Давно хотел автоматизировать анализ сильных сторон конкурентов, чтобы каждый раз не создавать и не настраивать проект в Power BI. А поскольку рекламная пауза затянулась, то решил поделиться с вами своими потугами в программировании через нейросети.

Общий смысл скрипта довольно прост - мы забираем данные по страницам и их видимости из отчета в Keys.so и разбираем их на слаги (папки, уровни вложенности, ...).

Далее изучаем два момента:
1️⃣Какие разделы самые популярные
2️⃣Страницы с каким слагом самые популярные (и сколько их)

На основе полученной информации мы можем не только правильно выбирать приоритетность работ при разработке нового проекта, но и находить страницы или разделы и подразделы, которые стрельнули у конкурентов для поиска точек роста.

Итоговый Excel файл содержит важную информацию:
➖Сам слаг
➖На каком уровне вложенности он лежит (для быстрой фильтрации)
➖Количество страниц с таким слагом
➖Суммарная видимость всех страниц с этим слагом
➖Пример URL (для быстрого перехода)
➖А также создаются отдельные листы под каждый уровень вложенности, чтобы перемещаться по дереву структуры

Колонки со слагом и суммарной видимостью находятся рядом, чтобы мгновенно построить диаграмму и визуально сравнить распределение трафика.

За последние пару месяцев я неплохо разобрался с Github, поэтому не только закидываю туда сам код и инструкцию по запуску, но еще и регулярно обновляю его + фиксирую лог изменений, поэтому здесь информацию дублировать не буду.

⚡️⚡️⚡️Скачать Slug Analyzer ⚡️⚡️⚡️

А еще в Keys.so можно получить скидку на первую оплату в 20% по промокоду heymm20

P.S Я не программист, и быть им не планирую, поэтому любые комментарии вида код плохой, не оптимальный и прочее будут игнорироваться. Поставленная задача корректно выполняется за 10 секунд, а большего мне и не надо.