Goncharov SEO

Прийом, останнім часом я займаюсь якоюсь чепухой і мене критично не вистачає часу на шось цікаве (оцей канал), але маю надію, що я зможу це змінити.У пості розберем, як працюють JS-скрипти у браузері, іх атрибути async і defer, яка між ними різниця. І як це використовувати для оптимізації CWV.Частіше всього вам ця інформація не знадобиться, це основи для Front-End розробки. Але щоб правильно формувати ТЗ для dev є сенс розуміти шо воно таке.📎І так. За замовчуванням, якщо у скрипта немає атрибутів то браузер працює так:1️⃣Браузер починає рендерити HTML до строки у якій знайде <​script> (встроєний або зовнішній).2️⃣Зупиняє рендер HTML. Скачує скрипт і виконує його до кінця.3️⃣Після повного виконання сценарію продовжує рендерити залишок HTML.Цей підхід може сильно сповільнити завантаження всієї сторінки і вплинути на FCP. Тому його використовують тільки для важливих скриптів, без яких сторінка не зможе завантажитись самостійно або у нормальному вигляді.📎Якщо у скрипта є атрибут async:1️⃣Браузер починає рендерити HTML. 2️⃣Знаходить <​script> з атрибутом async і скачує його "на фоні", ПАРАЛЕЛЬНО продовжуючи рендер сторінки.3️⃣Але коли сценарій скачався, то браузер ЗУПИНЯЄ рендер і виконує скрипт.4️⃣Після повного виконання скрипту браузер продовжує рендерити залишок HTML.❗️Важливо! Async-скрипти дуже автономні й можуть виконуватись у різному порядку, хто перший завантажився — той і молодець.Якраз такий атрибут використовують більшість аналітик, в тому числі і GA/GTM, щоб ефективно збирати дату.📎Якщо у скрипта є атрибут defer:1️⃣Браузер починає рендерити HTML.2️⃣Знаходить <​script> з атрибутом defer і скачує його "на фоні", ПАРАЛЕЛЬНО продовжуючи рендер сторінки.3️⃣Браузер НЕ ВИКОНУЄ сценарії поки повністю поки не СПАРСИТЬ весь DOM сторінки (весь HTML).4️⃣Після парсингу всього DOM, виконує скачані скрипти і рендерить сторінку до кінця.❗️Важливо! Порядок виконання скриптів з defer зберігається відповідно до того, як вони записані у HTML.Такий підхід потрібне для JS який

Сьогодні поділюсь небанальними букмарклетами, якими користуюсь.Всі вони будуть у коментах окремими txt файлами з відповідними назвами.І так.1️⃣JS On-Off - букмарклет розділяє вкладку навпіл і в одній частині грузить сторінку з JS, в іншій без нього.Для нас важливо, щоб сайт був максимально доступний для гуглбота першої ітерації (коли він тільки HTML качає). І цей інструмент пришвидшує аналіз в рази. А ще він просто цікавий і доставляє _)2️⃣HTML5 check - підсвічує секції і теги за HTML5 логікою (це та сама знаменита семантична верстка, яка, кста, майже не працює). Також досить корисний інструмент, щоб трекати структуру сторінки.3️⃣Sort Tables - якщо на сторінці є таблиці, то додає для них можливість сортування. Не скажу, що користуюсь часто, але буває дуже корисно.4️⃣List of Links Opener - ось ця штука дозволяє відкривати купу сторінок у різних вкладках. Дуже корисно, коли вам потрібно пачку донорів візуально перевірити, а відкривати їх по одному – той ще гемор.5️⃣a href to CSV - це інструмент від автора каналу Python for SEO. Прекрасно допомагає зібрати всі вихідні лінки з пейджа, рекомендую.6️⃣Wordcount - швидкий букмарклет, що рахує кількість символів/слів у виділеному тексті. Для аналізу контенту – маст хев.P.S. Велкам всім новеньким подписчічкам на каналі. Бачив, що мене додали у голосування від Павлуцького, що дуже приємно. Нижче підбірка найбільш залайканих постів або постів, що вважаю дуже корисними. Ідеальне чтиво, щоб подушитись під вечір.🔸Доповнення для промтів, що покращує відповіді 🔸Розрахунок потенціалу кейворду/категорії 🔸Бріф для авторів ч. 1 та ч. 2🔸Логарифмічна оцінка донорів🔸База по лінкбілдингу🔸База по LLM@gv_seo

