УДК 004.77

СИСТЕМА ОПТИМІЗАЦІЇ ВЕБ-САЙТІВ ДЛЯ ПОКРАЩЕННЯ ПОЗИЦІЙ ТА ЗБІЛЬШЕННЯ ТРАФІКУ У ПОШУКОВИХ СИСТЕМАХ

Ворон Ю.О., науковий керівник Ніколаєнко Д.В.

Актуальність теми. SEO-просування сайтів є одним із фундаментальних напрямів цифрового маркетингу, особливо в умовах постійного ускладнення алгоритмів пошукових систем, зокрема Google. Для досягнення високих позицій у видачі враховується понад 200 факторів[1]: технічний стан сайту, поведінка користувачів, структура сторінок, якість контенту, швидкість завантаження, авторитетність домену тощо. У зв’язку з цим постає потреба в системному й постійному моніторингу SEO-показників, що без автоматизованих аналітичних інструментів є практично неможливим.

Попри широкий вибір професійних рішень, таких як Ahrefs, Semrush або Screaming Frog, більшість із них мають високу вартість, складний інтерфейс і орієнтовані переважно на досвідчених фахівців. Це обмежує доступність SEO-аналітики для малого бізнесу, маркетологів та новачків. Тому актуальність теми полягає у створенні зручної аналітичної системи, що дозволяє автоматизовано оцінювати технічний стан сайту та виводити ключові показники в наочному форматі — без потреби у глибоких технічних знаннях.

Об’єкт дослідження: процес пошукової оптимізації веб-сайтів (SEO) — сукупність дій, спрямованих на покращення видимості сайту в результатах пошукових систем, таких як Google.

Предмет дослідження: методи автоматизації технічного SEO-аналізу сайтів, зосереджені на виявленні основних показників оптимізації та побудові інструментів для оцінки стану вебресурсів на основі структурованих даних.

Метою дослідження є розробка програмно-аналітичної системи, що автоматизує збір, обробку та аналіз SEO-метрик сайту, виявляє технічні проблеми та візуалізує результати.

Одним із перших етапів дослідження став аналіз популярних SEO-інструментів, таких як Ahrefs[2], Semrush[3], Screaming Frog та інші. Ці платформи надають широкий набір функцій: аудит технічного стану сайту, аналіз зворотних посилань, моніторинг позицій у пошуковій видачі, перевірку мета-тегів, сторінок із помилками тощо. Проте всі вони здебільшого орієнтовані на досвідчених користувачів і вимагають глибокого розуміння принципів SEO та структури вебресурсів.

Одним із головних обмежень таких рішень є висока вартість підписки, яка робить їх недоступними для малого бізнесу, початківців або окремих фахівців. Наприклад, мінімальна вартість Ahrefs та Semrush стартує від $99 на місяць. Безкоштовні тарифи мають жорсткі обмеження по кількості запитів або функціоналу, що знижує ефективність використання для повноцінного аудиту. Ще одним недоліком є відсутність спрощеного представлення результатів — більшість сервісів надає великий масив сирих даних, які потребують ручної обробки, що забирає час і вимагає навичок інтерпретації. Це створює бар’єр для нетехнічних спеціалістів, які не володіють інструментами аналітики.

Отже, виникає потреба у створенні більш доступного рішення, яке б поєднувало автоматичний збір ключових технічних показників із візуально зрозумілим інтерфейсом. У межах цього дослідження розглядається концепція реалізації механізму класифікації сайтів за рівнем технічної оптимізації, яка в майбутньому може стати основою для розробки повноцінної аналітичної системи. Ідея полягає в тому, щоб використовувати попередньо зібрані SEO-показники — зокрема кількість технічних помилок, швидкість завантаження, структура заголовків, типи посилань та статуси сторінок — для автоматичної оцінки рівня оптимізації вебресурсу.

Передбачається, що ці параметри будуть перетворюватися у числові або категоріальні змінні, на основі яких можна буде класифікувати сайти за рівнями: “низький”, “середній”, “високий”. У подальшій реалізації можуть бути використані логічні правила або прості алгоритмічні методи для присвоєння класу оптимізації. Такий підхід дозволить формувати основу для подальшого розвитку системи, яка буде визначати технічний стан сайту та виявляти ресурси, що потребують уваги.

Бізнес-модель майбутньої аналітичної SEO-системи зображено на рис. 1: