Вы случайно не PHP Middle?
SEO
kite-da.ru *
5237

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 закладки
Слушать

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.

Об источниках данных

Для построения отчетности мы используем следующие источники:

  • Яндекс.Метрика
  • Google Analytics
  • Яндекс.Вебмастер
  • Google Search Console
  • Topvisor

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.

Кейс 1. Падает трафик. Что делать?

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:

  • Видимость и трафик в Яндексе заметно коррелируют между собой, в то время как в Google связь не так заметна.
  • В Google видимость немного больше, чем в Яндексе, но трафика при этом в разы меньше.

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.

Как построить такой дашборд?

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.

Кейс 2. Еще больше детализации

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.

Как построить такой дашборд?

Для импорта данных в Data Studio нужна таблица вида:

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

Кейс 3. Похоже, что-то сломалось

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.

Кейс 4. Сезам, откройся

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:

  • Собирает данные о внешних ссылка по API:
  • из Вебмастера;из Метрики — переходы с других сайтов;из Метрики — переходы из социальных сетей;
  • Фильтрует url — оставляет только карточки объявлений;
  • Проверяется доступность страниц для роботов:
  • запрет индексации в robot.txt;код ответа сервера;тег noindex.

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.

Заключение

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?

Data analyst в агенстве Kite.
{ "author_name": "kite-da.ru *", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 13, "likes": 37, "favorites": 154, "is_advertisement": false, "subsite_label": "seo", "id": 133831, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Tue, 16 Jun 2020 17:39:43 +0300", "is_special": false }
Объявление на vc.ru
0
13 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
7

Зачет. Очень интересно написано для практика

Ответить
6

Спасибо, очень полезно!

Ответить
5

Доступно, понятно, и очень полезно! Лайк и подписка)

Ответить
4

Спасибо за статью! Я думаю пользователям в тыщу раз интереснее было бы узнать как технически реализовать такие дашборды (какие коннекторы использовать, какие писать самим). Это, конечно, материал скорее для HABRа, а не для VC, но всё же интересно.

Ответить
2

Юрий, спасибо. Техническая статья в планах, и да, это действительно уже не формат VC)

Ответить
2

Очень круто, спасибо!

Ответить
1

Спасибо за материал. Может показатель отказов для каждой страницы брать отдельно в Яндекс Метрике для Яндекса и соответственно в ГуглМетрике для Гугла. Ведь отказы считаются по разному и там и там.

Ответить
1

Вы правы, метрика и GA считают отказы по-разному, но при этом алгоритмы не зависят от источника трафика. Если использовать для разных поисковых систем разные метрики отказов, то мы не сможем корректно сравнить каналы между собой.

Ответить
1

Круто. Поделись дашбордом )

Ответить
0

Я тоже работаю с классифайдами, но в Казахстане) И вот стоит ли стольких сил кейс№4? Это же целый велосипед?) У нас 4 классифайда (3 вертикали и 1 горизонталь) и везде ссылки на объявы открыты и живем прекрасно с 2013 года и гребем ахулеарды поискового трафика. Почему они пришли к выводу, что стоит закрывать их?)

Ответить
2

Максим, сможете привести хоть 1 пример поискового запроса по недвижке, который нужно приземлять на отдельное объявление, а не на страницу-листинг с заданными фильтрами?

Ответить
1

в точечку)

Ответить
0

Сама суть аналитики интересная, а ситуации разобраны очень банальные и простые) 

Ответить

Комментарии