Парсинг сайтов: что это такое и как применять для SEO-аудита

Парсинг сайта — это автоматизированный сбор информации со страниц с помощью специальных программ, краулеров или собственных скриптов. Такой инструмент последовательно обходит доступные URL, анализирует содержимое страниц и сохраняет необходимые данные: заголовки, метатеги, тексты, ссылки, изображения, HTTP-коды ответа, директивы индексации и другие технические параметры.
Результаты парсинга обычно выгружаются в Excel, Google Sheets, CSV-файл, базу данных или специализированную SEO-систему. После этого информацию можно фильтровать, группировать, сопоставлять и использовать для технического аудита сайта.

Проверять вручную сотни или тысячи страниц долго и неэффективно: часть ошибок неизбежно останется незамеченной. Краулер позволяет собрать данные сразу по всему сайту и увидеть системные проблемы, которые невозможно определить по нескольким вручную проверенным URL.
Особенно важна автоматизация на интернет-магазинах, маркетплейсах, агрегаторах, информационных порталах и других крупных проектах. Чем больше страниц на сайте, тем сложнее контролировать техническое состояние без регулярного сканирования.

При этом парсинг появился не как SEO-технология. Автоматизированным сбором открытых данных пользуются аналитики, маркетологи, разработчики, исследователи и другие специалисты. Задача всегда примерно одинаковая: получить большой массив информации и привести его к структурированному виду.
В SEO эта технология используется прежде всего для поиска технических ошибок, анализа структуры сайта, внутренней перелинковки, метатегов, дублей, индексируемости и других параметров, влияющих на поисковое продвижение.

Какие SEO-задачи решает парсинг сайта

Парсинг закрывает значительную часть задач технического SEO. При полноценном аудите недостаточно открыть десять страниц сайта и проверить их вручную — необходимо понимать состояние ресурса в масштабе.

За один краулинг можно получить данные по тысячам URL и определить не только единичные ошибки, но и системные проблемы.
Например, вручную легко обнаружить отсутствующий Title на одной странице. Парсер покажет, что такая проблема присутствует сразу у 400 URL определенного типа и связана с ошибкой в шаблоне CMS. Для SEO-продвижения именно такой масштаб анализа представляет наибольшую ценность.

Поиск технических ошибок и проблем индексации

Одна из основных задач парсинга — поиск URL и технических элементов, которые могут мешать корректному сканированию, индексации и ранжированию сайта.

В ходе аудита можно обнаружить:

• внутренние ссылки на страницы с кодами 404;
• URL с серверными ошибками 5xx;
• цепочки и циклы редиректов;
• страницы, закрытые через noindex;
• URL, заблокированные для сканирования в robots.txt;
• неработающие изображения и другие ресурсы;
• ошибки в canonical;
• страницы без Title или Description;
• повторяющиеся метатеги;
• проблемы при переходе с HTTP на HTTPS;
• смешанный контент;
• слишком сложные или параметризованные URL;
• чрезмерную глубину вложенности;
• внутренние ссылки на редиректы;
• страницы, которые неожиданно выпали из структуры сайта.

Важно правильно интерпретировать результаты. Например, длинная цепочка редиректов действительно создает дополнительную нагрузку и усложняет обход, однако понятие crawl budget особенно актуально для крупных и часто обновляемых сайтов. На небольшом корпоративном ресурсе наличие нескольких редиректов само по себе редко становится основной причиной проблем с SEO. После парсинга мы получаем перечень ошибок с конкретными URL и можем разделить их по приоритету.

Например:
Критические: 5xx, случайный noindex на коммерческих страницах, некорректные canonical.
Высокий приоритет: битые внутренние ссылки, массовые дубли, цепочки редиректов.
Средний: неоптимальные метатеги, слабая перелинковка, избыточная вложенность.
Низкий: отдельные косметические недочеты, которые почти не влияют на продвижение.

Такой подход важнее самого количества найденных ошибок. В SEO нет задачи получить отчет на 200 пунктов — необходимо определить проблемы, которые действительно способны влиять на органический трафик и индексацию.

Анализ структуры сайта и внутренней перелинковки

Краулер позволяет увидеть сайт примерно в той логике, в которой его изучает поисковый робот: от стартового URL он переходит по внутренним ссылкам и постепенно обнаруживает новые страницы.

