Рост трафика медагрегатора на 3.08🍋 млн. через парсинг 51 млн URL конкурентов, нейросемантическую кластеризацию и автоматизацию контроля ошибок

Проект с 7,1 млн посетителей в месяц не рос 3 года. Динамика по ключевым запросам отрицательная: по Москве за год выпало из топ-10 30 000 ключевых запросов; по Санкт-Петербургу и Екатеринбургу практически без изменений. 40% региональных страниц выпадали из индекса из-за статуса МПК. Клиент исчерпал ресурсы классического семантического расширения.

Рассказываем, как команда seobot добились прироста трафика на 3,08 млн через парсинг 51 млн URL, SBERT-фильтрацию дублей и полную перестройку технической инфраструктуры.

Показываем результаты, которые находятся в нашей зоне ответственности, с учетом NDA.

Общий график роста проекта:

Абсолютный прирост: 3 080 000

Процентный прирост: ≈ 43.26%

В разрезе по поисковым системам:

«Яндекс»

Было: 4 120 000

Стало: 6 600 000

Абсолютный прирост: 2 480 000

Процентный прирост: ≈ 60.19%

«Google»

Было: 2 980 000.

Стало: 3 550 000.

Абсолютный прирост: 570 000

Процентный прирост: ≈ 19.13%

Медицинский агрегатор клиента помогает находить клиники, управляет записями и упрощает взаимодействие между пациентами и медицинскими организациями. Эта ниша одна из самых сложных в SEO. Мы в этом профи: знаем, как работать от архитектуры сайта до чистоты семантики и требований к медицинским проектам EAT.

Стек проекта:

Заказчик пришел к нам, когда трафик практически не менялся и находился на одном уровне в течение 3 лет.

На скриншоте изображена динамика проекта за прошлые 3 года. Наблюдается стагнация и небольшое, но постоянное падение трафика.

На старте работы трафик на сайте составлял 7 120 000 посетителей. Мы изучили историю: команда SEO на стороне клиента пыталась расширять семантику, но этого было недостаточно для масштаба проекта.

На этапе подключения команды seobot позиции отслеживались по отдельным документам. Структура проекта не соблюдалась, из-за чего было сложно произвести комплексную оценку.

Общий тренд

Стагнация и частичное падение.

Москва

Демонстрирует устойчивое снижение: от 254 864 до 224 047 посетителей. Это сигнал тревоги: проект теряет видимость в поиске или уступает конкурентам.

Санкт-Петербург и Екатеринбург

Практически без изменений. Незначительные колебания говорят о застое: проект не растет, не наращивает трафик и не улучшает охват.

Новосибирск и другие регионы

Фиксируется небольшой рост, но улучшения не носят системного характера. По итогам года позиции все еще остаются на прежнем уровне. Позитивная динамика объясняется тем, что эти регионы только начали индексироваться в поиске.

Вывод

Проект «стоит на месте». Рост позиций либо отсутствует, либо нивелируется падением в ключевых регионах. Крупные направления (Москва и Санкт-Петербург) не только не растут, но и теряют позиции, что напрямую влияет на трафик.

Необходимы системные изменения: пересмотр стратегий, технический аудит, контентное обновление и работа с региональной выдачей.

После детального обсуждения целей проекта были сформулированы ключевые SEO-задачи и целевые показатели (KPI):

Перед началом работы по любому проекту необходимо собрать данные для исследования текущей ситуации.

Этап 1. Яндекс.Вебмастер

С помощью этого функционала картина частично видна: какие страницы индексирует поисковая система, объем технических ошибок и т. д.

Смотрим динамику индексации, пытаемся понять, что и когда пошло не так. Находим даты появления дублей, МПК, 404 и уточняем у клиента, что происходило в течение месяца после возникновения проблемы.

Из этого раздела «Яндекс.Вебмастера» также можно сделать выгрузку в Excel или CSV, распределить каждую ошибку по статусу и передать в работу.

Этап 2. Технический аудит

На первоначальном технический аудит — это незаменимая задача. Так мы можем комплексно понять, какие ошибки есть на проекте и дополнить данные, которые дал «Яндекс.Вебмастер». Так как в проекте более 10 млн страниц, то даже при правильной сегментации по региональным папкам и направлениям, быстро выполнить эту задачу невозможно.

