SEO pohledem datového
analytika

Jak dělat SEO pro
velké weby

Jak dělat SEO pro
hodně velké weby

Jak dělat SEO pro
fakt hodně
velké weby

● crawl.seospider přes 10 GB
● internal_all.csv přes 1 GB
● internal_html.csv přes 500 MB
● 1 000 000 až 5 000 000 URL

● přes 100 000 vstupních stránek
● přes 100 000 dotazů

SEO Restart
2018

1. Prokopův zákon SEO

1. Prokopův zákon SEO
E=mc²

1. Prokopův zákon SEO
E=mc²
počet Errorů na webu

1. Prokopův zákon SEO
E=mc²
počet Errorů na webu
míra nešikovnosti
webmastera

1. Prokopův zákon SEO
E=mc²
počet Errorů na webu
míra nešikovnosti
webmastera
celkový počet
stránek webu

Průzkum webu z dat Screaming Frogu

Struktura URL
1. Protokol, subdomény
2. Maximální počet úrovní (tj. lomítek) v cestě
3. Počty URL podle jednotlivých úrovní
4. Nejpočetnější složky a podsložky na jednotlivých úrovních
5. Počet URL s a bez parametrů (query string)
6. Nejčastější parametry (názvy, hodnoty, i páry název=hodnota)
7. Souvislost struktury URL s hodnotami Level a Inlinks
8. Potenciální problémy:
a. URL která se liší jen koncovým lomítkem
b. URL která se liší jen koncovkou
c. URL která se liší jen pořadím parametrů

Textová analýza
● titulků
● H1, H2
● meta descriptions
● celých stránek nebo vybraných bloků stránek

Bigramy, trigramy, …, skipgramy

Bigramy podle zobrazení a kliků v Googlu

Analýza časových řad

Před a po

Celkem

Časová řada celkem pro kontrolu

Zařízení

Časová řada podle zařízení

Na kterém zlepšení nejvíc vydělám
(podle Marka Edmondsona)

Analýzy podle typických situací
● Průzkum, objevování
○ Zahájení práce s novým klientem, příprava nabídek.
● Před a po
○ Něco se rozbilo.
○ Redesign.
○ Experimenty.
● Podpora rozhodování
○ Chceme udělat X. Co se tím může pokazit a co zlepšit?
● Hledání příležitostí
○ Už nemáme do čeho píchnout. Co by ještě mohlo jít vylepšit?
● Průběžný monitoring a reporting

Zdroje dat a nástroje na jejich zpracování
● Screaming Frog (export CSV)
● Google Analytics (reporting API)
● Google Search Console (API)
● Marketing Miner
● veřejné datasety
● web scraping
● spreadsheety (Excel, Google Sheets)
● databáze (mySQL, BigQuery)
● programovací jazyky (R, Python, Apps
Script, VB Script)
● BI (Data Studio, Power Bi, Tableau,
Keboola)
● Open Refine
● cloudové služby (Google, Amazon)

Rady na závěr
● Co jde smysluplně segmentovat, segmentujte – stránky, dotazy, geo,
vyhledavače…
● U kontinuálních veličin nespoléhejte na průměry. Analyzujte jejich rozložení
(histogram, box plot, kvartily, decily…) a případně opět segmentujte.
● Čísla jsou pro stroje, pro lidi věrně vizualizujte proporce. Na základě
vizualizací pak věnujte pozornost tomu, co je veliké, a nechte plavat to, co je
malé.
● Když něco dává smysl vydělit, vydělte to: počet dotazů na stránku, počet
návštěv nebo kliků na dotaz apod.

Děkuji za pozornost
Marek Prokop, PROKOP software s.r.o.
mprokop@prokopsw.cz
www.prokopsw.cz