Как перенести wordpress-сайт на другой домен без плагинов за 5 минут

Всё, что требуется — повторять

  1. Копируем все файлы в директорию нового домена на хостинге (для нативного бекапа лучше скопировать все файлы к себе на компьютер, а потом на хостинг)
  2. пока файлы копируются, экспортируем базу данных: в phpMyAdmin ищем нужную, нажимаем «экспорт» и «вперёд»
  3. создаём пустую базу данных (раз один сайт уже создан предполагается, что вы уже умеете это делать)
  4. в новую базу импортируем данные старой
  5. изменяем в ней все ссылки со старого домена на новый с помощью SQL-запросов (по-очереди). Небольшой инструмент для генерации этих запросов:

    Запрос 1

    Запрос 2

    Запрос 3

  6. изменяем файл wp-config (указываем новую БД, меняем логин и пароль, если новая БД у нового пользователя)
Готово. Очищайте кеш своего браузера и заходите на сайт по новому домену.

Миссия выпонима: парсер OLX и DOM.RIA. Быстрее риелторов

Всем привет! В этой статье хочу поделиться информацией о том, как я риелторов пытался обогнать.

Собственно, в чём заключается проблема? Те, кто сталкивался с рынком недвижимости в Украине могли заметить, что с явным отрывом превалируют объявления от посредников. Более того — одно предложение может повторяться по 10 раз и с ценой ниже чем у собственника (его объявление можно и вовсе упустить). Если вариант очень ликвидный — риелторы либо купят сами либо начнут обширную рекламу, из-за чего предложение может уйти до конца дня. И даже если вы проверяете сайт ежедневно, можете не успеть не то, что купить, а даже увидеть объявление.

Какие есть варианты для того, чтоб позвонить хозяину квартиры быстрее, чем к нему доберутся риелторы?

  1. Проводить сутками за мониторингом сайтов;
  2. Настроить оповещение (желательно на телефон) когда появляется новое предложение.

Очевидно, что второй вариант куда более привлекательный. Подписываемся на email-уведомления и оказывается, что OLX отправляет информацию о новых объявлениях раз в день! Так как данное решение совсем не устраивало, было решено реализовать собственное.

Парсер OLX

Платформой был выбран Google Spreadsheets в связке с Google Apps Script, а оповещения присылать на Gmail почту.

Для начала следовало определить какую информацию нужно вытягивать из объявления? Пришёл к следующим параметрам:

  • собственник / риелтор;
  • кол-во комнат;
  • квадратура;
  • цена;
  • этаж / этажность.

После определения данных перешёл к непосредственному написанию кода, алгоритм его работы следующий:

Окончательный алгоритм:

  1. каждые 5 минут парсер заходит на olx и собирает ссылки на новые объявления по заданным фильтрам;
  2. те, которые уже есть в базе (например, предложение переопубликовано либо прорекламированно) отфильтровываются;
  3. заходит по оставшимся, собирает указанные выше параметры;
  4. отправляется email с полученной информацией;
  5. добавляется в базу google spreadsheets.

База данных OLX

В результате, при добавлении новых объявлений на телефон приходит уведомление

Оповещение на телефон

В самом сообщении указаны все необходимые данные о недвижимости и ссылка на само объявление

Текст письма OLX

Не сложно догадаться, что данный парсер без проблем переделывается для других категорий на OLX и часто выручал меня, особенно при поиске чего-то редкого но с повышенным спросом.

Парсер DOM.RIA

Фактически механика работы полностью была передана. Единственное, что в DOM.RIA невозможно отсортировать предложения по новизне из-за собственной системы ранжирования, что создало некие сложности. Не вникая в подробности, проблему получилось побороть и результат полностью соответствовал (даже добавился материал стен) таковому у OLX.

Текст письма DOM.RIA

Результат: однажды во время совещания на работе пришло уведомление с очень заманчивым предложением, а сейчас я являюсь владельцем данного заманчивого предложения. Если бы не уведомление я бы, вероятно, вообще не успел, ибо квартира отставала на 15% от своей рыночной цены.

Это лишь пример того, какие преимущества дают знания Google Apps Script и Google Spreadsheets, на самом деле возможности куда шире. Если у вас есть подобная проблема, вы можете смело обращаться ко используя контакты с главной страницы.

Решено: Как удалить аккаунт Google Ads (Google AdWords)?

Как известно, в Google Ads нельзя удалить данные из аккаунта так, чтоб их совсем никак нельзя было обнаружить. Даже после удаления ключевых слов / групп объявлений и т.д. они остаются в системе чтоб по ним всегда можно было просматривать статистику, просто они фильтруются.

