SEO-аналитика: как самостоятельно оценить влияние различных фа | Канал Аралова Евгения

SEO-аналитика: как самостоятельно оценить влияние различных факторов

Первое, о чем всегда нужно думать, когда речь заходит о SEO-аналитике — семантическое ядро. Без этого, в общем-то, и SEO быть не может. Мы в Legalbet уделяем ядру очень много внимания. 
Когда у нас есть ядро, мы можем оценивать видимость и приступить к анализу. Рассмотрим два самых простых подхода в SEO-аналитике. 

Противопоставление
Берем какое-то свойство и разбиваем на 2 сегмента: «обладает» и «не обладает».

Например, можно узнать, стоит ли использовать текст на листинге и если да, то какой: шаблонный или уникальный.
Чтобы ответить на эти вопросы, нам понадобится «вытянуть» с сайта информацию о том, на каких листингах есть текст, какого он объема и т.п.
После парсинга размечаем эти страницы на соответствующие группы и оцениваем, как тексты влияют на видимость в поисковых системах.

https://take.ms/ANGvA 

Яндексу, и Google текст нравится. Причем для Google, будет это просто шаблонный текст или уникальный — значения не имеет.

Можно сразу выдать рекомендации для роста видимости сайта:

1. добавить шаблонный текст на все страницы без текста и с большой вероятностью получить рост видимости в обеих поисковых системах,
2. точечно под Яндекс уникализировать тексты и добиться еще большего эффекта.

Градации
Нарезаем сегменты по «степени» обладаниям свойством. 

Например, можно узнать какого объема нам нужен текст 

https://take.ms/Vs4zB 

Тут можно наблюдать так называемую «лесенку», видно что при объеме более 2000 видимость растет. 

Заметка сделана на основе статьи от ребят из SEOWORK https://vc.ru/seo/209626-seo-analitika-kak-samostoyatelno-ocenit-vliyanie-kontenta-i-otzyvov-na-poiskovuyu-vydachu 

Рекомендую к прочтению, много примеров по аналитике, которую вы сможете быстро повторить сами. 
В Legalbet мы работаем с платформой SEOWORK, в ней почти всю аналитику можно быстро сделать из коробки.
На своих проектах я делаю все ручками, c помощью инструментов: Топвизор, Excel, Power BI и Screaming Frog. Это я к тому, что любой может построить хорошую аналитику.