Come utilizzare Python per l'ottimizzazione dei motori di ricerca - Semalt Expert



Usare Python per SEO può essere un ottimo modo per fornire al tuo sito web le funzionalità di cui ha bisogno, ottimizzandolo per i motori di ricerca. Sei interessato ad esplorare le possibilità di Python sul tuo sito web? Ecco alcuni modi per principianti per capire come funziona Python e come può essere utilizzato per l'automazione tecnica SEO e l'analisi dei dati.

Quando abbiamo iniziato a usare Python, abbiamo scoperto che i nostri esperti lo usavano sempre più spesso e con ogni nuovo utilizzo arrivava una nuova esperienza e una migliore comprensione del linguaggio di programmazione. Questo ci ha aiutato a migliorare il nostro portafoglio e siamo diventati migliori come professionisti SEO.

La nostra capacità di gestire le esigenze di Python dei nostri clienti spazia da attività abbastanza tecniche come la valutazione di come elementi come il conteggio delle parole e i codici di stato hanno subito modifiche nel tempo. Possiamo anche occuparci di attività più avanzate, come l'analisi dei collegamenti interni e dei file di registro.

Inoltre, siamo stati in grado di utilizzare Python per:
  • Lavorare su bit molto grandi di set di dati.
  • Lavorare con file che normalmente causerebbero l'arresto anomalo di Excel o file richiede un'analisi complessa per estrarre informazioni significative.

Come siamo stati in grado di utilizzare Python per migliorare le nostre prestazioni SEO?

Quando usiamo Python per la SEO, abbiamo diversi poteri. Questo grazie alla sua caratteristica che consente agli utenti di automatizzare funzioni ripetitive di basso livello che normalmente richiedono molto tempo per essere completate.

Utilizzando questo Python, abbiamo più tempo ed energia da spendere in altri importanti lavori strategici e ottimizzare altri sforzi che sono impossibili da automatizzare.

Ci consente di lavorare meglio con grandi blocchi di dati, rendendo più facile arrivare a migliori decisioni basate sui dati, che forniscono preziosi ritorni sui nostri mondi ei nostri clienti tornano a casa soddisfatti del nostro impegno.

Per confermare quanto possa essere efficace Python, uno studio è stato condotto dal McKinsey Global Institue e ha scoperto che le organizzazioni guidate dai dati avevano 23 volte più probabilità di acquisire clienti. È probabile che mantengano i clienti che fanno clic sul loro sito Web sei volte di più rispetto ai siti normali. Puoi trarre vantaggio da tutti questi utilizzando Python.

L'uso di Python è utile anche per eseguire il backup di eventuali idee o strategie che potremmo avere per migliorare il tuo sito web. Ciò è possibile perché lo quantificiamo con i dati che già abbiamo e li utilizziamo per prendere le decisioni migliori. Manteniamo anche la nostra leva di potere quando proviamo a implementare queste idee.

Come aggiungiamo Python al nostro flusso di lavoro SEO?

Usiamo Python nel nostro flusso di lavoro con due metodi principali:
  1. Consideriamo cosa può essere automatizzato e prestiamo particolare attenzione a questo fattore quando si eseguono compiti difficili.
  2. Identifichiamo eventuali lacune nel nostro lavoro di analisi mentre è in corso o su un'analisi completata.
Abbiamo scoperto che un altro utente doveva imparare a utilizzare Python per dipendere dai dati di cui disponi attualmente per accedere o estrarre informazioni preziose. Questo metodo ha aiutato molti dei nostri esperti a imparare molte cose di cui parleremo in questo articolo.

Dovresti capire che abbiamo imparato Python come un ulteriore vantaggio, non perché è necessario per diventare un professionista SEO.

Come posso imparare Python?

Se speri di ottenere i migliori risultati dall'utilizzo di questo articolo come guida per l'apprendimento di Python, ecco alcuni materiali che dovresti avere a portata di mano:
  • Alcuni dati da un sito web.
  • Un ambiente di sviluppo integrato su cui eseguire il codice. Quando abbiamo iniziato, abbiamo utilizzato Google Colab e Juster Notebook.
  • Una mente aperta. Crediamo che la nostra mentalità abbia aiutato molto a renderci così bravi con Python. Non avevamo paura di sbagliare o scrivere il codice sbagliato. Ogni errore è un'opportunità per imparare in un modo che non potrai mai dimenticare. Con un errore, puoi risolvere il problema e trovare modi per risolverlo. Questo gioca un ruolo importante in ciò che facciamo come professionisti SEO.

Visita le biblioteche

Quando abbiamo iniziato a imparare Python, eravamo visitatori comuni delle librerie sia online che locali. La biblioteca è un buon punto di partenza. Ci sono diverse biblioteche che puoi controllare, ma tre si distinguono quando si tratta di insegnarti le cose importanti. Sono:

Panda

Questa è una libreria Python che viene utilizzata per lavorare sui dati della tabella. Ciò consente manipolazioni di dati di alto livello in cui DataFrame è la struttura dati chiave.