4️⃣Кешування в заголовках відповідей сервера. Last-Modified, ETag, Expires і Cache-Control. 🔵Last-Modified. ▫️▫️При першому запиті браузера сервер віддає дату і час останньої зміни файлу Last-Modified. У наступних запитах браузер запитує чи змінився файл If-Modified-Since з вказано раніше часу. ▫️▫️Якщо файл змінився, то сервер віддає 200ОК і файл заново кешується, якщо ні, то віддає 304 - файл не змінився.Мінусом цього методу є те, що сервер має віддавати різні відповіді в різних ситуаціях, що може збільшувати нагрузку.🔵ETag.▫️▫️Працює по схожому принципу з Last-Modified. Сервер для файлу створює унікальний хеш і змінює його при змінах у файлі.▫️▫️Браузер запамятовує перший отриманий хеш і коли файл змінився (і відповідно його хеш), то віддає 200ОК і 304 відповідно, коли змін не було.Мінус - сервер вимагає більше ресурсів для генерації хешів.🔵Expires. Досить давній і не гнучкий метод. ▫️▫️Сервер вказує дату до якої файл не буде змінюватись. ▫️▫️Браузер її отримує і кешує файл до вказаного часу. Проблема методу в тому, що якщо файл змінився до вказаної дати, браузер про це не дізнається. Уви і ах. Ось тому метод і не дуже популярний.🔵Cache-Control - в принципі кращий метод, бо гнучкий. ▫️▫️Сервер віддає час скільки кешувати файл (в секундах) + додаткові директиви. ▫️▫️▫️Наприклад no-cache - браузер може зберігати ресурс, але завжди перевіряє його актуальність.▫️▫️▫️must-revalidate - примушує браузер перевіряти актуальність кешу перед використанням. ▫️▫️▫️no-store - взагалі забороняє кешування (наприклад, для конфіденційних даних).І цих директив додаткових ціла купа (якщо хочете заглибитись, то інфу легко знайдете), тому вони додають більше контролю над кешуванням і я рекомендую юзати саме цей метод кешування На сьогодні поки все, далі буде...@gv_seo

Трохи про CWV і дійсно робочі методи прискорення сайтуЗараз вже менше говорять про CWV і вплив показника на видимість. З часом ми зрозуміли, що вплив цієї пузомірки на позиції сильно переоцінений.З мого досвіду можу стверджувати, що вихід з червоної зони в жовту може добре вплинути на імпрешени, але гнатись за зеленими показниками точно не вартує того.В 90% ми витратимо більше ресурсів на оптимізації циферок, ніж отримаємо профіту з цих покращень.До того ж, CWV це не завжди про швидкість завантаження і роботи всього сайту. CWV в першу чергу оцінює те, як швидко завантажується перший екран сторінки.Про те як розібратись в CWV, на що дивитись і як оптимізувати під показники поговоримо наступного разу, а сьогодні постараюсь перечислити частину робочих методів пришвидшення продукту.Зображення0️⃣Формат зображеннь. Не бачу сенсу тут шось розповідати, ви і так все знаєте. 1️⃣ Lazyload. Існує декілька способів реалізації. 🔵Примітивний - використання атрибуту loading="lazy". Проблема цього підходу, що розробник віддає керування завантаженням файла в руки браузера і не може вплинути на те, коли саме об'єкт має починати грузитись.І реально виходить так, що файл починає тягнутись за 6 (!!!) екранів до місцезнаходження юзера, а в ідеалі має бути 2.5-3 екрани. 6 екранів це часто майже вся сторінка, тобто зображення як грузились зі всього пейджа, так і продовжують і реальної користі від loading="lazy" - майже немає.🔵Другий підхід, це використовувати нормальні бібліотеки для лейзілоад, де розробник впливає на те коли завантажувати зображення. Єдиний нюанс який ви маєте пам'ятати, це те, що ці бібліотеки використовують JS і треба перестрахуватись на випадок його вимкнення, щоб не було пустих блоків.Також ми знаємо, що гуглбот сканує в першу ітерацію тільки чистий HMML без JS (тут без SSR взагалі не бачу сенсу працювати, але це трохи інша історія).Цей нюанс вирішується тегом noscript, що дозволяє у разі вимкнення JS тягнути актуальне зображення. Більшість бібліотек, кста, цього не

