Интеграция Serpstat в SEO-блок проекта. Анализ ссылок конкурентов

Jobni.ru — сайт по поиску работы. Мы опытные разработчики ПО и «автоматизаторы», управленцы, продажники, но новички на рынке сайтов по работе и SEO. Проект мы делали 2 года и за 6 месяцев переписали его уже 2 раза.

У нас есть принцип: все, что можно автоматизировать — должно быть автоматизировано. И Serpstat нам в этом помог. Теперь к делу. На данный момент мы используем весь функционал Serpstat (ну или почти весь), но знакомство начали с анализа конкурентов, а именно их ссылочных профилей. Немного поработав руками (без автоматизации), мы описали следующий алгоритм использования Serpstat для данной задачи:

По идее, все правильно, и можно это сделать с помощью excel или Google-таблиц. Но вот незадача — только у одного из наших конкурентов 3600 поддоменов. Руками собирать ссылки на них, потом сводить все это в одну таблицу, удалять дубли — долгий и ненужный процесс. Потому как, закончив его без автоматизации, можно, в принципе, начинать заново. Наш случай? Конечно же нет.

После персональной демонстрации сервиса и консультации с технической поддержкой, мы пришли к выводу, что наш выход — это работа с API.

API (программный интерфейс приложения, интерфейс прикладного программирования) — это способ получения данных, который помогает быстро выгружать крупные объемы информации без использования интерфейса Serpstat. Также он позволяет интегрировать аналитику сервиса в свои внутренние инструменты.

API Serpstat касается модулей «Анализ сайта», «Анализ ключевых фраз», «Анализ ссылок», «Аудит сайта», «Мониторинг позиций».

В первую очередь мы собрали список своих конкурентов. Это можно быстро проделать с помощью API-дополенния Serpstat для Google Таблиц. Всего в один клик получаем список конкурентов домена по любой поисковой базе.

Далее начали внедрять свой алгоритм для анализа ссылочной стратегии конкурентов. Serpstat располагает собственным ссылочным индексом, и удобным модулем анализа ссылок. По сути, если ваши объемы данных для анализа скромнее, чем у нас, то вы с легкостью соберете нужную информацию либо с помощью интерфейса сервиса, либо с помощью API в Google Таблицах.

Реализовали его в автоматическом режиме на базе API обратных ссылок. Мы интегрировали данные Serpstat в свои внутренние сервисы. Теперь, чтобы провести анализ ссылок, нужно нажать несколько кнопок, и мы получаем информацию о ссылочном профиле наших конкурентов. Структура данных для анализа может меняться в зависимости от того, как мы ее хотим представить, потому что результаты данных выборок храним уже у себя, актуализируя их по требованию.

Кроме того, что данные API обратных ссылок Serpstat можно интегрировать в свои сервисы (нам легко удалось это сделать, так как мы опытные разработчики), его также можно использовать, не имея навыков программирования. Информация «вытягивается» через бесплатную программу Postman в формате JSON.

Например, простейший вариант «Суммарный отчет по домену»:

Его же, в свою очередь, легко конвертируется в удобный формат с помощью (например, в формат CSV, с помощью онлайн-конвертера). Загружаем файл в конвертер:

Общие:

Мы выявили места публикации ссылок конкурентов. Из этого огромного массива отобрали места для:

По конкурентам:

Конкурент #1:

Поняли, что договаривается с работодателями о размещении ссылок на свои странички у себя на сайте, тем самым получая вес. Начали делать то же самое + передоговариваться.

Конкурент #2:

Поняли, что участвует в различных мероприятиях, и с таких ивентов получает ссылки. Сайты мероприятий именитые, поэтому вес хороший.

Конкурент #3:

Поняли, как задерживает и возвращает пользователей на сайт. У нас проблема в том, что соискатель ищет работу около месяца и после пропадает на 2 срока:

Ну и еще куча выводов, что делать и как это делать, после анализа конкурентов в целом.

Что советуем?

Никто никогда не скажет вам, как работает Google или Яндекс. Не потому, что не хочет, а потому что не знает. 200 основных алгоритмов поиска, каждый из которых имеет еще по 50 подалгоритмов. 200 * 50 = 10000 изначальных алгоритмов. Но проблема в том, что это нейросеть. Там скрыта модель принятия решения, а значит никто не знает, как это делается.

Отсюда появилась профессия Технического SEO. Это специалисты, которые ставят эксперименты изменяя один параметр на странице / сайте и смотрят как он влияет на поисковую выдачу. У такой находки есть «срок жизни» — пока алгоритм не поменяет «вес» данного параметра в общей сложной системе ранжирования. В общем эксперименты и еще раз эксперименты, постоянно! Только они дадут вам возможность быть «на коне».