Forwarded from Корбут и коллеги
Идея для тестов: стартовать РСЯ с бюджетом 3000 ₽ в неделю
На скриншотах кампания с настройками: показы только на десктоп, старт 5000 ₽ недельный + повышение через 6 дней после получения первых лидов. Добавлен стартовый список минус-площадок. Площадки не трогались.
Скриншот №2: площадки в первую неделю запуска. На десктопах с площадками ситуация малость получше, чем на мобилках, поэтому не трогали и наблюдали. Как видите, мусора, можно сказать, нет.
На проектах, где есть бюджеты и прочность на тесты, часто делим РСЯ на десктоп и мобилки. Есть идея пробовать делить ещё на мужчин и женщин, но пока тестов не проводила.
Если коротко, общая схема разгона кампаний выглядит так:
1. Запускаем на минимальных бюджетах
2. Первую неделю нещадно минусим площадки (при наличии их большого количества и подтвержденной статистики, что с этих площадок лидов не было/не будет)
3. Видим лиды — поднимаем бюджет. На 500 ₽, на 1000 ₽, как душе угодно.
4. Скорее всего, через неделю-две кампания зацепится, и тогда уже потребуется аккуратность с площадками.
5. Некоторое время наблюдаем, и только в случае сильных перекосов в ту или иную сторону вносим корректировки.
Бинго, кампания завелась.
Плюс такого подхода в том, что слив бюджета практически невозможен. Бонус — можно запускать одновременно несколько подобных кампаний: на разные посадки, оффера и проч. Если что-то начинает цепляться, вы это сразу увидите.
Минус такого подхода в том, что разгонять кампании нужно достаточно долго, при условии небольшого объема данных.
На скриншотах кампания с настройками: показы только на десктоп, старт 5000 ₽ недельный + повышение через 6 дней после получения первых лидов. Добавлен стартовый список минус-площадок. Площадки не трогались.
Скриншот №2: площадки в первую неделю запуска. На десктопах с площадками ситуация малость получше, чем на мобилках, поэтому не трогали и наблюдали. Как видите, мусора, можно сказать, нет.
На проектах, где есть бюджеты и прочность на тесты, часто делим РСЯ на десктоп и мобилки. Есть идея пробовать делить ещё на мужчин и женщин, но пока тестов не проводила.
Если коротко, общая схема разгона кампаний выглядит так:
1. Запускаем на минимальных бюджетах
2. Первую неделю нещадно минусим площадки (при наличии их большого количества и подтвержденной статистики, что с этих площадок лидов не было/не будет)
3. Видим лиды — поднимаем бюджет. На 500 ₽, на 1000 ₽, как душе угодно.
4. Скорее всего, через неделю-две кампания зацепится, и тогда уже потребуется аккуратность с площадками.
5. Некоторое время наблюдаем, и только в случае сильных перекосов в ту или иную сторону вносим корректировки.
Бинго, кампания завелась.
Плюс такого подхода в том, что слив бюджета практически невозможен. Бонус — можно запускать одновременно несколько подобных кампаний: на разные посадки, оффера и проч. Если что-то начинает цепляться, вы это сразу увидите.
Минус такого подхода в том, что разгонять кампании нужно достаточно долго, при условии небольшого объема данных.
