За первый месяц, пока я использовал личный сайд-проект как полигон для SEO, сайт получил 632 органических посетителя. Число меня порадовало, но самый полезный урок пришел из другой цифры: 15 октября дневной трафик достиг 83 посетителей, и часть этого пика выглядела совсем не по-человечески.
В тот момент я готовился к крупной SEO-инициативе на работе и хотел получить практический опыт, а не прочитать еще один набор теоретических рекомендаций. Сайд-проект позволял менять что-то, смотреть на данные и ошибаться без того, чтобы превращать каждое наблюдение в решение для рабочего продакшена.
Довольно быстро выяснилось, что именно это различие и важно. Метрика может измениться одновременно с правкой, но это еще не доказывает причинную связь. Всплеск трафика может выглядеть как рост, пока не разберешь источники. А запись сессии может показать странность, но не объяснить, почему она возникла.
Что на самом деле сказали мне 632 органических посетителя
За первый месяц я получил 632 органических посетителя. Это результат, который я могу подтвердить. Но одна эта цифра не доказывает, что я нашел воспроизводимую SEO-формулу, что каждое мое изменение улучшало позиции или что рост обязательно продолжится.
Для учебного проекта ценность была в другом: появилось достаточно реального поискового трафика, чтобы что-то наблюдать. Я мог внести изменение, посмотреть, какие показатели сдвинулись, а затем сформулировать более точный вопрос. Для меня это оказалось полезнее, чем воспринимать SEO как чек-лист, где выполнение каждого «best practice» автоматически должно дать рост позиций.
Изменение размера шрифта научило меня осторожнее говорить о причинах
Одним из неожиданных наблюдений стала корреляция между изменением размера шрифта и метриками производительности. В исходной версии статьи было очень легко пересказать это как «даже маленькие UX-детали могут влиять на ранжирование». Но такая формулировка сильнее, чем мои данные.
Что я действительно наблюдал: я изменил размер шрифта, а затем увидел движение связанных метрик. Я не проводил контролируемый эксперимент, который изолировал бы размер шрифта от всех остальных изменений, и у меня нет доказательства, что поисковая система изменила позиции именно из-за этой CSS-правки. Размер шрифта способен менять переносы строк, геометрию блоков и расположение элементов, а значит и некоторые показатели рендеринга или UX. Но конкретный механизм в моем случае не доказан.
Для подобных SEO-экспериментов безопаснее держаться простого правила: сначала фиксировать наблюдение, потом объяснять его. «После изменения Y сдвинулась метрика X» — это данные. «Y вызвало X» — гипотеза, пока у меня нет достаточных оснований.
День с 83 посетителями выглядел лучше до открытия Вебвизора
15 октября сайт показал максимальный на тот момент дневной результат — 83 посетителя. Это не обязательно были 83 органических посетителя: речь именно о дневном пике общего трафика, который я анализировал. Когда я разложил его по источникам, заметная часть пришла из Китая и была отнесена к прямому трафику.
«Прямой» легко прочитать как «человек сам набрал адрес сайта». Но в Яндекс Метрике в эту категорию могут попадать и визиты, где не был передан referrer, а также некоторые другие случаи. Это прямо описано в документации Метрики по источникам трафика. Поэтому одна метка источника еще не говорит мне ни кто был посетителем, ни как именно он нашел страницу.
Затем я открыл Яндекс Вебвизор и посмотрел подозрительные сессии. Страница выглядела так, будто ее открывали с отключенным CSS. По совокупности увиденного я оценил, что примерно 20 таких «пользователей», вероятно, были ботами.
Отключенный CSS был зацепкой, а не доказательством
Эта цифра по-прежнему остается оценкой. У увиденного есть как минимум два широких класса объяснений.
- Запросы действительно могли быть автоматическими. Скрейперу часто достаточно HTML, поэтому он может не загружать стили, изображения и другие ненужные ресурсы. Экономия трафика — правдоподобная причина, но я не подтвердил, что именно она была мотивом.
- Воспроизведение сессии могло не совпасть с тем, что видел реальный клиент. Системы session replay реконструируют страницу из записанных данных. Сам Яндекс описывает ситуации, когда запись выглядит иначе, чем страница у посетителя, в том числе проблемы с CSS при воспроизведении после изменений файлов стилей.
Поэтому «Вебвизор показал страницу без CSS» — это наблюдение. «Посетитель специально отключил CSS» — уже интерпретация. «Значит, это бот» — еще один шаг вывода. Увиденный паттерн сделал версию с ботами для меня правдоподобной, но одной особенности записи недостаточно для уверенной классификации.
Что я хочу проверить в логах
Следующий источник, которому в такой ситуации я доверяю больше визуального replay, — серверные логи. Они помогают превратить подозрение в более сильный аргумент. Для такого трафика я бы сопоставил:
- значения User-Agent и повторяется ли один необычный отпечаток во многих сессиях;
- IP-адреса и сетевые диапазоны, не забывая, что один IP не равен одному человеку;
- время и повторяемость запросов: у людей и автоматических краулеров часто заметно разные паттерны;
- запрашивал ли клиент только HTML или также CSS, JavaScript, изображения и другие ресурсы;
- пути запросов, коды ответов, referrer и повторяющиеся последовательности навигации;
- совпадает ли поведение с измерениями аналитики: браузер, поддержка JavaScript, регион, длительность сессии и посадочная страница.
Каждый такой сигнал по отдельности несовершенен. Но вместе они могут заметно сильнее подтвердить или ослабить гипотезу о ботах, чем просто «в записи все выглядело странно».
Главный урок оказался про измерение, а не про позиции
Я начал этот сайд-проект, потому что хотел получить практический SEO-опыт перед более крупной инициативой на работе. Через месяц полезным результатом стали не только 632 органических посетителя. Гораздо важнее оказалось увидеть, насколько быстро из неполных данных складывается удобная история.
Я мог посмотреть на пик в 83 посетителя и назвать его ростом. Мог увидеть изменение после правки размера шрифта и объявить шрифт фактором ранжирования. Мог посмотреть на сессии без CSS и назвать каждую ботом. Все три версии были бы проще. Ни одна не была бы достаточно хорошо обоснована.
Для следующих экспериментов я бы выбрал более осторожный процесс: разделять источники трафика, вести журнал изменений, сравнивать «до» и «после» без автоматического вывода о причинности, разбирать аномалии на уровне HTTP-запросов и помнить, что аналитические инструменты сами имеют ограничения.
Для меня это и стало самой полезной частью эксперимента. SEO дало трафик, который можно изучать; более сложный навык — понять, что именно эти данные действительно доказывают.
Я продолжаю разбирать логи, особенно вокруг прямого трафика из Китая. Если удастся найти повторяющийся паттерн запросов, у меня появится намного более надежный ответ на исходный вопрос: были ли те примерно 20 визитов действительно ботами и было ли игнорирование CSS частью их поведения.