Сосредоточившись на накрутке поведенческих факторов, я получил глубокое понимание работы Яндекса, его внутренних процессов, способов получения трафика и лидов. Этот опыт значительно превосходит знания, полученные при работе с «белым» SEO. Поскольку мы оказываем услуги по накрутке, я пока не могу полностью раскрыть свои наработки. В ближайшее время планируется публикация доклада с описанием наиболее значимых открытий, не противоречащих нашей деятельности. Этот скрипт является частью более обширной стратегии развития нашего бизнеса, включающей поиск ниш и конкурентный анализ. Правильное бизнес-планирование и повышение эффективности нашей работы – ключевые факторы успеха.
Скрипт для анализа конкурентов: ускорение и расширение возможностей
Представлен скрипт, написанный с помощью нейросети, значительно упрощающий анализ конкурентов. Ранее для подготовки отчетов в BI-панели требовалось 15-30 минут. Теперь анализ занимает секунды, при этом предоставляется значительно больше данных. Автоматизация анализа значительно ускоряет процесс маркетингового анализа и прогнозирование рынка. Применение нейросетевого анализа позволяет получить более глубокое понимание рыночной доли конкурентов.
Скрипт, доступный на GitHub и регулярно обновляемый, работает на основе данных Ahrefs (выгрузка данных о страницах и их видимости). Он разбивает URL из отчета на составляющие (слаги, папки, уровни вложенности) и позволяет анализировать объемы трафика, поступающего на различные типы страниц. Это помогает в анализе рынка и поиске ниш для роста продаж.
Преимущества использования скрипта
Анализ позволяет:
- Проектировать структуру сайта, выявляя сильные стороны конкурентов, разделы с высоким трафиком и приоритетные направления развития. SWOT-анализ поможет определить преимущество конкурентов и слабые стороны конкурентов.
- Находить инсайты, обнаруживая глубоко вложенные (пятый-шестой уровень) страницы с высоким трафиком, которые могут быть упущены на собственном сайте.
- Получать полную картину структуры сайта конкурента, анализ конкурентов используя бизнес-интеллект.
- Преодолевать ограничения других инструментов, например, ограничение по количеству обрабатываемых страниц (например, 50 000) в инструментах с похожим функционалом (“дерево страниц”).
Инструкция по использованию и пример анализа
Подробная инструкция по установке, настройке и обновлениям находится на GitHub.
В качестве примера рассмотрим сайт banki.ru со сложной структурой. Обычный отчет по страницам показывает только адреса и позволяет сортировать их по видимости, выявляя страницы с высоким трафиком. Однако это не дает полного представления о производительности разделов сайта. Функция “дерево страниц” в других сервисах также ограничена 50 000 страницами. Необходимо глубже анализировать типы страниц на основе частей URL (слагов).
- Скачиваем отчет из Ahrefs (любая кодировка, имя файла
import.csv) и помещаем его рядом со скриптом. - Запускаем скрипт (
SL_Analyzer_2p.py). - Анализируем результаты (
export.xlsx). Первый лист содержит сводную информацию по слагам, их суммарной видимости и количеству URL, позволяя быстро оценить общую картину. - Анализ уровней вложенности позволяет анализировать структуру сайта на разных глубинах. Встроенная сортировка по суммарной видимости помогает определить важные разделы. Для наглядности можно строить диаграммы.
- Анализ глубоко вложенных слагов (например, пятого уровня) позволяет найти страницы с высоким трафиком, которые могут быть упущены при поверхностном анализе. Использование скрипта способствует инновациям в области анализа конкурентов.
Скрипт позволяет эффективно анализировать структуру сайтов конкурентов, находить точки роста и проектировать собственную структуру сайта. Скрипт будет постоянно обновляться и дорабатываться. Следите за обновлениями на GitHub.
Как скрипт помогает определить сильные и слабые стороны конкурентов в сравнении с традиционными методами анализа?
Скрипт автоматизирует глубокий анализ структуры сайтов конкурентов, выявляя высокотрафичные разделы и страницы, даже глубоко вложенные (5-6 уровень), что недоступно в стандартных инструментах, часто ограниченных по количеству обрабатываемых страниц. Это позволяет проводить более всеобъемлющий SWOT-анализ, выявляя не только очевидные преимущества, но и скрытые сильные стороны конкурентов, а также их уязвимости. Традиционные методы дают лишь поверхностное понимание.
Какие типы данных использует скрипт и какие ограничения у него есть?
Скрипт использует данные, экспортированные из Ahrefs (отчёт о видимости страниц в поисковой выдаче). Ограничения связаны с зависимостью от качества данных Ahrefs. Сам скрипт обрабатывает данные довольно быстро, но точность анализа определяется корректностью исходных данных. Также скрипт не проводит семантический анализ контента страниц, фокусируясь на структуре и видимости.
Можно ли использовать скрипт для анализа сайтов с нестандартной структурой или очень большим количеством страниц?
Да, скрипт предназначен для анализа сайтов с любой структурой, в том числе сложной и многоуровневой. Он эффективно обрабатывает данные даже для сайтов с огромным количеством страниц, преодолевая ограничения других инструментов, которые часто имеют лимиты (например, 50 000 страниц). Ключевое преимущество – анализ по составляющим URL (слагам), позволяющий группировать страницы по тематическим разделам, вне зависимости от общего количества.
Какие возможности для повышения эффективности бизнеса предоставляет анализ, проводимый с помощью данного скрипта?
Анализ, проведенный с помощью скрипта, позволяет: 1) выявить перспективные ниши и направления развития бизнеса, основываясь на успешных стратегиях конкурентов; 2) спроектировать эффективную структуру собственного сайта, ориентируясь на высокоэффективные разделы конкурентов; 3) оптимизировать маркетинговые усилия, фокусируясь на наиболее эффективных стратегиях; 4) предотвратить ошибки, избегая распространенных у конкурентов слабых мест и повторяя их сильные стороны; 5) ускорить принятие решений за счет оперативного получения комплексной информации о конкурентах и рынке.