Приветствую Вас, дорогие друзья, в прошлом уроке мы разбирали как провести seo аудит сайта в рамках этого урока мы поговорим о сервисе Гугл Search Console, которые предназначен для владельцев сайта, для того, чтобы подтвердить что именно это сайт ваш. Это единственный способ общения между гуглом и вами, чтобы находить и исправлять любые ошибки, находящиеся на вашем сайте.
И так, для чего он нас с Вами нужен, он нужен, чтобы в первую очередь рассказать о вашем сайте поисковой системе гугл, так же, там собраны самые важные моменты по индексации вашего сайта, какие страницы попали в индекс, какие нет.
Все ошибки, какие будут возникать, возможно, ручные санкции, наложенные на ваш сайт, вирусы и т.д. об этом всём расскажет гугл Search Console, а так же любое управление сайтом, прикрепить, изменить, региональность и т.д.
19 полезных функций Google Search Console, которые помогут продвинуть сайт в поиске
Как прикрепить сайт к гугл Search Console:
Перед Вами представлено видео инструкция, видео не моё, нашел в сети, так как делать видеоролики для меня тяжело, а может лень.
Давайте более детально рассмотрим основные вещи, на которые нужно обратить внимание, когда вы добавите свой сайт и что смотреть в Google Search Console.
Показатели в гугл Search Console:
1. Неверный Title;
2. Неверный description;
3. Анализ показов по запросам;
4. Анализ CTR;
5. Распределение внешних ссылок;
6. Анкоры входящих ссылок;
7. Внутренние ссылки;
8. Диагностика проблем (вирусы, взлом, ошибки в микроразметки и т.д.);
9. Ручные санкции;
10. Таргентинг по странам;
11. Ошибки в настройке языковых версий;
12. Удобство просмотра на мобильных устройствах;
13. Статистика и ошибки сканирования;
14. Файлы sitemap.
— И так, первую вещь, на которую необходимо обратить внимание это Title (титле). Когда добавите свой сайт в Search Console, он просмотрит все ваши тайтлы, которые у вас есть, и будет выдавать определенные ошибки, например: если на каких- либо страничках не будет заполнен, то данный сервис сообщит Вам об этом.
— Далее смотрим, неверный description или повторяются,1 или их полное отсутствие, вот про это подскажет вам гугле консоль, а как правильно писать titleи description мы поговорим позже, сейчас вы просто должны понимать для чего этот сервис.
— Так же, этот сервис будет показывать, какие запросы у вас есть, и на каких позициях они находяться, но на самом деле эти данные немного искажены, но примерно вы хотя бы будете знать, что да как. Чуть позже я подскажу, на каком сервисе будете просматривать позиции страниц по ключевым словам.
— В гугле консоль, так же, показывается и СТR – ситиар по- русски, все же это примерные данные, какое количество людей увидели ваш сайт, и какое количество переходов вы получили.
— А так же, в этом сервисе очень четко указано распределение внешних ссылок, на ваш сайт ссылаются другие источники, и этот сервис показывает, какое процентное соотношение, какие конкретные ссылки ссылаются на главную страницу, какие на категории, товар, статьи и т.д.
— Гугл показывает анкоры входящих ссылок, т.е., если на вас ссылаются с каким- либо текстом и вообще все ссылки, которые ссылаются на вас, вы должны смотреть через этот сервис: их рост, их динамику, где размещены, как размещены, какие ссылки видит, и не видит поисковая система.
— Дальше, все внутренние ссылки, когда ссылаетесь с одной страницы на другую страницу вашего сайта, и весь вес, который предаётся с одной категории на другую, так же, будет отображено в этом сервисе, и вы сможете это посмотреть.
— Нельзя оставить без внимания важную функцию, которая присутствует в гугле консоль — это диагностика проблем на вашем сайте, если ваш сайт подхватит вирус или его взломают, или добавят новые странички на вашем сайте, или появиться ошибки в микроразметке, или наложат ручные санкции от гугла, вы всё увидите через этот сервис.
— Таргентинг по странам, в этом сервисе увидите, какой стране привязан ваш сайт, он может привязаться как к конкретному региону или стране, так и ко всему СНГ, здесь очень важен выбор домена, если выбрать домен:
.ru — к россии;
.com — ко всему миру.
К сожалению, в гугл консоле нельзя поменять таргентинг, он определяется автоматически.
