Як використовувати Python для оптимізації пошукової системи - Semalt Expert



Використання Python для SEO може стати чудовим способом надати вашому веб-сайту необхідні функції, одночасно оптимізуючи його для пошукових систем. Вам цікаво вивчити можливості Python на своєму веб-сайті? Ось декілька зручних для початківців способів зрозуміти, як функціонує Python і як його можна використовувати для автоматизації технічного SEO та аналізу даних.

Коли ми вперше почали використовувати Python, ми виявили, що наші експерти все частіше використовують його, і з кожним новим використанням з’являється новий досвід та краще розуміння мови програмування. Це допомогло нам вирівняти наш портфель, і ми стали кращими як професіонали в галузі SEO.

Наша здатність задовольняти потреби нашого клієнта в Python варіюється від досить технічних завдань, таких як оцінка того, як такі елементи, як кількість слів та коди стану зазнавали змін протягом часу. Ми також можемо подбати про більш складні завдання, такі як аналіз внутрішніх файлів зв’язку та журналів.

Крім того, ми змогли використовувати Python для:
  • Робота над дуже великими бітами наборів даних.
  • Робота з файлами, які зазвичай спричиняють збій Excel або файлами, вимагає складного аналізу, щоб отримати будь-яку значущу інформацію.

Як ми змогли використовувати Python для покращення ефективності SEO?

Коли ми використовуємо Python для SEO, ми отримуємо кілька можливостей. Це завдяки своїй функції, яка дозволяє користувачам автоматизувати повторювані низькорівневі функції, на виконання яких зазвичай потрібно тривалий період.

Використовуючи цей Python, ми маємо більше часу та енергії, щоб витратити на інші важливі стратегічні роботи та оптимізувати інші зусилля, які неможливо автоматизувати.

Це дозволяє нам краще працювати з великими шматками даних, полегшуючи прийняття кращих рішень, керованих даними, які забезпечують цінну віддачу від нашого світу, а наші клієнти повертаються додому, задоволені нашими зусиллями.

Щоб підтвердити, наскільки ефективним може бути Python, було проведено дослідження McKinsey Global Institue, яке показало, що організації, керовані даними, мають в 23 рази більше шансів придбати клієнтів. Вони, ймовірно, утримуватимуть клієнтів, які натискають на їх веб-сайті в шість разів більше, ніж звичайні сайти. Ви можете отримати вигоду з усього цього, використовуючи Python.

Використання Python також корисно для резервного копіювання будь-яких ідей або стратегій, які нам можуть знадобитися для вдосконалення вашого веб-сайту. Це можливо, оскільки ми кількісно визначаємо його за допомогою даних, які ми вже маємо, і використовуємо їх для прийняття найкращих рішень. Ми також зберігаємо свої сили впливу, коли намагаємось реалізувати ці ідеї.

Як ми додаємо Python до нашого робочого циклу SEO?

Ми використовуємо Python у своєму робочому процесі двома основними методами:
  1. Ми розглядаємо, що можна автоматизувати, і приділяємо особливу увагу цьому фактору при виконанні складних завдань.
  2. Ми виявляємо будь-які прогалини в нашій аналітичній роботі, як вона триває, так і під час завершеного аналізу.
Ми виявили, що інший користувач повинен був навчитися Python, щоб залежати від даних, які ви маєте зараз для доступу, або отримати цінну інформацію. Цей метод допоміг декільком нашим експертам дізнатися багато речей, про які ми поговоримо в цій статті.

Ви повинні розуміти, що ми вивчили Python як додаткову перевагу, а не тому, що це необхідно для того, щоб стати SEO-професіоналом.

Як я можу вивчити Python?

Якщо ви сподіваєтесь отримати найкращі результати від використання цієї статті як посібника з вивчення Python, ось кілька матеріалів, які вам повинні бути під рукою:
  • Деякі дані з веб-сайту.
  • Інтегроване середовище розробки для запуску вашого коду. Коли ми вперше розпочали роботу, ми використовували Google Colab та Juster Notebook.
  • Відкритий розум. Ми віримо, що наш спосіб мислення допоміг нам у добрій роботі з Python. Ми не боялися помилитися або написати неправильний код. Кожна помилка - це можливість вчитися так, що ніколи не можна забути. Помилившись, ви приступаєте до вирішення проблеми та придумуєте способи її вирішення. Це відіграє важливу роль у тому, що ми робимо як професіонали SEO.

Відвідайте бібліотеки

Коли ми почали вивчати Python, ми були звичайними відвідувачами бібліотек як в Інтернеті, так і локально. Бібліотека є гарною відправною точкою. Є кілька бібліотек, які ви можете перевірити, але три бібліотеки виділяються, коли мова заходить про те, щоб навчити вас важливим речам. Вони є:

Панди

Це бібліотека Python, яка використовується для роботи з табличними даними. Це дозволяє маніпулювати даними високого рівня, де DataFrame є ключовою структурою даних.

