Если времени мало – сначала проверь поведенческие сигналы. Не метрики, не технические баллы, не чек-листы. Поведение людей. Что они делают на странице. Почему уходят. Что кликают. Где залипают. Это видно и в GA4, и в Hotjar, и в Яндекс Метрике. Если по ключу вы в топе, а кликов нет – это не про «позиции». Это про то, что обещаете в сниппете и что реально показываете на странице.
На днях заметил странное: клиент пришёл с запросом «улучшить скорость сайта, чтобы подняться выше». Зашли в Search Console – средняя позиция по приоритетным словам не плохая (4–6), а кликабельность – ниже плинтуса. Начали смотреть, как выглядит сайт в выдаче. Заголовок – сухой, описание – набор ключей, ничего конкретного. А конкуренты рядом – с понятными офферами и нормальным языком.
Вот и всё: первые экраны, заголовки и call-to-action играют больше, чем технический перфекционизм. Тот же текст, чуть иначе – и в два раза выше CTR. То, как вы «встречаете» пользователя, считывается раньше, чем скорость загрузки.
Что часто упускают: совпадение ожиданий. Человек ищет одно, а попадает в другое. Или вроде то, но странно написано. Или просто перегружено. Бывает, сайт работает нормально, но «кажется» медленным, потому что всё визуально глухо. Серый текст, непонятные кнопки, обилие лишнего. Это тоже влияет – потому что пользователь реагирует не на Lighthouse, а на ощущения.
Попробуй это:
- Открой топ‑5 страниц с самым низким CTR из Search Console
- Сравни сниппеты с конкурентами – по форме, по смыслу
- Проверь первый экран: отражает ли он то, зачем человек кликнул?
Если нет – не надо переписывать весь сайт. Достаточно один заголовок переформулировать. Или выкинуть лишний абзац. Иногда даже просто поставить цену на видное место.
Хочешь понять, где теряешь внимание – скинь ссылку, посмотрим вместе.
Что в данных реально мешает аналитике
Начни с простого – проверь дубликаты. Даже если кажется, что их нет. Мы однажды выгрузили данные о заказах для прогноза спроса – оказалось, что 4% строк были повтором. Не копия файла. Не баг выгрузки. Просто технические повторы заказов, которые система считала валидными. Итог – завышенные показатели по ретейлу, ошибочные рекомендации на закуп.
Такие штуки не видно на глаз. Особенно когда таблица на 200 тысяч строк. На дашборде всё красиво – пока не начинаешь сопоставлять с реальностью.
Чистота строк – не всегда про формат, чаще – про смысл. Например, если поле «город» в одном заказе как «СПб», в другом – «Санкт-Петербург», в третьем – «Питер», то для Power BI это три разные сущности. А для менеджера – один и тот же город. Автоматические группировки летят. Анализ по регионам искажен. Это не “грязные данные” – это потеря логики из-за разной записи.
Пропуски – не всегда пустые ячейки. Мы как-то считали конверсию по лидам, и в поле “менеджер” стоял ID, а не имя. Но в 30% строк был ноль. Не null, не пусто – просто 0. На дашборде – всё ок. А по факту – 30% обращений не распределены. Это резко уронит доверие, если клиент сам глянет в выгрузку.
Попробуй это:
- Сделай в Google Sheets или Python простую проверку: есть ли дубликаты по ID?
- Найди поля, где одно и то же значение может писаться по-разному – и проставь нормализацию.
- Проверь: где “пусто” – это на самом деле 0, “неизвестно” или “–”.
У нас один клиент благодаря такой проверке пересобрал модель прогноза. До этого она ошибалась на 27%. После – на 9. Просто потому, что больше не учитывала мусор как сигнал.
Если метрика считается из плохих данных – это не метрика, а фантазия. И чем красивее график, тем опаснее уверенность. Лучше сделать проверку один раз – и спать спокойно.
Хочешь пример шаблона проверки данных перед аналитикой? Напиши – скину, чем сам пользуюсь.