Для проведения аудита мы рекомендуем:

Мы используем Ryzen 9 5950X, 128 GB RAM, 2×4 TB NVMe. Этого хватит, чтобы просканировать нужный объем страниц.

Вначале обращаем внимание только на критические моменты:

Сам по себе аудит всегда будет стандартным, запустить и настроить его несложно. Главное — правильно интерпретировать данные:

Этап 3. Анализ трафика через «Яндекс.Метрику»

После первичной диагностики индексации переходим к детальному анализу поведенческих факторов и источников трафика. «Яндекс.Метрика» дает нам полную картину о качестве органического трафика и помогает выявить проблемные зоны.

Что анализируем в первую очередь:

Источники трафика и их динамика

Поведенческие метрики по органическому трафику

Анализ посадочных страниц

Региональный срез

Этап 4. Анализ ссылочного профиля через Ahrefs

Для проекта такого масштаба качество ссылочной массы может быть одним из факторов стагнации.

Проводим комплексный анализ

Анализ качества ссылочной массы

Конкурентный анализ

Этап 5. Изучение существующих отчетов по проекту

Перед формированием новой стратегии критически важно изучить историю проекта и предыдущие попытки оптимизации.

Анализ предыдущих SEO-отчетов

Технические отчеты и логи изменений

Контентная стратегия

Такой комплексный подход к сбору данных позволяет сформировать полную картину текущего состояния проекта и понять, почему предыдущие попытки выйти из стагнации не дали результата. На основе этих данных разрабатываем новую стратегию с учетом всех выявленных проблем и точек роста.

Провели аудит и поняли, что исправление технических ошибок положительно повлияет на проект, поэтому с этим тянуть не нужно. Первым делом поставили задачи на устранение технических ошибок. Для начала самые основные:

1. Дубли

На практике, если просто передать разработчикам полный список дублей, задача, скорее всего, так и останется без движения. Чтобы процесс пошел, необходимо структурировать весь массив: сгруппировать дубли по причинам их возникновения, типам страниц или объединить по общим техническим признакам. Это упрощает анализ и постановку точечных задач.

Классифицировали по типам возникновения и способам решения проблем с дублями:

Технические причины

Контентные причины

Структурные и архитектурные причины

Неверно настроенная мультиязычность или мультирегиональность. Страницы на одном языке или регионе дублируются в других версиях.

2. 404 ошибки/битые ссылки

При аудите проекта мы зафиксировали долю 404-страниц и битых ссылок, которые напрямую влияют на качество индексации, пользовательский опыт и рейтинг сайта. Ниже — развернутая классификация ошибок с примерами и количеством, переданным в работу соответствующим отделам.

Ошибки шаблонов URL (динамика шаблонов)

Страницы создавались с нарушением логики URL — slug не подставлялся или часть пути терялась. Такие URL попадали в ссылки и sitemap, но не вели никуда.

Примеры: /uslugi//kardiologiya, /kliniki/--id1245

Найдено: ~11 000 404-ошибок.

Внутренние ссылки на удаленные страницы

После снятия с публикации карточек врачей, клиник или направлений, внутренняя перелинковка продолжала ссылаться на эти страницы.

Тип страниц: карточки врачей, организаций, устаревшие услуги.

Найдено: ~12 000 битых внутренних ссылок.

Ручные ссылки в админке и текстах

Редакторы вручную вставляли некорректные URL в тексты, баннеры и описания. Это привело к битым ссылкам с опечатками, лишними символами или отсутствующими частями пути.

Примеры: /uslgi/kardiologya, /klinki-moskva

Найдено: ~3 000 битых ссылок.

Ошибки в sitemap.xml

В sitemap оставались URL удаленных страниц, часть из которых давно не открывалась. Это создавало «мусорный шум» для поисковых роботов и снижало эффективность обхода.

Ошибочных ссылок: ~2 100.

Битые внешние ссылки

Некоторые внешние сайты продолжали ссылаться на несуществующие страницы проекта (устаревшие пресс-релизы, старые партнерские ссылки, акции и т. д.).

Пример: внешние ссылки на /promo/2022-leto-aktsiya

Найдено: ~900 внешних ссылок с ошибкой 404.

Устаревшие ссылки на архивные материалы

В статьях и новостях сохранялись ссылки на архивные разделы или страницы, удаленные после смены структуры.

Пример: новости со ссылками на неактуальные филиалы или устаревшие услуги.

