A Python használata a keresőmotor optimalizálásához - Semalt Expert



A Python használata a SEO-hoz nagyszerű módja lehet annak, hogy webhelyének megadja a szükséges funkciókat, miközben optimalizálja a keresőmotorok számára. Érdekli felfedezni a Python lehetőségeit a webhelyén? Íme néhány kezdőbarát módszer annak megértéséhez, hogy a Python hogyan működik és hogyan használható az automatizálási technikai SEO és adatelemzés működéséhez.

Amikor először kezdtük el használni a Python-ot, egyre gyakrabban találtuk meg szakértőinket, akik minden új felhasználással új tapasztalattal és a programozási nyelv jobb megértésével jártak. Ez segített a portfoliónk szintjének emelésében, és jobbak lettünk SEO szakemberekként.

Ügyfelünk Python-szükségleteinek kezelésére való képességünk meglehetősen technikai feladatoktól függ, például annak értékelése, hogy az olyan elemek, mint a szavak száma és az állapotkódok hogyan változtak az idők során. Emellett fejlettebb feladatokról is gondoskodhatunk, például a belső linkelés és a naplófájlok elemzéséről.

Emellett a Pythont a következőkre tudtuk használni:
  • Nagyon nagy adatkészletek feldolgozása.
  • Azokkal a fájlokkal való munka, amelyek általában összeomolják az Excel programot, vagy a fájlok összetett elemzést igényelnek az értelmes betekintések kivonása érdekében.

Hogyan tudtuk használni a Python-t a SEO teljesítményünk javításához?

Amikor a Python-ot használjuk a SEO-hoz, több szempontból is felhatalmazást kapunk. Ez annak a funkciójának köszönhető, amely lehetővé teszi a felhasználók számára az ismétlődő, alacsony szintű funkciók automatizálását, amelyek végrehajtása általában hosszú ideig tart.

A Python használatával több időnk és energiánk van arra, hogy más fontos stratégiai munkára költsünk, és optimalizáljuk azokat az erőfeszítéseket, amelyeket lehetetlen automatizálni.

Lehetővé teszi számunkra, hogy jobban dolgozzunk nagy mennyiségű adattal, megkönnyítve a jobb adatközpontú döntések meghozatalát, amelyek értékes megtérülést jelentenek világunkban, és ügyfeleink erőfeszítéseinkkel elégedetten mennek haza.

A Python hatékonyságának alátámasztására egy tanulmányt készített a McKinsey Global Institue, és megállapította, hogy az adatközpontú szervezetek 23-szor nagyobb valószínűséggel szereznek ügyfeleket. Valószínűleg megtartják azokat az ügyfeleket, akik hatszor többet kattintanak a weboldalukra, mint a szokásos webhelyek. A Python használatával mindezeket kihasználhatja.

A Python használata szintén hasznos bármilyen ötlet vagy stratégia biztonsági mentéséhez, amelyekre szükségünk lehet az Ön weboldalának fejlesztésére. Ez azért lehetséges, mert a már meglévő adatokkal számszerűsítjük, és felhasználjuk ezeket a legjobb döntések meghozatalához. Akkor is fenntartjuk a hatékonyságot, amikor megpróbáljuk megvalósítani ezeket az ötleteket.

Hogyan adhatjuk hozzá a Python-ot a SEO munkafolyamatunkhoz?

A Python-t a munkafolyamatunkban két elsődleges módszerrel használjuk:
  1. Megfontoljuk, mi automatizálható, és különös figyelmet fordítunk erre a tényezőre a nehéz feladatok elvégzése során.
  2. Meghatározzuk az elemzési munkánk hiányosságait folyamatban lévő vagy befejezett elemzés során.
Felfedeztük, hogy egy másik felhasználónak kellett megtanulnia a Pythont, attól függ, hogy jelenleg milyen adatok állnak rendelkezésre az értékes betekintések eléréséhez vagy kibontásához. Ez a módszer számos szakértőnknek segített megtanulni sok olyan dolgot, amelyet ebben a cikkben tárgyalunk.

Meg kell értenie, hogy a Pythont további előnyként tanultuk meg, nem azért, mert ez szükséges a SEO profivá váláshoz.

Hogyan tanulhatom meg a Pythont?

Ha azt reméli, hogy a legjobb eredményt érheti el a cikk használatával a Python tanulásának útmutatójaként, íme néhány anyag, amelyet kéznél tarthat:
  • Néhány adat egy webhelyről.
  • Integrált fejlesztői környezet a kód futtatásához. Amikor először indultunk, a Google Colabot és a Juster Notebookot használtuk.
  • Nyitott elme. Úgy gondoljuk, hogy gondolkodásmódunk hosszú utat segített abban, hogy ilyen jóak legyünk a Python segítségével. Nem féltünk hibázni vagy rossz kódot írni. Minden hiba alkalom a tanulásra oly módon, amelyet soha nem felejthet el. Tévedéssel eljut a kérdésig, és kitalálja a megoldásának módjait. Ez nagy szerepet játszik abban, amit SEO szakemberekként csinálunk.

Látogasson el a könyvtárakba

Amikor elkezdtük tanulni a Python-t, mind online, mind helyi szinten gyakran látogattunk a könyvtárakba. A könyvtár jó kiindulópont. Számos könyvtár van, amelyeket megnézhet, de három könyvtár kiemelkedik a fontos dolgok megtanításakor. Ők:

Pandák

Ez egy Python-könyvtár, amelyet a táblázat adatainak kezelésére használnak. Ez lehetővé teszi magas szintű adatkezeléseket, ahol a DataFrame a legfontosabb adatszerkezet.