DataFrame è essenzialmente un foglio di calcolo su Panda. Tuttavia, le sue funzioni non si limitano alle righe eccelle e ai limiti di byte. È anche molto più veloce ed efficiente rispetto a Microsoft Excel.

Richieste

Una richiesta viene utilizzata per effettuare richieste HTTP in Python. Utilizza diversi metodi come GET e POST quando effettua una richiesta e, alla fine, il risultato viene memorizzato in Python. Gli utenti possono anche utilizzare richieste diverse come le intestazioni, che mostreranno informazioni utili riguardanti il ​​tempo del contenuto e il tempo di risposta della cache.

Bella zuppa

È anche una libreria utilizzata per estrarre dati da file HTML e XML. Lo usiamo principalmente per lo scarto web perché può trasformare normali documenti HTML in diversi oggetti Python. È stato utilizzato separatamente per estrarre il titolo delle pagine come esempio. Può anche essere utilizzato per estrarre i collegamenti href presenti nella pagina.

Segmentazione delle pagine

Qui, raggrupperai le pagine in categorie in base alla loro struttura URL o al titolo della pagina. Inizi utilizzando una semplice regex per suddividere il sito e classificarlo in base all'URL di ciascuna pagina. Successivamente, aggiungiamo una funzione che scorre l'elenco degli URL, assegnando un URL a una categoria specifica prima di aggiungere segmenti a una colonna nel DataFrame in cui si trova l'elenco URL originale.

C'è anche un modo per segmentare le pagine senza creare manualmente i segmenti. Utilizzando la struttura dell'URL, possiamo prendere la cartella contenuta dopo il documento principale e usarla per classificare ogni URL. Ciò aggiungerà comunque una nuova colonna al nostro DataFrame con il segmento impegnato.

Reindirizza la pertinenza

Se non avessimo capito che questo era possibile usando Python, forse non l'avremmo mai provato. Durante la migrazione, dopo aver aggiunto i reindirizzamenti, stavamo cercando di vedere se la mappatura dei reindirizzamenti fosse accurata. Il nostro test dipendeva dalla verifica se la categoria e la profondità di ciascuna pagina fossero cambiate o se fossero rimaste le stesse.

Nel farlo, abbiamo dovuto eseguire una scansione pre e post-migrazione del sito e segmentare ogni pagina utilizzando la sua struttura URL, come accennato in precedenza. In seguito, tutto ciò che restava da fare era utilizzare alcuni semplici operatori di confronto che sono stati incorporati in Python che aiutano a determinare se la categoria di profondità per ogni Python subisce modifiche.

Come script automatizzato, ha eseguito tutti gli URL per determinare se la categoria o la profondità hanno avuto un impatto e l'output risulta come un nuovo frame di dati. Questo nuovo data frame includerà colonne aggiuntive che visualizzano true quando corrispondono o false se non corrispondono. Proprio come Excel, l'utilizzo della libreria Panda consente di eseguire il pivot dei dati in base a un indice derivato dal DataFrame originale.

Analisi dei collegamenti interni

È importante eseguire l'analisi dei collegamenti interni per identificare quali sezioni di un sito hanno il maggior numero di collegamenti e per scoprire nuove opportunità per sviluppare più collegamenti interni in un sito. Per poter eseguire questa analisi, saranno necessarie alcune delle colonne di dati della scansione web. Ad esempio, potresti richiedere qualsiasi metrica che mostri i collegamenti in entrata e in uscita tra le pagine del sito.

Come prima, dovremo segmentare questi dati in modo da poter determinare le diverse categorie del sito web. È anche molto importante in quanto ci ha aiutato nell'analisi dei collegamenti tra queste pagine.

Le tabelle pivot sono utili durante questa analisi perché ci consentono di pivot sulla categoria per ottenere il numero esatto di link interni su ogni pagina.

Con Python, siamo anche in grado di eseguire funzioni matematiche per derivare le somme e il significato di qualsiasi dato numerico in nostro possesso.

Analisi dei file di registro

Un altro motivo per cui Python è vantaggioso ha a che fare con la sua analisi dei file di registro. Alcuni degli approfondimenti che possiamo estrarre includono l'identificazione delle aree di un sito che vengono scansionate maggiormente da un bot di ricerca di Google. Viene inoltre utilizzato per monitorare eventuali variazioni nel tempo del numero di richieste.

L'analisi dei file di registro può essere utilizzata per vedere il numero di pagine che non possono essere indicizzate o di pagine danneggiate che stanno ancora ricevendo l'attenzione del bot per risolvere i problemi di budget di ricerca per indicizzazione.

Il modo più semplice per eseguire un'analisi del file di registro è segmentare gli URL di un sito in base alla sua categoria ombrello. Utilizziamo anche tabelle pivot per generare una cifra della quantità totale di URL e l'importo medio per ogni segmento.

Conclusione

Python ha molto da offrire e, nelle mani giuste, è un potente alleato. Semalt e il suo team di esperti si affida da anni a Python per esigenze speciali. Sappiamo come portare a termine il lavoro e i nostri clienti hanno questo come un vantaggio. Anche tu puoi diventare un cliente oggi.