Веб-аналитика *

Основные ошибки при запуске UX-опросов

1. Неправильный контекст показа

Например, если спрашивать про удобство отслеживания заказа у пользователя, который ни разу ничего не заказывал, он просто поставит оценку наугад или вообще пропустит вопрос. Результаты окажутся либо бессмысленными, либо искаженными.

2. Неправильная формулировка вопросов

Наводящие или слишком общие вопросы могут запутать пользователя и исказить ваши данные. Вопрос «Вам понравился сайт?» почти всегда даст позитивный ответ, потому что люди чаще дают социально одобряемые ответы. Стандартизированные опросники хороши тем, что базовый перечень вопросов одинаковый. Однако и в них допускается адаптация формулировок, с которой нужно быть особенно аккуратными.

3. Отсутствие сегментации, или «Ошибка средней температуры по больнице»

Средние показатели по вообще всем пользователям скрывают важные различия между сегментами. Например, 90% пользователей пользуются мобильной версией: оценка удобства 4.8. 10% пользователей — на десктопе: оценка 2.0. Средний балл: 4.42. Вывод «В целом всё ок» будет ошибочным, ведь данные говорят, что на десктопе точно есть заметные проблемы.

4. Слишком много вопросов

Бывает так, что опросы пытаются замерить всё сразу и состоят из 15–20 вопросов. Но дело в том, что длинные опросы утомляют пользователей, они бросают их на полпути или просто кликают любые варианты, чтобы закрыть форму. Оптимальное решение — 8–10 вопросов. Этого достаточно, чтобы оценить нужные параметры.

Подробнее о UX-исследованиях рассказываем на примере сайта «Халвы» в нашем блоге.

Представлен открытый проект Awesome Web Scraping Tools 2026 с веб-скрейперами с API-ориентированным подходом (YouTube, Bluesky, Reddit, Google Maps).

Все инструменты бесплатны и доступны в Apify Store, включая компоненты для:

• API-first — более 20 инструментов используют официальные API (Reddit JSON, YouTube Innertube, Wikipedia MediaWiki);

• JSON-LD вместо CSS — для сайтов с обзорами структурированные данные более надежны;

• бесплатных API — CoinGecko, Open-Meteo, ip-api, Frankfurter;

• ограничения скорости запросов — встроенные задержки, никогда не нацелены на DDoS-атаки на сайты.

Всем привет! Представляем вашему вниманию ВордЧекер Extension - браузерное расширение, предназначенное для проверки позиций сайтов в поисковой системе Яндекс и отображения истории позиций вашего сайта.

Расширение бесплатное (но с некоторыми ограничениями). Пока находится в режиме тестирования.

Проверка производится посредством XML-лимитов (XMLStock, XMLRiver).

Доступно указание регионов Яндекса для проверки, а также массовая проверка позиций сайтов в один клик.

Основные возможности ВордЧекер Extension

✓ Проверка позиций в поисковой системе Яндекс
✓ Указание регионов сканирования запросов в Яндексе
✓ Массовый сбор статистики по Яндекс Вордстат с учетом региональности
✓ Экспорт и импорт проектов для их переноса между браузерами, либо между ПК
✓ Использование XML-сервисов для сбора сбора поисковой выдачи
✓ Фильтрация данных по ключевым запросам, позициям и Вордстат
✓ Отображение URL посадочных страниц запросов в ТОП-100
✓ Импорт запросов из буфера обмена и CSV
✓ Экспорт запросов в буфер обмена и CSV

Совместимость с браузерами

- Google Chrome
- Mozilla Firefox
- Яндекс Браузер
- Opera
- Microsoft EDGE

Установить расширение

- Chrome Web Store
- Firefox addons

Интересен фидбек по функционалу, интерфейсу и юзабилити.
Будем рады услышать ваши комментарии, предложения и пожелания по работе расширения.

Байесовские А/Б-тесты: связь с p-значениями

-Блокнот: https://github.com/andrewbrdk/Bayesian-AB-Testing/blob/main/appendices/Связь_с_p-значениями.ipynb
-Все видео: https://www.youtube.com/playlist?list=PLqgtGAeapsOPpV0FqeXEpWosHBW8ZebYl
-Stepik: https://stepik.org/course/249642/promo

У меня есть друг с Telegram ботом с 200K MAU (Monthly Active Users) и я ему завидую. Как-то раз я смотрел поочерёдно то на README его проекта на GitHub (бот OpenSource), то на счётчик MAU в клиенте Telegram, и у меня родилась идея сделать генератор баджей для GitHub с MAU бота по официальным данным Telegram (так как это единственный независимый объективный источник информации об аудитории бота). Я также обнаружил, что готовых решений нет. А ещё даже всякие трекеры MAU ботов в более серьёзных сервисах аналитики требуют регистрации, добавления бота в каталог с прохождением модерации и т. д. (то есть у них в принципе первична функция каталога ботов, а не просто отслеживания MAU)

Так появился простенький сервис https://tgbotmau.quoi.dev, который я и хочу представить уважаемой аудитории Хабра.