— В консоле, гугл показывает ошибки в настройке языковых версий, если ваш сайт многоязычный с разными языками, и если вы что-то сделали не правильно, этот сервис обязательно вам подскажет, что не так, и вы сможете это исправить.
— Далее, на сколько удобно просматривать ваш сайт, на мобильных устройствах, все это покажет гугл консоль.
— Проблемы индексации, если вы добавили страницы, а поисковая система их не видит, все это вы сможете увидеть в этом сервисе.
— Статистика и ошибки сканирования – это когда и как поисковой робот заходил на ваш сайт, и смог ли он достучаться да какой- нибудь странички, возможно, она закрыта или недоступна, или нет никаких ссылок на эту категорию, раздел, статью.
— И из самых важных вещей, которые могут присутствовать на сайте — это файл sitemap, данный файл помогает поисковому роботу быстрее проиндексировать ваш сайт, но об это будет отдельная статья, чуть позже, мне главное, чтобы вы поняли, для чего нужен сервис к Google Search Console, статью.
Главное, не забывайте добавлять свой сайт в различные поисковые системы, особенно гугл Search Console. Следующая статья будет о веб-мастере Яндекс, что это такое и для чего он нужен.
Вам так-же может понравиться:
ArtVenue v5.0.9 — скрипт социальной сети и.
GramEasy v1.9 — instagram на автопилоте
Go Pricing v3.3.11 — таблицы цен для WordPress
Flow-Flow v3.2.26 — граббер контента из.
BeTheme — шикарная премиум-тема для WordPress
CountDown Pro WP Plugin v1.4.3 — обратный отсчет.
Комментарий X
Комментарий
Сам давно занимаюсь разработкой сайтов и постоянно пользуюсь Google Search Console, очень мощный и полезный инструмент. Также все сайты параллельно еще добавляю в кабинеты вебмастера от Яндекс, Mail, Bing.
И еще из мощных инструментов Гугла могу посоветовать PageSpeed Insights.
А автору за статью спасибо, очень полезная информация, особенно для тех кто только начал осваивать азы вебмастеринга.
В Гугл консоль добавил свои сайты сразу,но информацию эту использую слабо,яндекс нам всё-таки ближе….
Гугл консоль и панель веб-мастера яндекс — те инструменты , которые априори должны использоваться если у вас есть какие то сайты. Они покажут и ваши ошибки, если вы самостоятельно разрабатывали сайт, ошибки которые могли быть допущены внешними программистами сайтами и СЕО оптимизаторами. Спасибо автору за напоминание.
Это точно, не только гугл консоль, но и вебмастер у яндекса быстро помогают найти основные ошибки, которые требуют быстрого исправления. Тем более я считаю их основными инструментами, если хочешь попасть в топ поисковых запросов этих поисковиков.
Спасибо за статью, мне как новичку было интересно не только почитать, но посмотреть видео, редко, где встретишь, что есть и то и другое.
Почему продвижение сайтов осуществляется чаще всего для российских, украинских и белорусских пользователей именно в поисковых системах Google и Yandex?
Оказывается, пользователи этих стран ищут информацию именно в поисковых системах Yandex, что составляет 50% пользователей и Google 30% пользователей. Остальную долю пользователей делят между собой менее значимые поисковые системы, поиск Mail.ru 8% и Рамблер — 6%.
Услуги по раскрутке сайтов по вполне реальным ценам предоставляет студия «DSM» dsmaster.pro. Это направление сегодня может предоставить возможность вашему сайту получать клиентов из поисковых систем Google, Yandex, Рамблер, Yahoo, Mail.ru, Bing и т.д.
Моему новому сайту на Вордпресс меньше двух месяцев. И что я сделал сразу после начала работы? Добавил сайт в Google Search Console! Ранее я уже работал с Гугл-консоль на другом сайте. Она оказала мне действительно неоценимую помощь в работе над ошибками, которые периодически возникают даже у опытных мастеров, не говоря уже о новичках.
Благодаря ей, да еще и Яндекс-вебмастеру, мой бывший сайт хорошо и быстро продвинуться на верхние позиции выдачи этих поисковиков. Надеюсь, что и второй сайт не отстанет от первого! Отдельное спасибо автору за видео!
