Запись

SEO-Аналитика. Тариф Basic (Алексей Чекушин)

Тема в разделе "Маркетинг"

Цена:
80000 руб
Взнос:
744 руб
Организатор:
Организатор

Список участников складчины:

1. Организатор
open
2
Записаться
  1. Организатор Организатор складчин

    SEO-Аналитика. Тариф Basic (Алексей Чекушин)

    [​IMG]

    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
    • 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
    Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
     
  2. Похожие складчины
    Загрузка...
Наверх