DataFrame - це, по суті, електронна таблиця Panda. Однак його функції не обмежуються перевищенням рядків та обмеженнями байтів. Це також набагато швидше та ефективніше порівняно з Microsoft Excel.

Запити

Запит використовується для надсилання HTTP-запитів у Python. Він використовує різні методи, такі як GET і POST, коли робить запит, і врешті-решт результат зберігається в Python. Користувачі також можуть використовувати різні запити, такі як заголовки, які відображатимуть корисну інформацію про час вмісту та тривалість відповіді кешу.

Гарний суп

Це також бібліотека, яка використовується для вилучення даних з файлів HTML та XML. Ми в основному використовуємо це для веб-обміну, оскільки він може перетворювати звичайні документи HTML у різні об’єкти Python. Він був використаний окремо для вилучення заголовка сторінок як приклад. Він також може бути використаний для отримання href-посилань, які є на сторінці.

Сегментування сторінок

Тут ви будете групувати сторінки за категоріями на основі їх структури URL або назви сторінки. Спочатку ви використовуєте простий регулярний вираз, щоб розбити сайт і класифікувати його на основі URL-адреси кожної сторінки. Далі ми додаємо функцію, яка циклічно переглядає список URL-адрес, присвоюючи URL-адресу певній категорії перед додаванням сегментів до стовпця в DataFrame, де ви знайдете вихідний список URL-адрес.

Існує також спосіб сегментувати сторінки, не створюючи вручну сегменти. Використовуючи структуру URL-адреси, ми можемо взяти папку, яка міститься після основного документа, і використовувати її для класифікації кожної URL-адреси. Це все одно додасть новий стовпець до нашого DataFrame із залученим сегментом.

Перенаправлення релевантності

Якби ми не зрозуміли, що це можливо за допомогою Python, можливо, ми б ніколи не пробували. Під час міграції, після додавання переспрямувань, ми шукали, чи точно перенаправлення відповідає. Наш тест залежав від перевірки, чи змінилася категорія та глибина кожної сторінки або вона залишилася незмінною.

Коли ми це робили, нам довелося виконати сканування сайту до та після міграції та сегментувати кожну сторінку, використовуючи її структуру URL-адреси, як ми вже згадували раніше. Після цього залишилося лише використовувати кілька простих операторів порівняння, які були вбудовані в Python, які допомагають визначити, чи не зазнає змін категорія глибини кожного Python.

Як автоматизований скрипт, він проходив через кожну URL-адресу, щоб визначити, чи впливає категорія чи глибина, та результат виводу як новий фрейм даних. Цей новий фрейм даних включатиме додаткові стовпці, які відображають true, коли вони збігаються, або false, якщо вони не збігаються. Так само, як Excel, використання бібліотеки Panda дозволяє зводити дані на основі індексу, отриманого з вихідного DataFrame.

Аналіз внутрішнього зв'язку

Важливо провести аналіз внутрішніх посилань, щоб визначити, в яких розділах сайту найбільше посилань, а також відкрити нові можливості для розробки більше внутрішніх посилань на сайті. Щоб виконати цей аналіз, знадобляться деякі стовпці даних веб-сканування. Наприклад, вам можуть знадобитися будь-які показники, що відображають посилання та виходи між сторінками на сайті.

Як і раніше, нам потрібно буде сегментувати ці дані, щоб ми могли визначити різні категорії веб-сайту. Це також дуже важливо, оскільки це допомогло нам при аналізі посилань між цими сторінками.

Зведені таблиці корисні під час цього аналізу, оскільки вони дозволяють нам робити обертання на категорії, щоб отримати точну кількість внутрішніх посилань на кожній сторінці.

За допомогою Python ми також можемо виконувати математичні функції для виведення сум та значення будь-яких числових даних, які ми маємо.

Аналіз журнальних файлів

Ще одна причина, чому Python корисний, пов’язана з аналізом файлів журналів. Деякі відомості, які ми можемо отримати, включають виявлення ділянок сайту, які найбільше сканує пошуковий бот Google. Він також використовується для відстеження будь-яких змін кількості запитів з часом.

Аналіз журнальних файлів можна використовувати для перегляду кількості сторінок, які неможливо проіндексувати або зламати сторінки, на які все ще звертають увагу боти, щоб вирішити проблеми з бюджетом сканування.

Найпростіший спосіб провести аналіз файлу журналу - сегментувати URL-адреси сайту на основі його парасолькової категорії. Ми також використовуємо зведені таблиці для генерації цифри загальної кількості URL-адрес та середньої суми для кожного сегмента.

Висновок

Python може багато чого запропонувати, і в правильних руках він є потужним союзником. Семальт та його команда експертів роками покладаються на Python для особливих потреб. Ми знаємо, як зробити роботу, і наші клієнти мають це як перевагу. Ви теж сьогодні можете стати клієнтом.