Веб-аналитика *

Современный ландшафт цифровых угроз демонстрирует очевидный тренд: веб-приложения и инфраструктура разработки давно превратились из второстепенной цели в ключевую мишень для атакующих. По нашим данным (за период с начала 2025 года по первый квартал 2026 года), на веб-ресурсы приходится каждая пятая успешная атака на организации в мире.

Цена компрометации веб-ресурсов выросла. Если раньше взлом сайта часто ограничивался банальным дефейсом или кражей маркетинговой базы данных, то сегодня веб-приложение — это полноценные ворота вглубь корпоративного периметра, способные остановить ключевые бизнес-процессы, парализовать цепочки поставок или полностью скомпрометировать процесс создания программного обеспечения.

В этой статье рассказываем про ключевые тренды и прогнозы, связанные с киберугрозами веб-приложений.

У меня есть сайт на Next.js. Часть страниц индексируется почти сразу. Часть застряла в статусе «Обнаружено, не проиндексировано» уже две недели. Самое неприятное в том что все страницы технически одинаковые. Тот же фреймворк, тот же сервер, тот же sitemap.

Расскажу, как я перебирал гипотезы одну за другой, и что в итоге осталось.

Это третья, финальная часть серии про сайты под управлением ИИ. В первой разбирали, что такое нейросайт и сколько он стоит; во второй — внутреннее устройство: MCP‑брокер, пайплайн деплоя, безопасность. Эта часть больше ориентирована на маркетинговые и бизнес‑задачи: не про то, как это работает, а про то, какие выгоды это даёт бизнесу: позиции, трафик, конверсию, и главное — скорость и стоимость изменений.

Один абзац для тех, кто не читал предыдущие части: нейросеть в этой схеме — внешний инструмент для реализации изменений, она не работает в рантайме, не влияет напрямую на скорость загрузки и поведение пользователя.

Последние пару месяцев часто приходят знакомые бизнесмены и друзья-предприниматели из небольших предприятий. Общий посыл: «Финансовой подушки нет, реклама не работает, какие есть варианты продержаться на плаву, чтобы сохранить коллектив и компанию?»

Как правило, приходят, когда все уже плохо с очевидными, но (с моей точки зрения) заранее неэффективными идеями.

Давайте дадим больше рекламы! В текущей ситуации агрессивные способы продаж навевают тоску. Да и зарплату платить нечем.

Давайте сделаем холодный обзвон! А ресурсов внутренних у компании обычно нет. Да и сколько звонков в день сможет сделать без отрыва от основной работы сотрудник?

Разошлем email и обзвоним старых клиентов!
А вот тут есть, над чем поразмыслить.

В этой статье я опишу один из альтернативных вариантов - контекстную рекламу по сегментам Яндекс.Аудиторий в сравнении с email-рассылкой. 

Это не волшебная таблетка, скорее, идея, как с минимальными затратами времени и рисками для репутации получить результат, который был нужен еще месяц назад.

Анализ трафика – та самая база, которую вроде бы все знают. Но стоит копнуть глубже, и выясняется, что каждый второй путает органику с виралкой, а ботов принимает за живых клиентов. 

Я и сам долго не мог найти простого объяснения, которое можно дать новичку и при этом не уйти в дебри. В итоге решил собрать всё, что нужно знать о трафике в этой статье: от источников трафика до дорожной карты клиента. Заумных аббревиатур не будет, только суть – как я сам объясняю клиентам и коллегам.

В начале мая в инструменте Lighthouse от Google появилась новая категория проверок «Агентный просмотр».

Если загуглить «как посчитать вовлечённость», все источники говорят одно и то же. Реакции поделить на охват, умножить на сто. Это и есть ERR. Формулу повторяют десятки статей и любая нейросеть. Чего не делает почти никто, так это не объясняет, как потом эту цифру читать. А там начинается самое интересное, потому что у метрики есть пара неочевидных свойств, из‑за которых выводы на ровном месте получаются неверными.

В этой статье разберу JSON-LD для сайтов на Tilda: что именно размечать, как разделять общий код и код конкретной страницы, где проверять микроразметку и какие ошибки чаще всего появляются после правок сайта.

Материал не про то, как скопировать готовый JSON из генератора. Такой вариант годится только для самых простых страниц.

На коммерческом сайте разметку лучше собирать от структуры: есть сайт, организация, конкретные страницы, услуги, статьи, контакты, изображения, хлебные крошки и вопросы.

Часть этих данных относится ко всему сайту, часть - только к одной странице.

Если это не разделить сразу, дальше начинаются дубли, старые URL, одинаковые схемы на всех страницах и странные предупреждения в валидаторах.

Для примеров возьму нейтральную нишу - учебный центр.

«Создание сайтов» — 145 758 показов в месяц по Wordstat. Похоже на огромный рынок: заходи и бери. Но я выгрузил все вложенные запросы и разобрал их по смыслу — и реального «хочу заказать сайт» там оказалось около 3%. Остальное — «сделать бесплатно/самому», серверы Minecraft и даже заказ пиццы. Показываю на цифрах, как большие частотности обманывают, какие две неочевидные ловушки прячутся в Wordstat и как читать его, чтобы не сливать бюджет на нерабочие запросы.

Есть привычная ошибка в техническом аудите больших сайтов: открыть краулер, поставить лимит побольше и просканировать всё.

На сайте в пару тысяч страниц это работает. На сайте с семизначным инвентарём URL — нет. Полный краул упирается в память, диск, сетевые таймауты, rate limit, JavaScript-рендеринг, дубли, параметры, бесконечные фасеты и в то, что через двое суток вы получаете таблицу на миллионы строк, которую всё равно придётся сегментировать с нуля.

Поэтому я начинаю не с краулера. Я начинаю с sitemap.

В статье показываю sitemap-first подход: как скачать sitemap graph, превратить URL в датасет, разобрать слаги на смысловые группы, сматчить паттерны со спросом, найти пустые посадочные, проверить рендеринг и потом подтвердить гипотезы через GSC, Яндекс.Вебмастер, Метрику и серверные логи.

Статья о том, как линеаризация помогает оценивать А/Б тесты с метриками отношения и повышать чувствительность экспериментов.

Разберём применение линеаризации на примере эксперимента со средним чеком. Построим доверительный интервал для метрики отношения. Проверим корректность работы линеаризации и покажем, в каких случаях её эффективность может снизиться. Убедимся, что CUPED увеличивает мощность критерия, и обсудим как линеаризовать ковариату.

Привет, Хабр!

Меня зовут Дмитрий, руководитель отдела рекламы и продвижения в Аспро. Мы запускаем интернет-магазины и развиваем систему управления бизнесом Аспро.Cloud.

Пару месяцев назад у меня возник вопрос: как интернет-магазины применяют маркетинговые фишки и насколько используют потенциал наших решений? За основу мы взяли каталог с 1849 сайтами, которые запускали мы и наши партнеры.

Написали парсер, прогнали через него 852 отобранных интернет-магазина по 30 критериям, часть сайтов дополнительно проверили вручную по 100+ параметрам. Результат не удивил — но конкретные цифры все равно оказались показательными.

Два сайта, одна тема, оба с правильными Title, H1 и ключами. Один в топ-3, другой на второй странице. Какого… В смысле, почему?

Ну понятно, у первого больше ссылок или лучше поведенческие. Так-то это действительно так, но это не полный ответ. Полный объясняет, почему нельзя просто добавить ключей в текст и ждать результата.

Разберемся, что происходит между вводом запроса и появлением страницы в выдаче.

Кейс, в котором мы поняли что закупщику не нужен «ещё один маркетплейс» — нужен инструмент, который за один запрос покажет, у кого из дистров есть нужный артикул, по какой цене и когда он будет на складе.

Купили новенький телевизор. Повесили на стену. Радуетесь яркой картинке.

А через месяц простейшее меню настроек начинает спотыкаться, а Google на домашнем ноутбуке требует разгадать десятую капчу с автобусами за день. Знакомо? Не спешите ругать провайдера или слабый процессор MediaTek. Скорее всего, ваш телевизор прямо сейчас тихо продает ваш интернет-канал незнакомцам.

В сабреддите r/tech_x вскрыли масштабную схему: сотни приложений для Samsung Tizen и LG webOS тайно превращают Smart TV в выходные узлы (exit nodes) для сетей резидентных прокси.

Я разобрался, как устроен этот теневой бизнес, почему телевизоры стали главной мишенью ИИ-корпораций и как выгнать цифровых паразитов из своего дома.

Сегодня я подробно разберу раздел Websites в opensource системе аналитики Matomo. Как Matomo хранит сайты внутри системы, чем различаются Website, Mobile App и Roll-Up, как правильно строить архитектуру аналитики, какие ошибки почти все совершают при масштабировании Matomo.

2001 год. Небольшой офис где-то в Москве или любом другом городе. Системный администратор смотрит в монитор с горящими глазами. Он только что набил подвал сайта клиента - обычного магазина мебели - белым текстом на белом фоне. «Купить диван Москва купить диван дешево диван купить диван Москва купить». Триста раз. Сохранил. Открыл Яндекс. Сайт - первый. Крутяк.

Так выглядело начало SEO в Рунете.

За следующие двадцать с лишним лет всё, что этот администратор делал, стало сначала стандартной практикой, потом признаком непрофессионализма, а еще позже - поводом для санкций. Менялись методы, менялись правила, менялись специалисты. А цикл игры не менялся: надо обмануть алгоритм - алгоритм поумнел, надо обмануть новый алгоритм - алгоритм снова поумнел, надо его снова обмануть, ну вы поняли.

Ниже - подробная история того, как именно это происходило. Какие техники работали, почему они работали, и как Яндекс каждый раз прикрывал очередную дыру сеошников.

Всем привет! Меня зовут Никита и я CEO компании VSL-BI. Мы занимаемся внедрением BI-аналитики.

К нам обратилась компания из сферы продажи стройматериалов. Они активно работали с рекламой в Яндекс Директ и Google Ads (клиент вел деятельность в Казахстане), следили за аналитикой сайта в Яндекс Метрике, в качестве CRM использовали Битрикс24.

ХА-ХА-ХА. Я оказался настолько туп, что почти три месяца платил по 100к за кампанию, в которой конвертировали только жители стран СНГ на андроидах. Оказалось что они и КИТАЙСКИЙ знают.

295000 рублей - Суммарная цена моей ошибки. Лучше бы я разыграл MacBook. Я просто верил в себя - думал, такую составную конверсию не подделать. Какой же я наивный.

Внутри вскрытие бот-сети, которая кликает и конвертит в промышленных масштабах. Боты решают все капчи, имеют аккаунты в соц сетях, работают на реальных андроид устройствах.

Эта же схема кликает и по вашей рекламе - читайте в этой статье.

В марте мы написали на Хабре, что хотим сделать платформу, где учёные смогут находить друг друга не «по знакомым», а по конкретным задачам. Тогда это была гипотеза и черновик MVP.

За эти два месяца мы прошли закрытый бета-тест, переделали ключевой экран приложения, поняли, что половину фич из первого плана делать не нужно — и недавно выложили Synaps в RuStore.

В этом посте — что из изначальной гипотезы выжило, а что пришлось переписать после первых живых пользователей.