Прийом, сьогодні коротенький пост рекомендація.Частенько порівнюю моделі для різних типів задач, наприклад, Claude більш структуровано пише код, без застарілих методів, тексти, суб'єктивно кращі у O1 і т.д.Але геморно в кожне віконце вставляти промт і порівнювати. В один момент це починає дратувати. Тому можна юзати сервіс, що закидує нашу інструкцію в вибрані моделі і в одному вікні ми можемо побачити обидва варіанти, досить вдобно. Тим паче це наш український стартап - Cabina.🔵Дуже багато моделей, навіть для генерації зображень.🔵При реєстрації отримаєте трохи лімітів для тесту.🔵Для SEO буде корисним DataSource.🔵Із мінусів трохи наляпистий дизайн, але в цілому інтуітивно зрозумілий. А тут, кста, ви можете глянути динаміку проходження бенчмаркам MMLU для різних моделей, що просто цікава інформація paperswithcode.com.UPD: Мене пінганули овнери Cabina і видали промокод на додаткові ліміти +250, 100 отримуєте за реєстрацію (всього 350 получається), користуйтесь.Промокод (тицьніть, щоб скопіювати): GONCHAROVSEO@gv_seo

Прийом. Хінт із промт-інжинірингу.Відносно недавно знайшов інструкцію, яка має покращити відповіді GPT-моделей і зробити їх більш експертними та достовірними.І я би не став балуватись черговим промтом а-ля "999 best prompts for all", якби не тести його на бенчмарках MMLU і ці тести дали кращі результати (за словами автора, звісно). Скрін прикріпляю.Якщо коротко, то MMLU — це бенчмарк для оцінки LLM на рівень розуміння контексту в різних типах задач, як математичних, так і гуманітарних.Джерела — ось і ось.Тестував для генерації текстів, коду та для побутових питань. Суб’єктивно модель почала давати більш повні відповіді + краще враховує історію чату, а головне — надає як коротку, так і розширену інформацію на запити, що для мене часто цінно (не люблю перечитувати воду заради 2-х строк конкретики).Використовував на моделях GPT-4o і o-1.Особливості промту:🔸Враховує мову переписки.🔸Примушує модель вивчати історію чату.🔸Жорстко вимагає уникати галюцинацій та неточностей (але на довгій дистанції все одно не може гарантувати повну достовірність).🔸Призначається реально існуюча роль експерта.🔸Два варіанти відповідей.Сам промт:###INSTRUCTIONS###You MUST ALWAYS:- Answer in the language of my message- Read the chat history before answering- I have no fingers and the placeholders trauma. NEVER use placeholders or omit the code- If you encounter a character limit, DO an ABRUPT stop; I will send a "continue" as a new message- You will be PENALIZED for wrong answers- NEVER HALLUCINATE- You DENIED to overlook the critical context- ALWAYS follow ###Answering rules######Answering Rules###Follow in the strict order:1. USE the language of my message2. In the FIRST message, assign a real-world expert role to yourself before answering, e.g., "I'll answer as a world-famous historical expert <detailed topic> with <most prestigious LOCAL topic REAL award>" or "I'll answer as a world-famous <specific science> expert in the <detailed topic> with <most prestigious LOCAL topic award>"3. You

P.S. Вибачаюсь за затяжне мовчання. Був нелегкий період. Тепер повертаюсь до постів 😍 Очікуйте доповнення по промт інженіренгу, аналіз DeepSeek + розкажу про нові цікаві українські AI стартапи, які я тестив. Цілую :*

