Download to read offline
Uploaded byCollaborator.pro
Як BigQuery змінює підхід до SEO-аналітики | Максим Федорук та Макс Гапчук
Як BigQuery змінює підхід до SEO-аналітики | Максим Федорук та Макс Гапчук Вебінар з Максом Гапчуком та Максимом Федоруком, що відбувся 25.02.2025 у рамках івентів від Collaborator.pro Запис доповіді: https://collaborator.pro/ua/webinars/webinar/how-BigQuery-is-changing-the-approach-to-SEO-analytics Тези доповіді: Для чого потрібен комплексний аналіз даних Основні переваги BigQuery Чи можу я використовувати BigQuery без знань розробки та SQL Приклади практичного застосування BigQuery у SEO Дивіться інші вебінари: https://collaborator.pro/ua/webinars Вивчайте курси з SEO у Академії Collaborator. Доступ безкоштовний, потрібна лише реєстрація: https://collaborator.pro/
Як BigQuery змінює підхід до SEO-аналітики | Максим Федорук та Макс Гапчук
- 1. Як BigQuery змінює підхіддо SEO-аналітики
- 2. ● Досвід: 10+років ● Працював в нішах: E-commerce, iGaming, Nutra, B2B та інших. ● Досвід роботи з сайтами: від 1 млн. сторінок та органічного трафіку “Не впевнений, чи існує чарівна кнопка, але точно знаю, що систематизація процесів творить дива 😉” Для шукачів чарівної кнопки рекомендую:
- 3. ● У сферіІнтернет-маркетингу з 2015 року; ● Автор блогу Analytics Tips – analytics-tips.com; ● Автор навчальної платформи PROANALYTICS.ACADEMY; ● Засновник ProAnalytics.Team ● Сертифікований спеціаліст Google Analytics 4; ● Лектор у School of Digital Advertising UAMASTER;
- 4. Для чого потрібен комплекснийаналіз? Ринкові реалії
- 5. Частота Google Update 1)Збільшена частота апдейтів, які значно впливають на пошукову видачу. 2) Частково незначні проміжки між апдейтами. Ускладнює аналіз проблеми.
- 6.
- 7. Що впливає на відображенняпозицій 1) Залогінений користувач або ні. 2) Мова браузеру 3) Локація
- 8.
- 9. Нішевість / спеціалізаціяресурсів
- 10. Основні дані проЛінки Ahrefs Semrush Majestic Search Console
- 11. Не закохуйся всервіси Дані Semrush Дані Ahrefs
- 12. Основні дані проURL Screaming Frog / Netpeak Spider Sitechecker, Serpstat (та аналоги) Search Console Server Logs
- 13. Не закохуйся всервіси №2 Screaming Frog Server Log
- 14. Ви бачите сайтяк Google? Напевно ні
- 15. А чи бачитьGoogle? Так
- 16. Висновок: 1) Немає ідеальногоджерела даних 2) Google бачить сайт все глибше і детальніше 3) Видача має значний вплив персоналізації 4) Запити в пошуковій видачі мають більш сильніший вплив регіональності, нішевості та впливу бренду. Тому для точних висновків SEO-спеціалістам потрібно: 1) Аналізувати якомога більше джерел даних 2) Навчитись вірно тестувати гіпотези 3) Автоматизовувати рутину
- 17.
- 18. Можливість обійти обмеження інтерфейсу GoogleAnalytics 4 - семплінг - аналіз даних за період, що перевищує 14 місяців Google Search Console - Вибірка даних (1 000 інтерфейс і 50 000 апі) - Використання кількох фільтрів одночасно
- 19.
- 20. Легке використання Machine Learning Вправильних руках, використання машинного навчання може значно спростити аналіз даних та виявити нові інсайти. У BigQuery вам не потрібно бути дата-саєнтистом, щоб почати використовувати машинне навчання зі своїми даними. Це робиться не в 1 клік, але досить просто і зручно.
- 21. Швидка нативна інтеграціяз сервісами Google Експорт даних Search Console Експорт даних GA4
- 22.
- 23. Доступна цінова політикаі значні безкоштовні ліміти - перший 1 TiB обробки даних щомісяця безкоштовно; - перші 10 ГіБ пам’яті для зберігання даних щомісяця безкоштовні;
- 24. Безкоштовний старт Кредит відGoogle 300$ всім хто починає роботу
- 25.
- 26. Вхідні дані: ● Сайт:proanalytics.academy ● Дані для аналізу: ○ Вивантаження логів серверу (виявилось, що лог пише user agent тільки при error статусах) ○ Парсинг сайту через Screaming Frog (без додаткових налаштувань) ○ До парсингу була підключена API Ahrefs та Search Console ○ Дані з GA4 ○ Дані API Search Console в BigQuery Ціль: ● Пошук орфан сторінок, дублів, тощо. Все що не бачить звичайний парс сайту ● Пошук сторінок, які не переобходить бот, або обходить дуже мало ● Перевірка кодів відповіді серверу ● Перевірка сторінок за кастомними параметрами: продажі, трафік і т.д + аналіз динаміки. ● Перевірка сторінок на додаткову цінність: лінки, тексти і т.д. ● Перевірка чи враховані всі ключові слова по яким ранжується сторінка ● Оптимізація краулінгового бюджету ● Автоматизація ● Пошук додаткових аномалій І т.д.
- 27. Залишилося визначитись ізголовним: — Що саме будемо збирати 😉
- 28.
- 29.
- 30.
- 31.
- 32. Пункт 1: Логисерверу та результати Парсингу 1 Різниця між парсингом через SEO-софт та логами • Орфан сторінки • Приховані дублі • Інші технічні проблеми (Пусті технічні сторінки і т.д. , будь-який малокорисний контент) 2 Url які бот не обходить взагалі або дуже рідко • Проблеми з індексацією • Проблеми з структурою • Проблеми з перелінковкою 3 URL які бот обходить дуже часто • Можемо проаналізувати, що в них спільного між собой. І чи є такі патерни у сторінок, які не отримують переходів від ботів. 4 Сторінки з 300, 400, 500 відповідями серверу • Наприклад при навантаженні маней пейдж має 500 відповідь серверу.
- 33. Пункт 2: Додаємодані з GA4 1 Які сторінки отримують найбільший органічний трафік 2 Сторінки з високим показником відмов 3 Сторінки без трафіку і продажів за значний проміжок часу 4 Час на сторінці, конверсії, ТО і т.д.
- 34. Пункт 3: Додаємодані з Google Search Console 1 Дані про останнє індексування сторінок 2 Отримуємо інформацію про всі запити, а не лише 50 000 3 Інформація по: page, clicks, impressions, ctr, position, query, country, device, searchAppearance, searchType
- 35. Та будь-яка іншаSEO- солянка 😀 Від порівняння наявності лінків, тексту і позицій сторінки. До кількості переходів бота на сторінку і позицій. І будь-якої іншої ідеї
- 36. Опитування про новийкурс для SEO Серед учасників розіграємо 1 місце на курсі GA4 Basics Взяти участь
- 37.
- 38. А ось івсе :) Дякую за увагу Facebook Linkedin Федорук Максим
- 39.