Пошаговый процесс аудита сиротских страниц с помощью Python

Пошаговый процесс аудита сиротских страниц с помощью Python

Страницы-сироты - не связанные с основной навигацией сайта, часто игнорируемые, но потенциально являющиеся шипом в боку вашего SEO. Эти не связанные между собой страницы обычно не индексируются, если на них нет исторических ссылок или внешних указаний через XML sitemaps или обратные ссылки. Когда бесхозные страницы накапливаются, они могут способствовать разрастанию индекса, растрате бюджета на сканирование и, как следствие, снижению позиций в поисковой выдаче.

Причины появления страниц-сирот

— Страницы товаров, снятых с продажи.

— Старые страницы без ссылок.

— Недостатки архитектуры сайта.

— Автоматически генерируемые неизвестные URL-адреса.

Инструменты, которые вам понадобятся

— Screaming Frog (или любой другой веб-краулер): Помогает получить техническую информацию (коды состояния HTTP и т. д.);

— Google Search Console: Помогает получить данные о результатах поиска (клики, впечатления, CTR, позиции);

— Google Analytics: Предоставляет данные о поиске и бизнесе (сеансы, транзакции);

— Python.

Процедура аудита

Шаг 1: Обход сайта

Начните с просмотра сайта с помощью Screaming Frog. Исключите URL-адреса, заблокированные robots.txt, и экспортируйте внутренний HTML-отчет. Очистите данные, удалив страницы без индекса, страницы с кодом состояния не 200 и страницы, не подлежащие индексированию.

Шаг 2: Данные поиска Google

Составьте список органических целевых страниц из Google Search Console и Google Analytics за последние три месяца. Очистите эти данные, удалив дубликаты, канонизированные и неиндексируемые страницы. Сверьте эти данные Google с данными Screaming Frog с помощью функции VLOOKUP в версии Python для Excel.

Шаг 3: Проверка данных

Проведите еще одно сканирование, сфокусированное на предполагаемых бесхозных страницах, чтобы проверить точность предыдущих операций. Это гарантирует, что у вас есть самые последние данные для анализа.

Шаг 4: Описательный анализ

Проанализируйте окончательные данные, изучив такие показатели, как среднее значение, медиана и режим для кликов и сеансов. Ищите закономерности и выбросы в распределении этих точек данных.

Все подробности как это делать - в статье.

@MikeBlazerX

Источник новости https://t.me/mikeblazerx/1694...