В цьому богом забутому світі існує таска яку я ненавиджу всією душею і, впевнений, що розділяєте зі мною цю ненависть.Ця таска називається: "Зробіть, будь ласка, прогноз по органічному трафіку".Всі ці прогнози - пальцем в небо! Ну які можуть бути прогнози, якщо SEO-спеціаліст не контролює результат своєї роботи. Якщо кінцевий приймаючий рішення - це Google з його апдейтами, що можуть докорінно змінити фактори ранжування одним днем.Але у мене є відносно легкий і швидкий спосіб намандюхать прогноз органіки в ніші. Для цього нам знадобиться:1. CTR у ніші (пост про те як рахувати тут) АБО можете використовувати загально прийняту інфу.2. Частотка по категоріям (як рахувати пост тут) АБО для грубих розрахунків main keyword volume.3. Трохи магії АБО Excel.Відкривайте файл, так вам буде легше зрозуміти покрокові дії. Лінк на приклад.І так. Прогнозуємо трафік, коли сайт знаходиться за топ10 по відповідним ключам. Алгоритм:1️⃣Порахувати приблизну частотку по якій ми будемо прогнозувати трафік. Це може бути описаний в пості метод або просто частотка головного кейворда у кожному кластері. Закидуємо дані в таблицю.2️⃣Додати таблицю для CTR по позиціям.3️⃣Опираючись на свій досвід придумати спрогнозувати зміну позицій по місяцям або іншим періодам на ваш розсуд.Звичайно тут купа нюансів починаючи від складності ніші і початкових показників сайту, закінчуючи швидкістю внесення змін до сайту і адекватністю замовника. Я не хочу на цьому загострювати, тому що у нас з вами симуляція зміни трафіку.Все ж таки, треба взяти відповідальність на себе і на досвіді приблизно накидать зміни по позиціям у разі ідеальної оптимізації продукту у відповідні строки.В прикладі я використовую такий прогноз, враховуючи, що перші зміни частіше всього скажуться на позиціях через квартал.Month PositionJan 11Feb 10Mar 10Apr 9May 9Jun 8Jul 8Aug 7Sep 7Oct 6Nov 5Dec 44️⃣Тепер робимо таблицю для помісячної зміни трафіку по кожному кластеру.H1 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov

Прийом, виходжу з відпустки, щоб поумнічать під кінець року.Покажу як я розраховую потенціал категорії опираючись на дані по головному кейворду (з прикладами в Google Sheets).1️⃣Volume.2️⃣Cost.3️⃣Кількість кейвордів у кластері мейн ключа.Коли перед вами стоїть задача оцінити категорії/кластера семантики, щоб зрозуміти де знаходиться найбільше органічного трафіку, то частіше всього недостатньо оцінювати частотність основного ключа і треба підходити більш детально. А саме враховувати об'єм тільки корисної семантики, а не всіх слів скопом + враховувати її Volume.Але збирати все ядро займе занадто багато часу для задачі первинної оцінки категорій. Тому зараз ми порахуємо потенціал сторінок маючи тільки головний ключ і статистику з Serpstat.✳️Крок перший - розрахунок кількості нормальних ключів. Нам потрібно врахувати:1. Загальний розмір кластеру (скільки кейвордів всього у группі). 1.1. Фільтрувати тільки корисні (не сміття + конверсійні + нормальна частотка >10). 1.1.1. В залежності від розміру кластеру кількість корисних слів збільшується повільніше. Тобто у маленьких кластерах відсоток норм ключів буде більший і навпаки.Методом научного тика було виявлені оптимальні коефіцієнти для різних розмірів кластерів ключів, щоб врахувати вищеописані проблеми. Додатково ми адаптуємо закон Ципфа для наших потреб.Закон Ципфа — лінгвостатистичний закон, згідно з яким відношення рангу слова в частотному словнику до частотності слова в мові становить постійну величину (константу).Простими словами: зараз ми рахуємо скільки ключів буде корисних для нас, коли ми знаємо кількість ключів у кластері. І враховуємо його розмір.Формула:=INT(IF(AND(D2=0, B2=0), 0, IF(D2<10, D2, IF(D2<=500, MAX(10, 0.85*(D2^0.65)), MAX(10, 0.86*(D2^0.75))))))Ступені D2^0.65 і D2^0.75 для різних розмірів вибрані на основі аналізу даних і відображають реальну залежність між загальною кількістю ключів та кількістю корисних ключів після фільтрації. Також тут адаптований закон Ципфа.В принципі це була найважча час

