Cara Menggunakan Python Untuk Pengoptimuman Mesin Pencari - Semalt Expert



Menggunakan Python untuk SEO boleh menjadi cara terbaik untuk memberikan laman web anda ciri-ciri yang diperlukannya sambil tetap mengoptimumkannya untuk mesin pencari. Adakah anda berminat untuk meneroka kemungkinan Python di laman web anda? Berikut adalah beberapa cara mesra pemula untuk memahami bagaimana fungsi Python dan bagaimana ia boleh digunakan untuk automasi teknikal SEO dan analisis data.

Semasa mula-mula menggunakan Python, kami mendapati pakar kami menggunakannya lebih kerap dan lebih kerap, dan dengan setiap penggunaan baru muncul pengalaman baru dan pemahaman yang lebih baik mengenai bahasa pengaturcaraan. Ini telah membantu kami meningkatkan portfolio kami dan kami menjadi lebih baik sebagai profesional SEO.

Keupayaan kami untuk menangani keperluan Python pelanggan kami berkisar dari tugas yang agak teknikal seperti menilai bagaimana elemen seperti kiraan kata dan kod status mengalami perubahan dari masa ke masa. Kami juga dapat mengurus tugas yang lebih maju, seperti menganalisis pautan dalaman dan fail log.

Kami juga dapat menggunakan Python untuk:
  • Mengusahakan sekumpulan data yang sangat besar.
  • Bekerja dengan fail yang biasanya merosakkan Excel atau fail memerlukan analisis yang kompleks untuk mengekstrak wawasan yang bermakna.

Bagaimana kita dapat menggunakan Python untuk meningkatkan prestasi SEO kita?

Apabila kita menggunakan Python untuk SEO, kita diberi kuasa dalam beberapa cara. Ini berkat fiturnya yang membolehkan pengguna mengotomatisasi fungsi tingkat rendah yang berulang-ulang yang biasanya memerlukan masa yang lama untuk diselesaikan.

Dengan menggunakan Python ini, kita mempunyai lebih banyak masa dan tenaga untuk menghabiskan kerja strategik penting lain dan mengoptimumkan usaha lain yang mustahil untuk automatik.

Ini membolehkan kita bekerja lebih baik dengan sejumlah besar data, menjadikannya lebih mudah untuk membuat keputusan berdasarkan data yang lebih baik, yang memberikan pulangan berharga bagi dunia kita dan pelanggan kita pulang dengan senang hati dengan usaha kita.

Untuk menyokong seberapa berkesan Python, kajian dilakukan oleh McKinsey Global Institue, dan ia mendapati bahawa organisasi yang didorong oleh data 23 kali lebih mungkin memperoleh pelanggan. Mereka cenderung mengekalkan pelanggan yang mengklik laman web mereka enam kali lebih banyak daripada laman web biasa. Anda dapat memanfaatkan semua ini dengan menggunakan Python.

Menggunakan Python juga berguna untuk membuat cadangan idea atau strategi yang mungkin kita perlukan untuk memperbaiki laman web anda. Itu mungkin kerana kita mengukurnya dengan data yang sudah kita miliki dan menggunakannya untuk membuat keputusan terbaik. Kami juga mengekalkan kekuatan semasa kami berusaha menerapkan idea-idea ini.

Bagaimana kita menambah Python ke alur kerja SEO kita?

Kami menggunakan Python dalam aliran kerja kami dengan dua kaedah utama:
  1. Kami mempertimbangkan apa yang boleh automatik dan memberi perhatian khusus kepada faktor ini ketika melakukan tugas yang sukar.
  2. Kami mengenal pasti sebarang jurang dalam kerja analisis kami ketika sedang dijalankan atau pada analisis yang telah selesai.
Kami mendapati bahawa pengguna lain yang ingin mempelajari Python adalah bergantung pada data yang anda miliki untuk mengakses atau mengekstrak pandangan berharga. Kaedah ini telah membantu beberapa pakar kami mempelajari banyak perkara yang akan kami bincangkan dalam artikel ini.

Anda harus memahami bahawa kami belajar Python sebagai kelebihan tambahan, bukan kerana perlu untuk menjadi pro SEO.

Bagaimana saya boleh belajar Python?

Sekiranya anda berharap dapat memperoleh hasil terbaik daripada menggunakan artikel ini sebagai panduan untuk mempelajari Python, berikut adalah beberapa bahan yang harus anda miliki:
  • Beberapa data dari laman web.
  • Persekitaran Pembangunan bersepadu untuk menjalankan kod anda. Semasa mula-mula, kami menggunakan Google Colab dan Juster Notebook.
  • Fikiran terbuka. Kami yakin mindset kami banyak membantu menjadikan kami ini baik dengan Python. Kami tidak takut melakukan kesalahan atau menulis kod yang salah. Setiap kesilapan adalah peluang untuk belajar dengan cara yang tidak akan anda lupakan. Dengan kesilapan, anda dapat menyelesaikan masalah ini dan mencari jalan untuk menyelesaikannya. Ini memainkan peranan besar dalam apa yang kita lakukan sebagai profesional SEO.

Lawati perpustakaan

Semasa kami mula belajar Python, kami adalah pelawat biasa ke perpustakaan dalam talian dan tempatan. Perpustakaan adalah titik permulaan yang baik. Terdapat beberapa perpustakaan yang boleh anda periksa, tetapi tiga perpustakaan menonjol ketika mengajar anda perkara-perkara penting. Mereka adalah:

Panda

Ini adalah pustaka Python yang digunakan untuk mengerjakan data jadual. Ini membolehkan manipulasi data peringkat tinggi di mana DataFrame adalah struktur data utama.

