Веб-аналитика *

Январь 2026 года. Рабочее утро. Открываю Ahrefs, делаю плановую проверку профиля обратных ссылок проекта steambalance.ru. Смотрю на график. Что-то не так.

За последние несколько дней появилось более 200 новых бэклинков. Звучит неплохо — если не знать, откуда они. Открываю список: анкоры «порно», «мошенники», «обман», «развод». Все ссылки — с одного домена: printo.co.kr. Корейский сайт типографских услуг. Скорее всего взломан и используется как плацдарм. Атака одновременно пришла и на steambalance.cc.

Это было моё уже не первое живое столкновение с негативным SEO в боевых условиях. В этой статье разберу всё: как работают атаки в 2025–2026 году, как я обнаружил угрозу, и полный технический алгоритм защиты с кодом.

Данный эксперимент проделан исключительно в формате развлечения выходного дня. Всё, что вы здесь увидите — результат чистого любопытства и желания покопаться в больших данных. Никакие приватные ключи не публикуются, только публичная информация об адресах.

Последние недели февраля 2026 года войдут в историю российского IT не только как время технических сбоев, но и как период тектонических сдвигов на рынке труда. То, что еще вчера казалось незыблемым фундаментом цифровой экономики — удаленная работа, свободный обмен данными, доступ к глобальным репозиториям, — сегодня дает трещину.
Роскомнадзор (РКН) методично ужесточает политику фильтрации трафика, и под нож идут не только запрещенные сайты, но и жизненно важные для айтишников инструменты: «сервис на три буквы на V» -протоколы, порты для RDP-подключений и даже обновления Linux .

В последние несколько дней я начал замечать странную вещь: находясь под средствами обхода блокировок, у меня перестают работать отечественные ресурсы — вроде Яндекс Маркета, Яндекс Телемоста и других сервисов.
Но стоит отключить обход — всё снова функционирует нормально.

Получается парадоксальная ситуация: людям, которые просто хотят посмотреть котиков на YouTube или спросить ChatGPT о какой-нибудь ерунде, снова начинают вставлять палки в колёса.

Из этого напрашивается тревожный вывод: суверенный интернет уже не где-то в теории — он буквально дышит нам в спину. Интернет, в который всё сложнее попасть извне. Интернет, который постепенно замыкается сам на себе.

Не знаю как вам, но мне кажется, что в долгосрочной перспективе это ударит прежде всего по владельцам самих этих ресурсов.

В последние годы активно набирает силу брендформанс-маркетинг — стратегия, объединяющая силу долгосрочного брендинга и измеримый результат перформанса. Этот подход позволяет бизнесу одновременно повышать узнаваемость, формировать лояльность и получать конверсию, оптимизируя общий бюджет. 

Однако на практике компании сталкиваются с тем, что классические инструменты часто упираются в емкость рынка.Таргетированная реклама, хоть и дает быстрые лиды, но для задач брендинга обходится дорого и имеет ограниченный охват. SEO эффективно для долгосрочного роста трафика и доверия, но это «марафонская дистанция», где нужны месяцы для выхода в топ. Аналитика показывает, что чисто брендовые кампании рискуют не дождаться отдачи, а фокус только на перформанс быстро истощает аудиторию.

Брендформанс строится на синергии каналов, и ключевой тренд здесь — поиск новых и более эффективных инструментов. Эти инструменты должны работать на 2 цели: массовый охват с «брендовым» посылом и четкую, измеряемую бизнес-отдачу.

Однажды подсмотрел, как EdTech-стартап собирает лиды с помощью масскомментинга под видео на YouTube. Причем этот подход приносит 10% продаж. Ребята атрибутировали этот канал с помощью post-lead опроса клиентов.В 2024 году я подумал, что масскомментинг может стать отличным инструментом для развития проектов в разных сегментах бизнеса. Поэтому с 2024 года мы начали применять этот подход в uForce: пару лет меняли подход и допилили до готовой услуги. Результаты показали, что инструмент влияет на рост брендовых запросов. 

Тест LLM‑модели qwen3‑coder‑next:q8_0: модель успешно построила карту большого форума, собрала все сообщения в JSON и преобразовала их в готовый SQL‑дайджест, показав высокое качество генерации кода, но «залипла» при решении чисто логической задачи.