Указываешь имя любого бота, для которого Telegram публикует MAU, и получаешь Markdown или HTML код баджа с актуальным значением MAU (можно выбирать любой стиль доступный на https://shields.io/, который используется в качестве бекэнда для генерации SVG), который можно вставить на GitHub, в блог, на лендинг страницу и т. д. А в качестве бонуса сервис начинает логгировать изменения MAU бота и отображает график.

Под капотом запрос профиля бота раз в сутки через MTProto с fallback на парсинг t.me, бекэнд написан на Rust с Axum, а фронтэнд на TypeScript с React и Astro.

Сервис некоммерческий и создан исключительно во имя красивых README на GitHub и удобства разработчиков ботов.

Обновлён открытый ИБ-проект на Go под названием cariddi для поиска уязвимостей и проблемных мест на любых сайтах, включая спрятанные API‑ключи и токены, забытые админки, файлы, которые не должны были быть в открытом доступе.

Сервисы, которые позволяют проверить приватность в браузере и выявить утечки личных данных:

• Browserleaks: подскажет, какие данные ваш браузер раскрывает другим сайтам;

• CreepJS: оценивает, сколько технической информации ваш девайс отдаёт в фоне;

• FingerprintJS: демонстрирует, насколько уникален ваш цифровой отпечаток;

• Cover Your Tracks: быстрый тест, который показывает, насколько легко вас идентифицировать;

• WebBrowserTools: набор простых тестов для оценки приватности и безопасности в браузере.

Я сделал штуку, которая за час-полтора, если хватит денего на серверы то = за минуты, читает ВСЁ, что человек писал во «ВКонтакте» за 12 лет, и выдаёт честное ревью: добряк-ботан, токсичный вояка или шизо-экстремал. Без суда, без сплетен — только цифры и цитаты. Или проверить себя и понять, что нужно удалить некоторые посты от греха подальше. Может у тебя было время когда тебе нравился товарищ Ленин, а сегодня его запретили.

Как работает

1. Вбиваешь ссылку на страницу (или свой ID).

2. Сервис скачивает 100 % постов и комментов (официальное VK API, никакого взлома).

3. Bert + detoxify считают токсичность, темы и сентимент.

4. Через время получаешь PDF:
   – сколько негатива/позитива;
   – топ-темы (рыбалка, политика, IT, наркота, оружие);
   – риск-флаги (экстремизм, суицид, оружие, наркота) с прямыми цитатами;
   – динамику: «в 2022 стал злее на 37 %».

Пример из жизни
Проверил себя — 8 % токсичности, 0 флагов. Проверил соседа — 38 % токсичности, 1 постов про ствол.

Законно ли?
Собираю только публичное, без переписок. Профиль закрыт — пишет - доступа нет.

Зачем это вообще

1. HR-отделы — чекнуть кандидата до интервью.

2. Самопроверка перед поступлением/наймом.

3. Родители — глянуть, чем реально живёт подросток.

4. Банки/страховщики — оценить риск-поведение (агрессия/суицид = выше вероятность ДТП).

Что дальше
Если пост наберёт ≥ 300 «вверх» и 50+ комментов «хочу» — допиливаю приложение в продакшн версию для запуска. Если больше - докручу Instagram и TikTok. Своим варианты скидывайте в комменты.

Понадобиться ли вам такой «цифровой зеркал» или это очередной «пылесос для данных»? В комментариях — пишите, кого первым проверить: своё начальство, бывшего или самого себя :)

Байесовские А/Б-тесты: средние

-Блокнот: https://github.com/andrewbrdk/Bayesian-AB-Testing/blob/main/Байесовская_оценка_АБ-тестов.ipynb
-Все видео: https://www.youtube.com/playlist?list=PLqgtGAeapsOPpV0FqeXEpWosHBW8ZebYl

SEO — бессмертная база без которой не работает сайт

1C Франчайзи пришёл в сентябре 2024 на рекламу. Хотел продвигаться по Москве и Московской области. С помощью рекламы загрузить работой отдел продаж. Но мы не взяли проект в работу. И вот почему.

