Скачать SEO-Аналитика. Тариф Basic [Алексей Чекушин]

[Kail]

Ссылка на картинку

Для кого курс:

• Для оптимизаторов
• Для директоров по маркетингу
• Для владельцев seo-агентств
• Для владельцев веб-студий
• Для In-house специалистов
• Для сайтов-агрегаторов
• Для прокачки уровня

Что дает данный курс?

• Новый подход к SEO оптимизация «по приборам»
• Умение самостоятельно рисерчить и анализировать алгоритмы поиска
• Навык собирать данные и работать с ними. Принимать верные решения основываясь на цифрах, а не ощущениях
• Практику применения дата-подхода к типичным задачам SEO
• Прогнозированию и анализу ссылочного, текстовому анализу
• Практику составления новых методов основанных на рисерче алгоритмов поиска и данных

Программа курса:

Введение

• Что такое SEO аналитика
• Сбор и обработка данных
• Анализ больших массивов
• Разбор сложных случаев
• Типичные задачи SEO-аналитики
  • Задачи анализа больших данных
  • Задачи разбора сложных кейсов
  • Задачи моделирования и прогнозирования
  • Задачи

Теоретическая часть. Данные: сбор, анализ, фильтрация

• Источники данных
• Качество данных
  • Точность и полнота данных
  • Репрезентативность
  • Выбросы
  • Систематические ошибки
• Методы обработки данных
  • Валидация
  • Работа с большими массивами
  • Сэмплинг
  • Классификация
  • Кластеризация
• Выделение паттернов в данных. Корреляции
• Инструменты работы с данными

Анализ алгоритмов поисковых систем
Общая информация о поисковых системах

• Как работает поиск
• Блоки поисковых систем
• Поиск документов
• Индексация
• Источники данных для факторов ранжирования
• Факторы и их расчет
• Построение ранжирующей формулы
• Тюнинг результатов
• Оценка результатов ранжирования

Анализ патентов поисковых систем и статей
Разбор на примерах:

• Алгоритма палех/королев на основании публикаций Яндекса. DSSM.
• Алгоритм Google Nearest Seed
• BrowseRank на основании статьи

Задача разбора утечек поисковых систем

• Как разбирать утечки - общий подход
• Разбор утекших документов и поиск дополнительной информации для их анализа
• Использование LLM для анализа утечек

Практическая часть - разбор утечки Google
Практическая часть - разбор утечки Яндекс
Задача оценки позиций

• Что такое позиция сайта?
• Средняя позиция. Что означает и как формируется средняя позиция в ЯВМ и GSC?
• Где на самом деле находится наш сайт?
• Кому показывается сайт (всем ли?)
• Какая связь между позициями, видимостью сайта и средней позицией
• Показы, запросы и позиции как вероятностный процесс
• Практическое применение: как построить методику оценки позиций

Задачи скоринга

• Что такое скоринг и зачем он нужен
• Скоринг запросов
  • Зачем нужен скоринг запросов
  • Сбор данных, построение модели
  • Примеры скоринга
• Скоринг ссылок
  • Задачи скоринга ссылок - свои ссылки, чужие, подбор, спам
  • Скоринг ссылок для различных ПС
  • Основные источники данных для скоринга. Надежность источников
  • Примеры скоринговых моделей ссылочного
• Скоринг доменов
  • Применение скоринга доменов - оценка доноров, PBN, дропов, подклеек
  • Универсальные критерии скоринга
  • Метод поэтапной фильтрации
• Практическая часть

Задача классификации

• Чем задача классификации отличается от задачи скоринга
• Классификация запросов
  • Тематическая классификация
  • Коммерческая классификация
• Классификация текстов
  • Классификация по спамности текста
  • Классификация AI-сгенерированных текстов
• Классификация ссылок
  • Классификация спамности ссылочного
  • Основные параметры спамности
  • Примеры формулы расчета спамности и пороги классификации

Задача оценки динамики проекта и прогнозирования

• Что такое динамика проекта
• Различные подходы к построению прогнозов
• Определение верхних планок и динамики
• Модели прогнозирования сверху-вниз и снизу-вверх
• Практическая часть - пример построения модели прогнозирования
  • Модель динамики запросов
  • Моделирование CTR
  • Модель распределения запросов в топе
  • Сборка итоговой модели
  • Репрезентативность модели

Задача анализа больших проектов

• Основные отличия больших проектов от маленьких
• Анализ семантики большого проекта. Группы запросов и их соотношения Проблемы принципиальной возможности собрать семантику. Алгоритмы определения вероятных запросов
• Работа с данными систем статистики. Сегментации по алиасам как основа оценки продвижения
• Методы поиска проблемных мест больших сайтов
• Автоматизация проверок

Задача создания новых методов
Примеры создания новых методик

• Создание методики анализа запросов для построения оптимизации на очень больших проектах (где не собирается полное семядро)
• Создание методик текстового анализа
  • По словам
  • По тематичности
• Создание методики генерации текстов при помощи LLM
• Создание методики подбора доноров