Forwarded from Телеграм Петроченкова
Лендинги подписчиков «Телеграма Петроченкова» с рейтингом 7+
Перепост с закрытого канала @petrochencow_bot
Подборка, чтобы тырить идеи
7/10
https://buyavets.ru/coaching
https://ledl-lights.ru/
https://k-t.by/
https://doctor-puh.ru/
https://rclinic72.ru/smas-lifting/
https://auto-drug.ru/tyrbo
https://vertexcgi.com/
https://workshop-simuran.ru/
https://marketing-amg.com/
стирка42.рф
https://s-sr.ru/suvenirka
Octagoncsp.ae
https://ru.winnytutor.com/
https://promo.bmf1.ru/
https://eurolift.pro/
https://agkedu.ru/methodologiy
bamcgi.ru
https://dariautkina.ru/healthymama
https://trees-familypark.com/
https://apimonster.ru
8/10
https://bankrotstvoprosto.site/spesial
https://osdy.ru/welcome
https://pineshop-scout.ru/
https://linuxskill.ru/home-2-3-2/
https://teamtravel.me/caucasus
https://ai-reader.by
omicronclinic.ru
vision-clinic.com
https://cfcamp.ru
https://pesotsckaya.ru/
Cucine.ru
https://prestigesvet.ru/
https://classic64.ru/article?ysclid=m0o6nbpvwu673974412
9/10
https://maraja.online/hanhul
https://arteradiator.ru
https://oknutrition.ru/
Перепост с закрытого канала @petrochencow_bot
Подборка, чтобы тырить идеи
7/10
https://buyavets.ru/coaching
https://ledl-lights.ru/
https://k-t.by/
https://doctor-puh.ru/
https://rclinic72.ru/smas-lifting/
https://auto-drug.ru/tyrbo
https://vertexcgi.com/
https://workshop-simuran.ru/
https://marketing-amg.com/
стирка42.рф
https://s-sr.ru/suvenirka
Octagoncsp.ae
https://ru.winnytutor.com/
https://promo.bmf1.ru/
https://eurolift.pro/
https://agkedu.ru/methodologiy
bamcgi.ru
https://dariautkina.ru/healthymama
https://trees-familypark.com/
https://apimonster.ru
8/10
https://bankrotstvoprosto.site/spesial
https://osdy.ru/welcome
https://pineshop-scout.ru/
https://linuxskill.ru/home-2-3-2/
https://teamtravel.me/caucasus
https://ai-reader.by
omicronclinic.ru
vision-clinic.com
https://cfcamp.ru
https://pesotsckaya.ru/
Cucine.ru
https://prestigesvet.ru/
https://classic64.ru/article?ysclid=m0o6nbpvwu673974412
9/10
https://maraja.online/hanhul
https://arteradiator.ru
https://oknutrition.ru/
https://gebutcher.org/podborka-luchshih-osint-botov-probiva-v-telegram/
OSINT — боты или еще их называют ботами для “пробива” это программы, которые помогают вам находить информацию о людях и компаниях в Интернете. Они используют различные методы, такие как поиск по Интернету, социальные сети и другие источники, чтобы найти информацию о контактах, адресах, электронной почте, телефонах и другой полезной информации.
OSINT — боты или еще их называют ботами для “пробива” это программы, которые помогают вам находить информацию о людях и компаниях в Интернете. Они используют различные методы, такие как поиск по Интернету, социальные сети и другие источники, чтобы найти информацию о контактах, адресах, электронной почте, телефонах и другой полезной информации.
Forwarded from Dart: Product SEO Engineer (Dárt 検索)
Кластеризатор массивных семантических ядер по схожести выдачи
Для огромных семантических ядер скорость и масштабирумость группировки может быть более важна, чем ее точность, поэтому для таких случаев у меня был в запасе другой алгоритм. Он является продолжением идеи кластеризации через меру Жаккара описанной в предыдущих постах (1, 2). В комментариях к постам и в личных сообщениях возник интерес к решениям для массивных семантических ядер, поэтому я переписал предыдущий скрипт для них.
За репост буду благодарен! 🙏
В алгоритме используется техника MinHash и LSH. Этот метод, основанный на хэшировании и индексации множеств, позволяет быстро искать частичные дубликаты на больших данных. Он также, как кластеризатор из предыдущих постов, менее ресурсоемкий, чем векторное преобразование и операции над матрицами.
В чем разница между мерой Жаккара и этим решением?
Точность vs. Эффективность: Коэффициент Жаккара обеспечивает точное значение схожести, но неэффективен для больших данных. MinHash и LSH предоставляют приближенное значение, но значительно более эффективны для обработки больших объемов данных.
Например, японское семантическое ядро в 480 тысяч ключевых фраз было сгруппировано за 30 минут. Конечный результат вполне устроил, учитывая, что метод на основе Жаккара считал такой объем более суток. Отлично подойдет для дорвейщиков!
Скачать можно здесь:
https://drive.google.com/file/d/1b01TbXmWINe3w0haneMcHVy-opFZkwqH/view?usp=share_link
Проект на Github:
https://github.com/dartseoengineer/keyword-clustering-minhash
Инструкция
Внимание! Этот скрипт только кластеризует, для сбора выдачи используйте сторонние программы, например, A-Parser.
1. Предварительно установите библиотеки pandas и tqdm.
2. Инструкция по использованию скрипта в командной строке:
Обязательные аргументы
input_file: Путь к входному CSV файлу.
output_file: Путь для сохранения выходного файла с кластеризованными ключевыми словами.
Необязательные аргументы
-s, --separator: Разделитель во входном файле (по умолчанию: `,`).
