Инструкция по анализу и созданию контента с помощью Screaming Frog

Шаг 1. Выбор сайта для анализа

1. Найдите сайт с разделом статей, который предоставляет информацию о:
   • Количестве просмотров.
   • Дате публикации.
   • Количестве комментариев
2. Пример подходящего сайта: Финансо (https://finanso.com).
   • Перейдите в разделы с аналитическими статьями, например, «Статьи» или «Блоги».
   • Определите, какой раздел содержит качественные материалы (например, «Блог»).

---

Шаг 2. Настройка Screaming Frog

1. Запустите программу и укажите URL выбранного сайта в строке адреса.
2. Настройте Custom Extraction для сбора необходимых данных:
   • Зайдите в Configuration → Custom → Extraction.
   • Нажмите на кнопку Add, чтобы добавить новые параметры для извлечения данных:
     • Дата публикации:
       • Нажмите правой кнопкой на дату в исходном коде сайта.
       • Выберите Copy → XPath.
       • Вставьте скопированный XPath в поле и назовите его, например, Date.
     • Количество просмотров:
       • Скопируйте XPath для просмотров и добавьте новое поле с названием Views.
   • Убедитесь, что для каждого поля включена опция Extract Text.
3. Ограничьте анализ целевым разделом:
   • Если все статьи находятся, например, в разделе /blog/, можно ограничить парсинг только этой папкой.
   • Зайдите в Configuration → Include и добавьте правило для анализа, например: /blog/,
4. Запустите парсинг:
   • Нажмите Start и дождитесь завершения сканирования.

---

Шаг 3. Экспорт данных

1. Перейдите в раздел Custom Extraction внизу программы.
2. Проверьте собранные данные:
   • Должны быть указаны:
     • URL статьи.
     • Название статьи.
     • Дата публикации.
     • Количество просмотров.
     • Количество комментариев.
3. Нажмите Export → Current Data → CSV, чтобы выгрузить данные в файл.

---

Шаг 4. Анализ данных в Google Таблицах

1. Импортируйте CSV-файл в Google Таблицы:
   • Перейдите в Google Таблицы → Файл → Импортировать → Загрузить файл.
2. Добавьте новые столбцы:
   • Количество дней с момента публикации:
     • Формула: =TODAY() — [Дата публикации].
   • Просмотры в день:
     • Формула: =[Количество просмотров] / [Количество дней].
3. Отфильтруйте статьи:
   • Исключите статьи старше 90 дней (по вашему усмотрению).
   • Сортируйте данные по столбцу «Просмотры в день» или «Количество просмотров».

---

Шаг 5. Изучение популярного контента

1. Откройте статьи с наибольшим количеством просмотров.
2. Изучите их:
   • Какая структура использована?
   • Какие темы раскрываются?
   • Какой формат подачи информации? (лонгрид, чек-листы, инструкции и т. д.)
   • Какие ключевые запросы могут быть связаны с этой статьей?

---

Шаг 6. Подготовка улучшенного контента

1. Создайте семантическое ядро для выбранной темы:
   • Используйте такие инструменты, как Яндекс.Вордстат, Ahrefs или Semrush, чтобы собрать ключевые запросы.
   • Добавьте новые актуальные запросы, которые могли быть упущены в оригинальной статье.
2. Разработайте структуру новой статьи:
   • Включите больше деталей и новых данных.
   • Уделите внимание визуальной части: добавьте изображения, таблицы, инфографику.
3. Напишите статью:
   • Сделайте текст максимально информативным и уникальным.
   • Оптимизируйте под ключевые запросы.

---

Шаг 7. Публикация и продвижение

1. Разместите статью на своем сайте.
2. Продвигайте ее:
   • Используйте соцсети, email-рассылки, форумы.
   • Проверьте статью на SEO-оптимизацию перед публикацией.
3. Мониторьте результаты:
   • Анализируйте статистику просмотров и вовлеченности.
   • Если статья не достигает ожидаемой популярности, пересмотрите семантику или структуру.

Этот процесс позволяет быстро находить актуальные темы, опираясь на проверенные данные, и создавать контент, способный занять высокие позиции в поисковой выдаче. 🚀