Як робити бріф для авторів на написання статей? Давайте представимо, що ми пройшли богомєрзкий етап зі збором СЯ і у нас вже є кластер ключів під які ми хочемо написати статтю. 0️⃣Чи треба писати цю статтю? Перш ніж витрачати час і ресурси на написання…LVL2 оптимізація контенту з урахуванням Entity SEO.Маю надію, що вам не потрібно пояснювати що таке сутності і нашо вони треба.Суть цього методу полягає в тому, щоб наша стаття охоплювала всі сутності, пов'язані з нашим кластером.Дисклеймер! Взагалі то Entity SEO відноситься до графу знань, а не до контентного SEO. Це підхід для оптимізації інформації і будування графу, який відображає взаємозв'язки між продуктами, організаціями, персонами, що мають унікальну ідентичність.До оптимізації контенту Entity SEO відноситься опосередковано, але враховуючи сутності при написанні статей, ми можемо збагатити наш контент і повністю розкрити тему/питання/кластер.Ітак, існує Google Natural Laguage, модель яка в контенті виділяє сутності, даючи розуміння які теми розкриваються у статі. ©️Для базового користування вам достатньо вставити в Natural Language demo текст і отримати сутності з нього.Для просунутого користування, користуватись API і писати свої інструменти, але сьогодні я про це не буду, бо знову презентацію треба буде робить 🙂❗️UPD. В коментарях порадили сервіс Neuronwriter, аналог SurferSEO, але може працювати з сутностями і тягнути їх з контенту конкурентів.©️Наша задача у тому, що ми тягнемо всі сутності з контенту конкурентів і порівнюємо з нашими. Але якшо це робити ручками, то ви з ума зійдете, тому Steve Toth зробив казлячий гугл щіт для відносно швидкої роботи. Відеотуторіал тут.©️©️Вставляєте набір сутностей в ячейку і отримуєте список сутностей. Порівнюєте зі своїм текстом і дооптимізуєте його. Інструкція там є.ВАЖЛИВО! Гугл бере сутності з wikidata і тому, в ідеалі, ви маєте орієтуватись В ПЕРШУ ЧЕРГУ на релевантну статтю з вікіпедії, а не на конкурентів. ©️Як сутності, в рамках дооптимізації контенту, відр

Як робити бріф для авторів на написання статей?Давайте представимо, що ми пройшли богомєрзкий етап зі збором СЯ і у нас вже є кластер ключів під які ми хочемо написати статтю.0️⃣Чи треба писати цю статтю?Перш ніж витрачати час і ресурси на написання, потрібно відповісти на питання:🔵 Чи є сенс у писати полотно за обраним кластером?🔵 Наш кластер самостійний або він частина більшого СЯ?▪️Аналізуємо SERP. Якщо в топі немає статей, а переважають інші типи контенту, ймовірність того, зайняти топ з рушником, крайнє мала. ▪️Вивчаючи статті конкурентів, ви может зробити висновок, наскільки обємне ядро використовувалось для цього матеріалу і чи ваша семантика може його повністю покритичи або, навпаки, вам краще поділити ваш кластер на менші шматочки і вже під кожен окремо писати текст.Закривши ці питання можемо переходити до наступних кроків.1️⃣Структура і об'єм.Аналізуємо статей в SERP. Обираємо сторінки, що сидять у топі і мають найбільшу видимість по нашій семантиці і вивчаємо їх тексти.©️ На основі їх об'єму робимо висновок скільки слів буде у нашому матеріалі (статистично на довгій дистанції ми виграємо коли будемо писати статті у схожому або трохи більшому об'ємі, АЛЕ краще орієнтуватись саме на повне розкриття теми, навіть якщо кількість слів буде інша).©️ Збираємо заголовки з усіх сторінок, порівнюємо їх між собою та визначаємо унікальні теми/питання. Це наша структура.©️Окремо хочу виділити FAQPage. Вони збагачують наш контент, але часто ці питання-відповідь просто "генєрьонка", що не вирішує реальні проблеми людей.©️©️Щоб знайти актуальні питання використовую цей сервіс. На основі мейн ключа ми вигружаємо питання з редіту/квори + PAA.На основі цих джерел формуємо питання для FAQPage або доповнюємо структуру.©️Якщо структура правильно побудована, а питання актуальні, з’являється шанс потрапити у Featured Snippets. Головна умова для цього - давати конкретну відповідь в перших двух реченнях, а вже після лити воду. Базова стаття на тему. 2️⃣Наступній етап - кейворди д