Сайт был не готов к рекламе: не было нужных страниц, форм заявок, цен, отзывов и т.п. Провели SEO-аудит и выкатили огромное количество правок. До решения проблем с сайтом работать с рекламой отказались.

Основные проблемы по итогам аудита:

• Ошибки в вёрстке

• Ошибки в навигации 

• В Яндекс Метрике настроены только автоцели

• Проблемы с коммерческими факторами и  юзабилити 

• И т. п.

После доработки сайта и настройки базового SEO, запустили рекламу. За 2 месяца завалили заявками отдел продаж заказчика так, что пришлось приостановить рекламу.

Подробный кейс со всеми нюансами здесь.

P.S.

Анонсы статей и кейсов выкладываю в Телеграм-канале.

Байесовские А/Б-тесты: конверсии

• Блокнот: https://github.com/andrewbrdk/Bayesian-AB-Testing

• Все видео: https://www.youtube.com/playlist?list=PLqgtGAeapsOPpV0FqeXEpWosHBW8ZebYl

♨️ Горячая тема - сайты теряют органический трафик из-за нейровыдачи в поиске.
Вместе с SEO начинайте упарываться в GEO (Generative Engine Optimization), AIO (AI Optimisation), LEO (LLM Optimization) или AEO (Ask Engine Optimization) - название еще не закрепилось.

Если отбросить кликбейтные заголовки и инфорциганщину, в сухом остатке:

⤴️ SEO всегда разделялось на техническую оптимизацию и продвижение.
И да, к технической оптимизации сейчас появилось больше требований.

⤵️ Антитренд
Попадание в нейровыдачу, снизит количество переходов и конверсий, т.к. пользователь получает в выдаче не всю информацию о товаре или услуге, а ответ нейронки перемешан с информацией с разных сайтов.

Иными словами: отсутствие переходов рассматривается как следствие, а не причина.

Пока наблюдаем, оптимизируемся и смотрим на нейровыдачу, как на точку контакта с брендом.

Байесовские А/Б-тесты: примеры байесовского моделирования

-Блокнот: https://github.com/andrewbrdk/Bayesian-AB-Testing
-Все видео: https://www.youtube.com/playlist?list=PLqgtGAeapsOPpV0FqeXEpWosHBW8ZebYl

Байесовские А/Б-тесты: общая картина

-Блокнот: https://github.com/andrewbrdk/Bayesian-AB-Testing
-Все видео: https://www.youtube.com/playlist?list=PLqgtGAeapsOPpV0FqeXEpWosHBW8ZebYl

Представлена бесплатная платформа Pagy, которая позволяет создавать лендинги и небольшие веб-проекты за секунды. Работает в браузере и собирает сайты или визитки без привлечения дизайнера, верстальщика. Не требует никакой установки ПО. Все просто: выбираете шаблон и сразу его редактируете, пишите текст, вставляете ссылки и пикчи. Ни одной строчки кода писать не нужно, хостинг не требуется. Есть аналитика метрик сайта и сотни уже готовых дизайнов от разрабов и коммьюнити.

ИЩЕМ ЗАМЕНУ КОФЕИНУ с помощью ChatGPT

Я люблю кофе, но, как и у некоторых других людей, у меня повышается давление и сильно учащается пульс от большого количества выпитого кофе, а 2..3 порции порции на меня уже не действуют. На дворе 21 Век в разгаре и существование аналогов кофеина без раздражающих побочных эффектов весьма вероятно.

Я попросил помощи у ChatGPT и он успешно создал очень сложную таблицу с легальными аналогами кофеина и даже с вычисляемым столбцом на основе НЕЧЁТКИХ критериев (если вы это сможете на SQL - Вы гений!), но плохо справился с сортировкой в этой таблице.

Внимание: ниже изображение, ссылки некликабельные. Я ничего не продаю.

В первом цифровом столбце не удалось отсортировать числа по убыванию. Пытался примерно 15-20 минут. Пробовал разные промпты и пояснения. Это странно.

Этот инструмент (ChatGPT) отлично понимает команды манипуляции таблицей, в данном пример я попросил создать таблицу на основе данных с крупных магазинов, указал какие столбцы нужны и какая в них должна быть информация, указал порядок столбцов, в том числе относительный, типа столбец с такими данным добавь перед таким-то столбцом.

