Big Data · корпоративный сайт · SEO и производительность
GetInData: как сделать глубокую Big Data-экспертизу видимой снаружи
01 / Контекст
Компания по данным продаёт то, что нельзя сфотографировать. Хуже того, оценивающие её люди хотят противоположного: инженеры проверяют, настоящая ли глубина, а бизнес ищет сценарий, похожий на собственную проблему. И те и другие приходят на одни и те же страницы, часто из одного и того же поиска, и сайт должен выдержать обеих аудиторий, не разбавив ни одну.
02 / Задача
Превратить широкую и сильно техническую экспертизу в структуру страниц, которую маркетинг сможет достраивать, а поисковик — действительно прочитать. И собрать это на современном фронтенде, не потратив по дороге весь бюджет производительности.
03 / Объём работ
Что я сделал
- 01Собрал корпоративный сайт GetInData с нуля.
- 02Выстроил SEO-структуру страниц вокруг направлений экспертизы.
- 03Занимался производительностью как частью сборки, а не правкой после запуска.
- 04Реализовал маркетинговые страницы и переиспользуемые компоненты на React и Gatsby.js.
04 / Ключевые решения
Ключевые решения
- 01
Структура идёт за экспертизой, а не за оргсхемой
Страницы собраны вокруг задач, которые компания действительно решает, поэтому у каждого направления появился свой вход — такой, который поисковик проиндексирует, а инженер пролистает, не назначая созвон с продажами.
- 02
React и Gatsby для сайта, который продолжает расти
Статическая генерация сделала быстрые страницы состоянием по умолчанию, а не оптимизацией. Компонентный фронтенд позволил маркетингу собирать новые секции из уже существующих частей вместо заказа нового макета каждый раз.
- 03
GraphQL и Netlify, чтобы публикация была скучной
GraphQL держал слой контента, Netlify делал деплои предсказуемыми. Ничего эффектного, но сайт, на который страшно публиковать, тихо перестаёт обновляться, — а необновляемый маркетинговый сайт перестаёт работать.
05 / Результаты
Результаты
- 01
Публичный сайт Big Data-компании, собранный с нуля и работающий в проде.
- 02
SEO-структура, в которой у каждого направления экспертизы есть страница, за которую имеет смысл бороться в выдаче.
- 03
Производительность как ограничение во время сборки, а не уборка после запуска.
Стек
- React
- Gatsby.js
- GraphQL
- Netlify
Использованные услуги
Связанные решённые проблемы
Похожий проект? Напишите, что хотите построить, и я отвечу в течение 24 часов.