Благодаря этому можно проверить:

• глубину каждой страницы относительно главной;
• количество внутренних ссылок на URL;
• количество исходящих ссылок;
• распределение ссылок между разделами;
• наличие страниц с очень малым количеством внутренних ссылок;
• маршруты до ключевых коммерческих страниц;
• наличие циклических или тупиковых участков структуры;
• равномерность внутренней перелинковки;
• ссылки на технические и неиндексируемые страницы.

Отдельного внимания требуют orphan pages — страницы, на которые нет внутренних ссылок внутри доступного для краулера сайта.
Однако есть нюанс: обычный обход по ссылкам не всегда способен обнаружить настоящие orphan pages. Чтобы найти их, данные краулера необходимо сопоставлять с XML Sitemap, Google Search Console, аналитикой, серверными логами или другими источниками URL.
На практике мы часто видим ситуацию, когда приоритетная категория расположена слишком глубоко, практически не участвует в перелинковке и доступна только через несколько промежуточных страниц.

В таком случае переработка архитектуры может помочь:

• сократить путь от главной до коммерческих URL;
• сделать важные разделы доступнее;
• усилить тематические связи между страницами;
• улучшить навигацию для пользователя;
• облегчить обнаружение страниц поисковыми роботами.

Но рост позиций после изменения перелинковки нельзя гарантировать автоматически. Эффект зависит от конкурентности запросов, качества страницы, ее соответствия интенту и множества других факторов.

Проверка метатегов, заголовков и дублей страниц

Одна из самых удобных функций SEO-парсера — массовый сбор элементов страниц.

За один обход можно получить:

• Title;
• Description;
• H1;
• H2 и другие заголовки;
• длину метатегов;
• количество заголовков;
• canonical;
• объем контента;
• повторяющиеся элементы.

После этого становится видно, насколько качественно оптимизирован сайт в масштабе.

Например, можно найти:

• отсутствующие Title;
• одинаковые Title у разных страниц;
• массово повторяющиеся Description;
• отсутствующие H1;
• несколько основных заголовков там, где это мешает понятной структуре страницы;
• шаблонные метатеги без привязки к содержанию URL;
• слишком короткие или перегруженные Title;
• одинаковый контент на нескольких URL;
• пустые alt у значимых изображений.

Само наличие нескольких H1 не является автоматической SEO-ошибкой или причиной санкций. Гораздо важнее, чтобы у страницы был понятный основной заголовок и логичная иерархия контента.
То же самое относится к длине Title. Нет универсального правила, по которому заголовок длиннее определенного количества символов становится плохим. Поисковая система может сокращать или самостоятельно формировать отображаемый заголовок в выдаче. Поэтому длина — скорее диагностический показатель, чем жесткий критерий.

Особенно полезен массовый анализ на интернет-магазинах. Например, парсинг может показать, что 3 000 карточек используют одинаковый Title по шаблону или у всех категорий отсутствует часть коммерческой семантики. В таком случае проблема решается уже не вручную для каждой страницы, а корректировкой логики генерации.

Какие данные можно собрать с сайта при парсинге

Современные краулеры позволяют получать практически любую информацию, доступную в HTML, HTTP-заголовках или после рендеринга страницы.
Главное — заранее понимать цель сбора. Избыточная выгрузка сотен параметров не делает аудит качественнее, если специалист не знает, какие выводы из них нужно получить.

URL, коды ответа и редиректы

Базовый набор для технического аудита включает:

• исходный URL;
• HTTP-код ответа;
• тип страницы;
• canonical;
• конечный URL после перенаправления;
• тип редиректа;
• количество переходов в цепочке;
• глубину страницы;
• размер HTML;
• время ответа сервера;
• Content-Type.

HTTP-коды помогают быстро определить состояние URL.

Например:

200 — страница успешно доступна;

301 или 308 — постоянное перенаправление;

302 или 307 — временное перенаправление;

404 — страница не найдена;

410 — ресурс удален;

5xx — серверная ошибка.

При SEO-аудите важно смотреть не только на количество таких URL, но и на источники ссылок. Например, наличие старого URL с кодом 301 может быть абсолютно нормальным. А вот если меню сайта на каждой странице продолжает ссылаться на него вместо конечного адреса, внутренние ссылки лучше обновить.