-k, --keyword_col: Название столбца с ключевыми словами во входном файле (по умолчанию: `Keyword`).
-u, --url_col: Название столбца с URL во входном файле (по умолчанию: `URL`).
-t, --similarity_threshold: Порог схожести (по умолчанию: `0.6`).
Пример команды в терминале
Файл результатов
1. Каждая группа в колонке Group имеет номер, начинающийся с 0.
2. Ключевые фразы, которые объеденены в один кластер, будут иметь один номер группы.
3. Если фраза не имеет общих групп с другими фразами, то она выделяется в отдельную группу.
4. Если фразы не имеют собранных URL, то они все выделяются в группу -1.
Для огромных семантических ядер скорость и масштабирумость группировки может быть более важна, чем ее точность, поэтому для таких случаев у меня был в запасе другой алгоритм. Он является продолжением идеи кластеризации через меру Жаккара описанной в предыдущих постах (1, 2). В комментариях к постам и в личных сообщениях возник интерес к решениям для массивных семантических ядер, поэтому я переписал предыдущий скрипт для них.
За репост буду благодарен! 🙏
В алгоритме используется техника MinHash и LSH. Этот метод, основанный на хэшировании и индексации множеств, позволяет быстро искать частичные дубликаты на больших данных. Он также, как кластеризатор из предыдущих постов, менее ресурсоемкий, чем векторное преобразование и операции над матрицами.
В чем разница между мерой Жаккара и этим решением?
Точность vs. Эффективность: Коэффициент Жаккара обеспечивает точное значение схожести, но неэффективен для больших данных. MinHash и LSH предоставляют приближенное значение, но значительно более эффективны для обработки больших объемов данных.
Например, японское семантическое ядро в 480 тысяч ключевых фраз было сгруппировано за 30 минут. Конечный результат вполне устроил, учитывая, что метод на основе Жаккара считал такой объем более суток. Отлично подойдет для дорвейщиков!
Скачать можно здесь:
https://drive.google.com/file/d/1b01TbXmWINe3w0haneMcHVy-opFZkwqH/view?usp=share_link
Проект на Github:
https://github.com/dartseoengineer/keyword-clustering-minhash
Инструкция
Внимание! Этот скрипт только кластеризует, для сбора выдачи используйте сторонние программы, например, A-Parser.
1. Предварительно установите библиотеки pandas и tqdm.
pip install pandas
pip install tqdm
pip install datasketch
2. Инструкция по использованию скрипта в командной строке:
Обязательные аргументы
input_file: Путь к входному CSV файлу.
output_file: Путь для сохранения выходного файла с кластеризованными ключевыми словами.
Необязательные аргументы
-s, --separator: Разделитель во входном файле (по умолчанию: `,`).
-k, --keyword_col: Название столбца с ключевыми словами во входном файле (по умолчанию: `Keyword`).
-u, --url_col: Название столбца с URL во входном файле (по умолчанию: `URL`).
-t, --similarity_threshold: Порог схожести (по умолчанию: `0.6`).
Пример команды в терминале
python minhash-cluster-cli.py for-clustering.csv clustered_keywords.csv -s ';' -k 'keyword' -u 'url' -t 0.6
Файл результатов
1. Каждая группа в колонке Group имеет номер, начинающийся с 0.
2. Ключевые фразы, которые объеденены в один кластер, будут иметь один номер группы.
3. Если фраза не имеет общих групп с другими фразами, то она выделяется в отдельную группу.
4. Если фразы не имеют собранных URL, то они все выделяются в группу -1.
Telegram
Advanced SEO
Бесплатный кластеризатор по топам
Для собственных нужд, я сделал кластеризатор по похожести SERP. Побудило на создание меня следующее:
- Программы чаще всего сделаны под Windows.
- Сервисы обычно предоставляют услугу как дополнительную.
- На больших объемах…
Для собственных нужд, я сделал кластеризатор по похожести SERP. Побудило на создание меня следующее:
- Программы чаще всего сделаны под Windows.
- Сервисы обычно предоставляют услугу как дополнительную.
- На больших объемах…
Forwarded from SiteAnalyzer
Зарубежный сеошник Боди Кларк нашел новое бесплатное SEO-расширение «Gandalf» для анализа данных в Google Search Console.
Расширение позволяет создавать мгновенные визуализации данных с помощью данных Google Search Console для:
1. Точная категоризация ключевых слов
- Расширение поможет определить и классифицировать самые эффективные поисковые термины, предоставляя информацию о видимости вашего сайта.