Найдено: ~7 800 битых ссылок.

Некорректные редиректы на 404

В некоторых случаях попытка перейти на редиректируемую страницу приводила не на целевой документ, а на 404 (например, из-за неправильного правила в .htaccess).

Ошибочных редиректов: ~1 200.

3. Остальные технические ошибки с меньшей критичностью

В ходе комплексного технического аудита проекта также выявили ряд менее критичных проблем, не оказывающих прямого влияния на видимость в поиске или пользовательский опыт, но требующих корректировки для поддержания технической чистоты. Эти ошибки были зафиксированы, сгруппированы и переданы в фоновую работу.

Ошибки микроразметки

На части страниц отсутствовали атрибуты itemprop, itemscope и itemtype. Также встречались устаревшие схемы или дублирующиеся блоки Schema.org.

Типовые страницы: карточки врачей, листинги клиник, блоки с рейтингами.

Решение: обновить шаблоны разметки по рекомендациям schema.org и поисковых систем.

Перелинковка без контекста

На многих страницах присутствовала внутренняя перелинковка, но ссылки встраивались без контекстной привязки, в виде сквозных блоков или баннеров, не усиливающих смысловую структуру.

Влияние: пониженная эффективность распределения внутреннего веса и потенциальное игнорирование ссылок ботами.

Использование nofollow и noindex без необходимости

Часть служебных страниц (например, фильтры и пагинации) имели директивы noindex, но не были закрыты в robots.txt, из-за чего попадали в индекс как «частично разрешенные».

Решение: унификация логики индексации и настройка директив на уровне шаблонов.

Дубли canonical-ссылок

Некоторые страницы (особенно фильтрационные) имели одинаковый canonical, несмотря на уникальный набор условий. Это приводило к конфликту каноничности и потере веса.

Резюме

Анализ данных конкурентов необходим для корректировки стратегии и выявления точек роста. Именно в процессе конкурентного анализа можно найти актуальные направления развития и интересные паттерны.

До проведения анализа стратегия остается стандартизированной. Но как только он выполнен, у нас появляется определенный набор метрик, на основании которых мы начинаем изучать факторы ранжирования.

Проведение конкурентного анализа — не просто рутинный этап, а ключевой элемент стратегического SEO-продвижения. До момента анализа стратегия будет лишь гипотетически обоснованной, но после — становится конкретной, основанной на фактах и приоритетах. Мы работаем с метриками, потому что именно они позволяют выявить неочевидные паттерны, указать на аномалии и дать ответ на главный вопрос: почему одни сайты в топе, а другие нет.

На изображении представлен интерфейс сводного дашборда, в котором отражены ключевые параметры: объем органического трафика, процент SEO-зависимости, количество ключевых фраз в топ-5/10/50, показатели ссылочного профиля (DR, домены-доноры, общий объем ссылок), индексируемость в «Яндексе» и Google, а также возраст домена.

Разбор показал, что абсолютные лидеры по трафику — домены 1, 2 и 3. Каждый из них имеет более 7–9 млн проиндексированных страниц, что заметно превосходит показатели нашего проекта на момент старта.

Это стало первой гипотезой: увеличение числа качественных страниц с высокой вероятностью даст прирост трафика. Мы начали декомпозицию: какие именно типы страниц генерируют трафик у конкурентов? Что нужно нам, чтобы воспроизвести аналогичный объем?

Вторым этапом анализа стали ключевые фразы. Мы провели пересечение запросов конкурентов и запросов, по которым ранжируется наш сайт. Это позволило выявить тысячи кластеров, которые у нас не представлены совсем, но стабильно находятся в топе у конкурентов. Причем часть таких кластеров неочевидна и не вытекает из стандартной семантики — это результат работы с данными и продуктовой структурой у конкурентов.

Особое внимание уделили ссылочной массе: разрыв между лидерами и большинством проектов на рынке колоссален. У лидера — более 22 000 уникальных доноров и оценка DR = 82, что напрямую коррелирует с охватом и ранжированием по конкурентным запросам. Сравнение ссылочного профиля позволяет не только понять масштаб отставания, но и выделить типы доменов, где ссылки действительно работают: тематические СМИ, отраслевые каталоги, университеты, медицинские ассоциации.