Особенно внимательно стоит проверять сайты после:

• смены CMS;
• редизайна;
• изменения структуры каталога;
• переезда на другой домен;
• перехода с HTTP на HTTPS;
• изменения ЧПУ.

Именно после миграций часто появляются цепочки вида: старый URL → промежуточный URL → новая страница.

Гораздо эффективнее по возможности сразу направлять старый адрес на конечный URL.

Title, Description, H1 и другие элементы страницы

Для каждой страницы можно собрать основные SEO-элементы:

• Title;
• Description;
• H1–H6;
• количество заголовков;
• размер основного контента;
• изображения;
• alt-атрибуты;
• внутренние ссылки;
• внешние ссылки;
• анкоры;
• структурированные данные Schema.org;
• Open Graph;
• другие элементы HTML.

Далее данные выгружаются в таблицу и сегментируются.

Например, мы можем отдельно получить:

• категории без Title;
• карточки товаров с одинаковым H1;
• статьи без Description;
• страницы с минимальным количеством текста;
• URL с несколькими одинаковыми заголовками;
• изображения без alt;
• страницы с очень небольшим количеством внутренних ссылок.

Еще полезнее анализировать данные по типам страниц.

Нельзя одинаково оценивать:

• главную;
• категорию;
• карточку товара;
• статью;
• теговую страницу;
• страницу фильтра;
• служебный URL.

У каждого шаблона свои задачи и критерии оптимизации. Поэтому при профессиональном SEO-аудите мы сначала сегментируем сайт, а уже потом ищем отклонения внутри каждого типа страниц.

Canonical, robots, hreflang и сигналы индексируемости

Парсинг позволяет массово проверить элементы, управляющие сканированием и индексацией.

К ним относятся:

• meta robots;
• X-Robots-Tag;
• canonical;
• hreflang;
• правила robots.txt;
• наличие URL в XML Sitemap;
• HTTP-код;
• редиректы;
• доступность страницы для обхода;
• внутренние ссылки на URL.

Особенно важно искать противоречия между сигналами.

Например:

• URL находится в XML Sitemap, но содержит noindex;
• canonical ведет на страницу 404;
• внутренняя ссылка ведет на URL с редиректом;
• hreflang указывает на удаленную страницу;
• коммерческая категория случайно закрыта от индексации;
• каноническим выбран параметризованный адрес.

При этом robots.txt и noindex нельзя считать одинаковыми инструментами.

robots.txt управляет доступом поискового робота к сканированию URL. Он не является надежным способом удаления страницы из поискового индекса.

noindex, напротив, предназначен именно для запрета индексации. Но чтобы поисковый робот увидел эту директиву в HTML или HTTP-заголовке, страницу нельзя одновременно блокировать для него через robots.txt.

На крупных проектах именно конфликты между несколькими техническими настройками часто становятся причиной сложных проблем, которые невозможно заметить при ручной проверке нескольких страниц.

Программы для парсинга сайтов и выбор инструмента

Выбор парсера зависит от задачи. Для небольшого технического аудита достаточно обычного SEO-краулера. Для регулярного мониторинга миллионов URL могут понадобиться серверные решения, облачные платформы или собственная автоматизация. Если же необходимо собирать нестандартные данные, например цены и характеристики конкурентов, потребуется Custom Extraction или специализированный парсер.

Бесплатные парсеры и их ограничения

Для небольших проектов можно использовать бесплатные или условно-бесплатные инструменты.

Например:

• Screaming Frog SEO Spider Free;
• Xenu Link Sleuth;
• отдельные онлайн-краулеры;
• браузерные расширения;
• собственные скрипты на Python с BeautifulSoup, Scrapy и другими библиотеками.

Screaming Frog в бесплатном режиме позволяет обойти до 500 URL за один запуск. Этого достаточно для небольшого сайта или первого знакомства с инструментом. Однако часть расширенных возможностей доступна только по лицензии.

У бесплатных решений обычно встречаются следующие ограничения:

• лимит URL;
• отсутствие сохранения проектов;
• ограниченные настройки обхода;
• отсутствие Custom Extraction;
• ограничения API-интеграций;
• отсутствие планировщика;
• ограниченные возможности JavaScript rendering;
• менее удобная работа с крупными проектами.

Поэтому бесплатные инструменты подходят для разовых небольших проверок. Если SEO-аудиты проводятся регулярно, платные решения быстрее окупаются за счет экономии времени.

