Место SEO Data Analyst между разработкой, маркетингом и бизнесом | Урок 1

Органический трафик сайта упал на 12%. Что вы сделаете в первую очередь? Выгрузите список страниц из Search Console и отдадите разработчикам с криком «Почините»? Если да, то этот урок перевернет ваше представление о работе с поисковой оптимизацией. В первом видео курса мы детально разбираем, кто такой SEO Data Analyst на самом деле. Это не человек, который делает унылые еженедельные отчеты. Это специалист-гибрид, который находится на стыке технического SEO, веб-аналитики, дата-инженерии и продуктового менеджмента. Его главная задача — превращать размытые симптомы сайта в проверяемые бизнес-гипотезы и четкие ТЗ. В этом видео: 00:00 — Точка боли: что происходит на проекте, когда падает трафик 00:45 — Сферы влияния: разница менталитетов SEO-шника, веб-аналитика и Data Analyst 02:15 — Разбор железной модели: Question ➡️ Data ➡️ Join Key ➡️ Analysis ➡️ Recommendation ➡️ Impact 04:30 — Практический кейс: как Senior-аналитик разбирает 8 000 ошибок Canonical и находит 37 главных страниц 07:00 — Финальная формула senior-мышления в SEO и практическое задание 📂 ПРАКТИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ К УРОКУ: Скачать Excel/Google Sheets шаблон матрицы требований (role_requirements_matrix) для домашнего задания: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MFisYYSRASHV4hE8xdqaO2_BYGcravDmntLULFfp-SM/edit?usp=sharing 📝 ДОМАШНЕЕ ЗАДАНИЕ: 1. Найдите 3 актуальные вакансии (SEO Analyst, SEO Data Analyst или Technical SEO). 2. Заполните шаблон таблицы на основе требований работодателей. 3. Напишите в комментариях или в своей рабочей таблице вывод на 5–7 предложений: какие скиллы повторяются чаще всего и почему эта роль так важна для бизнеса? Подписывайтесь на канал, сохраняйте этот урок в свой плейлист и пишите свои мысли по кейсу в комментариях! #seo_data_analyst #seo_аналитика #техническое_seo #анализ_трафика #курсы_seo #web_analytics #аналитика_данных #google_search_console #gsc #ga4 #профессии_в_it