Резюмую вебінар1️⃣Покроковий гайд як файн-тюнити Image моделі в Vertex AI показав.2️⃣ Про те як швидко оцінювати донорів у Google Sheets - розказав.3️⃣Про AutoML Tables у презентації згадав.4️⃣Про богомєзке ціноутворення у Google розповів.Висновки:В цілому цей спосіб буде корисний командам, що займаються аутрічем і пошуком доменів системно. І можуть витратити час і ресурси, щоб тюнити модель під свої задачі.Інші інструменти згадані в презентації для соло-атутрічерів з меншими об'ємами роботи будуть корисніші.Якщо будуть якісь питання по налаштуванням - пишіть.По файлам і лінкам:1️⃣ Інструмент в Google Sheets для оцінки пузомірок - тут.2️⃣Детальний пост про AutoML Tables - тут, базовий гайд про Image Classification Model - тут.3️⃣Лінк на GitHub від Google Colab - тут.4️⃣Файл презентації і архів з Python скриптом, що робить скрін сторінки буде у коментарях до цього посту.———-По Python скрипту:Cкрипт автоматично створює повноекранні скріни урлів в десктоп версії, URL у файлі domains.txt. 1️⃣Зчитує файл domains.txt (урл має бути один на строку).2️⃣Переходить по кожному урлу.3️⃣Ширина 1920, фотає всю сторінку (збирає з кусочків екранів в один скрін).4️⃣Логує роботу скриту.5️⃣ Логує домени,відповідь серверу, назву скріна і дату, коли оброблений урл.6️⃣ Працює в 5 потоків.7️⃣Якшо урл не віддав 200ОК то стучиться ще 1 раз, потім записує в помилки.8️⃣Якщо довго немає відповіді (30 сек) записує в помилки.Що потребує?🔵Встановити селеніум - pip install selenium 🔵Встановити пілоу - pip install Pillow🔵Встановити Chrome WebDriver ( https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/ ). Як запускати?🔵python screen-domains-gv_seo.py@gv_seo

Духота про PageRank. Ч2🌀 Зміни в алгоритмах GoogleЗ часом Google змінив формулу PR і видалив формули з пабліку, ібо нехєр 😏 Проте концепція PageRank досі використовується для оцінки сторінок у тому чи іншому вигляді. На основі PR Google викатив декілька цікавих патентів, які також розглянемо.1️⃣ Патент на ранжування на основі поведінки користувачів і характеристик посилань. Лінк.Основні тези:🔺 Google використовує поведінкові дані користувачів для ранжування документів. Зокрема, враховуються навігаційні дії, такі як кліки на посилання. Якщо користувачі часто натискають на певні посилання, це сигналізує про їхню важливість, скоріше за все передають більше "ваги".🔺 Використовує "Reasonable Surfer Model". Ця модель враховує ймовірність того, що користувач натисне на певне посилання, залежно від його характеристик і контексту. На відміну від моделі оригінального PR, який з рівною ймовірністю переходить по всіх посиланнях, "Reasonable Surfer" обирає посилання більш вибірково.Тому вже можемо сказати:🔺🔺Посилання, розміщені вище на сторінці, мають більшу ймовірність бути натиснутими. І ймовірніше передають більше ваги.🔺🔺Розмір шрифту, колір, форматування лінки — має значення.🗣Тримаю в курсі, заявка на патент була подана ще в 2004 році, опублікований він в 2012-му. І вже тоді описувалось слідкування за користувачами, за їх кліками на лінки. Гугл хром вийшов в 2008, думаю тоді все і маштабувалось до "Большого Брата". 2️⃣ Патент на ранжування з використанням відстаней у веб-графі посилань. Лінк.Основні тези:🔺Введене поняття "довжини посилання" — Length of a link. Кожному посиланню призначається певна "довжина" на основі властивостей самого посилання та сторінок, які воно з'єднує. Наприклад, посилання з великої кількості вихідних лінків може мати більшу довжину, що зменшує його вплив на цільову сторінку. 🔺🔺Які властивості можуть впливати на Length of a link? 🔺🔺🔺Кількість вихідних посилань зі сторінки-джерела (чим більше вихідних посилань, тим довші посилання,