Screaming Frog SEO Spider для технического аудита

Screaming Frog SEO Spider — один из наиболее распространенных профессиональных инструментов для технического SEO.
Бесплатная версия позволяет сканировать до 500 URL. Лицензия снимает ограничение бесплатной версии и открывает дополнительные функции.

С помощью Screaming Frog можно:

• находить битые ссылки;
• проверять коды ответа;
• анализировать редиректы;
• собирать Title и Description;
• проверять H1 и H2;
• анализировать canonical;
• проверять hreflang;
• искать точные и близкие дубли;
• анализировать robots directives;
• проверять структурированные данные;
• визуализировать структуру сайта;
• выполнять Custom Extraction;
• сравнивать результаты нескольких краулингов;
• рендерить JavaScript;
• подключать Google Analytics;
• подключать Google Search Console;
• использовать PageSpeed Insights;
• выполнять сегментацию URL;
• автоматизировать часть процессов.

Программа работает на Windows, macOS и Linux.
Одно из ее преимуществ для агентской SEO-работы — возможность хранить и обрабатывать данные локально. При этом при использовании API-интеграций или внешних сервисов необходимо отдельно учитывать, какие данные передаются третьим сторонам. Screaming Frog удобен не только как средство поиска ошибок. Его можно использовать как базу для регулярного технического мониторинга проекта.

Например, сохранять результаты обхода до релиза и после него и проверять:

• какие страницы исчезли;
• где изменились canonical;
• появились ли новые 404;
• были ли потеряны метатеги;
• какие URL получили noindex;
• изменилась ли перелинковка.

Это особенно полезно после масштабных доработок сайта.

Когда нужны кастомные парсеры и автоматизация

Стандартного SEO-краулера хватает не для всех задач.

Например, нам может потребоваться получить:

• цену товара;
• наличие;
• артикул;
• бренд;
• характеристики;
• дату публикации;
• автора статьи;
• рейтинг;
• количество отзывов;
• наличие определенного блока;
• данные из таблицы;
• специфический элемент шаблона.

Если информация находится в HTML, ее часто можно собрать через Custom Extraction.

Для более сложных задач создаются собственные решения на Python и других языках.

Популярные библиотеки:

• BeautifulSoup;
• Scrapy;
• Requests;
• Playwright;
• Selenium.

Собственный парсер особенно удобен, когда сбор данных должен выполняться регулярно.

Например:

1. скрипт один раз в день собирает цены;
2. результаты записываются в базу;
3. система сравнивает текущие значения с предыдущими;
4. при значительном изменении формируется уведомление.

Так парсинг превращается из разового исследования в систему мониторинга.

Существуют и no-code/low-code решения:

• Octoparse;
• ParseHub;
• WebHarvy;
• Apify;
• Browse AI.

Они позволяют собирать данные через визуальные сценарии без полноценной самостоятельной разработки.
Выбор между готовым сервисом и собственным парсером зависит от частоты задачи, количества страниц, сложности сайтов и требований к данным.

Как использовать Screaming Frog SEO Spider для SEO-аудита

Для базового аудита достаточно освоить основные настройки краулера, фильтры и экспорт.тНо перед каждым запуском важно определить цель. Если необходимо проверить только категории интернет-магазина, нет смысла сканировать миллион параметризованных страниц фильтрации. Если задача состоит в поиске ошибок после миграции, в центре внимания должны быть коды ответов, редиректы, canonical и внутренние ссылки.

Настройка краулинга и выбор режима обхода

Стандартная работа начинается с указания стартового URL.

Далее в настройках Spider определяется, какие ресурсы необходимо сканировать:

• HTML;
• изображения;
• CSS;
• JavaScript;
• PDF;
• другие типы файлов.

Также можно настроить:

• глубину обхода;
• максимальное количество URL;
• скорость запросов;
• обработку robots.txt;
• рендеринг JavaScript;
• User-Agent;
• Include;
• Exclude;
• параметры URL;
• правила обработки внешних ссылок.

Особенно осторожно необходимо работать со скоростью обхода.
SEO-парсер создает реальные HTTP-запросы к серверу. Если отправлять слишком много запросов одновременно, слабый сервер может начать отвечать медленнее, выдавать 429 или 5xx. Поэтому скорость подбирается под конкретный проект.
Для небольших сайтов разумнее начинать с умеренной нагрузки и постепенно увеличивать скорость, если сервер стабильно отвечает.

