Структурирование URL-адресов для простого сбора данных и максимальной эффективности.
По любым проектам связанным с электронной коммерцией очень полезно знать аналитику по переходам из органического поиска, а также по перемещению по товарам на сайте. Если поисковое ядро небольшое и страниц на сайте тоже, то все это можно обойти в ручную, но если проект огромный, то составить отчет по этому достаточно сложно, да еще и очень затратно.
Начнем сначала
Каждый онлайн-бизнес, будь то портал недвижимости или интернет-магазин, скорее всего, потратил много времени на продумывание структуры и внешнего вида сайта Особенно важна в данном случае структура сайта, какие категории будут и как созданы, так как это решение напрямую повлияет на будущие затраты при расширении сайта, и не только затраты на расширение и обслуживание, а еще и на поведенческие факторы, что соответственно влияет на позиции сайта. А позиции и поведенческие факторы на сайте - это самое главное для интернет-магазина. Еще стоит отметить, что если вы собираетесь использовать выгрузку товаров из 1С в вашем будущем интернет-проекте, то структуру вашей базы данных надо продумывать совместно с сайтом (это в идеале для крупного проекта).
Вот пример
Вы обращаетесь в агентство интернет-маркетинга и хотите получить итоговые данные об органическом трафике по всем страницам проекта, то есть, хотите узнать, какие страницы (товары) на сайте наиболее хорошо ранжируются в поиске, и другие необходимые к аналитике нюансы. Самый легкий путь составления URL в таком случае, чтобы все товары были доступны от корня сайта (пример, mysite.com/white-t-shirt). Так делают многие крупные магазины, да и многие CMS для интернет-магазинов заточены под такой тип URL - даже когда один и тот же товар доступен в нескольких категориях товара, его канонический URL прописан от корня. Это позволит избежать дублей, а также при смене структуры или категорий, вам не придется мучаться со множеством редиректов.
Но с точки зрения сбора аналитики по товару это ужасно. Почему? Просто в настоящее время в Google Analytics нет способа выбрать только продукты, если все канонические адреса идут от корня сайта. Нет ничего, что отделяет URL-адреса продуктов от любых других URL-адресов, которые могут быть у нас в корне. (вы можете спросить, почему нельзя отсортировать товары, если они также доступны в других категориях, позволяющих отличить товар, от других страниц сайта? Но по факту в индекс поисковика попадают страницы с каноническими URL, то есть от корня сайта).
Как проанализировать данные в такой ситуации?
Придется просканировать все страницы сайта, отделить HTML-шаблон страниц товара и на основе этого выделить URL страниц товара. Далее полученные адреса товаров необходимо сопоставить с данными Google Analytics, что тоже сложно, особенно если данных очень много. А при постоянном анализе этот список будет изменяться, также как и ассортимент товара будет меняться. И, конечно, если вы хотите регулярно проводить этот анализ, то это будет трудозатратно. Даже если все оставляем также, то часто такой анализ мы проводить не сможем или понадобятся очень серьезные ресурсы, а не только Screaming Frog, к примеру, мы можем заказать специальное приложение для автоматизированных отчетов, но стоить это будет дорого.
Если вы все предусмотрели заранее и поместили все ваши товары в папку /products/, то вы избавитесь от того объема работы, который описан выше, просто можно будет отфильтровать все URL с /products/.
Для большинства аналитических сервисов URL - это основная часть информации, которую вы можете использовать для идентификации страницы. К этому уместно добавить: «Существует два типа решений. Решения типа 1 являются необратимыми, и вы должны быть очень осторожны при их принятии. Решения типа 2 подобны входу в дверь - если вам не нравится решение, вы всегда можете вернуться». Вот и настройка URL-адресов является решением типа 1. Как известно любому специалисту по поисковой оптимизации - смена URL всегда приводит к проблемам.