Kako uporabiti Python za optimizacijo iskalnikov - Semalt Expert



Uporaba Pythona za SEO je lahko odličen način, da spletnemu mestu zagotovite funkcije, ki jih potrebuje, hkrati pa ga še vedno optimizirate za iskalnike. Vas zanima raziskovanje možnosti Pythona na vašem spletnem mestu? Tu je nekaj začetnikom prijaznih načinov, kako razumeti, kako Python deluje in kako ga je mogoče uporabiti za avtomatizacijo tehničnega SEO in analize podatkov.

Ko smo prvič začeli uporabljati Python, smo ugotovili, da ga naši strokovnjaki uporabljajo vedno pogosteje, z vsako novo uporabo pa so prihajale nove izkušnje in boljše razumevanje programskega jezika. To nam je pomagalo izenačiti naš portfelj in postali smo boljši kot strokovnjaki za SEO.

Naša sposobnost obvladovanja potreb naše stranke v Pythonu je od precej tehničnih nalog, kot je ocenjevanje, kako so se elementi, kot so štetje besed in statusne kode, skozi čas spreminjali. Poskrbimo lahko tudi za naprednejša opravila, na primer za analizo notranjih povezav in dnevniških datotek.

Python smo lahko uporabljali tudi za:
  • Delo na zelo velikih delih naborov podatkov.
  • Delo z datotekami, ki bi ponavadi zrušile Excel ali z datotekami, zahteva zapleteno analizo, da se pridobijo pomembni vpogledi.

Kako smo lahko s Pythonom izboljšali našo uspešnost SEO?

Ko Python uporabljamo za SEO, smo opolnomočeni na več načinov. To je zahvaljujoč svoji funkciji, ki uporabnikom omogoča avtomatizacijo ponavljajočih se funkcij na nizki ravni, ki jih običajno potrebujemo dalj časa.

Z uporabo tega Pythona imamo več časa in energije za drugo pomembno strateško delo in optimizacijo drugih prizadevanj, ki jih je nemogoče avtomatizirati.

Omogoča nam boljše delo z velikimi kosi podatkov, kar olajša sprejemanje boljših podatkovnih odločitev, ki prinašajo dragocene donose v naše svetove in stranke odhajajo domov zadovoljne z našim trudom.

Da bi potrdili, kako učinkovit je lahko Python, je McKinsey Global Institue izvedel študijo, ki je pokazala, da imajo organizacije, ki temeljijo na podatkih, 23-krat večjo verjetnost, da pridobijo stranke. Verjetno bodo zadržali stranke, ki na njihovo spletno mesto kliknejo šestkrat več kot običajna spletna mesta. Vse to lahko izkoristite z uporabo Pythona.

Uporaba Pythona je koristna tudi za varnostno kopiranje kakršnih koli idej ali strategij, ki jih bomo morda potrebovali za izboljšanje vašega spletnega mesta. To je mogoče, ker jo kvantificiramo s podatki, ki jih že imamo, in jih uporabimo za sprejemanje najboljših odločitev. Tudi pri poskusu uresničitve teh idej ohranjamo svoj vzvod moči.

Kako dodamo Python v naš potek SEO?

Python v svojem delovnem toku uporabljamo po dveh glavnih metodah:
  1. Upoštevamo, kaj je mogoče avtomatizirati, in temu dejavniku posvetimo posebno pozornost pri opravljanju težkih nalog.
  2. Ugotavljamo morebitne vrzeli v našem analitičnem delu, ki že poteka ali v zaključeni analizi.
Ugotovili smo, da naj bi se še en uporabnik naučil, da je Python odvisen od podatkov, do katerih imate trenutno dostop, ali da pridobi dragocene vpoglede. Ta metoda je številnim našim strokovnjakom pomagala izvedeti marsikaj, o čemer bomo razpravljali v tem članku.

Morali bi razumeti, da smo se Pythona naučili kot dodatno prednost, ne zato, ker je to potrebno, da postanemo strokovnjak za SEO.

Kako se lahko naučim Pythona?

Če upate na najboljše rezultate pri uporabi tega članka kot vodnika za učenje Pythona, je tu nekaj materialov, ki bi jih morali imeti pri roki:
  • Nekaj ​​podatkov s spletnega mesta.
  • Integrirano razvojno okolje za izvajanje vaše kode. Ko smo prvič začeli, smo uporabljali Google Colab in Juster Notebook.
  • Odprt um. Verjamemo, da je naša miselnost daleč pripomogla k temu, da smo bili s Pythonom tako dobri. Nismo se bali zmote ali pisanja napačne kode. Vsaka napaka je priložnost, da se naučite na način, ki ga ne morete nikoli pozabiti. Z napako se lotite težave in poiščete načine, kako jo odpraviti. To igra pomembno vlogo pri tem, kar počnemo kot strokovnjaki za SEO.

Obiščite knjižnice

Ko smo se začeli učiti Python, smo bili običajni obiskovalci knjižnic tako v spletu kot lokalno. Knjižnica je dobro izhodišče. Obstaja več knjižnic, ki jih lahko preverite, vendar tri knjižnice izstopajo, ko vas naučijo pomembnih stvari. To so:

Pande

To je knjižnica Python, ki se uporablja za delo s podatki tabele. To omogoča obdelavo podatkov na visoki ravni, kjer je DataFrame ključna podatkovna struktura.

