Cum se utilizează Python pentru optimizarea motorului de căutare - Semalt Expert



Utilizarea Python pentru SEO poate fi o modalitate excelentă de a oferi site-ului dvs. web caracteristicile de care are nevoie, optimizându-l în continuare pentru motoarele de căutare. Ești interesat să explorezi posibilitățile Python pe site-ul tău? Iată câteva modalități prietenoase cu începătorii de a înțelege cum funcționează Python și cum poate fi utilizat pentru automatizarea SEO tehnică și analiza datelor.

Când am început să folosim Python, am găsit experții noștri care îl foloseau din ce în ce mai des și cu fiecare nouă utilizare a apărut o nouă experiență și o mai bună înțelegere a limbajului de programare. Acest lucru ne-a ajutat să ne ridicăm portofoliul și am devenit mai buni ca profesioniști în SEO.

Abilitatea noastră de a gestiona nevoile Python ale clienților noștri variază de la sarcini destul de tehnice, cum ar fi evaluarea modului în care elemente precum numărul de cuvinte și codurile de stare au suferit modificări de-a lungul timpului. De asemenea, ne putem ocupa de sarcini mai avansate, cum ar fi analiza fișierelor de conectare internă și jurnal.

De asemenea, am putut folosi Python pentru:
  • Se lucrează la biți foarte mari de seturi de date.
  • Lucrul cu fișiere care de obicei blochează Excel sau fișiere necesită o analiză complexă pentru a extrage orice informații semnificative.

Cum am reușit să folosim Python pentru a ne îmbunătăți performanța SEO?

Când folosim Python pentru SEO, suntem împuterniciți în mai multe moduri. Asta datorită funcției sale care permite utilizatorilor să automatizeze funcții repetitive, de nivel scăzut, care vor dura în mod normal o perioadă lungă de timp.

Folosind acest Python, avem mai mult timp și energie pentru a cheltui alte lucrări strategice importante și pentru a optimiza alte eforturi imposibil de automatizat.

Ne permite să lucrăm mai bine cu bucăți mari de date, ceea ce face mai ușor să ajungem la decizii mai bune bazate pe date, care oferă rentabilități valoroase asupra lumii noastre, iar clienții noștri pleacă acasă mulțumiți de efortul nostru.

Pentru a susține cât de eficient poate fi Python, un studiu a fost realizat de McKinsey Global Institue și a constatat că organizațiile bazate pe date aveau 23 de ori mai multe șanse de a achiziționa clienți. Este probabil să rețină clienții care fac clic pe site-ul lor de șase ori mai mult decât site-urile obișnuite. Veți beneficia de toate acestea folosind Python.

Utilizarea Python este, de asemenea, utilă pentru backupul oricăror idei sau strategii pe care le-am putea avea pentru a vă îmbunătăți site-ul web. Acest lucru este posibil, deoarece îl cuantificăm cu datele pe care le avem deja și le folosim pentru a lua cele mai bune decizii. De asemenea, ne menținem pârghia de putere atunci când încercăm să punem în aplicare aceste idei.

Cum adăugăm Python la fluxul nostru de lucru SEO?

Folosim Python în fluxul nostru de lucru prin două metode principale:
  1. Avem în vedere ceea ce poate fi automatizat și acordăm o atenție specială acestui factor atunci când efectuăm sarcini dificile.
  2. Identificăm eventualele lacune din activitatea noastră de analiză pe măsură ce se află în curs sau în urma unei analize finalizate.
Am descoperit că un alt utilizator urma să învețe că Python depinde de datele pe care le aveți în prezent pentru a accesa sau extrage informații valoroase. Această metodă a ajutat mai mulți experți noștri să învețe multe lucruri despre care vom discuta în acest articol.

Ar trebui să înțelegeți că am învățat Python ca un avantaj suplimentar, nu pentru că este necesar pentru a deveni un profesionist SEO.

Cum pot învăța Python?

Dacă sperați să obțineți cele mai bune rezultate din utilizarea acestui articol ca ghid pentru învățarea Python, iată câteva materiale pe care ar trebui să le aveți la îndemână:
  • Unele date de pe un site web.
  • Un mediu de dezvoltare integrat pentru a vă rula codul. Când am început, am folosit Google Colab și Juster Notebook.
  • O minte deschisa. Credem că mentalitatea noastră a ajutat un drum lung în a ne face atât de bine cu Python. Nu ne-a fost frică să nu greșim sau să scriem un cod greșit. Fiecare greșeală este o oportunitate de a învăța într-un mod pe care nu îl poți uita niciodată. Cu o greșeală, puteți să vă îndreptați spre problemă și să aflați modalități de a remedia problema. Acest lucru joacă un rol important în ceea ce facem noi ca profesioniști în SEO.

Vizitați bibliotecile

Când am început să învățăm Python, eram vizitatori obișnuiți la biblioteci atât online, cât și local. Biblioteca este un bun punct de plecare. Există mai multe biblioteci pe care le puteți verifica, dar trei biblioteci se remarcă când vine vorba de a vă învăța lucrurile importante. Sunt:

Panda

Aceasta este o bibliotecă Python care este utilizată pentru lucrul la datele tabelelor. Acest lucru permite manipularea datelor la nivel înalt în care DataFrame este structura cheie a datelor.

