😀 Яндекс.Вебмастер довольно оперативно добавил функционал экспорта поисковых запросов из мониторинга и это хорошая новость, скрипт выгрузки больше не актуален.

📊 Отказаться от сервисов проверки позиций пока все еще не выйдет, но раз в неделю выгружая данные в PowerBI можно собрать неплохой бесплатный наглядный отчёт с динамикой позиций, спроса и кликов.

☑️Для себя вижу пользу сервиса в быстром поиске разгоняющихся тем, под которые оперативно можно создать страницы (сортировка по колонке спрос) и работу с запросами для генерации метаданных через ChatGPT, правда предварительно придётся собрать релевантные страницы, удобнее всего это делать через Key Collector

Давно не читал действительно интересных методик в SEO и респект MOAB'у что делятся, потому что фактически отдают технологию, которая давала им конкурентное преимущество на пресейле.

🔗 Статья про быстрый сбор семантики для крупных порталов на основе масок урлов из топа. Кому нужны детали, лучше почитать в оригинале, а здесь краткая транскрибация от меня, потому что может восприниматься сложно, особенно для людей, которые с подобными задачами не сталкивались.
—
❓ Для чего - к вам пришёл клиент, этому клиенту надо показать наиболее чистое и полное семантическое ядро не из маркерных запросов с текущими позициями и видимостью для демонстрации потенциала роста.

➡️ Общий смысл следующий:
* Парсинг 😀 Яндекс.Wordstat с глубиной 2 по общим маркерным запросам (например, "диваны", здесь собираются целевые коммерческие запросы, нецелевые и информационные запросы)
* Изучается выдача на предмет того, какие сайты чаще всего встречаются в топе по коммерческим запросам и анализируют их URL
* Фиксируют в Excel-таблице маски урлов с привязкой к нужной категории для самых сильных конкурентов (пример: *citilink.ru*smartfon* - если работа идёт с разделом "Смартфоны")
* Каждому запросу проставляют 1 или 0 рядом с маской - есть ли страница конкурента в топе с подходящим адресом
* Поскольку 🛒 Яндекс.Маркет есть по всем коммерческим запросам - его делают ключевым при определении "коммерческости" запроса.
* По итогу каждый запрос проходит проверку на коммерциализацию (1 или 0 по маркету) и дальше набирает баллы. Если набрал больше X баллов (определяется индивидуально), то отправляется в целевые

😄 Для меня было крутым инсайтом определение типа запроса - категорийный или продуктовый, стыдно что не догадался сам, хотя ломал голову над такой задачей.
Снова обращаемся к маскам урлов с выдачей и проверяем, например, Ozon ранжируется с URL /product/ или /category/, в зависимости от этого присваиваем тип.

☑️Однозначно беру на вооружение, правда возится с вордстатом лень, для меня этот пункт пропускается и на анализ сразу буду отдавать всё ту же групповую семантику из Кейсо, которая собирается на основе конкурентов за 10 минут.