ChatGPT смог создать СВОДНЫЙ столбец на основе ранее созданных столбцов.Это столбец со взвешенными суммами весов веществ в других столбцах и коэффициенты взвешивания ОН сам нашел и нашел весьма точно.

Причем для каждого продукта ОН смог найти состав веществ по определенным критериям и перечислил их, создав отдельный столбец. Не все вещества, а только по определенным фильтрам (только такие, которые не являются кофеином, но оказывают воздействие, сходное с действием кофеина. Попробуйте самостоятельно без ИИ запрограммировать такой запрос на SQL с учетом нечеткого критерия схожести воздействия и еще определите коэффициент похожести для создания взвешенной суммы масс веществ в порции БАД.

ChatGPT даже частично смог отсортировать по взвешенной сумме. Но выполнив так много сложной работы в сортировке он немного ошибся.

По мотивам статьи, которую я перевел и опубликовал у себя в ленте - https://habr.com/ru/articles/899382/

Я чекнул этот кейс на своем проекте и результаты не совпали с выводами автора.

Я сделал все точно также, как описано в статье и нет, не увидел я корреляции между 130 днями и статусом просканировано не проиндексировано. Страницы с таким статусом есть и меньше чем через 130 дней после последнего сканирования, как показано на скрине.

Такие страницы пропадают только на 13 днях, а с 13 и выше периодически встречаются выпавшие страницы.

Так что, не сходится кейс, но как мнение, почему бы и нет)))

Смотрел проект в тревел сегменте, трафик по всему миру (чистый бурж).

Redash в Amvera Cloud

Сегодня мы выпускаем Redash, как преднастроенный сервис.

Redash позволяет осуществлять запросы к базам данных и визуализировать результаты. Это хороший и простой BI-инструмент, которым мы пользуемся сами.

Для установки Redash необходимо заполнить по инструкции несколько переменных/секретов для подключения к PostgreSQL и Redis, и выбрать тариф от 290 р./мес.

Amvera Cloud — это облако для простого деплоя приложений через git push. Встроенный CI/CD, бэкапы и мониторинг позволяют развернуть проект тремя командами в IDE и не думать о настойке инфраструктуры. А встроенное проксирование к OpenAI, облегчает работу с LLM. Amvera проще, чем использование VPS.

Как Telegram искажает ссылки с Habr

Отправил в телеграм ссылку на статью с habr, скопировав из адресной строки.

Выглядит как просто адрес статьи - habr/companies/.../articles/xxxxxxx

Но после создания предпросмотра в телеграм кроме ссылки появляется КДПВ, заголовок и начало текста статьи. Вроде всё правильно. Но только ссылка уже дополнительно после адреса содержит ?utm_source=vk_habr&utm_medium=social&utm_campaign=yyyyyyy

И при нажатии на ссылку предпросмотра пойдёт другая статистика - не прямая ссылка, а из рекламной кампании.

Как минимум - это сработало при пересылке статьи "Как устроен китайский завод электроники глазами русского инженера".

Я подумал, что такой адрес у КДПВ, но нет - вроде картинки все на habrastorage.

Или хабр отдаёт тегированные ссылки.

Жалко, нет хаба "Телеграм"

Анализируем access_log в bash

Если вы стали жертвой фрода, ваш сайт пытались взломать или нагрузка на ваш ресурс резко возросла, найдите IP злоумышленников и заблокируйте доступ в .htaccess с помощью директивы Deny:

Deny from 111.22.33.44

IP злоумышленников есть в файлах access_logs (логи доступа). Чтобы найти IP, с которого посетили, например, 'order/1234', переходим в папку с логами и вводим команду:

$ grep 'order/1234' * | awk '{print $2}' | uniq

Если таких страниц много, создайте файл со списком url (например, ban.txt) и найдите сразу все IP одной командой:

$ grep -f ban.txt * | awk '{print $2}' | uniq

Обратите внимание, что файл нужно создавать в unix (из-за разницы в том, как ОС делают переносы строк). Список запретных URL особенно эффективен, чтобы найти тех, кто сканирует сайт на уязвимости: например, ищет администраторскую (admin, root), техническую (var, database, php) и отладочную информацию (debug, test, error, exception).

А еще давайте найдем тех, кто создает аномально много запросов:

$ cat access_log-20241030 | awk '{print $2}' | sort | uniq -c | sort | tail -5

Вывод команды покажет 5 наиболее активных посетителей в указанном логе (access_log-20241030) с количеством запросов. Проверьте тех, кто создает в намного больше запросов, чем остальные — это могут быть как очень активные пользователи или боты поисковых систем, так и злоумышленники.