SEOвич - Маркетинг. Реклама.
66 subscribers
47 photos
1 file
201 links
SEO для международных проектов.
SEO для e-commerce: максимальная конверсия из поиска.
ЛС https://tttttt.me/seovich
Чат https://tttttt.me/seovich_chat
Download Telegram
😱 Боты атакуют ваш сайт и портят статистику? 😠

🤔 А что, если удалить Яндекс.Метрику? 😮

💡 Идея в том, что боты используют данные Метрики для накрутки поведенческих факторов 📈

Без Метрики ваш сайт станет "невидимым" для ботов 😎

Но есть и минусы: потеря данных аналитики и возможное снижение позиций в Яндексе 📉

🤔 Что делать? 🤔

Взвесьте все "за" и "против" ⚖️

👉 Если боты - ваша главная проблема, то удаление Метрики может быть решением 💪

👉 Но не забывайте про альтернативные инструменты аналитики 📊

#яндексметрика #боты #seo #аналитика #накрутка

Полная статья
SEO и брендовый трафик: как не попасть в ловушку искаженных данных

Привет, SEO-специалисты и владельцы бизнеса! 👋

Сегодня поговорим о коварной ловушке, в которую можно попасть, анализируя SEO-продвижение. Речь идет о брендовом трафике – посещениях сайта, которые происходят по запросам, содержащим название вашего бренда.

В чем проблема? 🤔
Брендовый трафик может создавать иллюзию успешного SEO, даже если ваши позиции по общим запросам оставляют желать лучшего. Люди, которые уже знают о вашем бренде, будут искать вас напрямую, независимо от SEO-оптимизации.

Как это исправить? 🛠

Сегментируйте данные: отделите брендовый трафик от общего, чтобы увидеть реальную картину эффективности SEO.
Анализируйте позиции по общим запросам: следите за тем, как меняются позиции сайта по ключевым словам, не связанным с брендом.
Используйте инструменты: сервисы типа Google Search Console помогут вам отслеживать динамику брендового и общего трафика.

Помните: брендовый трафик – это хорошо, но он не должен вводить вас в заблуждение. Оценивайте SEO-продвижение объективно, и ваш сайт будет занимать высокие позиции по всем важным запросам! 🚀

#seo #маркетинг #аналитика #бизнес

👇 Читать полностью:

SEO и брендовый трафик: как не попасть в ловушку искаженных данных