Как стать экспертом для поисковых систем

JavaScriptNode.JSGoogle APIКонтент-маркетинг
Не так давно я познакомился с описанием E-A-T алгоритма от Google, который расшифровывается как «Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness» (экспертность, авторитетность, достоверность). И мне, как автору, который пишет для разных сайтов стало интересно — насколько я сам соответствую критериям этого алгоритма и могу ли повлиять на текущую ситуацию. Тем более, что некоторые заготовки в виде открытой гугл таблицы для учета и мониторинга собственных публикаций LynxReport уже были.


Google Таблицы → Node.js → Google Charts → Сайт-визитка → Топ-3 место в поиске ФИО + специализация

На основании данных таблицы я решил дополнить сайт-визитку, сведениями о публикациях, которые бы генерировались автоматически. Что я хотел получить:

  1. Актуальную сводку публикаций, расположенную на временной шкале Google Charts.
  2. Автоматическую генерацию выходных данных и ссылок на статьи из гугл таблицы в html версию визитки.
  3. PDF версии статей со всех сайтов, из-за опасений закрытия некоторых старых сайтов в будущем.

Как получилось можно посмотреть здесь. Реализовано на платформе Node.js с использованием Bootstrap, Google Charts и Google Таблицы для хранения исходных данных.

Исходные данные о публикациях в Google Spreadsheet


Гугл-таблица LynxReport: учёт публикаций содержит все исходные данные и аналитику по публикациям. Я поддерживаю актуальность сведений на вкладке «Данные», вручную вписывая новые ссылки на статьи, остальное скачивается по большей части автоматически.


Часть таблицы LynxReport: учёт публикаций с исходными данными

Актуальные данные по просмотрам и комментариям подгружаются через формулы.

Например, чтобы получить количество просмотров со страниц Хабра в ячейке гугл таблиц используется формула:

=IF(
ISNUMBER(IMPORTXML(D6, "//*[@class='post-stats__views-count']"))
,
SUBSTITUTE(
IMPORTXML(D6, "//*[@class='post-stats__views-count']")
,",",".")
,
value(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(
IMPORTXML(D6, "//*[@class='post-stats__views-count']")
,"k","")
,",","."))*1000
)

Формулы это не самый быстрый вариант и для того, чтобы получить несколько сотен позиций приходится ждать около получаса. После окончания загрузки можно видеть все цифры как на скриншоте ниже. Они дают ответы какие темы популярны, а какие нет.


Часть таблицы LynxReport: учёт публикаций с аналитикой

Считывание данных из Таблицы и преобразование в формат Google Charts


Чтобы трансформировать эти сводные данные из гугл таблицы в сайт-визитку мне надо было преобразовать данные в формат временной шкалы Google Charts.


Получившаяся временная шкала Google Charts на сайте-визитке

Для того, чтобы корректно отрисовать такой график данные должны быть организованы следующим образом:


Данные для Google Charts на сайте-визитке в html виде

Чтобы выполнять все преобразования автоматически я написал под Node.js скрипт, который доступен на GitHub.

Если вы не знакомы с Node.js, то в своей предыдущей статье я подробно расписал как можно воспользоваться скриптом под разными системами:

  1. Windows
  2. macOS
  3. Linux

Ссылка с инструкциями здесь. Принцип аналогичен.


Работа скрипта по преобразованию в нужный формат данных и генерации pdf версий статей с сайтов (все строки обрабатываются мгновенно — я специально поставил задержку, чтобы записать это видео)

Для того считывать данные из гугл таблицы в автоматическом режиме я пользуюсь авторизацией по ключу.

Получить этот ключ можно в консоли управления проектами гугла:


Учетные данные в Google Cloud Platform

После завершения работы скрипта должны сгенерироваться два текстовых файла с html данными графиков и все pdf копии онлайн статей.

Данные из текстовых файлов я импортирую в html код сайта-визитки.

Генерация pdf копий статей с сайтов


При помощи Puppeteer сохраняю текущий вид статей вместе со всеми комментариями в pdf виде.

Если не ставить задержку, то несколько десятков статей по списку можно сохранить в виде pdf файлов всего за несколько минут.

А задержка нужна для того чтобы на некоторых сайтах (например на Т—Ж) успели подгрузиться комментарии.

Результаты


Поскольку написание скрипта затевалось с целью большего соответствия поисковым алгоритмам, то оценить результаты можно воспользовавшись поиском.

Поиск по имени и фамилии + указание специализации в обоих случаях возвращает ссылки на мои статьи и даже сайт-визитку:

В выдаче Яндекса:


В выдаче Гугла:


Пока что не могу решить — стоит ли регистрировать отдельное доменное имя, если визитка empenoso.github.io и так находится на верхних строчках поиска?

Вместо заключения


  1. Возможно, эта статья заставит кого-то задуматься о том, как он выглядит в интернете.
  2. Возможно, эта статья поможет кому-то наладить учёт и организацию публикаций.
  3. Исходный код скрипта расположен на GitHub.

UPD. Доменное имя таки зарегистрировал: https://shardin.name/

Автор: Михаил Шардин

17 августа 2020 г.
Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
Вы пишите статьи для сайтов?
19.05% Да 4
76.19% Нет 16
4.76% Только в соц. сетях 1
Проголосовал 21 пользователь. Воздержались 5 пользователей.
Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
Стоит ли регистрировать отдельное доменное имя, если визитка empenoso.github.io и так на верхних строчках поиска?
45% Да 9
55% Нет 11
Проголосовали 20 пользователей. Воздержались 6 пользователей.
Теги:google sheetsGoogle ТаблицыстатистикаCVрезюмепубликацииработа
Хабы: JavaScript Node.JS Google API Контент-маркетинг
+5
3,2k 45
Комментарии 7

Похожие публикации

PPC specialist
от 80 000 ₽IQ ConsultancyСанкт-ПетербургМожно удаленно
Менеджер по интернет-продвижению
от 50 000 ₽SPAR Middle VolgaНижний Новгород
Junior web-аналитик
от 50 000 до 70 000 ₽Rick.aiМожно удаленно
Senior Frontend developer
от 200 000 ₽StroybotМожно удаленно
Full Stack Software Engineer / Team Lead
от 200 000 ₽StroybotМожно удаленно

Лучшие публикации за сутки