Как выбрать ключевые параметры качества кода в CI/CD пайплайне
Если ты смотришь на покрытие тестами как на главный показатель – посмотри ещё раз. Я видел проект, где 94% покрытия не спасли от двух продакшн-фаилов за неделю. Тесты были. А пользы – нет. Почему? Покрывали не то и не так.
Полезнее начать с вопроса: что именно мы хотим предотвратить? Регресс? Нестабильные билды? Случайные просадки производительности? Тогда и метрики должны быть не «в вакууме хорошие», а работающие в твоей среде.
Например, я раньше смотрел только на линтинг и тесты. Сейчас первым делом настраиваю:
- ⏱️ Время сборки – если пайплайн тормозит, команда начнёт скипать проверки.
- 📉 Изменение размера артефакта – особенно в фронте. Простой граф показывает, где сжали плохо или забыли tree-shaking.
- 🧪 Процент flaky-тестов – любые нестабильные тесты надо выносить или чинить. Стабильность > количество.
- 🚨 Ошибки из Sentry или аналогов – да, прямо в пайплайн. Билд не проходит, если есть новые ошибки после мержа.
- 🔁 Время до фикса багов после деплоя – метрика не из коробки, но легко собирается через Git + тикет-систему.
Попробуй отразить это прямо в CI: жёлтый билд – значит не критично, но уже повод посмотреть. Красный – только если блокер. Всё остальное – через логику, а не автомат.
Пример из недавнего проекта: отключили правило eslint, потому что «мешало». Через неделю выяснилось, что этот alert как раз блокировал неявный null-assign. После того случая сделали ревью всех правил: какие реально спасают, какие только тормозят.
Вот простой чек:
- Показывает ли пайплайн деградации, которые не ловятся тестами?
- Видно ли, когда что-то замедляется?
- Легко ли объяснить, зачем эта проверка вообще стоит?
Если хоть на один пункт – «нет» или «ну… не совсем» – стоит пересобрать приоритеты.
Попробуй – и посмотри сам. Меньше «бонусных галочек», больше пользы для команды.
На что смотреть при настройке системы по ISO 9001
Сначала – контроль записей. Это скучный раздел, но он первым разваливает систему, если не настроен. Увидел это у подрядчика: сделали аудит, нашли 23 замечания, из них 17 касались не самих процессов, а отсутствия нормальных подтверждений. Всё делали – а доказать не могут.
Тут работает простой приём: каждое действие должно «оставлять след». Подписанный чек-лист, скрин в CRM, отметка в Notion – что угодно, лишь бы было понятно: кто, что, когда и на каком основании. Не «всё в голове у Пети» – а документировано.
Вторая зона – обратная связь. Не формальные опросники на 15 вопросов раз в полгода, а живые сигналы: жалобы, возвраты, переписки в почте, даже комментарии в WhatsApp. Их часто игнорируют, потому что «не по форме». А именно они показывают, где рвёт.
Простой способ: раз в неделю собирать 3-5 ситуаций, когда клиент был недоволен, и смотреть, что пошло не так – в процессе, в ожиданиях, в реакции. Не для наказаний. Для понимания. Один такой кейс заменяет 50 формальных KPI.
Ещё один тонкий момент – отслеживание несоответствий. Большинство компаний воспринимают их как «ошибки, за которые накажут», и поэтому не фиксируют. А это мощный инструмент. Если фиксировать честно – видишь, где система реально ломается.
Проверь у себя:
- Записи есть? Хранятся централизованно? Проверяются?
- Обратная связь от клиентов попадает в разбор? Или теряется в почте?
- Несоответствия фиксируются без страха? Или «не выносится сор»?
Если хотя бы на один пункт ответ – «не совсем», есть точка роста. И её видно сразу в аудите. Без пафоса. Просто проверь – и поправь, если нужно. Оно окупается быстро.
Хочешь шаблон простой формы для несоответствий? Напиши – вышлю.