И наконец, важным оказался возраст домена. Все конкуренты, занявшие топовые позиции, имеют возраст более 9 лет. Это дает дополнительный кредит доверия поисковым системам и устойчивость в ранжировании. Сайты младше 5 лет практически не входят в топ-3 по высокочастотным кластерам.

Вывод

Анализ метрик конкурентов — это не просто «сравнение цифр», а полноценное исследование рынка. Он дает конкретные направления для расширения, наращивания ссылок и роста за счет контента. В нашем случае именно на его основе была выстроена дальнейшая модель масштабирования: от создания новых страниц до постановки приоритетов в ссылочном продвижении и усиления присутствия в целевых регионах.

После анализа конкурентных метрик стало очевидно, что ключевые игроки рынка обладают значительно более широким охватом семантики, а также существенно превосходят наш проект по объему проиндексированных страниц. Это указывает на то, что у них реализована более плотная структура охвата пользовательских интентов, в том числе за счет региональных страниц, категорий, карточек клиник и вспомогательных разделов.

В этих условиях корректным следующим шагом становится декомпозиция структуры конкурентов. Цель: выявить страницы, присутствующие у конкурентов, но отсутствующие на нашем проекте. Причем не на уровне категорий, а вплоть до конкретных документов. Задача: получить уникальный список URL и кластеров, которые потенциально принесут трафик, но пока не реализованы на нашем сайте.

В проектах с большим объемом (10+ млн страниц) ручной аудит структуры невозможен. Требуется построение автоматизированной системы, позволяющей извлечь:

Для этого применяем парсинг конкурентов и умное семантическое сравнение. Методологически процесс разбивается на несколько этапов.

Этап 1. Сбор структуры конкурентов (парсинг) + очистка

Для проектов с объемом до 500 000 URL можно использовать Screaming Frog SEO Spider (с функцией custom extraction через XPath и RegEx) или аналогичные решения. Мы ранее подробно описывали такой подход в статье (ссылка).

Однако в рамках данного проекта мы столкнулись с иным масштабом: объемы страниц у конкурентов превышают 8–9 миллионов. Стандартные инструменты не справляются:

Решение: разработка собственных парсеров, ориентированных на архитектуру каждого конкретного конкурента. Парсеры были адаптированы под HTML-структуру, скорость ответа, антибот-систему, глубину вложенности и т. д.

Ключевые условия успешного парсинга

В результате получили масштабную выгрузку URL конкурентов, которые были далее очищены, размечены и семантически сопоставлены со структурой нашего сайта. Следующий этап — семантическое выравнивание, где каждая страница конкурента сравнивается по смыслу и интенту с нашими страницами.

С учетом объемов (от 2 до 9 млн URL на одного конкурента) критически важно было очистить собранный массив от технического, повторяющегося и нерелевантного мусора.

Первым этапом после парсинга стала глубокая очистка от топонимов и географических маркеров. Мы полностью убрали все упоминания локаций из выгрузки, чтобы впоследствии сравнить их с нашей актуальной региональной базой и определить уникальные отсутствующие местоположения, потенциально пригодные для расширения.

Был сформирован универсальный файл со всеми формами географических привязок, включая:

Этот список передавался в нейросетевой модуль (на базе собственных инструментов на Python), адаптированный под задачу семантической фильтрации. Модель автоматически:

Итог: на выходе мы получили 2 файла:

Таким образом, мы не просто исключили дубли, а заложили фундамент для дальнейшего масштабирования по регионам, опираясь на реальный спрос и данных о конкурентах.

Вторым шагом стала очистка URL по регулярным выражениям. Мы исключили:

В дополнение применили фильтрацию по типам страниц, исключая:

Далее каждый уникальный URL классифицировался по типу интента (услуга, симптом, врач, локация, справка) и передавался в модуль семантического сравнения.

Этап 2. Очистка от семантических (лексических) дублей

После удаления геометок и технического мусора мы перешли к следующей критически важной задаче — устранению семантических дублей. В агрегаторных проектах с миллионами документов лексические и интентные пересечения встречаются повсеместно: разные формулировки — один и тот же интент.

Классические примеры:

На поверхностном уровне такие фразы различны, но с точки зрения поисковой системы и интента пользователя они дублируют друг друга. Массовое внедрение таких дублирующих документов приводит к каннибализации запросов, размазыванию веса и ошибкам в маршрутизации на выдаче.