Источник: bg-blogger.ru
Теневой ресурс: используем данные Google Search Console, чтобы получать больше трафика
Google Search Console – это отличный инструмент, который позволяет владельцам отслеживать состояние своего сайта в Google, мониторить его видимость, процесс индексирования и оперативно устранять возможные ошибки.
Обычно панели для вебмастеров уделяется немного внимания, оптимизаторы часто слишком сильно концентрируются на различных сторонних сервисах и внешних факторах.
Но важность внутренней оптимизации с каждым годом только растет, и в этом плане Search Console – отличный инструмент для «докрутки» отдельных посадочных страниц и сайта в целом.
В этом посте я как раз и собираюсь поделится с вами работающим методом увеличения трафика на сайта, в основе которого лежит использование данных из поисковой консоли.
Внимание на отчет «Эффективность»
С его помощью владелец сайта может получить бесценные данные для анализа, а именно информацию о кликах, показах, среднему CTR и позиции сайта в органической выдаче:
Из новых функций — это возможности фильтрации и возможность получить данные вплоть до последних 16 месяцев:
Очень крутая фича для любого, кто всерьез занимается SEO-аналитикой и не жалеет времени на тщательное исследование.
Именно с отчетом об эффективности мы и будем работать далее, с целью повысить CTR страниц сайта в выдаче. Увеличение кликабельности позволяет получать больше трафика даже при неизменных позициях и без вложений бюджета. Вы инвестируете только свое время.
Ищем страницы с низким CTR, но хорошей видимостью
В отчете «Эффективность» в поле «Дата» устанавливаем фильтр за последние 28 дней или больше, в зависимости от того, насколько глубокий вы хотите провести анализ и насколько высокая посещаемость у вашего сайта. Затем выделяем вкладки «Средний CTR» и «Средняя позиция»:
Теперь переключаемся на вкладку «Страницы», нажимаем на кнопку фильтра, отмечаем флажком «Позиции» и устанавливаем значение меньше 10:
Теперь можно отсортировать страницы от большего к меньшему, по значению CTR и таким образом отобрать те из них, которые есть в Топ 10, но их CTR существенно ниже, чем у остальных. Дополнительно включаем вкладку «Показы», чтобы можно увидеть и видимость конкретных URL в поиске.
Разница может быть впечатляющей:
А теперь представьте себе, какую хорошую отдачу можно получить, если увеличить показатель CTR статьи из нижней части скриншота и довести его до уровня примера в верхней половине.
Можно дополнительно установить фильтр по CTR, выставив значение меньше 5. Это упростит анализ, если на вашем сайте много страниц.
Улучшаем Title и Description
После того как вы выбрали страницу улучшением заголовка и описания которой будете заниматься, просто нажмите на ее URL в списке. Так вы сможете перейти к отчету об эффективности, но уже по отношению к конкретно этой странице.
Теперь отмечаем все пункты в списке по отображению данных (клики, показы, CTR и позиция) и сортируем ключевые слова по показам от запросов с наибольшим их числом:
Title страницы был следующим:
« Как узнать на каком движке (CMS) работает сайт? »
Как видно на скриншоте, с этим запросом все ок, но есть и еще ряд перспективных других, которые можно хорошо охватить просто немного изменив метатег заголовка. Например, можно использовать следующий вариант:
« Как узнать на каком движке сайт: простой способ определить CMS »
Но не стоит забывать, что у нас есть еще и Description, в который тоже можно включить релевантные фразы. Например, сделать его таким:
« Если вам нужно узнать CMS сайта, есть удобный способ определить движок на котором он работает. И вот как быстро проверить это онлайн. »
В итоге мы охватываем в сниппете целый спектр запросов:
И это только самые основные. Но уже в разы больше, чем было в самом начале!
А кто более внимателен, заметит, что я использовал ряд слов в метатегах, которые инфобизнесмены любят называть «слова-магниты». Они побуждают к действию или просто привлекают внимание, что положительно сказывается на CTR. В данном случае это «простой + способ + быстро». И это действительно работает.
Есть один проверенный вариант, который вам точно пригодится в деле составления кликабельных заголовков — это ручной анализ выдачи по целевым запросам. Например, вот так:
Смотреть можно и по конкурентным ключам, и по информационным запросам, сравнивать выдачу по разным регионам, сниппеты страниц из Топа Google и Яндекса в поисках общих признаков, характерных для страниц в Топе.
Оптимизировать Title подобным образом – хорошая идея. Вдруг для вас это тоже сработает.
