مشروع Regex في سيرش كونسول: تحليل سيو كامل لمتجر إلكتروني

إحنا وصلنا لآخر جزء في الكورس. وطبيعي جدًا إن آخر درس مايبقاش عبارة عن شوية Regex جديدة نحفظها، لأننا بالفعل اتعلمنا الأدوات اللي محتاجينها. النهاردة هنفتح Search Console كأننا شغالين على موقع حقيقي، وعندنا سؤال حقيقي، ونمشي معاه خطوة خطوة. كل مرة هنحتاج Regex، هنكتبه لأن فيه سبب خلانا نحتاجه. وكل Pattern هنكتبه، قبل ما نعتمد عليه، هنحدد: إيه الـQueries أو الـPages اللي لازم تظهر؟ وإيه اللي لازم ما يظهرش؟ يعني المرة دي مش هنتعلم Regex، إحنا هنتعلم نشتغل بيه.

الحالة اللي هنشتغل عليها

عندنا متجر إلكتروني اسمه Tech Point، بيبيع موبايلات ولابتوبات وإكسسوارات، وعنده Blog فيه أدلة ومقارنات ومقالات أسعار. صاحب الموقع قالك: آخر 3 شهور الـOrganic Clicks زادت من 24,000 إلى 34,500 (Impressions من 520,000 إلى 780,000)، وعايز يعرف هل شغل SEO فعلًا بيتحسن ولا النمو جاي من حاجة تانية.

أول سؤال في دماغنا: الزيادة دي جاية منين؟ فأول حاجة هنفصلها: Brand عن Non-brand.

نبدأ بالـBrand

اسم الشركة Tech Point، والمستخدمين بيكتبوه بأكتر من طريقة: tech point، techpoint، تك بوينت، تيك بوينت، تكبوينت. قبل التشغيل، حددنا اللي لازم يظهر (tech point، techpoint، tech point offers، techpoint egypt، تك بوينت، تكبوينت، تيك بوينت اسعار، وحتى «سعر لابتوب من تك بوينت» لأن السؤال مش لازم يبدأ باسم البراند) واللي لازم ما يظهرش (tech news فيها tech بس من غير البراند كامل، وpoint of sale system فيها point بس مش Tech Point).

شغلنا الـBrand Segment بـMatches regex: Brand Clicks من 8,000 لـ16,000 — اتضاعفت تقريبًا. طيب Non-brand محتاج Regex جديد؟ لا — نفس Pattern، بس بـDoesn't match regex: Non-brand Clicks من 16,000 لـ18,500.

فيه حاجة شدت انتباهنا

Non-brand Impressions من 490,000 لـ725,000 — زيادة ضخمة، بينما Clicks من 16,000 لـ18,500 بس. دلوقتي بدل السؤال العام «هل SEO اتحسن؟» بقى عندنا سؤال محدد: الموقع بدأ يظهر على إيه جديد؟

نفتح الـQueries: Long-tail

لما رتبنا Non-brand Queries حسب Impressions، لاحظنا Queries طويلة نسبيًا زي «أفضل لابتوب للعمل من المنزل ببطارية قوية» و«ما هو أفضل لابتوب مناسب للعمل على seo وتحليل مواقع كبيرة». السؤال: هل جزء كبير من نمو Non-brand Visibility جاي من Long-tail Queries؟

النتيجة بعد تطبيق الـPattern على Non-brand Queries ومقارنة الفترتين: Impressions من 45,000 لـ140,000، Clicks من 1,800 لـ2,300. الـVisibility على Queries الطويلة زادت بشكل كبير جدًا، لكن الـClicks ما زادتش بنفس السرعة. لما بصينا على Positions لقينا جزء كبير منها متوسطة (8، 10، 11، 13، 15) — يعني الموقع بدأ يظهر على كمية كبيرة من Searches جديدة، لكن لسه محتاج يتقدم عليها.

دلوقتي نغير الـDimension: أنهي Pages؟

روحنا من Queries لـPages، واكتشفنا إن أغلب النمو جاي من Blog. الموقع عنده /blog/ و/product/ و/category/. لما قارنا: Blog Impressions من 120,000 لـ310,000، Product من 210,000 لـ250,000، Category من 140,000 لـ160,000 — أغلب توسع Search visibility حصل في Blog، ومتوافق مع اللي شفناه في Long-tail. القصة بدأت تركب مع بعضها: Non-brand Impressions ارتفعت ← Long-tail ارتفعت بقوة ← Blog هو أكبر قسم حصل فيه نمو.