Решение: внедрение семантического сравнения на основе модели Sentence-BERT (SBERT), дообученной на корпусе медицинских и сервисных фраз (на базе paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2). Это позволило нам:

Как работал модуль:

Примеры выявленных дублей системой:

Дополнительные меры:

Результат:

Этап 3. Снятие позиций по очищенному списку

После формирования семантически очищенного списка кластеров мы перешли к съему позиций. Цель — финально убедиться, что:

Этот шаг нужен для исключения дублей и минимизации риска каннибализации. В агрегаторных проектах это критично: даже частичное пересечение по интенту снижает релевантность и расфокусирует выдачу.

Что мы сделали:

Если страница попадала в топ-10, кластер исключался из дальнейшего внедрения. Это позволило оставить только те группы, которые уникальны, не охвачены и не пересекаются с текущим контентом.

Поскольку по каждому запросу собирался топ-100, дополнительно проверяли: если позиция была в пределах топ-50 и заголовок Title выглядел релевантным, такой запрос также исключался.

Пример логики проверки:

Технические детали:

Результат этапа:

Итоги этапа: Работа над этой частью проекта длилась более 2-х месяцев и включала полную парсинговую декомпозицию 9 ключевых конкурентов. Всего было обработано более 51 миллиона URL.

Что было сделано:

Финальный результат: найдено 2 048 000 уникальных страниц/кластеров, отсутствующих в текущей структуре.

Эти кластеры:

Разметка по типу найденных страниц:

Что мы упустили (до аудита):

Ключевые инсайты:

1. Услуги представлены в десятках сценариев

У конкурентов высокая доля сквозной связности: одна и та же услуга охвачена через разные пользовательские траектории (симптом → врач → анализ → запись).

2. Скрытые кластеры, не видимые в Wordstat и Google Keyword Planner

Более 40 % кластеров не фиксируются стандартными инструментами. На их сбор вручную потребовалось бы до 3-х лет.

3. Кластеры требуют не только SEO, но и продуктовой проработки

Нужны сопоставление услуг, фильтрация врачей и настройка маршрутов. Простая генерация страниц не даст результата.

4. Развитая региональная структура

У лидеров рынка высоко развиты подпапки и контекстные страницы (например, «УЗИ в Апрелевке»). У нас регионализация покрывала только ~28 % запросов.

Вывод по этапу:

В результате парсинга, нейросемантической очистки и позиционного анализа:

После формирования расширенной карты кластеров и отбора тем для внедрения перешли к глубокой on-page-оптимизации. Этот этап был не просто «доработкой шаблонов». Мы рассматривали каждую страницу как отдельную SEO-единицу, которая должна удовлетворять интент пользователя и максимально полно отвечать на его запрос.

Один из важнейших факторов ранжирования в конкурентных тематиках (особенно в медицинской нише) — информационная полнота документа. Поисковые системы ожидают, что документ:

Что мы сделали:

Пример составленного документа:

Типы страниц, по которым проводился анализ

Мы приоритезировали страницы по трафикообразующему потенциалу и частоте в структуре конкурентов.

1. Карточки услуг (УЗИ, МРТ, анализы, приемы врачей)

2. Карточки врачей по специализации

3. Листинги клиник по направлению и региону

4. Информационные статьи и справки

5. Симптомные страницы / страницы по жалобам

6. Комплексные обследования / сценарии (врачи + услуга + симптом)

7. Вызов врача на дом

8. Детские и женские направления

9. Карточки анализов

Примеры блоков, которые мы нашли у конкурентов и поставили задачи по реализации на нашем сайте:

Почему это важно:

Многие сайты в топе по медицинским запросам достигают успеха не за счет ссылок, а за счет качества и глубины on-page-оптимизации. В тематиках, где E-E-A-T критичен, структура и наполнение документа становятся основным маркером доверия. Мы не копировали конкурентов, а обобщили их паттерны, усилили и превратили это в собственный универсальный on-page-шаблон, применимый для десятков тысяч страниц.

Одним из часто недооцениваемых факторов в SEO является корректность рендеринга ключевых элементов документа. Даже если страница формально полна, логично структурирована и содержит необходимый контент, это не гарантирует, что поисковая система сможет его интерпретировать и проиндексировать. Причина — отложенная подгрузка критически важных блоков через JavaScript, что может привести к частичной или полной невидимости этих данных для бота.