DataFrame pada dasarnya adalah spreadsheet di Panda. Walau bagaimanapun, fungsinya tidak terhad kepada had baris dan bait yang unggul. Ia juga jauh lebih cepat dan lebih efisien jika dibandingkan dengan Microsoft Excel.

Permintaan

Permintaan digunakan untuk membuat permintaan HTTP di Python. Ini menggunakan kaedah yang berbeza seperti GET dan POST ketika membuat permintaan, dan akhirnya, hasilnya disimpan di Python. Pengguna juga dapat menggunakan permintaan yang berbeda seperti header, yang akan menampilkan informasi berguna mengenai waktu konten dan jangka waktu untuk cache merespon.

Sup cantik

Ini juga merupakan perpustakaan yang digunakan untuk mengekstrak data dari file HTML dan XML. Kami kebanyakan menggunakan ini untuk pemecahan web kerana ia dapat mengubah dokumen HTML biasa menjadi objek Python yang berbeza. Ini telah digunakan secara berasingan untuk mengekstrak tajuk halaman sebagai contoh. Ia juga boleh digunakan untuk mengekstrak pautan href yang terdapat di halaman.

Menyegmentasikan halaman

Di sini, anda akan mengelompokkan halaman ke dalam kategori berdasarkan struktur URL mereka atau tajuk halaman. Anda mulakan dengan menggunakan regex sederhana untuk memecah laman web dan mengkategorikannya berdasarkan URL setiap halaman. Seterusnya, kami menambahkan fungsi yang melewati senarai URL, menetapkan URL ke kategori tertentu sebelum menambahkan segmen ke lajur di DataFrame di mana anda dapati senarai URL asal.

Terdapat juga cara kita dapat membahagi halaman tanpa membuat segmen secara manual. Dengan menggunakan struktur URL, kita dapat mengambil folder yang terkandung setelah dokumen utama dan menggunakannya untuk mengkategorikan setiap URL. Ini masih akan menambahkan lajur baru ke DataFrame kami dengan segmen yang terlibat.

Ubah kesesuaian

Sekiranya kita tidak mengetahui bahawa ini mungkin dilakukan dengan menggunakan Python, kita mungkin tidak pernah mencubanya. Semasa penghijrahan, setelah menambahkan pengalihan, kami ingin melihat apakah pemetaan pengalihan itu tepat. Ujian kami bergantung pada mengkaji sama ada kategori dan kedalaman setiap halaman telah berubah atau jika tetap sama.

Semasa kami melakukan ini, kami harus melakukan perayapan sebelum dan sesudah migrasi laman web ini dan segmen setiap halaman menggunakan struktur URL-nya, seperti yang telah kami sebutkan sebelumnya. Berikutan itu, yang tinggal hanyalah menggunakan beberapa operator perbandingan sederhana yang telah dibina di Python yang membantu menentukan apakah kategori kedalaman untuk setiap Python mengalami perubahan.

Sebagai skrip automatik, ia menyelidiki setiap URL untuk menentukan apakah kategori atau kedalaman mempunyai pengaruh, dan hasilnya dihasilkan sebagai kerangka data baru. Rangka data baru ini akan merangkumi lajur tambahan yang dipaparkan benar ketika sesuai atau salah jika gagal dipadankan. Sama seperti excel, menggunakan perpustakaan Panda membolehkan anda memutar data berdasarkan indeks yang berasal dari DataFrame yang asal.

Analisis pautan dalaman

Penting untuk menjalankan analisis pautan dalaman untuk mengenal pasti bahagian mana dari laman web yang mempunyai pautan paling banyak dan juga untuk mencari peluang baru untuk mengembangkan lebih banyak pautan dalaman di seluruh laman web. Untuk dapat melakukan analisis ini, diperlukan beberapa kolum data dari web crawl. Sebagai contoh, anda mungkin memerlukan metrik yang memaparkan pautan masuk dan pautan keluar antara halaman di laman web ini.

Seperti sebelumnya, kita perlu menyegmentasikan data ini supaya kita dapat menentukan pelbagai kategori laman web. Ini juga sangat penting kerana ia membantu kita semasa menganalisis hubungan antara halaman ini.

Jadual pangsi berguna semasa analisis ini kerana ia membolehkan kita berpusing pada kategori untuk mendapatkan bilangan pautan dalaman yang tepat pada setiap halaman.

Dengan Python, kami juga dapat melakukan fungsi matematik untuk memperoleh jumlah dan makna data berangka yang kami miliki.

Analisis fail log

Sebab lain mengapa Python bermanfaat adalah berkaitan dengan analisis fail lognya. Beberapa wawasan yang dapat kami ekstrak termasuk mengenal pasti kawasan laman web yang paling banyak dijelajahi oleh bot carian Google. Ini juga digunakan untuk memantau setiap perubahan jumlah permintaan dari waktu ke waktu.

Analisis fail log dapat digunakan untuk melihat jumlah halaman yang tidak dapat diindeks atau halaman rusak yang masih mendapat perhatian bot untuk mengatasi masalah anggaran perayapan.

Cara termudah untuk melakukan analisis fail log adalah dengan menyegmentasikan URL laman web berdasarkan kategori payungnya. Kami juga menggunakan jadual pangsi untuk menghasilkan jumlah jumlah URL dan jumlah purata untuk setiap segmen.

Kesimpulannya

Python banyak yang ditawarkan, dan di tangan kanan, ia adalah sekutu yang kuat. Semalt dan pasukan pakarnya bergantung pada Python untuk keperluan khas selama bertahun-tahun. Kami tahu bagaimana menyelesaikan tugas, dan pelanggan kami mempunyai ini sebagai kelebihan. Anda juga boleh menjadi pelanggan hari ini.