�ݺ�ߣ

Необходимо провести оценку трафика для
выявления оптимального канала трафика с
привязкой к сценарию
Входные данные
Есть входящий стабильный поток
трафика с различных каналов
Есть данные по внутренней
конверсии
Есть обычный сценарий
поведения пользователя на
сайте
Есть типизированное событие
перехода потенциального
клиента в реального

Уже есть
Запрос – документ
Оптимизация контента
Внешние/внутренние факторы
Оценка документа
Техническая оптимизация
Трафик, serp в динамике
Базовая статистика
Желательно
SEO + Контекстная реклама
Спрос в сегменте
Поведенческие сценарии ЦА
Необходимо
SEM + Consumerology + DATA
Критерии принятия решения

TODO (min)
 Минимизация затрат на привлечение новых
пользователей
 Снижение показателей CPA по активным
рекламным кампаниям
 Тотальный контроль над данными
 Контроль трафика по источникам
 Оперативное управление кампаниями
 Визуализация результатов
Max
 Оперативные сценарии
 Оценка эффективности кампаний
 Анализ событий на сайте с привязкой к каналу
трафика

Анализ
 Событий на сайте
 Действий пользователя
 Профиля пользователя
Оцениваем
 поведение
 сценарий действий
 связи в цепочке шагов

Общие
 Модульность системы
 SAAS решение
 UBA-инструменты (User Behavior Analytics)
 Триггерная реклама
 Актуализация семантических коллекций
Real-time
 Построение сценариев ветвления от точки входа
до результирующего документа
 Поведение на конкретном документе
 Работа с запросами локального поиска
 Реакция на динамическую сборку адаптивного
контента и рекламу под пользователя
 Визуализация
Технические
 Сохранение только агрегированных данных
 Персистентность

Tarantool
 Всю логику не перенесли в Tarantool
 Индексированный поиск по шаблонам для части
событий
Oleg Bartunov: например, чтобы поискать бензольное кольцо, надо
использовать вот такую запись C1=CC=CC=C1 или запрос:
SELECT id,
tanimoto_sml('C1C(OC2=CC(=CC(=C2C1=O)O)O)C3=CC(=C(C=C3O)O'::
mol::fp, f) AS sml
FROM pgfp
WHERE
'C1C(OC2=CC(=CC(=C2C1=O)O)O)C3=CC(=C(C=C3)O)O'::mol::fp% f
ORDER BY sml DESC, id;
PostgreSQL
 Стабильность и скорость
 Возможность использования сигнатурного
поиска по химическим соединениям – сделать
по аналогии
MongoDB
 Хранение истории посетителя в одной строке
для целей UBA
 Обработка множества условий для поиска в
коллекции
 Актуализация коллекций с учетом фильтрации

Модульность
Базовые:
• Модуль оценки landing pages
• Модуль статистики и визуализации dashboards
• Модуль обработки сырых данных
• Модуль построения цепочек
• Модуль оценки поведения пользователей
• Модуль чтения
Вспомогательные:
• Модуль сравнения
• Маркер пользователей (выборка по аудитории)
• Модуль контроля ботов
• Модуль контроля краулинга
• Модуль видимости в serp

Решения
UBA-инструменты могут
сравнивать действия каждого
пользователя с определенными
действиями канонического
характера и определять
аномалии в его поведении
в режиме реального времени
Мониторинг
По каждому каналу трафика ведется
мониторинг, позволяющий в любой
момент получить отчет о качестве
трафика, его стоимости, цене
уникального пользователя

Оптимальная версия
Контролируемый трафик
+ data-analysis
+ выбор оптимальной цепи шагов
+ machine-learning
+ переобучение
+ изучение слабых цепей
+ контроль

Привлечение аудитории
 детально оценивать
эффективность рекламных усилий;
 планировать/корректировать
рекламные активности в сторону
наиболее эффективных каналов;
 оценивать, прогнозировать и
моделировать поведение
пользователей в каждом канале;
 выявлять «слабые» места в
конверсионной воронке

Возвраты
 Сравнение аудиторий и сегментов
 Сравнение сценариев, прогноз
удовлетворенности
 Сравнение каналов и источников
трафика
 Оптимизация рекламных кампаний
с минимизацией затрат
 Коррекция семантических связей с
учетом спроса
Новая аудитория &
контроль возврата пользователей

Триггеры
 Модуль триггерной рекламы создан для работы с выбранной
аудиторией с учетом ряда критериев
 Если мы хотим показать рекламу точечно и по
определенному событию, то СОК поможет организовать
таргетинг, подстроить контент, настроить триггер
 Для каждого канала трафика можно настраивать любое
количество триггеров для работы с аудиторией
 Система позволяет в один промежуток времени разделить
аудиторию и отработать сразу два триггера, для отработки
гипотез (А/В аналог)
Точечная реклама,
минимизация отказа

Hard & Soft & Human Resource
 1,5 сервера
 Документоориентированная СУБД
 N строк кода
 Свободное время 
Ожидание и надежды
 SSD даст больше желаемого
 Tarantool может всё, но под задачу
 Очистка сырых данных на типовых решениях
 Свободное время 
Реальность
 Настройка под реального клиента
 Время обработки данных
 Отсутствие плана Б

�ݺ�ߣ

Data Driven SEO 3 - Николай Чудинов

Recommended

More Related Content

What's hot (20)

Viewers also liked (12)

Similar to Data Driven SEO 3 - Николай Чудинов (20)

Data Driven SEO 3 - Николай Чудинов