Kaip naudoti „Python“ paieškos sistemų optimizavimui - „Semalt Expert“



„Python“ naudojimas SEO gali būti puikus būdas suteikti savo svetainei reikalingas funkcijas, tuo pačiu optimizuojant ją paieškos sistemoms. Ar jus domina ištirti „Python“ galimybes savo svetainėje? Štai keletas pradedantiesiems patogių būdų suprasti, kaip veikia „Python“ ir kaip jį galima naudoti automatizuojant techninį SEO ir duomenų analizę.

Kai pirmą kartą pradėjome naudoti „Python“, radome savo ekspertus, kurie vis dažniau jį naudojo, ir su kiekvienu nauju naudojimu atsirado nauja patirtis ir geriau suprantama programavimo kalba. Tai padėjo mums pagerinti savo portfelį ir tapome geresni kaip SEO specialistai.

Mūsų gebėjimas tvarkyti kliento „Python“ poreikius svyruoja nuo gana techninių užduočių, tokių kaip įvertinimas, kaip laikui bėgant pasikeitė tokie elementai kaip žodžių skaičius ir būsenos kodai. Mes taip pat galime pasirūpinti pažangesnėmis užduotimis, tokiomis kaip vidinio susiejimo ir žurnalo failų analizė.

Be to, mes galėjome naudoti „Python“:
  • Darbas su labai dideliais duomenų rinkinių bitais.
  • Norint išgauti bet kokias prasmingas įžvalgas, reikia dirbti su failais, kurie paprastai sugenda „Excel“ ar failus.

Kaip mes galėjome naudoti „Python“, kad pagerintume savo SEO našumą?

Kai naudojame „Python“ SEO, mes suteikiame keletą galimybių. Taip yra dėl savo funkcijos, leidžiančios vartotojams automatizuoti pasikartojančias, žemo lygio funkcijas, kurios paprastai užtruks ilgai.

Naudodami šį „Python“, mes turime daugiau laiko ir energijos skirti kitiems svarbiems strateginiams darbams ir optimizuoti kitas pastangas, kurių neįmanoma automatizuoti.

Tai leidžia mums geriau dirbti su dideliais duomenų kiekiais, todėl lengviau priimti geresnius duomenimis pagrįstus sprendimus, kurie mūsų pasauliams duoda vertingos grąžos, o klientai eina namo patenkinti mūsų pastangomis.

Norint paremti „Python“ efektyvumą, „McKinsey Global Institue“ atliko tyrimą ir nustatė, kad duomenų valdomos organizacijos 23 kartus labiau linkusios įsigyti klientų. Tikėtina, kad jie sulauks klientų, kurie spustelėja jų svetainę šešis kartus daugiau nei įprastos svetainės. Naudodamiesi „Python“, jūs galite pasinaudoti visais šiais privalumais.

„Python“ naudojimas taip pat naudingas kuriant bet kokias idėjas ar strategijas, kurių mums gali reikėti patobulinti jūsų svetainę. Tai įmanoma, nes mes jį kiekybiškai įvertiname jau turimais duomenimis ir naudojame juos priimdami geriausius sprendimus. Mes taip pat išlaikome savo galios svertą, kai bandome įgyvendinti šias idėjas.

Kaip įtraukti „Python“ į savo SEO darbo eigą?

„Python“ savo darbo eigoje naudojame dviem pagrindiniais metodais:
  1. Svarstome, ką galima automatizuoti, ir atlikdami sunkias užduotis atkreipiame ypatingą dėmesį į šį veiksnį.
  2. Mes nustatome visas analizės darbo spragas, kai ji atliekama ar atliekama baigta analizė.
Atradome, kad kitas vartotojas turėjo išmokti „Python“ priklausyti nuo duomenų, kuriuos šiuo metu turite pasiekti ar išgauti vertingas įžvalgas. Šis metodas padėjo keliems mūsų ekspertams išmokti daugelio dalykų, kuriuos aptarsime šiame straipsnyje.