Но если в рамках рабочего аккаунт удалённые данные можно скрыть, то с самими аккаунтами так не получится — они отображаются всегда.

Собственно, поддержка гугла разводит руками, хотя решение, как оказалось, довольно простое и странно, что я пришёл к нему только сейчас:

  • создаёте gmail-почту;
  • делегируете аккаунт, а себя с него удаляете.

Если не хотите заморачиваться и создавать аккаунт, я создал для таких целей trashfromads@gmail.com. Удаляете с аккаунта способы оплаты и открываете на этот email доступ и маякните по этому поводу на vlad@maroon.com.ua с темой «Удаление аккаунта Ads».

Кейс: автоматизация ставки в Google Ads, избавление от рутины и ROI +100%

В этой статье я хотел бы поделиться кейсом о том, как, работая на MARKET.RIA мы пришли к частичной автоматизации контекстной рекламы: какие причины нас побудили к подобному решению и её реализация.

Когда я только начинал работать в компании, в рабочем аккаунте было запущено лишь относительно небольшое количество высокочастотных ключей, контролировать которые не составляло особого труда: смотри в запросы да корректируй ставку. Но с ростом магазина разрастался сам аккаунт и его качество: теперь основная ставка была сделана на низкочастотку, количество групп перешагнуло отметку в 5000 шт., а ключей — в 4 000 000 шт.

Собственно, с такими объемами работать было куда сложнее, это занимало много усилий и времени, при том, что в определённый момент, когда качество аккаунта было уже довольно высоко, работа стала очень времязатратной рутиной: свести данные с Google Analytics по всем формам заявок / AdWords / Call-tracking / базой заказов, проанализировать эффективность, на эффективную рекламу ставка повышается, на неэффективную — понижается. Такая сложная и однообразная рутина, конечно, катализировала ненависть к понедельнику, в день, когда эта вся работа и производилась.

Решение было принято — переложить это всё на плечи алгоритмов. Вопрос стоял лишь «как?». Для начала была разработан примерная механика исходя из цели рекламы — рентабельность, соответственно основные правила были следующие:

  • шаг пересчёта данных — 1 неделя;
  • шаг для изменения данных — минимум 200 кликов;
  • если группа работает эффективно — ставка повышается, если негативно — понижается (коэффициент зависит от уровня доходности);
  • если группа находится на верхней позиции в выдаче и при этом работает в плюс — никакие меры не предпринимаются.

Подключать программистов и делать интерфейсное решение было ещё более времязатратно и в целом нецелесообразно с учётом того, что проект никак не был протестирован. Платформой агрегации данных был выбран Google Spreadsheets ибо там довольно легко можно подключать данные из Google Analytics (а сейчас и из Ads) не обладая навыками программирования, кроме того, у меня за плечами был уже довольно внушительный опыт работы с этим инструментом. Кроме того нельзя было обойтись без Google Apps Script ибо Spreadsheets умеет лишь обрабатывать данные, при этом GAS — записывать.

Около месяца мы собирали это всё воедино, ещё месяц — доделывали и оптимизировали и как результат — полностью рабочая система, которая:

  1. собирает и сводит в единый формат данные со всех вариаций получения лидов (call-tracking, заказ через корзину, заказ в один клик, форма обратного звонка, чат) через Google Analytics, данные с Ads (клики, показы, стоимость, ППП etc.) и данные с базы заказов;
  2. обрабатывает эти данные и рассчитывает новые ставки;
  3. перезаписывает новые ставки в Google Ads.

Результат себя ждать долго не заставил — уже после первого запуска около 30% всех групп были изменены. Теперь не нужно было тестировать ставку при запуске новой рекламы — эта система автоматически срезала либо повышала её в зависимости от результатов. Даже если запустить плохую РК, алгоритм в любом случае будет стремиться вывести её в прибыльность либо отключит вообще. Как результат, за 2 месяца работы ROI вырос на 100%. Кроме всего прочего, у меня лично освободился целый день в неделе (а именно столько занимал пересчёт таких огромных массивов данных вручную), который я смог посвятить куда более интересным идеям и проектам!

Общая информация

Цели и функции сайта

Выберите одну или несколько целей, которые вы хотите достичь при помощи сайта


Привлечение клиентовПовышение узнаваемости компании, улучшение имиджаПродажа товаров и услуг, через интернетИнформирование о проведении акцийИнформирование и товарах и услугахИнформирование о компанииРазмещение новостей компании


Сайт компанииСайт компании с каталогомИнтернет-магазинЛендинг (одностраничный рекламный сайт)