2. Фильтрация пользовательских метрик
- Настраиваемые фильтры. Сортировка и анализ эффективности поиска на основе показов, CTR и позиций.
3. Интуитивно понятная визуализация данных
- Расширение автоматизирует утомительную задачу сортировки и анализа данных, освобождая ваше время для сосредоточения на стратегии и реализации.
По утверждению разработчика, данные обрабатываются только в GSC и никуда не отправляются.
Установить расширение можно тут: https://chromewebstore.google.com/detail/gandalf/jbgiodbegchgghglkonokgjjenchbjce
Расширение позволяет создавать мгновенные визуализации данных с помощью данных Google Search Console для:
1. Точная категоризация ключевых слов
- Расширение поможет определить и классифицировать самые эффективные поисковые термины, предоставляя информацию о видимости вашего сайта.
2. Фильтрация пользовательских метрик
- Настраиваемые фильтры. Сортировка и анализ эффективности поиска на основе показов, CTR и позиций.
3. Интуитивно понятная визуализация данных
- Расширение автоматизирует утомительную задачу сортировки и анализа данных, освобождая ваше время для сосредоточения на стратегии и реализации.
По утверждению разработчика, данные обрабатываются только в GSC и никуда не отправляются.
Установить расширение можно тут: https://chromewebstore.google.com/detail/gandalf/jbgiodbegchgghglkonokgjjenchbjce
Forwarded from Сеоника: сайты, деньги и грибы
Коллеги, нагуглил тут ИИ сервис по генерации домена/названия/бренда и хочу поделиться - https://namelix.com/
Бесплатно, без регистраций, за пару кликов и сильно лучше, чем все остальные.
При сильном перемешивании можно очень интересные и звучные названия отловить!
С этим неймиликсом вообше отпадает потребность в тендерах и прочих конкурсах нейминга, за которые раньше платить приходилось по 3-10к.
Бесплатно, без регистраций, за пару кликов и сильно лучше, чем все остальные.
При сильном перемешивании можно очень интересные и звучные названия отловить!
С этим неймиликсом вообше отпадает потребность в тендерах и прочих конкурсах нейминга, за которые раньше платить приходилось по 3-10к.
Forwarded from SiteAnalyzer
Даррен Шоу. Как избежать видеоверификацию при создании нового профиля компании в Google
1. Создайте сайт (или добавьте новую страницу с контактами и местоположением) и убедитесь, что на ней указана ваша контактная информация (NAP: Name, Address, Phone Number - поля, которые обозначают ваши основные контактные данные).
2. Подключите сайт к Search Console и GA4.
3. Создайте цитаты с контактной информацией на всех основных сайтах, которые Google просматривает для проверки бизнес-информации: Facebook, отраслевые сайты и каталоги, агрегаторы данных, социальные профили.
4. Подождите несколько недель, пока Google найдет и проиндексирует все эти цитаты.
5. Используя Google-аккаунт, который НЕ будет менеджером бизнес-профиля Google, перейдите в Google Maps и добавьте бизнес как обычный пользователь Google (не через интерфейс GBP). Вы также можете попросить друга сделать это за вас.
6. Получите несколько отзывов о недавно созданном профиле в течение пары недель (или попросите оставить отзывы друзей).
7. Теперь вы можете заявить права на профиль компании в Google, используя тот же адрес электронной почты, который вы использовали для подключения GA4 и SC.
Когда вы все правильно настроите ДО подачи заявки на GBP, у вас будет гораздо больше шансов получить дополнительные варианты проверки, такие как телефон, текстовые сообщения, электронная почта или, возможно, даже волшебная «мгновенная проверка».
1. Создайте сайт (или добавьте новую страницу с контактами и местоположением) и убедитесь, что на ней указана ваша контактная информация (NAP: Name, Address, Phone Number - поля, которые обозначают ваши основные контактные данные).
2. Подключите сайт к Search Console и GA4.
3. Создайте цитаты с контактной информацией на всех основных сайтах, которые Google просматривает для проверки бизнес-информации: Facebook, отраслевые сайты и каталоги, агрегаторы данных, социальные профили.
4. Подождите несколько недель, пока Google найдет и проиндексирует все эти цитаты.
5. Используя Google-аккаунт, который НЕ будет менеджером бизнес-профиля Google, перейдите в Google Maps и добавьте бизнес как обычный пользователь Google (не через интерфейс GBP). Вы также можете попросить друга сделать это за вас.