DataFrame je v bistvu preglednica Pande. Vendar njegove funkcije niso omejene na presega vrstice in omejitve bajtov. V primerjavi z Microsoft Excelom je tudi veliko hitrejši in učinkovitejši.

Zahteve

Zahteva se uporablja za izdelavo zahtev HTTP v Pythonu. Pri oddaji zahteve uporablja različne metode, kot sta GET in POST, rezultat pa se sčasoma shrani v Python. Uporabniki lahko uporabljajo tudi različne zahteve, kot so glave, ki bodo prikazovale koristne informacije o času vsebine in trajanju odziva predpomnilnika.

Čudovita juha

Je tudi knjižnica, ki se uporablja za pridobivanje podatkov iz datotek HTML in XML. To večinoma uporabljamo za razrez spletnih strani, ker lahko navadne dokumente HTML pretvori v različne predmete Python. Kot primer je bil večkrat uporabljen za izvleček naslova strani. Uporablja se lahko tudi za pridobivanje povezav href, ki so na strani.

Segmentiranje strani

Tu boste strani razvrstili v kategorije na podlagi njihove strukture URL-jev ali naslova strani. Začnete z uporabo preprostega regularnega izraza, da razstavite spletno mesto in ga razvrstite na podlagi URL-ja posamezne strani. Nato dodamo funkcijo, ki se vrti skozi seznam URL-jev in dodeli URL določeni kategoriji, preden dodamo segmente v stolpec v DataFrame, kjer najdete izvirni seznam URL-jev.

Obstaja tudi način, kako lahko segmentiramo strani, ne da bi jih ročno ustvarili. Z uporabo strukture URL-jev lahko zajamemo mapo, ki je za glavnim dokumentom, in jo uporabimo za kategorizacijo vsakega URL-ja. To bo še vedno dodalo nov stolpec v naš DataFrame z vključenim segmentom.

Preusmeritev ustreznosti

Če z Pythonom nismo ugotovili, da je to mogoče, morda tega ne bi nikoli poskusili. Med selitvijo smo po dodajanju preusmeritev iskali, ali je preslikava preusmeritev natančna. Naš test je bil odvisen od pregleda, ali sta se kategorija in globina posamezne strani spremenili ali pa sta ostali enaki.

Ko smo to storili, smo morali pred in po selitvi preiskati spletno mesto in vsako stran segmentirati z uporabo njene strukture URL-jev, kot smo že omenili. Po tem je ostalo le nekaj preprostih primerjalnih operaterjev, ki so bili vgrajeni v Python, ki pomagajo ugotoviti, ali se kategorija globine za vsak Python kaj spremeni.

Kot avtomatiziran skript je tekel skozi vse URL-je, da bi ugotovil, ali je kategorija ali globina vplivala, in izhodni rezultat kot nov podatkovni okvir. Ta novi podatkovni okvir bo vključeval dodatne stolpce, ki prikažejo true, če se ujemajo, ali false, če se ne ujemajo. Tako kot excel tudi knjižnica Panda omogoča vrtenje podatkov na podlagi indeksa, ki izhaja iz prvotnega DataFrame.

Analiza notranje povezave

Pomembno je, da zaženete notranjo analizo povezav, da ugotovite, kateri odseki spletnega mesta imajo največ povezav, pa tudi odkriti nove priložnosti za razvoj več notranjih povezav na spletnem mestu. Za izvedbo te analize bodo potrebni nekateri stolpci podatkov s spletnega pajkanja. Na primer, morda boste potrebovali kakršne koli meritve, ki prikazujejo povezave in izhode povezav med stranmi na spletnem mestu.

Kot prej bomo morali tudi te podatke segmentirati, da bomo lahko določili različne kategorije spletnega mesta. Prav tako je zelo pomemben, saj nam je pomagal pri analizi povezav med temi stranmi.

V tej analizi so vrtilne tabele koristne, ker nam omogočajo vrtenje v kategoriji, da dobimo natančno število notranjih povezav na vsaki strani.

S Pythonom lahko izvajamo tudi matematične funkcije za pridobivanje vsot in pomena vseh numeričnih podatkov, ki jih imamo.

Analiza dnevniške datoteke

Drug razlog, zakaj je Python koristen, je povezan z analizo datotek dnevnika. Nekateri vpogledi, ki jih lahko pridobimo, vključujejo prepoznavanje področij spletnega mesta, ki jih Googlov iskalni bot najbolj poišče. Uporablja se tudi za spremljanje sprememb števila zahtev v daljšem časovnem obdobju.

Z analizo dnevniške datoteke lahko vidite število strani, ki jih ni mogoče indeksirati ali zlomiti strani, ki so še vedno deležne pozornosti bota, da bi rešile težave s proračunom pri iskanju po vsebini.

Analizo dnevniške datoteke je najlažje opraviti s segmentiranjem URL-jev spletnega mesta glede na njegovo krovno kategorijo. Vrtilne tabele uporabljamo tudi za ustvarjanje številke skupne količine URL-jev in povprečnega zneska za posamezen segment.

Zaključek

Python lahko veliko ponudi in v pravih rokah je močan zaveznik. Semalt in njegova skupina strokovnjakov se že leta zanaša na Python za posebne potrebe. Vemo, kako opraviti delo, in to imajo naše stranke kot prednost. Tudi vi lahko danes postanete stranka.