Автоматизация аудита 168-ФЗ: как не упустить нарушения
Ручная проверка сайта на соответствие 168-ФЗ — трудоёмкий и ненадёжный процесс. Человек может пропустить англоязычный элемент, не заметить скрытый текст или забыть проверить определённый раздел. Автоматизация аудита решает эти проблемы: систематическая, воспроизводимая и масштабируемая проверка всех элементов сайта. В этом руководстве разберём подходы к автоматизации.
Зачем автоматизировать аудит
Автоматизация аудита решает несколько задач одновременно. Полнота проверки: автоматический сканер проверяет каждую страницу и каждый элемент без пропусков. Скорость: сканирование тысяч страниц занимает минуты, а не дни. Регулярность: автоматические проверки можно запускать ежедневно или при каждом обновлении сайта. Объективность: алгоритм не устаёт, не отвлекается и применяет одинаковые критерии ко всем элементам.
Уровни автоматизации
Базовый: ручной запуск сканера
Самый простой уровень — регулярный запуск сканера КириллоСкан вручную. Сканер автоматически проверяет все страницы сайта на наличие англоязычных элементов и формирует отчёт. Этот уровень подходит для небольших сайтов с редкими обновлениями. Запускайте сканирование еженедельно или после каждого значительного обновления контента.
Продвинутый: интеграция в CI/CD
Для сайтов с частыми обновлениями рекомендуется интегрировать проверку 168-ФЗ в процесс непрерывной интеграции и развёртывания (CI/CD). При каждом коммите или перед каждым деплоем автоматически запускается проверка, которая выявляет новые англоязычные элементы. Если обнаружены нарушения, деплой блокируется до их устранения.
Экспертный: непрерывный мониторинг
Высший уровень автоматизации — непрерывный мониторинг сайта. Автоматический сканер проверяет сайт по расписанию (ежедневно или чаще) и отправляет уведомления при обнаружении новых нарушений. Это особенно важно для сайтов с пользовательским контентом, динамическими данными из API или частыми обновлениями.
Что проверяет автоматический аудит
Текстовый контент
Сканер анализирует весь видимый текст на странице и определяет язык каждого текстового блока. Англоязычные фрагменты помечаются как потенциальные нарушения. Интеллектуальный алгоритм различает нарушения и допустимые исключения: торговые марки, аббревиатуры без русских аналогов, технические термины. Подробнее об исключениях из закона.
Мета-теги
Проверяются все мета-теги: title, description, Open Graph, структурированные данные. Англоязычные значения в мета-тегах — распространённое нарушение, которое легко пропустить при ручной проверке. Подробнее в статье Мета-теги и 168-ФЗ.
Alt-теги изображений
Автоматически проверяются alt-атрибуты всех изображений. Англоязычные alt-теги, пустые alt-теги для информативных изображений и другие нарушения фиксируются в отчёте. Подробнее в статье Alt-теги на русском языке.
Интерфейсные элементы
Кнопки, формы, навигация, сообщения об ошибках — все интерактивные элементы проверяются на язык. Скрытые элементы (всплывающие окна, модальные окна, выпадающие меню) также включены в проверку.
Инструменты автоматизации
КириллоСкан
Сканер КириллоСкан — специализированный инструмент для проверки сайтов на соответствие 168-ФЗ. Автоматически сканирует все страницы, анализирует текстовый контент, мета-теги, alt-атрибуты и интерфейсные элементы. Формирует детальный отчёт с указанием конкретных нарушений и рекомендациями по исправлению.
Собственные скрипты
Для специфических задач можно разработать собственные скрипты проверки. Используйте библиотеки определения языка текста, парсеры HTML для извлечения текстового контента, API поисковых систем для проверки индексации. Интегрируйте скрипты в CI/CD-пайплайн через хуки (pre-commit, pre-deploy). Подробнее об инструментах в статье Инструменты разработчика.
Процесс внедрения автоматизации
- Провести первичный аудит сайта (определить объём нарушений)
- Выбрать инструменты автоматизации
- Настроить базовое регулярное сканирование
- Интегрировать проверку в CI/CD (при наличии)
- Настроить автоматические оповещения
- Создать процедуру обработки обнаруженных нарушений
- Регулярно обновлять правила проверки
Архитектура системы автоматического аудита
Автоматизация аудита сайта на соответствие 168-ФЗ начинается с проектирования системы, способной регулярно сканировать все страницы и выявлять нарушения. Архитектура такой системы включает несколько компонентов: краулер (обходчик страниц), анализатор контента, систему классификации нарушений, хранилище результатов и модуль отчётности. Каждый компонент выполняет свою функцию в общей цепочке проверки.
Краулер обходит все страницы сайта, следуя по внутренним ссылкам и используя карту сайта (sitemap.xml) для полноты охвата. Для каждой страницы краулер извлекает HTML-код и передаёт его анализатору. Анализатор разбирает DOM-дерево документа и проверяет каждый текстовый элемент: заголовки, абзацы, ссылки, кнопки, мета-теги, alt-атрибуты изображений, плейсхолдеры форм и другие элементы.
Система классификации присваивает каждому найденному нарушению категорию и приоритет. Критические нарушения — англоязычные элементы навигации и заголовков, видимые каждому посетителю. Высокоприоритетные — англоязычные кнопки, призывы к действию и тексты форм. Среднеприоритетные — мета-теги, alt-атрибуты, структурированные данные. Низкоприоритетные — элементы, видимые только в определённых состояниях страницы.
Интеграция аудита в CI/CD-процесс
Наиболее эффективный подход к предотвращению нарушений — интеграция языковых проверок в процесс непрерывной интеграции и развёртывания (CI/CD). При каждом коммите в репозиторий автоматически запускается проверка, которая анализирует изменённые файлы на наличие англоязычных элементов. Если обнаружены нарушения, сборка блокируется до их устранения.
Для реализации такой проверки создайте скрипт, который анализирует HTML-шаблоны, файлы локализации и конфигурационные файлы на предмет англоязычного контента. Скрипт должен учитывать исключения: торговые марки, технические термины без русских аналогов, код и комментарии в коде. Список исключений хранится в конфигурационном файле и обновляется по мере необходимости.
Настройте этапы проверки в пайплайне. На первом этапе выполняется статический анализ шаблонов: проверка текстовых узлов в HTML, содержимого файлов локализации, плейсхолдеров и подписей. На втором этапе запускается динамическая проверка: headless-браузер открывает каждую страницу и анализирует отрендеренный контент, включая данные, загружаемые через JavaScript. Второй этап важен для одностраничных приложений (SPA), где контент формируется динамически.
Инструменты для автоматического сканирования
Для автоматизации аудита доступны различные инструменты и библиотеки. На уровне командной строки можно использовать утилиты на основе Puppeteer или Playwright для обхода страниц и извлечения текстового содержимого. Библиотеки NLP (обработка естественного языка) помогают определить язык каждого текстового фрагмента. Для русского языка хорошо подходят библиотеки langdetect и fastText.
КириллоСкан предоставляет готовое решение для автоматического аудита: сервис сканирует все страницы сайта, выявляет нарушения, классифицирует их по приоритету и формирует детальный отчёт с рекомендациями по устранению. API КириллоСкан позволяет интегрировать проверку в собственные системы мониторинга и CI/CD-пайплайны.
Для мониторинга в реальном времени настройте регулярное сканирование по расписанию. Оптимальная периодичность — ежедневное сканирование критически важных страниц и еженедельное полное сканирование всего сайта. Результаты каждого сканирования сравниваются с предыдущими для выявления новых нарушений и отслеживания прогресса устранения существующих.
Обработка результатов и формирование отчётов
Результаты автоматического аудита должны быть структурированы и представлены в удобном для восприятия формате. Отчёт включает общую статистику (количество просканированных страниц, найденных нарушений, распределение по категориям), детальный список нарушений (URL страницы, тип элемента, текст нарушения, приоритет) и рекомендации по устранению каждого нарушения.
Для командной работы интегрируйте результаты аудита с системами управления задачами. При обнаружении нового нарушения автоматически создаётся задача в Jira, Trello или другой системе с указанием всех деталей: URL страницы, скриншот элемента, текст нарушения и рекомендуемое исправление. Ответственный разработчик получает уведомление и может сразу приступить к устранению.
Создайте дашборд, отображающий динамику нарушений во времени. График показывает, как количество нарушений уменьшается по мере их устранения, и позволяет оценить скорость прогресса. Руководству предоставляйте еженедельный краткий отчёт с ключевыми метриками: процент соответствия сайта требованиям 168-ФЗ, количество устранённых и оставшихся нарушений, прогноз завершения русификации.
Автоматизация исправления типовых нарушений
Часть нарушений может быть исправлена автоматически, без ручного вмешательства. Создайте систему автоматических исправлений для типовых случаев. Кнопки с текстом «Submit» автоматически заменяются на «Отправить», «Read more» — на «Подробнее», «Add to cart» — на «В корзину». Для этого используйте словарь автозамен, который хранит пары «оригинал — перевод».
Автоматическое исправление применяется только к элементам с однозначным соответствием. Если текст не найден в словаре автозамен, нарушение направляется на ручную обработку. Это предотвращает некорректные автоматические переводы, которые могут исказить смысл. Все автоматические исправления логируются и проверяются ответственным сотрудником.
Для мета-тегов и структурированных данных автоматизация особенно эффективна. Скрипт может автоматически обновить alt-атрибуты изображений, переведя стандартные описания (photo, image, banner, logo) на русский язык (фото, изображение, баннер, логотип). Аналогично для мета-тегов: типовые значения Open Graph (article, website, product) сопровождаются русскоязычными описаниями.
Метрики качества автоматизированного аудита
Для оценки эффективности системы автоматического аудита отслеживайте ключевые метрики. Полнота обнаружения (recall) — процент реальных нарушений, которые система успешно выявляет. Точность (precision) — процент найденных элементов, которые действительно являются нарушениями (а не ложными срабатываниями). Скорость сканирования — время, необходимое для проверки одной страницы и всего сайта.
Ложные срабатывания — серьёзная проблема автоматизированного аудита. Система может ошибочно отметить как нарушение: зарегистрированные торговые марки (Nike, Apple, Samsung), технические термины без русских аналогов (URL, HTML, CSS, API), аббревиатуры (FAQ, IT, HR), цитаты на иностранном языке. Для минимизации ложных срабатываний ведите белый список исключений и регулярно обновляйте его на основе анализа результатов сканирования.
Регулярно калибруйте систему аудита: сравнивайте результаты автоматического сканирования с результатами ручной проверки. Если расхождения превышают пять процентов, пересмотрите правила и алгоритмы анализатора. Целевые показатели для качественной системы автоматического аудита: полнота обнаружения не менее девяноста пяти процентов, точность не менее девяноста процентов, время сканирования одной страницы не более двух секунд.
Заключение
Автоматизация аудита 168-ФЗ — необходимость для любого сайта, который регулярно обновляется. Автоматические проверки обеспечивают полноту, скорость и регулярность контроля, исключая человеческий фактор. Используйте сканер КириллоСкан для комплексной проверки и интегрируйте дополнительные автоматические проверки в процесс разработки. Это гарантирует постоянное соответствие сайта требованиям закона и минимизирует риск штрафов.