□ в анализе через сервисы «Яндекс.Метрика» и Google Analytics;

□ в изучении трафика, конверсии, в сравнении категорий сайта и разных источников трафика.

Анализ ссылочной массы на трастовые ссылки (в том числе каталоги ПС). Основной параметр релевантности – TrustRank – строится на ссылках с авторитетных ресурсов. Необходимо изучить сайт на наличие таких ссылок:

□ получить список сайтов (с помощью сервисов Ahrefs, MajesticSEO, Solomono);

□ по выборке изучить площадки с высокими ТИЦ, PR (в «Яндекс.Каталоге» или DMOZ).

Анализ возрастных факторов по страницам и по сайту. Нас интересует возраст ссылок, страниц и сайта в целом. Для его определения нужно:

□ узнать возраст сайта через whois (http://nic.ru/whois);

□ изучить историю домена (http://web.archive.org/);

□ изучить историю индексации (http://yandex.ru/yandsearch?text=Запpoc&lr=213&how=tm);

□ изучить даты последней индексации страниц со ссылками (с помощью копий, сохраненных в ПС);

□ сопоставить даты индексации страниц со ссылками с датами простановки ссылок.

Изучение наличия ключевых слов в домене. Употребление ключевого слова в имени домена оказывает значительное влияние на ранжирование. Наличие основных ключевых слов в имени домена можно проверить вручную.

Изучение наличия ключевых слов в URL. Употребление ключевого слова в URL оказывает влияние на ранжирование. Для того чтобы выяснить, есть ли в URL ключевое слово, нужно:

□ получить список всех URL сайта;

□ изучить алгоритм формирования URL;

□ изучить все URL сайта на наличие в них ключевых слов.

Анализ иерархии URL-структуры сайта. URL должен помогать пользователю понять, где он находится, а поисковой системе – увидеть вложенность страниц в разделах и принадлежность страницы к определенному типу. Для выполнения анализа нужно:

□ получить список всех URL сайта;

□ изучить иерархию вложенных групп;

□ проверить наличие в URL отличительных признаков типов страниц.

Изучение наличия ключевых слов в именах файлов. Документы .jpeg, .pdf, .doc и другие также собирают трафик. Наличие ключевого слова в названии файла – важный фактор ранжирования. Следует проверить наличие соответствующих ключевых слов по документам HTML, PHP, JPEG, PDF, DOC, PPTX и др.

Проверка URL на спамность. SEO-специалист может переборщить со стремлением разместить ключевые слова в URL, сделав их спамными. Приемлемая частота употребления ключевых слов:

□ допускается, когда ключевое слов встречается два раза, при этом одно употребление – в домене;

□ если в домене ключевого слова нет, оно встречается в URL не более одного раза.

Анализ семантического ядра на полноту охвата. Очень важно, чтобы семантическое ядро охватывало максимально возможное количество проблем пользователей и запросов, формирующих эти проблемы. Нужно выяснить:

□ охватывает ли семантическое ядро весь ассортимент клиента;

□ охватывает ли семантическое ядро все проблемы целевой аудитории.

Анализ семантического ядра на наличие пустых запросов.

В семантическом ядре часто оказываются пустые запросы. Примеры таких запросов – «квартира под ключ», «белый бриллиант». Для поиска пустых запросов:

□ считаем значение wordstat по всему семантическому ядру;

□ считаем значение "!wordstat" по всему семантическому ядру;

□ строим пропорцию "!wordstat"/wordstat;

□ проверяем вручную все значения меньше 5 %.

Анализ семантического ядра на актуальность. Ассортимент сайта и спрос пользователей постоянно меняются. Если семантическое ядро делалось год назад, оно уже неактуально, посчитано по устаревшим данным и не учитывает новых запросов и новых проблем пользователей. Нужно выяснить:

□ соответствует ли текущий ассортимент сайта семантике;

□ как давно собиралось семантическое ядро, изменилась ли среда;

□ появились ли возможности поиска новых запросов (например, новая версия базы Пастухова).

Изучение запросов с высоким процентом отказа. Запросы могут находиться на хороших позициях, но не приносить никакой выгоды при высоком проценте отказов. Необходимо обнаружить такие запросы и устранить причины проблем. Для этого следует:

□ получить выгрузку по запросам из «Яндекс.Метрики» или Google Analytics;

□ подготовить срез запросов с высоким процентом отказов по семантическому ядру;

□ изучить пары «запрос – входная страница».

Изучение страниц с высоким процентом отказа. Необходимо также изучить страницы с высоким процентом отказов, так как причины могут быть не связаны с парой «запрос – документ», а скрываться в ошибках и недоработках самого документа. Нужно:

□ получить выгрузку по страницам из «Яндекс.Метрики» или Google Analytics;

□ подготовить срез страниц с высоким процентом отказов;

□ изучить страницы.

Изучение запросов с высокой конверсией. Большой интерес представляют запросы, дающие высокую конверсию. Изучение природы возникновения такой конверсии позволяет определить приоритеты при продвижении проекта. Для этого нужно:

□ получить выгрузку по запросам из «Яндекс.Метрики» или Google Analytics;

□ подготовить срез запросов с высокой конверсией;

□ изучить пары «запрос – документ».

Изучение страниц с высокой конверсией. Необходимо изучить также страницы, имеющие высокую конверсию:

□ получить выгрузку по страницам из «Яндекс.Метрики» или Google Analytics;

□ подготовить срез страниц по семантике с высокой конверсией;

□ изучить страницы.

Изучение страниц с низкой конверсией. Низкая конверсия может быть не связана с процентом отказов. Необходимо отдельно изучить причины этой проблемы:

□ получить выгрузку по страницам из «Яндекс.Метрики» или Google Analytics;

□ подготовить срез страниц с низкой конверсией;

□ изучить страницы.

Изучение запросов с низкой конверсией. Необходимо изучить также запросы, имеющие низкую конверсию: