Веб-аналитика *

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 гастарбайтеры 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.

После Core Update декабря 2025: как мы перестраиваем автомобильную референс-платформу под GEO/LLM-эпоху

В декабре 2025 года Google выкатил очередной Core Update. У одного из проектов, с которым я работаю — независимой автомобильной референс-платформы для немецкоязычного рынка с англоязычной редакцией под аудиторию экспатов — органический трафик просел сразу по нескольким векторам одновременно. Шаблонные страницы потеряли около 87% трафика. Контент без указания авторства просел на 52%. Архивные материалы старше трёх лет, не обновлённые редакторски, ушли вниз на 58%. В сумме платформа потеряла больше половины органики за две недели, и это была не сезонная флуктуация — это было системное переоценивание сайта поисковой системой.

Самое неприятное даже не в цифрах падения. Самое неприятное в том, что упало именно то, на чём проект зарабатывал. Платформа работает по гибридной B2B+B2C модели — B2C-трафик и редакционный авторитет создают основу для B2B-доходов через API данных по автомобилям, white-label виджеты для дилеров и OEM-партнёрства. Когда уходит B2C-видимость, B2B-воронка пересыхает следом: дилеры и медиа-партнёры приходят на API через органический трафик и публикации с упоминанием платформы. Нет первого — нет второго.

Я думаю каждый, кто работает с информационно-сервисными проектами в 2026 году, уже понял или вот-вот поймёт одну неудобную вещь. Google перестал быть единственной точкой входа. ChatGPT с веб-поиском, Perplexity, AI Overviews, Gemini, Claude — все они в совокупности забирают значительную долю информационных запросов на верхних этажах воронки. До классического сайта доходит уже квалифицированный пользователь, и если он не доходит — у вас не падение трафика, у вас падение качества всего канала.

Олег Линьков, Webformula-Agro

Есть отрасль, которая покупает технику за 20–40 млн рублей за единицу, внедряет системы точного земледелия и строит тепличные комплексы с автоматическим климат-контролем — и при этом размещает вакансии текстом без фото на сайте, который не обновлялся с 2021 года. Парадокс не в отсталости менеджмента. Парадокс в том, что технологический разрыв между производством и цифровым образом компании стал измеримым источником финансовых потерь.

Олег Линьков, Webformula-Agro

Компания с оборотом 300 млн рублей, хорошим продуктом и конкурентной ценой не попадает в шорт-лист крупного агрохолдинга. Причина — несоответствие адреса в ЕГРЮЛ и на сайте. Для алгоритма скоринга это «красный флаг». Для закупщика — достаточный повод не продолжать.

Представьте систему, в которой решение о многомиллионной сделке принимается без участия продавца — пока тот ждёт ответного звонка. Именно так работает цифровая проверка контрагентов в российском агробизнесе 2024–2025 годов.

И это не алгоритм какого‑то стартапа. Это то, что происходит в Excel‑таблице службы безопасности агрохолдинга каждый раз, когда закупщик передаёт новый ИНН.

Я делаю голосовой AI-репетитор английского. Продукт живёт в трёх местах:
веб-сайт speakwithai.pro, Telegram Mini App и Android-приложение в RuStore. У меня одна и та же база пользователей на NestJS + Postgres, и мне очень нужен ответ на вопрос: откуда вообще приходят люди?

Yandex.Metrika и Google Analytics показывают только сайт. Telegram Mini App для них — чёрный ящик. Android-приложение через WebView — тоже. Из 6000
просмотров статьи на Habr я не мог сказать, сколько оттуда пришло в продукт, и через какой канал (TG, веб, app).

Я не хотел тащить большую CDP вроде Mixpanel или Amplitude — для
соло-разработчика это overkill. Вечером сел и сделал simplest-thing-that-could-possibly-work: одна колонка в БД, парсится при первом визите, читается на регистрации. 100 строк кода. Делюсь.

Если интересно посмотреть на сам продукт — он живёт здесь:
🤖 Telegram-бот
🌐 Веб-версия
📱 Android в RuStore

Обычно аналитик долго пишет ТЗ, когда пытается делать три вещи одновременно: понять задачу, спроектировать решение и оформить это всё в документ. Это как сервировать праздничный стол, не решив, что будете готовить, и параллельно искать рецепт в интернете. В голове разные интеллектуальные процессы смешиваются в одну кучу и возникает ступор. 

На связи Ольга, бизнес-аналитик в Outlines Tech. Расскажу, как я погружаюсь в новую задачу, чтобы составить техническое задание за 30 минут. По моей методике 80% работы над ТЗ — понять и договориться, 20% — зафиксировать всё в документ. Так не придётся торопиться и придумывать текст с нуля или вносить правки на ходу.

В статьях2021 года можно встретить довольно пессимистичный вывод: «ресурс окончательно уничтожил возможность сбора информации с помощью Selenium». Но, как оказалось, это не совсем так.

Сайт kad.arbitr.ru — предоставляет информацию о гражданских делах, в первую очередь данная информация интересна юристам. Также там можно найти информацию о начале\конце банкротства и много другой информации связанной с юридической составляющей нашей жизни как граждан данной страны. На практике часто возникает задача мониторинга состояния дел по заданному списку — допустим по ИНН или же по ФИО. Именно такая задача была поставлена предо мной, найти дело по ИНН (если оно существует) и открыть его карточку чтобы собрать информацию.

При первом знакомстве сайт выглядит довольно устаревшим — как и многие государственные сайты, тем не менее, первое впечатление бывает обманчиво, ведь тут достаточно неплохая защита от тех кто хочет собрать много информации автоматически. Далее разбор будет строиться по следующей схеме: простой способ сбора информации → анализ, почему он работает или нет и так далее.

Первое, что приходит в голову при решении задачи парсинга по конкретному полю — это использование API.

Возможны три варианта.