Turėtumėte suprasti, kad „Python“ išmokome kaip papildomą pranašumą, o ne todėl, kad tai būtina norint tapti SEO profesionalu.

Kaip galiu išmokti „Python“?

Jei tikitės gauti geriausių rezultatų naudodami šį straipsnį kaip „Python“ mokymosi vadovą, pateikite keletą medžiagų, kurias turėtumėte turėti po ranka:
  • Kai kurie duomenys iš svetainės.
  • Integruota kūrimo aplinka, skirta paleisti jūsų kodą. Pirmą kartą pradėję naudoti „Google Colab“ ir „Juster Notebook“.
  • Atviras protas. Mes tikime, kad mūsų mąstysena padėjo ilgą kelią mums paversti mus tokiais gerais su Python. Nebijojome suklysti ar parašyti neteisingą kodą. Kiekviena klaida yra galimybė mokytis taip, kad niekada negalėtum pamiršti. Su klaida jūs einate į problemą ir išsiaiškinkite, kaip ją išspręsti. Tai vaidina didelę dalį to, ką darome kaip SEO profesionalai.

Apsilankykite bibliotekose

Kai pradėjome mokytis „Python“, buvome dažni bibliotekų lankytojai tiek internete, tiek vietoje. Biblioteka yra geras atspirties taškas. Yra keletas bibliotekų, kurias galite patikrinti, tačiau trys bibliotekos išsiskiria mokant svarbių dalykų. Jie yra:

Pandos

Tai yra „Python“ biblioteka, naudojama dirbant su lentelės duomenimis. Tai leidžia atlikti aukšto lygio duomenų manipuliavimą, kai „DataFrame“ yra pagrindinė duomenų struktūra.

„DataFrame“ iš esmės yra „Panda“ skaičiuoklė. Tačiau jo funkcijos neapsiriboja vien „Excel“ eilių ir baitų apribojimais. Be to, ji yra daug greitesnė ir efektyvesnė, palyginti su „Microsoft Excel“.

Prašymai

Užklausa naudojama norint pateikti HTTP užklausas „Python“. Pateikdamas užklausą naudoja įvairius metodus, tokius kaip GET ir POST, ir galiausiai rezultatas išsaugomas „Python“. Vartotojai taip pat gali naudoti įvairias užklausas, pvz., Antraštes, kuriose bus rodoma naudinga informacija apie turinio laiką ir laiką, per kurį talpykla reaguoja.

Graži sriuba

Tai taip pat yra biblioteka, naudojama duomenims iš HTML ir XML failams išgauti. Dažniausiai tai naudojame žiniatinklio pašalinimui, nes tai gali įprastus HTML dokumentus paversti skirtingais „Python“ objektais. Jis buvo naudojamas atskirai, norint išgauti puslapių pavadinimą. Jis taip pat gali būti naudojamas norint išskleisti puslapyje esančias „href“ nuorodas.

Puslapių segmentavimas

Čia jūs grupuosite puslapius į kategorijas pagal jų URL struktūrą arba puslapio pavadinimą. Pradėkite naudodami paprastą regex, kad suskaidytumėte svetainę ir kategorijuotumėte ją pagal kiekvieno puslapio URL. Tada pridedame funkciją, kuri peržiūri URL sąrašą, priskirdami URL konkrečiai kategorijai, prieš pridėdami segmentus prie „DataFrame“ stulpelio, kuriame rasite pradinį URL sąrašą.

Taip pat yra būdas segmentuoti puslapius rankiniu būdu nekuriant segmentų. Naudodami URL struktūrą, galime paimti aplanką, esantį po pagrindinio dokumento, ir naudoti jį kiekvienam URL klasifikuoti. Tai vis tiek pridės naują stulpelį prie „DataFrame“ su įtrauktu segmentu.