В прошлой статье я закончил полноценную настройку сервера сбора событий и тегов Matomo. Кроме того, я дал наглядную методику расчета нагрузки, исходя из посещаемости ресурса, который вы планируете отслеживать. Сегодняшняя статья из разряда оптимизационных, она нужна только для профессионалов, которые тонко настраивают свои серверы для отслеживания высоконагруженных ресурсов. Важно сразу обозначить границу: эта настройка почти не влияет на маркетологов и аналитиков в интерфейсе Matomo, но радикально воздействует на сервер, базу данных и разработчиков, которые поддерживают всю эту инфраструктуру. По сути, мы переводим Matomo из реактивного режима («пользователь зашел - система начала считать») в предсказуемый серверный процесс с контролируемой нагрузкой.

Как дать пользователю ответ на конкретный вопрос с помощью гео-аналитики? Идеальный ответ — это заходишь в сервис, нажимаешь одну большую кнопку и сразу видишь ответ на свой вопрос. Но, как и в любой сложной системе, в реальности всё устроено сложнее.

В этой статье — история трансформации 2ГИС ПРО: от перегруженного картографического интерфейса для гиков до гибкой платформы, где любой может собрать себе рабочее пространство под конкретную задачу.

Расскажу, как мы:

• отказались от устаревших слоёв в пользу виджетов,
• пересобрали интерфейс вокруг единого дашборда,
• внедрили независимую логику для виджетов,
• переехали на сетку, виртуализацию и архитектуру, вдохновлённую микросервисами,
• сделали миграцию незаметной для пользователей.

Наш опыт будет точно полезен для разработчиков UI, веб-инженеров, работающих с дашбордами и тем, кто строит большие аналитические продукты. Внутри — как из мысли на бумажке вырастает продакшен-интерфейс.

В сети 26 кофеен на 240k чеков в месяц всё выглядело достаточно хорошо (поток гостей, выручка растёт, но прибыль не соответствует ожиданиям). Рассказываю, как мы собрали ежедневную BI аналитику для управления сетью: от R-Keeper и ETL до витрин в ClickHouse и дашбордов в Yandex DataLens. По дороге упёрлись в типичную проблему: справочники, из-за которых отчёты неточны.

Google Tag Manager (GTM) — один из самых мощных и гибких инструментов для отслеживания событий на сайте без необходимости каждый раз лезть в код. В этой статье мы пошагово разберём настройку двух самых популярных и «горячих» конверсий:

Для любых компаний, создающих различного рода продукты, важными составляющими является аналитика и оценка того, как продукт развивается, как влиять на его развитие, управлять и отслеживать положительные и негативные изменения.

Быстрота изменений UX/UI дизайна, функциональности, влияния запусков конкурентов, предоставляющих аналогичный продукт, внешние факторы – все это отражается на метриках удержания и сроке пользования продуктом, а значит и на тех деньгах, которые продукт зарабатывает по P&L.

В прошлой статье я закончил обзор open source решения для аналитики и, что важно для нас, решения для менеджера тегов - Matomo Tag Manager. В этой статье приступаем к разбору по косточкам самого решения. И начинаем с установки его на сервер. А я продолжаю выступать своего рода евангелистом Matomo Tag Manager в рунете, где он незаслуженно, по моему мнению, обойден стороной.

Внутри статьи:

• скрины и настройки конвертящей РСЯ для подписчиков в Telegram по 300₽;
• мотив, а не продажи - именно такой трафик приведут цели «просмотр страниц», «время на сайте» и подобные;
• официальная схема Яндекса, где пользователям платят бонусы за клики по рекламе;
• наступили на яйца: рекламное объявление должно ощущаться именно так;
• клики с WebView — или как распознать мусорный рекламный трафик самостоятельно;
• код сервера для учета офлайн подписок (конверсий) на в телеграм канал.

Мы начали исследовать интернет-банки три года назад с одной чёткой целью, которую преследуем и сейчас. Сделать работу, которая помогает увидеть сильные и слабые стороны интернет-банков и понять, как они отражаются на повседневных задачах МСБ.

В бытность свою веб-разработчиком я часто сталкивалась с тем, что задачи ставятся непонятно. Вот вроде бы тебя попросили что-то сделать, а зачем это нужно — не ясно. И когда делаешь, выясняется, что надо было делать совсем другое.

Недавно я увидела адвент на сайте «Читай-города» и вспомнила один из самых криповых случаев: мы делали сайт на Drupal, и заказчик попросил добавить адвент-календарь к Новому году. Сказал, что нужно, чтобы по клику на окошко пользователь получал код. И достаточно 20 разных кодов, чтобы каждый день коды менялись.

