У цій статті ми поділимося досвідом побудови додаткової стратегії SEO-просування сайту нашого клієнта.
Завдяки аналізу даних можна дізнатися, що шукають користувачі, і створюючи відсутні посадкові сторінки, задовольняти їхній попит.
За цим проєктом ми працювали давно, і для пошуку нових точок зростання вирішили звернутися до аналітики внутрішньосайтового пошуку. Це хороша можливість проаналізувати реальні пошукові запити користувачів, оскільки ця метрика показує нам, що шукав і не знайшов користувач, який зайшов до нас на сайт. А також це можливість побачити, що погано структуровано або погано представлено на сайті.
Внутрішній пошук необхідно аналізувати за допомогою Google Analytics і потім застосовувати отримані дані для поліпшення показників SEO.
Як аналізувати пошук по сайту?
Через звіт у Google Analytics ми можемо:
- дізнатися, як користувачі використовують пошук на вашому сайті.
- які запити вводять.
- чи допомагають результати збільшити показник залученості.
- відстежити дії користувачів через пошук.
- застосувати отримані дані для поліпшення SEO.
Переходимо в Google Analytics. Потім розділ “Поведінка”, “Контент сайту”, вибираємо “Усі сторінки”.
Далі в полі “Параметр запиту” вкажіть параметр, який використовується для пошуку по сайту.
Для того щоб дізнатися, який у вашого пошуку по сайту патерн, потрібно перейти на сайт і в пошуку ввести запит. В URL ми побачимо “search”, це і буде нашим регулярним виразом для пошуку. У параметрах запиту може бути як одна буква, так і слово або кілька слів (term, search, query). Усе залежить від CMS-сайту або фантазії розробника.
Тепер ми бачимо список усіх запитів, які шукає користувач, і сторінки, які він відвідує.
Також в отриманому звіті ми можемо спостерігати важливі метрики. Метрики – це кількісні показники, наприклад, “Середня тривалість перегляду сторінки” і “Показник відмов”.
Проаналізувавши вищевказані показники, слід зробити висновки:
- чи задоволені користувачі результатами пошуку по сайту.
- що знаходять/не знаходять користувачі на сайті.
Виходячи із зібраних даних, ми можемо створювати посадкові сторінки, змінювати навігацію, перейменовувати категорії тощо. Але робити це слід з розумом, перевіряючи попит, релевантність і позиції.
Розберемо практичний приклад:
У нас є низка пошукових запитів від користувача і ми хочемо зрозуміти, чи знаходив користувач відповіді на свої запити.
Це нам допоможе зрозуміти коректність роботи пошуку, правильність заповнення характеристик або текстового опису товарів і, можливо, щось ще, залежно від вашої фантазії. Але щоб розібратися в цьому питанні, давайте спочатку з’ясуємо, що таке парсинг.
Парсинг
Простими словами, парсинг – це автоматизоване збирання інформації з будь-якого сайту, її аналіз, перетворення і видача в структурованому вигляді, найчастіше у вигляді таблиці з набором даних.
Для парсингу сайту нам необхідний парсер.
Парсер сайту – це будь-яка програма або сервіс, яка здійснює автоматичний збір інформації. Парсери “обходять” сайт і збирають дані, які відповідають заданій умові.
Для чого нам це потрібно?
Раніше через звіт у GA ми вивантажили посилання, але як зрозуміти, яку кількість товарів відвідувачі знаходили в результатах пошуку? Для цього ми і використовуємо парсер. Існує безліч парсерів, у статті ми будемо розглядати Screaming Frog SEO Spider.
Ми будемо використовувати Screaming Frog для парсингу посилань.
Етапи парсингу
- визначаємо параметри або патерни для парсингу даних.
- готуємо Xpath-запити і вказуємо їх у налаштуваннях Screaming Frog SEO Spider.
- запускаємо краулер у роботу.