DataFrame este în esență o foaie de calcul pe Panda. Cu toate acestea, funcțiile sale nu sunt limitate la excelle rânduri și limite de octeți. De asemenea, este mult mai rapid și mai eficient în comparație cu Microsoft Excel.

Cereri

O cerere este utilizată pentru a face cereri HTTP în Python. Folosește diferite metode, cum ar fi GET și POST, atunci când faceți o cerere și, în cele din urmă, rezultatul este stocat în Python. Utilizatorii pot utiliza, de asemenea, cereri diferite, cum ar fi anteturile, care vor afișa informații utile cu privire la durata conținutului și durata de timp pentru ca cache-ul său să răspundă.

Supă frumoasă

Este, de asemenea, o bibliotecă utilizată pentru a extrage date din fișiere HTML și XML. Folosim acest lucru mai ales pentru casarea web deoarece poate transforma documente HTML obișnuite în diferite obiecte Python. A fost folosit în mod separat pentru a extrage titlul paginilor ca exemplu. De asemenea, poate fi folosit pentru a extrage linkuri href care se află pe pagină.

Segmentarea paginilor

Aici, veți grupa paginile în categorii pe baza structurii URL a acestora sau a titlului paginii. Începeți prin a utiliza o regex simplă pentru a sparge site-ul și a-l clasifica pe baza adresei URL a fiecărei pagini. Apoi, adăugăm o funcție care parcurge lista URL-urilor, atribuind o adresă URL unei anumite categorii înainte de a adăuga segmente la o coloană din DataFrame unde găsiți lista URL-urilor originale.

Există, de asemenea, o modalitate de a segmenta paginile fără a crea manual segmentele. Folosind structura URL, putem prelua folderul care este conținut după documentul principal și îl putem folosi pentru a clasifica fiecare adresă URL. Aceasta va adăuga în continuare o nouă coloană în DataFrame-ul nostru cu segmentul implicat.

Redirecționarea relevanței

Dacă nu ne-am dat seama că acest lucru este posibil folosind Python, este posibil să nu fi încercat niciodată acest lucru. În timpul migrării, după adăugarea de redirecționări, am căutat să vedem dacă maparea redirecționărilor a fost corectă. Testul nostru a depins de examinarea dacă categoria și profunzimea fiecărei pagini s-au schimbat sau dacă a rămas aceeași.

Pe măsură ce făceam acest lucru, a trebuit să efectuăm o explorare înainte și după migrare a site-ului și să segmentăm fiecare pagină folosind structura URL a acesteia, așa cum am menționat mai devreme. După aceasta, nu a mai rămas decât să folosim câțiva operatori simpli de comparație care au fost încorporați în Python, care ajută la determinarea dacă categoria de adâncime a fiecărui Python suferă modificări.

Ca un script automat, a rulat prin fiecare adresă URL pentru a determina dacă categoria sau profunzimea a avut vreun impact și rezultatul rezultatului ca un nou cadru de date. Acest nou cadru de date va include coloane suplimentare care se afișează adevărat atunci când se potrivesc sau false dacă nu se potrivesc. La fel ca excel, folosirea bibliotecii Panda vă permite să pivotați datele pe baza unui index derivat din DataFrame original.

Analiza legăturilor interne

Este important să efectuați o analiză a legăturilor interne pentru a identifica ce secțiuni ale unui site au cele mai multe legături, precum și pentru a descoperi noi oportunități de a dezvolta mai multe legături interne pe un site. Pentru a putea efectua această analiză, vor fi necesare câteva dintre coloanele de date din accesarea cu crawlere pe web. De exemplu, este posibil să aveți nevoie de orice valori care să afișeze link-uri și link-uri între paginile de pe site.

Ca și înainte, va trebui să segmentăm aceste date, astfel încât să putem determina diferitele categorii ale site-ului web. De asemenea, este foarte important deoarece ne-a ajutat la analizarea legăturilor dintre aceste pagini.

Tabelele pivot sunt utile în timpul acestei analize, deoarece ne permit să pivotăm pe categorie pentru a obține numărul exact de linkuri interne pe fiecare pagină.

Cu Python, suntem de asemenea capabili să îndeplinim funcții matematice pentru a obține sume și semnificația oricăror date numerice pe care le avem.

Analiza fișierului jurnal

Un alt motiv pentru care Python este benefic are legătură cu analiza fișierului jurnal. Unele dintre informațiile pe care le putem extrage includ zone de identificare ale unui site care sunt accesate cu crawlere cel mai mult de un robot de căutare Google. De asemenea, este utilizat pentru a monitoriza orice modificare a numărului de solicitări în timp.

Analiza fișierelor jurnal poate fi utilizată pentru a vedea numărul de pagini care nu pot fi indexate sau pagini rupte care primesc încă atenție pentru bot pentru a rezolva problemele bugetului cu accesarea cu crawlere.

Cel mai simplu mod de a efectua o analiză a fișierului jurnal este de a segmenta adresele URL ale unui site pe baza categoriei sale umbrelă. De asemenea, folosim tabele pivot pentru a genera o cifră a cantității totale de adrese URL și a valorii medii pentru fiecare segment.

Concluzie

Python are multe de oferit și, în mâinile potrivite, este un aliat puternic. Semalt și echipa sa de experți s-au bazat pe Python pentru nevoi speciale de ani de zile. Știm cum să facem treaba, iar clienții noștri au acest avantaj. Și tu poți deveni client astăzi.