Интересный способ найти удачные тексты для Description – проанализировать объявления в контекстной рекламе. Можно вручную, а можно сделать выборку по конкретному домену через анализаторы типа SpyWords.
Обычно при тестировании кампаний в контексте, в итоге оставляют только самые успешные объявления. Их описания можно смело забирать к себе в качестве текста для description. Не дословно, конечно, а немного изменив под себя.
Рекомендую дополнительно почитать мою статью о том как поднять CTR сайта в поисковой выдаче, в которой я делился еще несколькими интересными методами повышения кликабельности сниппетов.
Замеряем результаты
После завершения всех работ необходимо подождать некоторое время, прежде чем приступить к мониторингу изменений. Как минимум 10-14 дней. Поисковая система может переиндексировать страницу и за несколько дней, но нужно набрать статистики, чтобы выборка данных была достаточной.
С помощью обновленной Search Console мониторить информацию по CTR просто и удобно. Выберите диапазон дат отталкиваясь от прошедшего времени, например, две недели до внедрения изменений и две недели после.
А затем, для уточнения, укажите еще и конкретный запрос под который вы оптимизировали Title и Description (или несколько).
Также рекомендую экспериментировать с различными форматами заголовков, так как в разных нишах отдача от использования разных подходов может отличатся. А так экспериментальным методом вы сможете найти идеальное для своей тематики решение.
Масштабируем схему на весь сайт
Когда речь идет о точечной проработке страниц, возможности которые предоставляет Google Search Console без преувеличения можно назвать бесценными. Описанная в этой статье схема работы – хорошее тому подтверждение.
Но еще лучшую отдачу можно получить, если масштабировать такие практики на весь сайт целиком. Составить список страниц и разделов, отсортировать их по приоритетности, и системно одна за другой начать прорабатывать их по данной методике.
Единственным условием является определенный возраст страницы и ее видимость, так как данных для анализа должно быть достаточно. Поэтому страницы созданные несколько недель назад, лучше не трогать, а начать с более возрастных.
Хотя это и может потребовать немалого количества времени, но результаты, которые можно получить уже в ближайшей перспективе, однозначно стоят потраченных усилий.
А вы можете дать еще какие-нибудь интересные советы по использованию Search Console от себя? Пишите в комментариях!
Источник: impulse.guru
Как собрать все данные из Google Search Console и построить автоматическую отчетность с помощью Python и Google BigQuery
В 2017 году вышла моя статья «Как обработать данные по поисковым запросам из органики Google в Google BigQuery». В ней мы вручную выгружали CSV-файлы из Google Search Console, складывали их на хранение в Google BigQuery и строили отчетность. С помощью этих данных можно отслеживать эффективность SEO-продвижения и сохранять данные, которые исчезают со временем из консоли веб-мастера. В этой статье мы научимся выгружать автоматически с помощью Python-скрипта больше информации из консоли веб-мастера Google и построим большее количество автоматических отчетов.
Что изменилось с момента выхода прошлой статьи:
- Данные по поисковым запросам в консоли веб-мастера Google и в Google Analytics теперь хранятся 16 месяцев, а не 90 дней, как раньше.
- Появились данные по отдельным типам поиска: Веб, Изображение, Видео. Если выгружать вручную через CSV-файлы, то количество работы увеличивается в три раза.
- Теперь консоль веб-мастера поддерживает Ресурс на уровне домена, включающий URL с любыми субдоменами (m, www и др.) и различными префиксами протокола (http, https, ftp).
- Также добавлю, что вручную скачивать CSV-файлы из консоли и загружать в BigQuery стало сложнее, поскольку все чаще попадаются громоздкие поисковые запросы на несколько строк с разными разделителями (пользователи копируют куски текста и вставляют в поиск). Стандартное форматирование ломается.
Чтобы построить автоматическую отчетность, мы будем каждый месяц скачивать из консоли веб-мастера статистику за предыдущий месяц и загружать ее в облачную базу данных Google BigQuery с помощью Python-скрипта. Затем построим отчетность SQL-запросами.
Итак, подробнее по шагам:
1. Установим последнюю версию Python3 с официального сайта. Скачиваем дистрибутив, при установке выбираем ‘Customize installation’ и устанавливаем в папку ‘C:Python37’. Остальные параметры можно не менять. Дальнейшие действия рассмотрим на примере операционной системы семейства Windows.