Nukreipti aktualumą

Jei nesugalvotume, kad tai įmanoma naudojant „Python“, galbūt niekada nebandėme. Perkėlimo metu, pridėję peradresavimų, ieškojome, ar peradresavimo atvaizdavimas buvo tikslus. Mūsų testas priklausė nuo to, ar peržiūrėjome, ar pasikeitė kiekvieno puslapio kategorija ir gylis, ar jie liko tie patys.

Tai atlikdami turėjome atlikti svetainės tikrinimą prieš ir po perkėlimo ir segmentuoti kiekvieną puslapį naudodami jo URL struktūrą, kaip minėjome anksčiau. Po to beliko naudoti keletą paprastų „Python“ integruotų palyginimo operatorių, kurie padeda nustatyti, ar kiekvieno „Python“ gylio kategorija neturi pokyčių.

Kaip automatizuotas scenarijus, jis vykdė kiekvieną URL, norėdamas nustatyti, ar kategorija ar gylis turėjo įtakos, o išvesties rezultatą kaip naują duomenų rėmą. Šiame naujame duomenų rėmelyje bus papildomų stulpelių, kurie rodomi teisingi, kai jie sutampa, arba klaidingi, jei nesutampa. Kaip ir „Excel“, naudodamiesi „Panda“ biblioteka, galite sukti duomenis pagal indeksą, gautą iš pirminio „DataFrame“.

Vidinių nuorodų analizė

Svarbu atlikti vidinių nuorodų analizę, kad būtų galima nustatyti, kuriose svetainės skiltyse yra daugiausia nuorodų, taip pat atrasti naujų galimybių sukurti daugiau vidinių nuorodų visoje svetainėje. Norint atlikti šią analizę, reikės kai kurių duomenų stulpelių iš žiniatinklio tikrinimo. Pavyzdžiui, jums gali reikėti bet kokios metrikos, rodančios nuorodų įterpimus ir nuorodas tarp svetainės puslapių.

Kaip ir anksčiau, turėsime segmentuoti šiuos duomenis, kad galėtume nustatyti skirtingas svetainės kategorijas. Tai taip pat labai svarbu, nes tai padėjo mums analizuojant šių puslapių nuorodas.

Sujungimo lentelės yra naudingos atliekant šią analizę, nes jos leidžia mums pasisukti apie kategoriją, kad kiekviename puslapyje gautume tikslų vidinių nuorodų skaičių.

Su „Python“ mes taip pat galime atlikti matematines funkcijas, kad gautume sumas ir visų turimų skaitinių duomenų reikšmę.

Žurnalo failo analizė

Kita priežastis, kodėl „Python“ yra naudinga, yra susijusi su žurnalo failų analize. Kai kurios įžvalgos, kurias galime išgauti, apima svetainės sričių, kurias labiausiai tikrina „Google“ paieškos robotas, nustatymą. Jis taip pat naudojamas stebint bet kokius užklausų skaičiaus pokyčius laikui bėgant.

Žurnalo failų analizė gali būti naudojama norint pamatyti puslapių, kurių negalima indeksuoti, ar sulaužytų puslapių, kuriems vis dar skiriamas robotas, skaičių, kad būtų galima išspręsti tikrinimo biudžeto problemas.

Lengviausias būdas atlikti žurnalo failo analizę yra segmentuoti svetainės URL pagal jos skėtinės kategoriją. Mes taip pat naudojame sukamąsias lenteles, kad sugeneruotume bendrą URL kiekį ir vidutinę kiekvieno segmento sumą.

Išvada

„Python“ turi daug ką pasiūlyti, o tinkamose rankose jis yra galingas sąjungininkas. Semalt ir jos ekspertų komanda daugelį metų pasitikėjo „Python“ dėl specialiųjų poreikių. Mes žinome, kaip atlikti darbą, ir mūsų klientai turi tai kaip pranašumą. Jūs taip pat galite tapti klientu šiandien.