Что мы сделали:

В рамках технического аудита и контентной проверки протестировали корректности SSR/CSR-рендеринга. Для этого:

Найденные ошибки:

Почему это критично:

Поисковые боты (особенно Googlebot на слабых/глубоких страницах и «Яндекс.Бот») не гарантируют выполнение всех JS-скриптов. В результате страница теряет релевантность, не индексируется полноценно или получает статус малоинформативного контента (МПК).

Решение:

При работе с проектом, структура которого насчитывает десятки миллионов потенциальных страниц, классический ручной подход к сбору семантики становится неэффективным. Один из ключевых вызовов — поддержание актуальности и полноты семантического ядра в динамике.

Запросы пользователей меняются, конкуренты добавляют новые страницы, появляются новые направления услуг, а стандартный набор запросов перестает отражать реальные паттерны спроса. Чтобы не ограничиваться разовым исследованием, мы приняли решение автоматизировать процесс парсинга семантики и внедрить систему регулярного мониторинга спроса.

Что мы реализовали:

Особенности реализации:

Зачем это нужно:

Парсинг в проекте с 5+ млн посадочных страниц — не разовая задача, а постоянный процесс. Без динамического обновления ядра легко пропустить новые интенты, по которым уже завтра начнут продвигаться конкуренты. Автоматизация снижает нагрузку на SEO-команду, при этом сохраняет контроль за структурой и ее актуальностью.

При масштабе проекта в 5+ миллионов страниц, где большая часть посадочных генерируется полуавтоматически (на основе шаблонов, фидов, API или динамической маршрутизации), рано или поздно команда сталкивается с неконтролируемым ростом ошибок и технического мусора. Особенно это касается дублей, битых ссылок, циклических редиректов и пустых страниц.

Мы понимали, что реагировать на ошибки вручную или раз в квартал — путь в никуда. Поэтому в рамках проекта было принято решение написать собственный автоматизированный софт, отвечающий за:

Какие ошибки отслеживаются:

Как работает система:

На основании этих данных SEO‑специалисты не тратят время на запуск техаудитов и обходов сайта, а могут сразу приступить к анализу ошибок. Автоматизация помогает предотвращать появление проблемных страниц, вместо того чтобы устранять их постфактум. Также сокращается нагрузка на SEO, разработку и поддержку, устраняется главный риск масштабирования — разрастание технического долга.

1. Рост позиций в поисковой выдаче

Благодаря сегментированному подходу и автоматизации семантического расширения, нам удалось не только восстановить позиции, но и кратно усилить охват в выдаче по ключевым регионам:

Рост позиций по направлениям:

В рамках построения новой структуры и масштабного парсинга мы перераспределили ключевые фразы по смысловым кластерам:

Это позволило внедрять семантику не просто «вширь», а транслировать рост в четкие и управляемые тематические зоны.

2. Устранение основных технических ошибок

3. Анализ конкурентов и их стратегий

Провели детальный анализ факторов, влияющих на ранжирование конкурентов. Полученные данные легли в основу нашей стратегии и стали драйвером расширения семантики методом парсинга и нейросетей.

4. Полная структура на основе конкурентного анализа

Собрали максимально полную структуру методом парсинга конкурентов. В результате получили большой объем уникальных кластеров, что позволило кратно расширить охват ключевых слов.

5. Контентные лидеры за счет On-page-оптимизации

6. Обновление семантики в режиме реального времени

7. Мониторинг технического состояния проекта

8. Рост органического трафика и достижение KPI

По итогам внедрения комплекса SEO-мероприятий проект показал устойчивый рост органического трафика:

Прирост: +3,08 млн визитов (+43,26%).

Основной рост обеспечил «Яндекс»: +2,48 млн (+60,19%) за счет глубокой региональной проработки и устранения технических ограничений.

Google: +570 тыс. визитов (+19,13%). Рост подтвердил эффективность выбранной стратегии: техническая оптимизация, автоматизация семантики и покрытие новых кластеров обеспечили устойчивое масштабирование проекта.

Общий график роста проекта:

Если кейс был полезен, ставьте реакции, задавайте вопросы в комментариях и делитесь мнением. Мы ценим обратную связь и всегда открыты к диалогу.

Связаться с нами в Телеграмм:

#seo #seo_продвижение_сайтов #маркетинг #бизнесидеи #аналитика