Diese Präsentation wurde erfolgreich gemeldet.
Wir verwenden Ihre LinkedIn Profilangaben und Informationen zu Ihren Aktivitäten, um Anzeigen zu personalisieren und Ihnen relevantere Inhalte anzuzeigen. Sie können Ihre Anzeigeneinstellungen jederzeit ändern.
www.top-ten.ru
 Сбор семантики
 Анализ конкурентов
 Проектирование структуры сайта
 Оптимизация контента
 Проверка качества ссылок
...
 Порталы
 Интернет-магазины
 Сайты-каталоги
 Сайты-агрегаторы
До 50 000 запросов
 KeyCollector
 http://www.rush-analytics.ru/ - парсинг
подсказок
Свыше 50 000 запросов:
 Базы Пастухова
 UP-base
 AdVodka
+ SQL сервер
+ Python NLTK
 AdVodka
 SpyWords
 http://advse.ru/
Что получаем?
 Ключи, по которым ранжируются
конкуренты
 Целевые страницы в поис...
 Semparser.ru
 Justmagic.com
 Определяем список минус слов
 Определяем список коммерческих
маркеров
 Кластеризуем запросы, отвечающие за
структуру к...
Что ищем?
 Переспам
 Слова-маркеры
 Совместная встречаемость слов
 https://just-magic.org/
 Allposition.ru
 Использование собственных моделей
видимости, учитывающих конверсию по
разным типам запросов
Буду рад ответить!
 gleb@top-ten.ru
 https://www.facebook.com/gleb.alshanskii
 www.top-ten.ru
Глеб Альшанский, Топ-Тен: "Автоматизация в seo"
Глеб Альшанский, Топ-Тен: "Автоматизация в seo"
Глеб Альшанский, Топ-Тен: "Автоматизация в seo"
Nächste SlideShare
Wird geladen in …5
×

Глеб Альшанский, Топ-Тен: "Автоматизация в seo"

1.020 Aufrufe

Veröffentlicht am

Глеб Альшанский, Топ-Тен: "Автоматизация в seo"

Veröffentlicht in: Internet
  • Loggen Sie sich ein, um Kommentare anzuzeigen.

Глеб Альшанский, Топ-Тен: "Автоматизация в seo"

  1. 1. www.top-ten.ru
  2. 2.  Сбор семантики  Анализ конкурентов  Проектирование структуры сайта  Оптимизация контента  Проверка качества ссылок  Мониторинг видимости сайта
  3. 3.  Порталы  Интернет-магазины  Сайты-каталоги  Сайты-агрегаторы
  4. 4. До 50 000 запросов  KeyCollector  http://www.rush-analytics.ru/ - парсинг подсказок
  5. 5. Свыше 50 000 запросов:  Базы Пастухова  UP-base  AdVodka + SQL сервер + Python NLTK
  6. 6.  AdVodka  SpyWords  http://advse.ru/ Что получаем?  Ключи, по которым ранжируются конкуренты  Целевые страницы в поиске  Сниппеты
  7. 7.  Semparser.ru  Justmagic.com
  8. 8.  Определяем список минус слов  Определяем список коммерческих маркеров  Кластеризуем запросы, отвечающие за структуру каталога Инструменты:  SQL  Python, NLTK
  9. 9. Что ищем?  Переспам  Слова-маркеры  Совместная встречаемость слов  https://just-magic.org/
  10. 10.  Allposition.ru
  11. 11.  Использование собственных моделей видимости, учитывающих конверсию по разным типам запросов
  12. 12. Буду рад ответить!  gleb@top-ten.ru  https://www.facebook.com/gleb.alshanskii  www.top-ten.ru

×