2. Запустим командную строку.
3. Перейдем в папку, куда установился Python, и проверим его работоспособность. Для этого запустим по очереди команды:
4. Выполним команды для установки библиотек, необходимых для работы скрипта:
pip install —upgrade google-api-python-client
pip install pandas
pip install pandas_gbq
pip install —upgrade oauth2client
5. В Google BigQuery создадим dataset, например, ‘search_console_google’. О том, как начать работать с BigQuery, можно прочитать в одной из моих предыдущих статей.
6. Нужно создать сервисный аккаунт в разделе IAM и администрирование в Google Cloud Platform, затем создать для него JSON-ключ и сохранить себе на компьютер, например, в папку ‘C:Dropboxgsc’.
7. Подключите Google Search Console API для приложения в Google API Console в текущем проекте Google Cloud. Затем создайте учетные данные.
Скачайте JSON-файл с учетными данными, переименуйте его в client_secrets.json.
8. Скачайте скрипт google_seo.py из проекта на GitHub себе на компьютер, например, в папку ‘C:Dropboxgsc’.
Важно! Файлы google_seo.py и client_secrets.json должны находиться в одной папке.
Замените в коде переменные:
- ‘gcloud_key’ — путь к JSON-ключу от сервисного аккаунта Google Cloud из пункта 6;
- ‘gbq_project_id’ — идентификатор проекта Google BigQuery;
- ‘gbq_dataset’ — название dataset’a в BigQuery, куда вы хотите сохранить данные;
- ‘domains’ — список доменов-ресурсов, подтвержденных в консоли вебмастера;
- ‘first_month’, ‘last_month’ — с какого по какой месяц выгружаем данные;
- ‘dimensions’ — метрики, которые будем выгружать (подробнее об этом поговорим дальше).
9. Запустите скрипт, набрав в командной строке:
При первом запуске откроется браузер: нужно будет авторизоваться в Google и выдать разрешение приложению на доступ к вашему аккаунту. Также при первом запуске появится предупреждение об отсутствующем файле webmasters.dat; в этом нет ничего страшного, он будет создан позднее.
Если все пройдет гладко, то в консоли после выполнения скрипта будет суммарная информация по выгрузке. Также лог сохранится в файле google_seo_log.txt в папке со скриптом.
- search_type — тип поиска (Веб, Изображение, Видео);
- all_values — сколько всего значений было выгружено (сколько строк);
- values with clicks — сколько из них было с кликами (остальные — 0 кликов, то есть были только показы);
- clicks sum — сумма кликов;
- impressions sum — сумма показов;
- dimension1 и dimension2 — выгружаемые метрики. Скрипт по умолчанию выгружает восемь метрик, которые я посчитал самыми важными; если каких-то не хватает — просто добавьте их в скрипт. Что это за метрики:
9.1. device: Устройства. Аналогичный отчет из консоли веб-мастера имеет вид:
9.2. country: Страны.
9.3. page: Страницы сайта. Сумма кликов и сумма показов больше, чем, например, по метрике 9.1 device, так как за один результат поиска в Google может выдаваться несколько страниц одного сайта, и все они суммируются.
9.4. query: Поисковые запросы. Обычно самая востребованная метрика. К сожалению, через Google API (так же, как и через обычные CSV-выгрузки в интерфейсе консоли веб-мастера) выгружаются не все поисковые запросы (сумма кликов и показов меньше, чем в нашей выгрузке по метрике 9.1 device, и меньше, чем в суммарной информации в веб-интерфейсе консоли).
9.5. query — device. 9.6. query — country: Поисковые запросы с разбивкой по устройствам; по странам. В этих двух метриках сумма кликов совпадает с 9.5 query, но сумма показов может быть больше т.к. добавляются новые запросы с показами, но без кликов (особенности API Google).
9.7. query — page: Поисковые запросы с разбивкой по страницам сайта. Сумма кликов и сумма показов больше, чем, например, по метрике 9.4 query, так как за один результат поиска в Google может выдаваться несколько страниц одного сайта, и все они суммируются.
10. Также в результате выполнения скрипта для каждого домена за каждый месяц создается таблица в Google BigQuery с сырыми данными:
Чтобы посмотреть содержимое таблиц, откройте предварительный просмотр.
