Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Marketing i treści · Analiza

seo-log-analysis

/seo-log-analysis

Analizuje logi serwera pod kątem budżetu indeksowania: czyta lokalnie logi Apache i Nginx bez zewnętrznych wywołań, rozróżnia ruch botów i użytkowników oraz wskazuje najczęściej skanowane adresy URL.

Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
11.06.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 11.06.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Analizuje logi serwera pod kątem budżetu indeksowania: czyta lokalnie logi Apache i Nginx bez zewnętrznych wywołań, rozróżnia ruch botów i użytkowników oraz wskazuje najczęściej skanowane adresy URL.

Wyzwalacze z opisu

log analysiscrawl budgetserver logsbot trafficcrawl frequencyaccess loganalyze logs
Oryginalny opis (EN)

Analyze server log files for crawl budget insights. Reads Apache Combined/Common or Nginx access logs locally (no external calls). Classifies bot vs user traffic, identifies top crawled URLs, crawl frequency by path, and crawl budget concerns. Use when user says "log analysis", "crawl budget", "server logs", "bot traffic", "crawl frequency", "access log", "analyze logs".

Jak działa

  1. Inputs
  2. Execution
  3. Output Format
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 120 linii, 655 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: seo-log-analysis
description: >
  Analyze server log files for crawl budget insights. Reads Apache Combined/Common
  or Nginx access logs locally (no external calls). Classifies bot vs user traffic,
  identifies top crawled URLs, crawl frequency by path, and crawl budget concerns.
  Use when user says "log analysis", "crawl budget", "server logs", "bot traffic",
  "crawl frequency", "access log", "analyze logs".
allowed-tools:
  - Read
  - Bash
  - Glob
---

# Server Log Analysis

Analyzes local server log files for crawl budget breakdown. No MCP or external calls required.

## Inputs

- `file`: Absolute path to server log file (Apache Combined, Apache Common, or Nginx access log).
  If user provides relative path, resolve with `Bash: realpath <path>`.

## Execution

**Step 1: Format Detection**

Read the first 10 lines of the log file to detect format:
- Apache Combined: `%h %l %u %t "%r" %>s %b "%{Referer}i" "%{User-agent}i"` — 9+ fields, has referer and UA in quotes
- Apache Common: `%h %l %u %t "%r" %>s %b` — 7 fields, no referer/UA
- Nginx: similar to Apache Combined with slight field order differences
- Check for compressed files (.gz) — if detected, inform user to decompress first

**Step 2: Parse Log Lines**

Use Bash awk to extract fields. For Apache Combined/Nginx format (9 fields):
```bash
awk '{
  ip=$1; method_url=$7; status=$9; ua=$0
  match($0, /"([^"]+)"$/, arr)  # Extract UA from last quoted field
  print ip, $7, $9, arr[1]
}' logfile
```
For Apache Common (7 fields): ip=$1, request=$7, status=$9, ua="unknown"

**Step 3: Classify User-Agents**

Group each request into categories:
- **Googlebot**: `Googlebot`, `Googlebot-Image`, `Googlebot-News`, `AdsBot-Google`
- **Bingbot**: `bingbot`, `BingPreview`, `MicrosoftPreview`
- **Other search bots**: `Slurp` (Yahoo), `DuckDuckBot`, `Baiduspider`, `YandexBot`, `Sogou`
- **AI crawlers**: `GPTBot`, `ClaudeBot`, `PerplexityBot`, `Bytespider`, `CCBot`, `anthropic-ai`
- **Monitoring tools**: `Pingdom`, `UptimeRobot`, `StatusCake`, `NewRelic`, `Datadog`
- **Real users**: everything else (browsers: `Mozilla`, `Chrome`, `Safari`, `Firefox`, `Edge`)
- **Unknown**: no UA or unrecognized