سؤال أقرب للبيزنس: القرب من الشراء

الموقع Ecommerce، فعايزين نعرف: الموقع بيظهر إزاي لما المستخدم يقرب من الشراء؟ عملنا Price Segment (سعر|[اأ]سعار|تكلفة|ثمن|بكام|price) وروحنا Pages — لقينا معظم Price Impressions بتروح لـBlog (55,000)، مش Product (18,000) ولا Category (7,000).

علشان كده نفصل Price عن Purchase

دلوقتي بدأ يظهر فرق مهم: Price Queries ← Blog قوي فيها. Purchase Queries ← Product Pages أقوى فيها. مش Funnel كامل، لكن بدأنا نشوف رحلة بحث: Queries معلوماتية وطويلة → Blog، Price Queries → Blog ظاهر بقوة وبعض الحالات تحتاج مراجعة، Purchase Queries → Product Pages أقوى. دي معلومة مفيدة للـSEO وللبيزنس.

نرجع لأول سؤال

بدأنا من «Clicks زادت من 24,000 إلى 34,500، هل الـSEO اتحسن؟» بعد التحليل، الصورة بقت: Brand Clicks زادت بقوة، Non-brand Clicks زادت بشكل محدود نسبيًا، Non-brand Impressions زادت بقوة، جزء كبير من نمو Non-brand جاء من Queries طويلة، Blog كان أكبر مصدر لنمو Search visibility، بعض Queries الطويلة جدًا عندها Impressions كبيرة وClicks ضعيفة، Price Queries يظهر عليها Blog بقوة، وPurchase Queries يظهر عليها Product Pages أكثر. إحنا ما بقيناش نقول «الترافيك زاد»، بقينا فاهمين إزاي زاد.

الخطوة التالية

مش 30 توصية. أولًا: أطلع أعلى Non-brand Queries الجديدة من حيث Impressions + Business relevance + Position قابل للتحسين، وأبص على الصفحة اللي بتظهر عليها. ثانيًا: أراجع Queries الطويلة جدًا اللي عندها High Impressions + Low/Zero Clicks. ثالثًا: أراجع أهم Price Queries اللي بيظهر عليها Blog بدل Product Pages — مش كلهم، أبدأ بالأهم للبيزنس. رابعًا: أستمر أتابع Brand وNon-brand بنفس الـPatterns، لأن لو غيرت تعريف الـSegment كل شهر، المقارنة نفسها هتبقى ضعيفة.

المشروع التطبيقي الأخير

دلوقتي هنسيب Tech Point، وعايزك تعمل نفس التفكير على موقع اسمه Mobile Zone. الناس بتكتب الاسم: mobile zone، mobilezone، موبايل زون، موبيل زون. عنده /product/ و/category/ و/blog/. الأداء: الفترة السابقة Clicks 20,000 وImpressions 400,000، الفترة الحالية Clicks 29,000 وImpressions 690,000. صاحب الموقع قال «إحنا زدنا جامد، يبقى الـSEO ممتاز». إنت مش هتوافق ولا تعترض دلوقتي — هتبدأ التحقيق.

المرحلة الأولى: Brand

المرحلة الثانية: اقرأ النمو

افترض النتيجة: Brand Clicks 8,000 → 16,000، Non-brand Clicks 12,000 → 13,000، Non-brand Impressions 370,000 → 610,000.

المرحلة الثالثة: Long-tail

المرحلة الرابعة: Pages

افترض: Blog Impressions +120%، Product Impressions +25%، Category Impressions +15%. إيه السؤال اللي البيانات دي تفتحه؟ (فكر: هل النمو مركّز في نوع صفحة واحد، وإيه معنى ده بالنسبة لرحلة الشراء؟)

المرحلة الخامسة والسادسة: Price/Purchase، وDebugging

ابني Price Segment وPurchase Segment منفصلين — زي ما عملنا مع Tech Point — واشرح ليه ما جمعتش الاثنين في Pattern واحد. وللـDebugging: لو كتبت Comparison Regex (مقارنة|مقابل|الفرق بين|ولا|vs) وظهرت «هل الشحن مجاني ولا لا» ضمن النتائج، حدد إيه الـFalse Positive، وقبل ما تعدل Regex اشرح: أي جزء في Pattern هو اللي سمح لها تدخل؟

المرحلة السابعة: القرار

بعد التحليل كله، مطلوب منك تكتب 3 فقرات فقط — وده أهم جزء في الدرس كله.

في النهاية

أنت مش محتاج تخرج من الكورس حافظ 50 Regex. لو نسيت Pattern الـ7 كلمات بعد شهر، تقدر تبنيه تاني لأنك فاهم: الكلمة الأولى + 6 كلمات إضافية. لو نسيت Brand Pattern، تقدر تبنيه من Variations الحقيقية. لو دخلت موقع URLs بتاعته مختلفة، هتبص على Structure وتوصفه، مش محتاج Template جاهز.