Например, на скриншоте ниже dimension1 содержит ‘query’, а dimension2 — пустое. Значит, это поисковые запросы, которые хранятся в поле value1, а поля value2 — пустые.
11. Чтобы было легче работать с поисковыми запросами (то есть метрикой 9.4 query), создадим виртуальную таблицу (view) search_console_google.queries, содержащую SQL-скрипт queries.sql.
В этом скрипте вам нужно заменить ‘gbq_project_id’ — идентификатор проекта BigQuery — и подправить определение брендированных запросов. Затем запустите скрипт и сохраните view (представление). Эта виртуальная таблица будет содержать подробную информацию по каждому поисковому запросу за каждый отчетный месяц по каждому домену-ресурсу.
Посмотрим на результат выполнения этого скрипта (нужно нажать Edit Query, Run Query):
Колонки аналогичны таблице из пункта 10, за исключением:
query — поисковый запрос, уже отдельное поле;
query_type — тип поискового запроса, определяется в SQL-запросе. Он принимает три значения: ‘(other)’, ‘branded’, ‘not branded’.
‘(other)’ — это искусственно созданный поисковый запрос, клики и показы по которому равны сумме кликов и показов, которые не выгрузились из консоли. Рассчитывается это следующим образом: берется сумма кликов и показов по метрике device (эта сумма практически всегда совпадает с общей суммой консоли веб-мастера), и из нее вычитаются суммы кликов и показов по всем выгруженным поисковым запросам. Таким образом, суммы по ‘(other)’, ‘branded’, ‘not branded’ совпадают с общими цифрами в консоли веб-мастера.
Используя эти данные, можно построить любые отчеты или графики в средствах визуализации или BI-инструментах. Я подготовил пять отчетов в Google Sheets. Откройте документ по ссылке и скопируйте себе, тогда у вас появится доступ на редактирование и изменение графиков. Все цифры в документе демонстрационные.
Отчет 1: Queries totals
На графике выводится помесячная динамика указанного показателя по выбранным доменам, типу поиска и типу запроса. Например, динамика кликов по бразильскому домену в типе поиска ‘web’ по всем типам запросов:
Или доля показов по всем доменам во всех типах поиска по поисковым фразам ‘other’ (то есть которые не выгружаются из консоли веб-мастера):
Исходными данными для листа ‘1 Queries totals’ является лист ‘1 source’, в который скопирован результат выполнения SQL-запроса queries_report_chart.sql. Чтобы не копировать вручную данные в ‘1 source’, можно воспользоваться аддоном OWOX BI BigQuery Reports, который будет обновлять лист каждый раз по запросу или по расписанию.
Отчет 2: Queries list
Таблица по всем поисковым фразам за каждый месяц: указаны количество кликов и позиция. Исключены поисковые фразы с суммарным количеством кликов за все время меньше 10. Пользуемся фильтрами, чтобы сфокусироваться на нужных показателях. SQL-запрос queries_report_list.sql
Отчет 3: Devices
Динамика показателей: CTR, клики, показы в разрезе устройств по доменам и типам поиска. Исходные данные — на листе ‘3 source’. SQL-запрос devices.sql.
Отчет 4: Countries
Здесь можно посмотреть статистику по странам. Исходные данные — на листе ‘4 source’. SQL-запрос countries.sql
Отчет 5: Pages
Таблица со статистикой кликов по страницам сайта. Список ограничен страницами с 5 и более кликами за все время. SQL-запрос pages.sql:
В этой статье приведены примеры отчетов по следующим выгруженным метрикам из Google Search Console: 9.1 device, 9.2 country, 9.3 page, 9.4 query. Данные по: 9.6 query — device, 9.7 query — country, 9.8 query — page не используются, иначе статья будет очень громоздкой. Но все данные хранятся в BigQuery, и вы сможете запрашивать оттуда данные, если потребуется. Используйте и модифицируйте приведенные SQL-запросы под свои потребности или стройте отчеты на основе сырых данных в средствах визуализации и BI-инструментах: Google Data Studio, Tableau, Power BI или других.
Таким образом, мы разобрались, как можно сохранить статистику переходов из органики Google, а также автоматизировать отчетность. Также мы научились писать простые скрипты на Python и работать с BigQuery / SQL. Если у вас есть вопросы или дополнения — пишите в комментариях.
eLama.ru , руководитель группы веб-аналитики
Источник: elama.ru