Использование User-Agent также позволяет проверить сайт в различных сценариях. Но смена User-Agent не делает Screaming Frog полноценной копией Googlebot: поисковый робот и десктопный краулер работают по-разному. Это инструмент диагностики, а не точная симуляция алгоритмов Google. После настройки запускается обход.

Продолжительность зависит от:

• количества URL;
• ответа сервера;
• скорости краулинга;
• объема ресурсов;
• JavaScript rendering;
• характеристик компьютера;
• выбранного режима хранения данных.

Поэтому универсального времени вроде «5000 страниц всегда сканируются за 20 минут» не существует.

Экспорт данных и фильтрация SEO-ошибок

Во время и после обхода Screaming Frog группирует информацию по разделам.

В работе особенно полезны:

• Internal;
• External;
• Response Codes;
• Page Titles;
• Meta Description;
• H1;
• H2;
• Images;
• Canonicals;
• Directives;
• Hreflang;
• Structured Data.

Дополнительно программа формирует список Issues с найденными проблемами и возможностями для улучшения. Но автоматический список не стоит воспринимать как готовый SEO-аудит.
Например, инструмент может отметить короткий Title как потенциальную проблему. Это еще не означает, что его обязательно нужно переписывать. Специалист должен оценить запросы, содержание страницы, сниппет и поисковый интент. То же относится практически ко всем автоматическим рекомендациям. После анализа данные можно выгрузить в CSV или Excel-совместимые форматы.

Мы обычно используем выгрузку, когда необходимо:

• передать задачи разработчикам;
• сгруппировать проблемы по шаблонам;
• построить сводные таблицы;
• объединить crawl с данными Search Console;
• сравнить страницы по трафику;
• назначить приоритет исправления.

Например, 404-страница без органического трафика и внутренних ссылок может иметь низкий приоритет. А URL с такой же технической ошибкой, на который ведут сотни внутренних ссылок, необходимо исправлять значительно быстрее.

Custom Extraction, XPath и CSS Selectors

Custom Extraction позволяет получать со страниц нестандартные данные. Настройка выполняется через собственные правила извлечения, например XPath или CSSPath/CSS Selector.

С помощью этой функции можно собирать:

• цены;
• артикулы;
• характеристики;
• наличие;
• рейтинги;
• даты публикации;
• имя автора;
• отзывы;
• хлебные крошки;
• FAQ;
• отдельные элементы контента;
• специальные атрибуты HTML.

Это особенно удобно для анализа однотипных страниц.

Например, мы можем спарсить 10 000 карточек конкурента и получить таблицу:

URL | Категория | Товар | Цена | Бренд | Наличие

После этого данные анализируются уже не визуально, а как структурированный массив.

Для работы с XPath полезно понимать DOM страницы. DevTools действительно позволяет скопировать XPath или селектор элемента, но автоматически полученное выражение не всегда подходит для массового парсинга. Если XPath содержит привязку к конкретной позиции элемента, он может перестать работать на другой странице. Поэтому перед массовым запуском правило обязательно нужно проверить на нескольких URL одного шаблона.

Парсинг конкурентов и анализ внешних данных

Парсинг конкурентных сайтов позволяет собрать публично доступную информацию в структурированном виде и использовать ее при разработке собственной SEO-стратегии. Мы применяем такой анализ прежде всего для поиска пробелов в структуре и семантике.

Сравнение структуры страниц и метатегов

Парсинг конкурента позволяет изучить:

• категории каталога;
• подкатегории;
• посадочные страницы;
• фильтры;
• структуру URL;
• Title;
• Description;
• H1;
• вложенность;
• внутренние ссылки;
• Schema.org;
• размеры основных типов страниц;
• структуру заголовков.

Однако смысл анализа не в том, чтобы повторить решение лидера выдачи. Если конкурент использует определенный шаблон Title или размещает длинный текст, это не доказывает, что именно этот фактор обеспечил ему высокие позиции. Корректнее искать повторяющиеся закономерности сразу у нескольких сильных сайтов.