**Step 4: Calculate Metrics**

Using awk/grep on the log file:
1. Total request count
2. Requests by bot category (count per category, % of total)
3. Requests by HTTP status code (200, 301, 302, 404, 500, etc.)
4. Top 20 crawled URLs by frequency — sort by count descending
5. Top 10 crawled path prefixes (first 2 URL segments, e.g., `/blog/`, `/products/`) — aggregate by prefix
6. Requests by hour-of-day (extract hour from timestamp field `[DD/Mon/YYYY:HH:MM:SS]`)

**Step 5: Identify Crawl Budget Concerns**

Flag these patterns:
- **4xx error rate >5%**: crawlers wasting budget on broken URLs
- **5xx error rate >1%**: server errors burning crawl budget
- **Duplicate crawl patterns**: same URL crawled >10x without apparent content change
- **Low-value paths**: bots crawling `/wp-admin`, `/search?`, `?sort=`, `?page=`, session URLs
- **302 redirect overuse**: temporary redirects don't pass full crawl equity
- **Non-canonical crawls**: `?utm_` or tracking parameters in crawled URLs

## Output Format

```
## Server Log Analysis: [filename]

**File:** [path] | **Format:** [Apache Combined/Common/Nginx] | **Total Requests:** [N]

### Crawl Budget Summary

| Metric | Value |
|--------|-------|
| Total requests | N |
| Bot traffic | N (X%) |
| Human traffic | N (X%) |
| Crawl error rate | X% (4xx+5xx) |
| Date range | [first log entry] to [last log entry] |

### Bot Traffic Breakdown

| Bot Category | Requests | % of Total | Top URL |
|---|---|---|---|
| Googlebot | N | X% | /path |
| Bingbot | N | X% | /path |
| AI Crawlers | N | X% | /path |
| Monitoring | N | X% | /path |
| Real Users | N | X% | — |
| Other/Unknown | N | X% | — |

### Top 20 Crawled URLs

| Rank | URL | Requests | Status Codes |
|------|-----|----------|--------------|
| 1 | /path | N | 200: N, 404: N |

### Crawl Frequency by Path

| Path Prefix | Requests | % of Bot Traffic |
|---|---|---|
| /blog/ | N | X% |

### Status Code Distribution

| Status | Count | % | Interpretation |
|--------|-------|---|----------------|
| 200 | N | X% | OK |
| 301 | N | X% | Permanent redirect |
| 404 | N | X% | Not found (crawl waste) |

### Crawl Budget Recommendations

[Prioritized list of issues found — Critical/High/Medium/Low]

## Data Sources

- Source: Local server log file (no external calls)
```

Wersje

W bazie nie ma innych skilli o nazwie seo-log-analysis.

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 59bbfd1ca635 (skrót SHA-256 całej paczki)

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 100log-analysis
    Analizuje logi aplikacji, aby wykryć błędy, problemy z wydajnością i anomalie bezpieczeństwa, w formatach Apache, Nginx, logów aplikacyjnych i JSON.
  • 100ai-bot-log-audit
    Analizuje logi serwera, by zrozumieć, jak crawlery AI (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot) korzystają z witryny, i znajduje luki w optymalizacji treści pod retrieval LLM.
  • 90crawler-access-audit
    Audytuje dostęp crawlerów na podstawie logów serwera i robots.txt: reguły dopasowania wg RFC 9309, grupy user-agentów, crawl-delay, meta robots, X-Robots-Tag, weryfikacja tożsamości i crawlery AI.
  • 90seo-audit
    Prowadzi audyt SEO, techniczny audyt SEO lub kontrolę kondycji witryny: crawl, indeksację i naprawę problemów SEO.
  • 100seo-crawl-budget
    Prowadzi kampanię 20 artykułów z cykliczną macierzą linków wewnętrznych, by w 6 do 24 godzin zindeksować treści długiego ogona.
  • 100programmatic-seo
    Pokazuje, jak zaprojektować i prowadzić program programmatic SEO dający trwały ruch: źródła danych, szablony, schema, kontrolę jakości, linkowanie wewnętrzne, crawl budget i odświeżanie.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.