Нагадаємо, у нас є n-сторінок результатів пошуку, які користувачі запитують, використовуючи внутрішній функціонал. На цих сторінках розташовуються товари. Для того, щоб спарсити кількість товарів із зазначених сторінок, нам знадобиться XPath. Зв’язка XPath із краулером дасть змогу швидко зібрати й отримати цю інформацію в зручній для роботи формі.
Що ж таке XPath?
Парсинг працює на основі XPath-запитів. XPath – мова запитів, яка звертається до певної ділянки коду сторінки (DOM) і збирає з неї задану інформацію.
Щоб краулер зібрав потрібну інформацію, потрібно “згодувати” йому URL-адреси і сформувати Xpath-запити.
Якщо ви раніше не працювали з Xpath-запитами, рекомендуємо ознайомитися з цим відео. Тут ми детально пояснюємо, як аналізувати комерційні фактори, використовуючи парсинг на Xpath-запитах.
Приступаємо до роботи
Для початку встановлюємо на свій комп’ютер розширення XPath:
Відкриваємо будь-яке з отриманих нами посилань зі звіту GA і шукаємо унікальний елемент на сторінці. Цей елемент може бути в картці товару або, як у нашому випадку, на самій сторінці.
Запускаємо наше розширення і за допомогою затиснутої клавіші SHIFT виділяємо цей унікальний елемент.
У нас вийшов досить довгий запит для парсингу. Потрібно скоротити його до читабельного вигляду.
Скорочуємо запит до читабельного вигляду.
Залишаємо //div[@class=’sort-left’]/div/span //div[@class=’sort-left’]/div/span
- // – як звернення до якогось елемента на сторінці;
- div – шлях до конкретного елемента;
- [ ] – у квадратних дужках вказуємо через символ @ “клас дорівнює такому-то значенню”.
Обов’язково перевіряємо, чи коректно працює наш запит.
Куди вписувати XPath-запит
Переходимо в Screaming Frog. Завантажуємо список сторінок, за яким він буде ходити (посилання, отримані зі звіту в GA). Для цього на головній панелі натискаємо “Mode” > “List”.
Далі натискаємо “Upload”, “Enter Manually”.
Вставляємо наші посилання у вікно, що відкрилося, і натискаємо Next.
Тепер додаємо отриманий XPath-запит (//div[@class=’sort-left’]/div/span). Заходимо в “Configuration” > “Custom” > “Extraction”.
У вікні, що відкрилося, натискаємо Add, вибираємо XPath, додаємо код, натискаємо ОК і кнопку “Start”.
У результаті парсингу через XPath-запит ми отримали список даних зі сторінок сайту, зручний для подальшого опрацювання (стовпець Extractor 5.1).
Експортуємо отримані дані в xlsx або csv-таблицю, натиснувши на кнопку “Export”. Зберігаємо файл. Під час відкриття документа (xlsx або csv) у вас можуть виникнути проблеми з кодуванням.
Щоб документ відкрився коректно і всі символи були читабельними, відкриваємо збережений документ в Excel, заходимо у вкладку “Дані”, “Отримання зовнішніх даних”, “З тексту”, та імпортуємо наш файл.
Потім вибираємо “Текст по стовпцях” > “з роздільниками”.
Далі вибираємо “кома”, “Далі”, “Готово”.
У підсумку в нас виходить документ, який можна прочитати.
Підіб’ємо підсумок
Завдяки отриманим даним під час сортування таблиці, ми отримуємо вибірку URL-адрес, де знаходиться мало товарів. Далі ми перевіряємо позиції і попит за ключовими словами для цих товарів.
Таким чином, використовуючи пошук по сайту і такі інструменти, як Google Analytics, XPath і Screaming Frog, ми можемо створювати і оптимізувати сторінки, розширюючи асортимент товарів. Навіщо людині сторінка, на якій вона побачить лише два товари або зовсім жодного? Вона не запам’ятає ваш сайт і піде туди, де асортимент більший. Тому важливо відстежувати дії відвідувачів у вас на сайті.