6. Получите несколько отзывов о недавно созданном профиле в течение пары недель (или попросите оставить отзывы друзей).
7. Теперь вы можете заявить права на профиль компании в Google, используя тот же адрес электронной почты, который вы использовали для подключения GA4 и SC.
Когда вы все правильно настроите ДО подачи заявки на GBP, у вас будет гораздо больше шансов получить дополнительные варианты проверки, такие как телефон, текстовые сообщения, электронная почта или, возможно, даже волшебная «мгновенная проверка».
Защита от склика ботами в Директе. Антифрод с GTM и reCAPTCHA
https://zurov.ru/analytics/recaptcha-antifrod/
https://zurov.ru/analytics/recaptcha-antifrod/
Блог Журова
Защита от склика ботами в Директе. Антифрод с GTM и reCAPTCHA
Метод борьбы с фродом с использованием Менеджера тегов поможет блокировать трафик и конверсии от ботов и не обучать на этих данных рекламу.
Forwarded from noindex, nofollow
Ольга Зарр поделилась 11 уроками по мотивам аудитов более 500 сайтов.
1) Техническое SEO — основа вашего успеха.
2) Будьте осторожны, когда слишком сильно полагаетесь на JavaScript. Он может легко помешать Google увидеть и индексировать критический контент.
3) Краулинговый бюджет имеет значение, но только если ваш сайт огромен.
4) Анализ логов веб-сервера позволяет увидеть полную картину.
5) Значимость Core Web Vitals переоценена. Перестаньте зацикливаться на них.
6) Используйте структурированные данные, чтобы помочь Google понять вас и доверять вам.
7) Исследование ключевых слов и кластеризация — это все.
8) On-page SEO обеспечивает 80% успеха.
9) Внутренние ссылки — это недооцененная, но мощная возможность SEO.
10) Внешние ссылки — это всего лишь один из рычагов SEO, а не единственный.
11) Инструменты SEO сами по себе не могут заменить ручные проверки. Никогда не доверяйте SEO-инструментам слепо. Всегда перепроверяйте их результаты вручную, используя собственное суждение и здравый смысл.
1) Техническое SEO — основа вашего успеха.
Начиная любой аудит, всегда задавайте себе два важных вопроса:
— Могут ли Google, Bing или другие поисковые системы сканировать и индексировать мои важные страницы?
— Разрешаю ли я поисковым роботам сканировать только нужные страницы?
Этот шаг сам по себе может избавить вас от огромной головной боли и гарантировать отсутствие серьезных технических проблем с оптимизацией.
2) Будьте осторожны, когда слишком сильно полагаетесь на JavaScript. Он может легко помешать Google увидеть и индексировать критический контент.
3) Краулинговый бюджет имеет значение, но только если ваш сайт огромен.
4) Анализ логов веб-сервера позволяет увидеть полную картину.
5) Значимость Core Web Vitals переоценена. Перестаньте зацикливаться на них.
6) Используйте структурированные данные, чтобы помочь Google понять вас и доверять вам.
7) Исследование ключевых слов и кластеризация — это все.
8) On-page SEO обеспечивает 80% успеха.
9) Внутренние ссылки — это недооцененная, но мощная возможность SEO.
10) Внешние ссылки — это всего лишь один из рычагов SEO, а не единственный.
11) Инструменты SEO сами по себе не могут заменить ручные проверки. Никогда не доверяйте SEO-инструментам слепо. Всегда перепроверяйте их результаты вручную, используя собственное суждение и здравый смысл.
Уроки выше охватывают большинство проблем, с которыми я сталкиваюсь ежедневно, но помните: каждый сайт уникален. Не существует универсального чеклиста.
Каждый аудит должен быть персонализирован и учитывать конкретный контекст сайта, аудиторию, цели и ограничения.
Search Engine Journal
11 Lessons Learned From Auditing Over 500 Websites
After auditing hundreds of websites, the most frequent or significant problems are not complex technical SEO issues. Read on and learn what truly works.
RAG (Retrieval Augmented Generation) — это метод работы с большими языковыми моделями, когда пользователь пишет свой вопросы, а вы программно к этому вопросу «подмешиваете» дополнительную информацию из каких‑то внешних источников и подаете все целиком на вход языковой модели. Другими словами вы добавляете в контекст запроса к языковой модели дополнительную информацию, на основе которой языковая модель может дать пользователю более полный и точный ответ.