Например, если большинство конкурентов имеют отдельные посадочные страницы:

товар + материал
товар + размер
товар + назначение

а на нашем сайте таких страниц нет, это уже повод проверить поисковый спрос и возможность расширения структуры.
То же относится к контенту. Количество слов само по себе не является фактором, который нужно механически повторять. Если на страницах конкурентов по 800 слов, а у нас 200, правильный вопрос звучит не «как увеличить текст до 800 слов», а «какую полезную информацию конкуренты раскрывают, а мы — нет».

Это могут быть:

• характеристики;
• область применения;
• рекомендации по выбору;
• условия доставки;
• FAQ;
• таблицы;
• сертификаты;
• документы.

Так конкурентный парсинг превращается в инструмент анализа поискового интента, а не копирования.

Анализ товарных данных, цен и характеристик

Для интернет-магазинов и B2B-каталогов можно собирать дополнительные публичные данные:

• ассортимент;
• категории;
• бренды;
• цены;
• наличие;
• характеристики;
• варианты товара;
• сроки поставки;
• условия доставки;
• акции;
• дополнительные услуги.

Такой массив позволяет увидеть, насколько наш каталог уступает рынку по полноте.
Например, у конкурентов в категории представлено 500 вариантов, а у нас всего 60. Это еще не означает, что необходимо добавлять остальные 440 позиций, но показывает направление для дальнейшего анализа спроса.

Можно также сопоставлять характеристики.

Если пользователи ищут товары по:

• размерам;
• маркам;
• толщине;
• типу;
• материалу;

а эти параметры отсутствуют в структуре нашего каталога, появляется возможность создать новые полезные посадочные страницы и расширить охват семантики.
Регулярный мониторинг цен также возможен с помощью парсинга, однако при работе с чужими сайтами необходимо учитывать технические ограничения, правила ресурса и применимое законодательство.

Ограничения, robots.txt и этичное использование данных

Технически возможность получить данные со страницы еще не означает, что их можно использовать любым способом.

При парсинге чужих ресурсов необходимо учитывать:

• robots.txt;
• условия использования сайта;
• ограничения API;
• авторское право;
• законодательство о персональных данных;
• договорные ограничения;
• нагрузку на инфраструктуру владельца сайта;
• правила конкретной юрисдикции.

Важно понимать назначение robots.txt.

Этот файл используется прежде всего для управления сканированием поисковыми и другими роботами. Само наличие запрета в robots.txt нельзя автоматически приравнивать к юридическому запрету, но игнорировать явно выраженные ограничения владельца ресурса также не стоит.

При работе с конкурентами мы придерживаемся нескольких принципов:

• используем преимущественно публично доступную информацию;
• не создаем чрезмерную нагрузку;
• ограничиваем частоту запросов;
• не обходим техническую защиту без законных оснований;
• не копируем чужие тексты и изображения;
• не собираем персональные данные без соответствующего основания;
• используем результаты для аналитики, а не для воспроизведения чужого контента.

Если сайт начинает отвечать 429 Too Many Requests, это прямой сигнал снизить частоту обращений.
Ошибки 5xx во время активного краулинга также могут означать, что нагрузка превышает возможности сервера.
Для масштабного коммерческого сбора внешних данных разумно отдельно оценивать юридические риски, особенно если речь идет о персональной информации, закрытых разделах или систематическом использовании базы стороннего сервиса.

Заключение

Парсинг сайтов — один из ключевых инструментов технического SEO. Он позволяет заменить выборочную ручную проверку полноценным анализом сотен тысяч параметров и увидеть состояние проекта в масштабе.

Для большинства стандартных SEO-аудитов возможностей Screaming Frog SEO Spider более чем достаточно. Бесплатная версия подходит небольшим сайтам и для знакомства с программой, а лицензия дает возможности для регулярной профессиональной работы, автоматизации и сложного сбора данных.

Когда стандартного краулера недостаточно, используются Custom Extraction, собственные скрипты или специализированные платформы.
Однако сам факт сбора данных еще не является SEO-аудитом.

Главная задача специалиста — правильно интерпретировать результаты.
Именно поэтому в нашей работе мы используем парсинг не как автоматический «поиск ошибок», а как источник объективных данных для принятия SEO-решений.
Грамотно настроенный краулинг помогает быстрее находить системные проблемы, контролировать изменения сайта, оценивать структуру конкурентов и принимать решения на основе данных, а не предположений.