Как использовать Python для LSI-копирайтинга

Анализируем n-граммы сайтов в топе, ищем часто встречающиеся понятия, которые описывают конкуренты в своих текстах. Позволяет провести подробный анализы текстов и выявить LSI-слова, которые нужно учесть при написании контент.

Что потребуется:
- Доступ к API Яндекс.Директа
- Лимиты Яндекс.XML
- Установленные Python-библиотеки


Плюсы подхода:
- Поиск LSI-слов
- Позволяет найти слова, которые не используют конкуренты в своих текста


Минусы:
- Необходимо подавать заявку на доступ приложения и ждать, пока ее подтвердят на стороне Яндекса
- Ограничения по количеству отдваемых запросов API Директа (300 запросов)
- При парсинге url в топ-50 автор предлает извлекать контент из тега <p> – встречаются ситуации, когда контент размечен не <p>, нужно иметь в виду.


#api #яндекс_директ

Техническое задание для копирайтеров: Семантического ядра нет, статья не написана

Рассмотрим случай, когда нужно написать статью, но у вас нет готового семантического ядра. Для этого подхода нам понадобится только основной маркерный запрос статьи.

Что потребуется:
- Подписка serpstat с доступом к API.
- Подписка megaindex с пополненным балансом.

Плюсы подхода:
- Не тратим время на сбор ядра (подходит для статей с широкой семантикой и хорошей видимостью URL конкурентов в топе).
- В работу берём максимальное количество ключей, по которым конкуренты имеют видимость.

Минусы:
- Нужна подписка на сервисы.
- Данные, которые выдают сервисы, не всегда точны. Например, Megaindex не определяет длину текста меньше определённого количества знаков (около 200 символов). Поэтому показатели выборочно стоит перепроверить.
- Не можем повлиять на кластеризацию.

Скриптом поделился: @va_medvedev

#serpstat #megaindex #api

Техническое задание для копирайтеров: Статья написана, требуется рерайт

Подход применим для случаев, когда статья уже написана, но не получает трафика.

Что потребуется:
- Подписка serpstat с доступом к API.
- Подписка megaindex с пополненным балансом.

Плюсы подхода:
- В автоматическом режиме получаем средний объём текста в топ-10, объём анализируемого текста и разницу этих величин.
- В работу берём максимальное количество ключей, по которым конкуренты имеют видимость.

Минусы:
- Нужна подписка на сервисы.
- Данные, которые выдают сервисы, не всегда точны. Например, Megaindex не определяет длину текста меньше определённого количества знаков (около 200 символов). Поэтому показатели выборочно стоит перепроверить.
- Не можем повлиять на кластеризацию.

Скриптом поделился: @va_medvedev

#serpstat #megaindex #api

Техническое задание для копирайтеров: Семантическое ядро есть, статья не написана

Рассмотрим ситуацию, когда у специалиста есть собранное и кластеризованное семантическое ядро.

Что потребуется:
- Подписка serpstat с доступом к API.
- Подписка megaindex с пополненным балансом.

Плюсы подхода:
- Работаем уже с тщательно проработанным и кластеризованным семантическим ядром.

Минусы:
- Нужна подписка на сервисы.
- Данные, которые выдают сервисы, не всегда точны. Например, Megaindex не определяет длину текста меньше определённого количества знаков (около 200 символов). Поэтому показатели выборочно стоит перепроверить.

Скриптом поделился: @va_medvedev

#serpstat #megaindex #api

Скрипт выгрузки статистики всех поисковых запросов ЯМ

Что потребуется:
- Список номеров счетчиков
- Токен API метрики

Плюсы подхода:
- Позволяет выгрузить большое количество ключей
- Обходит ограничение в 100.000 запросов.


#API #YandexMetrika

Экспорт данных из API Google Analytics

Несколько гайдов по работе с API Google Analytics. В обоих используется gaapi4py.

#API_Google_Analytics