Как дашборды в Google Data Studio помогают нам делать SEO

Всем привет. Меня зовут Ефим Антонов, я аналитик в агентстве kite. Мы делаем SEO для порталов и редакций. Работаем с Joom, Calltouch, Qlean, Onrealt, Mybook и другими классными командами.

В статье хочу рассказать, как кастомные дашборды в Google Data Studio помогают отслеживать ситуацию на проектах, быстро находить и устранять проблемные точки или же, напротив, выявлять и масштабировать удачные решения.

Для построения отчетности мы используем следующие источники:

Каждый из инструментов полезен сам по себе, но, совместив данные из разных источников на одном дашборде, мы получим качественно новый уровень понимания происходящего на проекте и на порядок большую скорость принятия решений.

Для каждого клиента агентства мы строим кастомный дашборд с учетом структуры сайта и поставленных задач, но есть и общие решения, которые полезны для большинства проектов.

В качестве основного источника данных о трафике, как правило, используем Яндекс.Метрику. По нашему опыту, Метрика более точно определяет страницы входа. На проектах, где продукты Яндекса являются конкурентами, а также при работе с зарубежными проектами используем Google Analytics. С помощью сервиса Topvisor получаем информацию о положении сайта в выдаче поисковых систем.

Теперь перейдем к практике.

Классический случай. Утро понедельника, 30 минут до командной планерки. Смотрим в Метрику и видим, что вторую неделю подряд падает трафик на одном из разделов.

Первая мысль — все плохо, надо что-то делать. Или нет? А что если дело в сезонности?

Можно посмотреть сезонность в Wordstat по выборке ключевых слов, но прошлогодние данные не всегда применимы. Например, текущая ситуация с коронавирусом не коррелирует с данными о сезонности за прошлый год.

Кроме того, при одновременном снижении позиций и сезонном снижении спроса существует риск вовремя не заметить проблему с позициями. На помощь приходит дашборд с динамикой видимости и трафика.

Видимость — это вероятность визита на сайт из органической выдачи в поиске по заданному ядру запросов в заданной поисковой системе в заданном регионе. При расчете видимости учитываются частота поисковых запросов и позиции по ним. Чем популярнее запрос, тем больше его вес и, как следствие, тем сильнее он влияет на итоговый показатель видимости. 100% видимости — все запросы в топ-3. 0% видимости — все запросы ниже топ-20

Если видимость изменилась незначительно, значит дело в изменении поискового спроса и можно выдохнуть.

Еще один инсайт из этого графика:

Какой можно сделать вывод? Скорее всего, запросы в Google ранжируются на другие страницы, которые не входят в наш сегмент в Метрике. Ставим задачу специалисту — разобраться с посадочными страницами, уточнить сегмент.

Кстати о сегментах. График Визиты/видимость полезно строить как для проекта в целом, так и для основных разделов по отдельности. Для этого нужно заранее распределить семантику для каждого из разделов в отдельную папку в Topvisor.

Бывает, что суммарный трафик по всем разделам стагнирует. Из-за этого может сложиться впечатление, что ничего не происходит. Хотя на самом деле на проекте — настоящий шторм: на одних разделах трафик падает, на других — растет. Сезонность спроса по разным сегментам тоже может отличаться, например, если магазин продает велосипеды и сноуборды.

Возвращаясь к предыдущему дашборду с динамикой по одному разделу, для сравнения приведу динамику трафика на сайт в целом. Как видим, данные заметно отличаются.

Мы работаем по SCRUM недельными итерациями, поэтому в аналитике привязываем данные к неделям. Командные планерки проходят по понедельникам, к этому времени и готовим свежие данные.

Настраиваем Topvisor на еженедельный сбор позиций по понедельникам. Сбор может занять несколько часов, поэтому устанавливаем время сбора на 6 утра. Как правило, Яндекс к этому времени уже выкатывает свежие апдейты.

Трафик тоже привязываем к понедельникам — показываем данные за прошлую неделю.

Для импорта данных в Data Studio нужна таблица вида:

Если проект небольшой и разделов немного, то данные можно собирать вручную и заносить в Google Sheets. Когда-то мы так и делали, но потом написали скрипт, который забирает данные по API и заносит их в базу данных MySQL. Так мы избавились от человеческого фактора. Когда не нужно переносить цифры вручную, понедельники намного приятней.

Иногда для понимания происходящего нужно заглянуть еще глубже — до уровня страниц. Практически на всех проектах мы используем в отчетности таблицу Топ страниц входа.

Для каждой страницы отображается количество визитов и доля отказов с разделением по поисковым системам. Мы можем расставить приоритеты и уделить больше внимания страницам, которые уже приносят много трафика.

На скриншоте видно, что некоторые страницы не ранжируются в Яндексе, а другие в Google — это повод для детального разбора.

Также стоит обратить внимание на страницы с уровнем отказов выше среднего. Возможно, дело в юзабилити, а может быть, и сам продукт не выдерживает конкуренции.

Для импорта данных в Data Studio нужна таблица вида:

Данные собираем по API Яндекс.Метрики и записываем в БД MySQL.

Одна из составляющих SEO — техническая оптимизация. Поисковые системы разработали удобные инструменты для отслеживания индексации страниц сайта и его технического состояния. Это Яндекс.Вебмастер, Google Search Console. Важно периодически заходить в панели управления и проверять показатели.

Мы встроили в аналитику дашборд с данными Яндекс.Вебмастера об ошибках и индексации. Если возникнут аномалии, мы заметим их на еженедельной планерке.

На графике видим рост количества исключенных страниц, а также появление новой рекомендации — ставим задачу специалисту выявить причины и подготовить ТЗ на их устранение.

К сожалению, для Google аналогичный график построить не удалось, т.к. Search Console не отдает нужные данные по API.

Клиент — портал недвижимости. На проекте закрыты от индексации все карточки объявлений, чтобы экономить краулинговый бюджет. В то же время на карточки объявлений ведут внешние ссылки, и для получения ссылочного веса эти страницы нужно вручную открыть для роботов.

Задача — подготовить список страниц объявлений, на которые есть внешние ссылки и которые при этом закрыты от индексации. Сложность в том, что регулярно появляются новые ссылки, параллельно расширяется список уже открытых страниц. Ручной сбор занимает много времени, потому нужна автоматизация.

Решение — написали скрипт, который:

Скрипт запускается каждую ночь по CRON, данные хранятся в базе данных MySQL, а выводить их удобнее всего оказалось через Data Studio.

В идеале напротив каждой строки должен быть статус «ok».

Отфильтровав таблицу по полю status != ok, мы получаем готовое ТЗ для разработчиков на открытие страниц для роботов. Таблица обновляется автоматически, и проверка внедрения ТЗ не нужна — если в таблице остались строки с ошибками, значит ТЗ не внедрено.

На этом все. Надеюсь, примеры отчетов в Google Data Studio пригодятся на ваших проектах. Если статья была вам полезной — ставьте лайк. Задавайте вопросы в комментариях — с удовольствием отвечу. А какие дашборды помогают в работе вам?