Сьогодні духота про PageRank — один із фундаментів SEO. Ч1🗣Давно хотів структурувати це питання, бо незважаючи на давність, концепція PageRank досі актуальна і допомагає розуміти, як працює ранжування сайту і окремих сторінок. Наврядчи ми дізнаємось щось нове, цю інформацію, як мантру, повторюють від старого до малого кожен SEO-шник, але мало хто взагалі розуміє звідки це взялось і чому саме так, тому я і бахаю ці пости.Розберемося, який був оригінальний PageRank і в які патенти еволюцінував.🌀 Що таке PageRank?PageRank — алгоритм, розроблений Ларрі Пейджем та Сергієм Бріном у 1998. Він призначений для оцінки важливості документів на основі кількості та якості посилань на них. Лінк на оригінальний документ.Інтернет — величезний граф, де вузлами є сторінки, а ребрами — лінки між ними. Кожен лінк можна вважати "голосом" за сторінку. Чим більше якісних посилань веде на сторінку, тим вищий її авторитет.🌀 Оригінальна формула PageRankPR(A) = (1 - d) + d * (PR(T1)/C(T1) + PR(T2)/C(T2) + ... + PR(Tn)/C(Tn))Де:PR(A) — PageRank сторінки A.d — коефіцієнт затухання (зазвичай 0.85).PR(Tn) — PageRank сторінки Tn, яка посилається на сторінку A.C(Tn) — кількість вихідних посилань на сторінці Tn.Формула враховує не тільки кількість лінків, але й якість сторінок-донорів.🔺Про якістьВ оригінальній статті про PageRank не було явного визначення "якісного посилання", але у розділі 2.1.1 Description of PageRank Calculation є визначення:PageRank extends this idea by not counting links from all pages equally, and by normalizing by the number of links on a page.Це означає, що не всі посилання враховуються однаково і формула це пояснює цим показником — PR(Tn). Вклад кожного посилання до PR сторінки залежить від:1. PageRank сторінки Tn, яка посилається на A. Тобто чим вищий PR у Tn, тим більший вклад вона робить.2. Кількості вихідних посилань на Tn. Якщо на сторінці багато вихідних посилань (велике C(Tn)), то кожне з них передає менше "ваги".Можемо зробити висновок, лінк з авторитетної сторі

Підкидаю вам спосіб відстежувати зміни Core Web Vitals (і не тільки)Часто буває, що потрібно відслідковувати зміни контенту і коду сторінок і, в часності, динаміку CWV. Тому швидко розглянемо як це автоматизувати за допомогою Screaming FrogБазовий спосіб💎 Ставимо Screaming Frog. 💎 Реєструємось в Google Cloud Console, створюємо проєкт і вмикаємо PageSpeed Insights API ооось тут.💎 Для подальшої роботи з PageSpeed API потрібно згенерити/отримати ваш API ключ ось тут.💎 Screaming Frog. Заходимо в меню Configuration->API Access->PageSpeed Insights.💎Вставляємо свій API ключ у Screaming Frog і натискаємо Connect.💎Тепер ви можете знімати CWV показники ваших сторінок.💎У вкладці File->Scheduling можна зробити таску і налаштувати планові перевірки сторінок кожного дня, тижня, місяця і т.д. Там же можно вигружати інфу в гугл драйв.Базований спосібУ Screaming Frog є headless режим (CLI - command-line interface), тобто без інтерфейсу за допомогою командної строки. Він доступний на будь-якій ОС.💎 Ставимо Screaming Frog. 💎 Configuration->API Access->PageSpeed Insights. Вписуємо API ключ, який буде використовуватись за замовчуванням.💎 Configuration->API Access->GSC. Підлюкчаємо свій Google акк, гугл драйв якого буде використовуватись як місце зберігання клаулів.💎Йдемо в мануал і читаємо як працювати з SF у хедлесс режимі, там же і команди (лінк)Приклад команди запуску для Windows в терміналі:"C:\Program Files (x86)\Screaming Frog SEO Spider\ScreamingFrogSEOSpiderCli.exe" --headless 💎Далі в команду додаємо параметри, з якими ми хочемо запускати жабу. Для нашої задачі потрібно брати урли з файлу, трекати CWV, зберігати дані за період в Google Drive."C:\Program Files (x86)\Screaming Frog SEO Spider\ScreamingFrogSEOSpiderCli.exe" --headless --crawl-list "C:\Users\UserExample\Downloads\example-urls.txt" --use-pagespeed --google-drive-account "example@gmail.com" --export-format gsheet --timestamped-output --project-name "Foldername-for-Project" --export-tabs "PageSpeed:All"Поя