Казалось сначала, что код будет работать как пароль, открывая доступ к определённому контенту. Но по ходу реализации мы выяснили, что коды должны быть разные для всех пользователей и привязаны к сложному расчёту скидок. Мы столько раз переделывали этот адвент, что в итоге так его и не запустили…

Корень провала был не в Drupal и не в сложности кода. А в том, что изначальная просьба «сделать календарь» скрывала за собой неочевидную бизнес-систему — персонализированную систему купонов. Мы как разработчики копали вглубь интерфейса, а надо было сначала понять механику.

Именно поэтому мне захотелось разобрать не просто «какие бывают адвенты», а что на самом деле имеет в виду бизнес, произнося эту фразу, и какую скрытую систему он хочет построить. Зимой это особенно актуально: перед праздниками поведение пользователя резко меняется, конкуренция за его внимание обостряется. Просто «не кануть в забвение» — непростая бизнес-задача. А адвент-календарь — один из самых популярных инструментов для её решения.

Всем привет. Я уже примерно 3 года занимаюсь ведением рекламы на маркетплейсах, в частности ВБ, и поскольку люблю все автоматизировать - разработкой и поддержкой инструмента для управления рекламными кампаниями и аналитикой через публичный API Wildberries.

И в целом я уже привык к тому, что иногда новые версии методов абсолютно не соответствуют старым, даже там, где можно было сделать обновленную версию с минимальными изменениями, чтобы разработчик просто поменял URL ендпоинта. Привык что приходится иногда делать работу ради работы по сути, потому что кто-то не продумал заранее проблемные нюансы.

Но в последнее время в АПИ произошло такое количество изменений, и они настолько напрягают своими неочевидными ошибками, что уже "накипело", и хочется это сформулировать в виде какого-то структурированного текста с примерами, вдруг кто-то из команды обратит на это внимание.

Постараюсь описывать проблемы WB API не с позиции «пользователя, которому не понравилось», а с точки зрения интегратора, который отвечает за стабильную работу рекламы для нескольких клиентов с миллионными оборотами. Я сознательно опускаю детали реализации и не привожу конкретные ID кампаний и запросы, но описываю поведение, воспроизводимое на сотнях кампаний нескольких клиентов.

В 2025 году retention снова стал главной метрикой рынка. Трафик дорожает, конкуренция растет, AI-продукты выходят быстрее, чем я успеваю их тестировать, — и единственный способ выжить в этой гонке: удерживать пользователей, а не просто радоваться скачкам трафика по праздникам.

Но есть проблема: большинство команд все еще думают, что retention — это «график, на который мы будем смотреть, пока CFO грустит».

20 ноября в Яндекс Тег Менеджере наконец завезли настоящий режим предварительного просмотра - тот самый дебаггер, которого ждали с момента запуска сервиса. А я что-то долго собирался с мыслями и готовил этот небольшой обзор. В этой статье разберем, как выглядит панель отладки, какие функции уже доступны и как всем этим пользоваться.

Топ-менеджеры юрфирмы по банкроству физлиц тратили несколько часов в день на подготовку к еженедельной планёрке. Например, руководитель колл-центра делал кучу выгрузок в amoCRM, открывал каждую сделку вручную, копировал и вставлял её в Excel.

На еженедельных планёрках собирались сразу несколько отделов — маркетинг, колл-центр, продажи и отдел качества. Каждый отдел готовил отчёт вручную, опираясь на свои источники данных. В итоге на обсуждении цифры не сходились.

Маркетинг утверждал: «Мы привели лиды, а вы просто не умеете продавать». Продажи отвечали: «Ваши лиды — говно».

В статье я расскажу, как мы помогли топ-менеджерам перестать тратить полноценный рабочий день на ведение отчётности, а собственнику – составить прозрачную картину, кто прав, кто виноват, и что делать, чтобы достичь плановых показателей.

Всем привет, меня зовут Алексей Чубуков. Я аналитик из команды поиска и назначений водителей в Яндекс Такси. В нашей команде мы оптимизируем алгоритмы, которые помогают находить водителей на заказы оптимальным способом, чтобы пользователи быстрее получали машины, а водители бóльшую долю времени проводили с пассажирами. 

В статье я расскажу про виртуальную очередь заказов, которую мы сделали в приложении Яндекс Go. Напомню кратко, как устроен поиск водителей в Такси, поговорим про предпосылки внедрения очереди, посмотрим на то, как устроена очередь и, наконец, обсудим результаты.