Что можно автоматизировать в SEO крупного e-commerce
Долго откладывал, но наконец собрал в одну статью несколько своих рабочих SEO-инструментов. На крупных e-commerce проектах довольно быстро упираешься в количество данных. Сотни тысяч и миллионы URL, постоянные изменения, технические ошибки, разные типы страниц - всё это довольно сложно регулярно контролировать руками.
В какой-то момент я начал постепенно автоматизировать то, что регулярно отнимало время.
В статье собрал несколько таких кейсов: - сортировка URL по типам страниц; - мониторинг изменений в sitemap.xml; - автотесты страниц с разными User-Agent; - анализ трафика по типам страниц; - сезонность категорий.
Начиналось всё довольно прозаично - с Excel и Power Query. Потом появились Python, SQL, API, базы данных и дашборды.
Но сама статья не столько про инструменты, сколько про подход: если какая-то задача регулярно повторяется и требует ручной работы, возможно, её уже пора автоматизировать.
В итоге получается не просто экономия времени. Появляется возможность собирать историю данных, замечать изменения и находить проблемы, которые при ручном мониторинге легко пропустить.
Собственно, про это и статья: «От Excel до Python: автоматизация SEO крупного e-commerce»
Статья на Habr: https://habr.com/ru/articles/1072010/
· 24.08
сортировка url и мониторинг sitemap — это ж типовые задачи, я бы на n8n собрал за вечер без строчки кода. но интересно, сколько часов реально ушло на отладку связки excel→python→sql, прежде чем она начала экономить время, а не жрать его
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён
· 24.08
Согласен, сами по себе это типовые задачи. Если задача разовая- n8n (да и не только он) вполне может оказаться лучшим решением, тут спорить не буду.
У меня мотивация была немного другая: регулярный сбор + большие объёмы + история в БД + дальнейшее использование этих данных в других задачах. Поэтому ценность была не столько в самой сортировке URL, сколько в том, что дальше с этими данными можно делать.
А Excel → Python → SQL действительно развивалось постепенно, а не было спроектировано за один вечер. И да, на отладку ушло время. Но если после нескольких запусков автоматизация всё ещё требует больше внимания, чем ручная работа, значит, скорее всего, это была плохая автоматизация.
В статье я описал лишь свой кейс. По степени изучения Python, SQL внедрял их в свою работу, сейчас внедряю уже другие )
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён