегментирования данных и анализа показателей внутри этих сегментов. Изучая различия в производительности страниц на основе определенного атрибута, такого как источник трафика или поведение пользователя, мы можем получить представление об эффективности экспериментов и оптимизаций. Это позволяет нам определить, привели ли определенные изменения к положительным результатам или нет.
Сравнение влияния отзывов "Вторая глава посвящена сравнению влияния отзывов на списки товаров. Замечено, что страницы с отзывами ранжируются выше, чем страницы без них, как в поисковых системах Google, так и в Яндексе. Кроме того, анализ показывает, что страницы с большим количеством отзывов, как правило, работают лучше, чем страницы с меньшим количеством отзывов.'
Формирование гипотезы "В этой заключительной главе мы исследуем формирование гипотез для эффективного проведения экспериментов. В нем подчеркивается необходимость отделения гипотез от фактов путем проверки утверждений с помощью экспериментов, а не полагаться исключительно на отраслевой опыт или логические предположения.'
Влияние обзоров Эксперимент с отзывами показал, что они могут влиять на рейтинг в поисковых системах. Качество и количество отзывов являются важными факторами для ранжирования. Однако создавать поддельные или искусственные отзывы не рекомендуется, так как поисковые системы могут их обнаружить.
Анализ источников трафика "Откуда берется трафик?" - важнейший вопрос при анализе эффективности сервисов. Нецелевые источники трафика могут привести к низким показателям конверсии, поэтому важно оценить различные сегменты и их поведение, прежде чем инвестировать в стратегии продвижения.
Проверка гипотез с помощью экспериментов Для проверки гипотез об улучшении производительности веб-сайта эффективным подходом является проведение экспериментов. Выбирая многообещающие гипотезы из списка и проверяя их с помощью контролируемых экспериментов, мы можем на основе данных получить представление о том, что работает лучше всего.
Потенциал частотного анализа Частотный анализ может дать ценную информацию об эффективности различных стратегий. Проводя корреляционный анализ и изучая показатели, мы можем определить ожидаемые эффекты и принимать обоснованные решения.
Проверка гипотез для получения эффективных результатов "Разделение" списков на основе принципов room показало, что Google работает на 30% лучше, чем другие платформы. Составив список гипотез и проанализировав показатели, мы можем определить ожидаемый эффект, прежде чем внедрять изменения.
Стратегии продвижения веб-сайта Есть несколько веб-сайтов, которые сосредоточены на продвижении определенной темы. На одном веб-сайте стратегии сработали хорошо, в то время как на других - нет. В разных регионах существуют разные подходы к продвижению. Важно оценивать каждый веб-сайт в отдельности и анализировать накопленную статистику.
Анализ экспериментов и гипотез "Григорий" спрашивает, как регистрируются эксперименты для сравнения с точки зрения аналитики на разных платформах. "Александр" объясняет, что существует сервис под названием Work, который позволяет легко анализировать эксперименты путем сравнения корреляций между различными платформами.
Сегментный каталог и эксперименты Каталог сегментов служит хранилищем, где собираются гипотезы, основанные на различных работах в рамках каждого раздела или проекта. Отставание и оценка помогают расставить приоритеты в действиях, таких как оптимизация шаблонов или добавление новых блоков контента.