SEO-Аналитика [Тариф Basic] [Алексей Чекушин]

Складчина: SEO-Аналитика [Тариф Basic] [Алексей Чекушин]

Для кого курс
Для оптимизаторов
Для директоров по маркетингу
Для владельцев seo-агентств
Для владельцев веб-студий
Для In-house специалистов
Для сайтов-агрегаторов
Для прокачки уровня

Что дает данный курс?
Новый подход к SEO. оптимизация «по приборам»
Умение самостоятельно рисерчить и анализировать алгоритмы поиска
Навык собирать данные и работать с ними. Принимать верные решения основываясь на цифрах, а не ощущениях
Практику применения дата-подхода к типичным задачам SEO
Прогнозированию и анализу ссылочного, текстовому анализу
Практику составления новых методов основанных на рисерче алгоритмов поиска и данных

Программа курса
Введение
Данные
Анализ алгоритмов поисковых систем
Анализ патентов поисковых систем и статей
Задача разбора утечек поисковых систем
Практическая часть - разбор утечки Google
Практическая часть - разбор утечки Яндекс
Задача оценки позиций
Задачи скоринга
Задача классификации
Задача оценки динамики проекта и прогнозирования
Задача анализа больших проектов
Задача создания новых методов

Спойлер: Программа подробно:

Введение
Что такое SEO аналитика
Сбор и обработка данных
Анализ больших массивов
Разбор сложных случаев
Типичные задачи SEO-аналитики
Задачи анализа больших данных
Задачи разбора сложных кейсов
Задачи моделирования и прогнозирования
Задачи

Данные
Теоретическая часть. Данные: сбор, анализ, фильтрация
Источники данных
Качество данных
Точность и полнота данных
Репрезентативность
Выбросы
Систематические ошибки
Методы обработки данных
Валидация
Работа с большими массивами
Сэмплинг
Классификация
Кластеризация
Выделение паттернов в данных. Корреляции
Инструменты работы с данными

Анализ алгоритмов поисковых систем
Общая информация о поисковых системах
Как работает поиск
Блоки поисковых систем
Поиск документов
Индексация
Источники данных для факторов ранжирования
Факторы и их расчет
Построение ранжирующей формулы
Тюнинг результатов
Оценка результатов ранжирования

Анализ патентов поисковых систем и статей
Разбор на примерах:
Алгоритма палех/королев на основании публикаций Яндекса. DSSM.
Алгоритм Google Nearest Seed
BrowseRank на основании статьи

Задача разбора утечек поисковых систем
Как разбирать утечки - общий подход
Разбор утекших документов и поиск дополнительной информации для их анализа
Использование LLM для анализа утечек

Практическая часть - разбор утечки Google
Практическая часть - разбор утечки Яндекс

Задача оценки позиций
Что такое позиция сайта?
Средняя позиция. Что означает и как формируется средняя позиция в ЯВМ и GSC?
Где на самом деле находится наш сайт?
Кому показывается сайт (всем ли?)
Какая связь между позициями, видимостью сайта и средней позицией
Показы, запросы и позиции как вероятностный процесс
Практическое применение: как построить методику оценки позиций

Задачи скоринга
Что такое скоринг и зачем он нужен
Скоринг запросов
Зачем нужен скоринг запросов
Сбор данных, построение модели
Примеры скоринга
Скоринг ссылок
Задачи скоринга ссылок - свои ссылки, чужие, подбор, спам
Скоринг ссылок для различных ПС
Основные источники данных для скоринга. Надежность источников
Примеры скоринговых моделей ссылочного
Скоринг доменов
Применение скоринга доменов - оценка доноров, PBN, дропов, подклеек
Универсальные критерии скоринга
Метод поэтапной фильтрации
Практическая часть

Задача классификации
Чем задача классификации отличается от задачи скоринга
Классификация запросов
Тематическая классификация
Коммерческая классификация
Классификация текстов
Классификация по спамности текста
Классификация AI-сгенерированных текстов
Классификация ссылок
Классификация спамности ссылочного
Основные параметры спамности
Примеры формулы расчета спамности и пороги классификации

Задача оценки динамики проекта и прогнозирования
Что такое динамика проекта
Различные подходы к построению прогнозов
Определение верхних планок и динамики
Модели прогнозирования сверху-вниз и снизу-вверх
Практическая часть - пример построения модели прогнозирования
Модель динамики запросов
Моделирование CTR
Модель распределения запросов в топе
Сборка итоговой модели
Репрезентативность модели

Задача анализа больших проектов
Основные отличия больших проектов от маленьких
Анализ семантики большого проекта. Группы запросов и их соотношения Проблемы принципиальной возможности собрать семантику. Алгоритмы определения вероятных запросов
Работа с данными систем статистики. Сегментации по алиасам как основа оценки продвижения
Методы поиска проблемных мест больших сайтов
Автоматизация проверок

Задача создания новых методов
Примеры создания новых методик
Создание методики анализа запросов для построения оптимизации на очень больших проектах (где не собирается полное семядро)
Создание методик текстового анализа
По словам
По тематичности
Создание методики генерации текстов при помощи LLM
Создание методики подбора доноров

Об авторе: Алексей Чекушин
15 лет в SEO. 5+ лет На зарубежном рынке
1000+ Учеников. Большой опыт преподавания
Спикер-практик. Успешно продвигал все: пластиковые окна, крупные интернет-магазины, маркетплейсы
Создатель новых методов в SEO
Создатель сервиса автоматизации SEO

Старт 16 октября
Тариф: Basic

Цена: 80000 рублей
Скрытая ссылка