Как создать кастомный SEO дашборд с Serpstat для R?

R — это язык программирования, ориентированный, в основном на анализ данных. Используя преимущества программирования, вы можете запрашивать данные API массово, что помогает обработать множество ключевых слов или проверить качество сразу нескольких доменов. R бесплатен для использования, хорошо документирован и позволяет создавать практически любые типы графиков, для лучшей визуализации данных. Такой анализ поможет принять дальнейшие стратегические решения, к примеру, о масштабировании и особенно полезен для крупных компаний.

Главную документацию можно найти здесь. Самый простой способ запустить R-код — использовать Google Colab. Поэтому мы будем использовать его в качестве среды разработки.

Если запрос корректен, вы увидите результаты.

Решение базовых задач для небольшого веб-сайта не требует больших трудозатрат, если у вас есть качественные SEO-инструменты. Если вы работаете с несколькими сайтами и анализируете много данных, стоит найти способы сэкономить время на сборе и визуализации данных. На этом этапе вы можете рассмотреть возможность внедрения преимуществ API в свой рабочий процесс для создания информационных панелей.

SEO дашборд — отличный способ проанализировать общую производительность сайта. Вместо того чтобы часами проверять данные в нескольких отчетах, вы можете легко отслеживать ключевые слова и позиции вашего сайта в одном. Владельцы бизнеса, могут замечать все изменения в SEO, а также просматривать общую эффективность рекламных кампаний.

Информационная панель позволяет SEO-специалистам быстро отслеживать общий прогресс в течение года, создавая отдельный дашборд для каждого проекта. Таким образом, можно отслеживать результаты для отдельной поисковой базы (например, google.com и google.co.uk). Кроме того — визуализировать данные для дальнейшего анализа.

Создать SEO дашборд можно в три шага:

Первый раздел, который мы добавим на наш дашборд, показывает URL-адреса в топе поисковой выдачи. Отчет Топ по фразе сможет дать представление о том, где требуется дальнейшая оптимизация. Метод для сбора этих данных в R — sst_sa_keyword_top.

Пример:

Первый отчет по домену, который вы можете использовать для получения важных метрик вашего вебсайта — это sst_sa_domains_info или Суммарный отчет по домену. Этот пакетный метод позволяет провести анализ нескольких веб-ресурсов. В сводке информации о доменах отображаются ключевые слова в топ-20 из органической и платной выдачи, общее количество поисковых запросов и их динамика (новые ключи, вне топа, фразы с выросшими позициями), видимость, SEO-трафик и другие метрики.

Пример:

Еще один элемент, который вы можете добавить на свой дашборд — sst_sa_domain_keywords или ключевые слова домена из органики. Этот метод отображает до 60 000 ключевых слов из выбранного региона для домена, вместе с метриками для каждого ключа. Чтобы включить или исключить определенные фразы, вы можете использовать параметры фильтрации.

Например:

Вот пример того, как работает метод:

Следующий метод — sst_bl_referring_domains или Ссылающиеся домены, который выдает список ссылающихся доменов с основными метриками обратных ссылок, например, показатель авторитетности домена — SDR (Serpstat Domain Rank).

Эта информация будет полезной для продумывания стратегии линкбилдинга, так, вы сможете найти высококачественных доноров, анализируя ссылочную массу конкурентов.

Переходим к методам для отслеживания позиций и в качестве примера используем sst_rt_competitors, аналогичный API-методу getTopCompetitorsDomainsHistory. Метод отображает домены конкурентов в топ-20 поисковой выдачи, основываясь на вашем проекте в Мониторинге позиций. Данные, необходимые для этого метода:

• API_токен;
• project_id — идентификатор вашего проекта в Serpstat (можно найти в URL любого отчета Мониторинга позиций);
• region_id — идентификатор региона;

Шаг №1: Укажите идентификатор проекта Мониторинга позиций — project_id <- 'ваш идентификатор проекта'>

Шаг № 2: Найдите регион, по которому нужно отобразить данные:

Просмотрите список регионов в своем проекте и сохраните идентификатор региона как переменную. Я буду использовать второй по списку регион в результатах из предыдущего шага —Google, Нью-Йорк, десктопная выдача, органика, 328594, указываю переменную:

Шаг № 3: В методе sst_rt_competitors укажите параметры и отправьте запрос:

Зачастую SEO-дашборд состоит только из временной шкалы с базовой статистикой, но с развитием SEO-сервисов, появилась возможность создавать более сложные информационные панели, добавлять различные типы диаграмм и графиков, которые могут предоставить ценную информацию о ключевых показателях эффективности компании. Программирование делает анализ с использованием полученных данных еще более простым.

Для дашборда мы будем использовать пакеты dplyr и ggplot2. Первый поможет нам преобразовать данные, а второй — перевести их в графический формат. Мы воспользуемся возможностями этих R-пакетов, чтобы показать уровень видимости по доменам и среднюю позицию конкурентов в Мониторинге позиций.

Шаг №1: Загрузите библиотеки:

Шаг № 2: Используйте sst_sa_domains_info для получения данных для ваших графиков:

Шаг № 3: Постройте график распределения видимости:

Шаг № 4: Используйте данные sst_rt_competitor для другого информативного графика:

Шаг № 5: Добавьте котят, чтобы сделать ваше рабочее пространство сказочным :)

Код из статьи можно найти в Colab, там можно поэкспериментировать с кастомными отчетами для вашей информационной панели.

Вам не нужно нанимать разработчика или становиться им, чтобы создать кастомизированный SEO-дашборд. Используя R-пакет от Serpstat, вы можете получить нужные данные об эффективности вашего SEO-продвижения в удобном виде.

Все пакеты R, включая serpstatr, работают с открытым исходным кодом. Мы будем признательны за любые предложения по улучшению пакета или добавлению новых функций. Свяжитесь с нами в Gitlab.