A DataFrame lényegében a Panda táblázata. Funkciói azonban nem korlátozódnak a sorok és a bájtok korlátozására. Sokkal gyorsabb és hatékonyabb a Microsoft Excelhez képest.

Kérések

Egy kérést HTTP-kérelmek készítésére használnak a Pythonban. Különböző módszereket használ, például a GET és a POST, amikor kérést tesz, és végül az eredmény a Pythonba kerül. A felhasználók különféle kéréseket is használhatnak, például fejléceket, amelyek hasznos információkat jelenítenek meg a tartalom idejéről és a gyorsítótár válaszadásának időtartamáról.

Gyönyörű leves

Ez egy olyan könyvtár is, amelyet HTML és XML fájlokból nyernek ki az adatok. Leginkább ezt webes selejtezésre használjuk, mert a szokásos HTML dokumentumokat különböző Python objektumokká alakíthatja. Például külön-külön használták az oldalak címének kivonására. Használható az oldalon található href hivatkozások kinyerésére is.

Oldalak szegmentálása

Itt az oldalakat kategóriákba csoportosítja URL-felépítésük vagy az oldal címe alapján. Először egy egyszerű regex használatával bontja fel a webhelyet, és kategorizálja azt az egyes oldalak URL-je alapján. Ezután hozzáadunk egy függvényt, amely végigvezet az URL-ek listáján, hozzárendelve egy URL-t egy adott kategóriához, mielőtt szegmenseket adna hozzá a DataFrame oszlopához, ahol az eredeti URL-lista található.

Van olyan is, hogy az oldalakat szegmentálni tudjuk anélkül, hogy manuálisan létrehoznánk a szegmenseket. Az URL-struktúra használatával megragadhatjuk a mappát, amely a fő dokumentum után található, és felhasználhatjuk az egyes URL-ek kategorizálására. Ez továbbra is új oszlopot ad hozzá a DataFrame-hez az elfogadott szegmenssel.

Átirányítás relevanciája

Ha nem jöttünk volna rá, hogy ez lehetséges a Python használatával, akkor talán soha nem próbáltuk ki. Az áttérés során az átirányítások hozzáadása után arra kerestük, hogy az átirányítás leképezése pontos-e. Tesztünk attól függött, hogy megvizsgáltuk-e, hogy az egyes oldalak kategóriája és mélysége megváltozott-e, vagy ugyanaz maradt-e.

Ennek során el kellett végeznünk a webhely migráció előtti és utáni feltérképezését, és minden oldalt fel kell szegmentálnunk az URL-szerkezete alapján, amint azt korábban említettük. Ezt követően nem maradt más hátra, mint néhány egyszerű összehasonlító operátort használni, amelyeket beépítettek a Pythonba, amelyek segítenek meghatározni, hogy az egyes Pythonok mélységkategóriája megváltozik-e.

Automatizált szkriptként minden URL-t végigfuttatott, hogy megállapítsa, van-e hatása a kategóriának vagy a mélységnek, valamint a kimeneti eredmény új adatkeretként. Ez az új adatkeret további oszlopokat tartalmaz, amelyek igazak, ha egyeznek, vagy hamisak, ha nem egyeznek. Az excelhez hasonlóan a Panda könyvtár használata lehetővé teszi az adatok elfordítását az eredeti DataFrame-ből származtatott index alapján.

Belső linkelemzés

Fontos a belső linkelemzés futtatása annak megállapítása érdekében, hogy a webhely mely szakaszai tartalmazzák a legtöbb linket, valamint új lehetőségek felfedezése további belső linkek fejlesztésére a webhelyen keresztül. Ennek az elemzésnek a elvégzéséhez szükség lesz néhány internetes bejárási adatoszlopra. Igényelhet például olyan mutatókat, amelyek link-ineket és linkeket mutatnak a webhely oldalai között.

Az eddigiekhez hasonlóan ezeket az adatokat is szegmentálnunk kell, hogy meghatározzuk a webhely különböző kategóriáit. Ez szintén nagyon fontos, mivel segített bennünket az ezen oldalak közötti linkek elemzésében.

A pivot táblák azért hasznosak az elemzés során, mert lehetővé teszik számunkra a kategória elfordulását annak érdekében, hogy az egyes oldalakon pontos számú belső linket kapjunk.

A Python segítségével matematikai funkciókat is képesek elvégezni, hogy levezethessünk összegeket és a rendelkezésünkre álló numerikus adatok jelentését.

Naplófájl elemzés

A Python előnyének másik oka a naplófájl-elemzéssel függ össze. Néhány olyan betekintés, amelyet kivonhatunk, magában foglalja a webhely azon területeinek azonosítását, amelyeket a Google kereső botja a legjobban feltérképez. Azt is használják, hogy figyelemmel kísérjék a kérelmek számának időbeli változását.

A naplófájl-elemzéssel meg lehet tekinteni az indexelhetetlen oldalak számát vagy a megszakadt oldalakat, amelyek továbbra is bot-figyelmet kapnak a feltérképezési költségkeret problémáinak megoldása érdekében.

A naplófájl elemzésének legegyszerűbb módja a webhely URL-jeinek szegmentálása az esernyőkategóriája alapján. Pivot táblázatokkal is létrehozunk egy képet az URL-ek teljes mennyiségéről és az egyes szegmensek átlagos összegéről.

Következtetés

A Python sok mindent kínál, és a megfelelő kezekben hatalmas szövetséges. Semalt és szakértői csoportja évek óta a Pythonra támaszkodik a speciális igények kielégítésére. Tudjuk, hogyan kell elvégezni a munkát, és ügyfeleinknek ez előnye. Te is ma válhatsz klienssé.