Verwendung von Python zur Suchmaschinenoptimierung - Semalt Expert



Die Verwendung von Python für SEO kann eine großartige Möglichkeit sein, Ihrer Website die Funktionen zu geben, die sie benötigt, und sie dennoch für Suchmaschinen zu optimieren. Möchten Sie die Möglichkeiten von Python auf Ihrer Website erkunden? Hier finden Sie einige anfängerfreundliche Methoden, um zu verstehen, wie Python funktioniert und wie es für die Automatisierung von technischem SEO und Datenanalyse verwendet werden kann.

Als wir anfingen, Python zu verwenden, stellten wir fest, dass unsere Experten es immer häufiger verwendeten, und mit jeder neuen Verwendung kam eine neue Erfahrung und ein besseres Verständnis der Programmiersprache. Dies hat uns geholfen, unser Portfolio zu erweitern, und wir sind als SEO-Profis besser geworden.

Unsere Fähigkeit, die Python-Anforderungen unserer Kunden zu erfüllen, reicht von ziemlich technischen Aufgaben wie der Bewertung, wie sich Elemente wie Wortanzahl und Statuscodes im Laufe der Zeit geändert haben. Wir können uns auch um fortgeschrittenere Aufgaben kümmern, z. B. um die Analyse interner Verknüpfungen und Protokolldateien.

Außerdem konnten wir Python verwenden für:
  • Arbeiten an sehr großen Datenmengen.
  • Die Arbeit mit Dateien, die normalerweise Excel oder Dateien zum Absturz bringen würden, erfordert eine komplexe Analyse, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Wie konnten wir Python einsetzen, um unsere SEO-Leistung zu verbessern?

Wenn wir Python für SEO verwenden, haben wir verschiedene Möglichkeiten. Dies ist der Funktion zu verdanken, mit der Benutzer sich wiederholende Funktionen auf niedriger Ebene automatisieren können, deren Ausführung normalerweise lange dauert.

Durch die Verwendung dieses Python haben wir mehr Zeit und Energie, um andere wichtige strategische Arbeiten durchzuführen und andere Anstrengungen zu optimieren, die nicht automatisiert werden können.

Dies ermöglicht es uns, besser mit großen Datenmengen zu arbeiten, was es einfacher macht, bessere datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die wertvolle Renditen für unsere Welten bringen, und unsere Kunden gehen zufrieden mit unseren Bemühungen nach Hause.

Um zu belegen, wie effektiv Python sein kann, wurde vom McKinsey Global Institue eine Studie durchgeführt, in der festgestellt wurde, dass datengesteuerte Unternehmen 23-mal häufiger Kunden gewinnen. Sie behalten wahrscheinlich Kunden, die sechsmal häufiger auf ihre Website klicken als normale Websites. Mit Python können Sie von all dem profitieren.

Die Verwendung von Python ist auch hilfreich, um Ideen oder Strategien zu sichern, die wir möglicherweise zur Verbesserung Ihrer Website benötigen. Dies ist möglich, weil wir es mit den bereits vorhandenen Daten quantifizieren und diese verwenden, um die besten Entscheidungen zu treffen. Wir behalten auch unseren Machthebel bei, wenn wir versuchen, diese Ideen umzusetzen.

Wie fügen wir Python zu unserem SEO-Workflow hinzu?

Wir verwenden Python in unserem Workflow nach zwei Hauptmethoden:
  1. Wir überlegen, was automatisiert werden kann, und achten bei schwierigen Aufgaben besonders auf diesen Faktor.
  2. Wir identifizieren Lücken in unserer Analyse, während sie läuft oder eine abgeschlossene Analyse durchführt.
Wir haben festgestellt, dass ein anderer Benutzer lernen soll, dass Python von den Daten abhängt, auf die Sie derzeit zugreifen oder wertvolle Erkenntnisse gewinnen müssen. Diese Methode hat mehreren unserer Experten geholfen, viele Dinge zu lernen, die wir in diesem Artikel diskutieren werden.

Sie sollten verstehen, dass wir Python als zusätzlichen Vorteil gelernt haben, nicht weil es notwendig ist, um ein SEO-Profi zu werden.

Wie kann ich Python lernen?

Wenn Sie die besten Ergebnisse erzielen möchten, wenn Sie diesen Artikel als Leitfaden zum Erlernen von Python verwenden, finden Sie hier einige Materialien, die Sie zur Hand haben sollten:
  • Einige Daten von einer Website.
  • Eine integrierte Entwicklungsumgebung, auf der Sie Ihren Code ausführen können. Als wir anfingen, verwendeten wir Google Colab und Juster Notebook.
  • Offenheit. Wir glauben, dass unsere Denkweise wesentlich dazu beigetragen hat, dass wir mit Python so gut sind. Wir hatten keine Angst, Fehler zu machen oder den falschen Code zu schreiben. Jeder Fehler ist eine Gelegenheit, auf eine Weise zu lernen, die Sie nie vergessen können. Mit einem Fehler können Sie sich an das Problem arbeiten und Wege finden, es zu beheben. Dies spielt eine große Rolle bei dem, was wir als SEO-Profis tun.

Besuchen Sie Bibliotheken

Als wir anfingen, Python zu lernen, besuchten wir häufig Bibliotheken sowohl online als auch lokal. Die Bibliothek ist ein guter Ausgangspunkt. Es gibt mehrere Bibliotheken, die Sie auschecken können, aber drei Bibliotheken stechen hervor, wenn es darum geht, Ihnen die wichtigen Dinge beizubringen. Sie sind:

Pandas

Dies ist eine Python-Bibliothek, die zum Bearbeiten von Tabellendaten verwendet wird. Dies ermöglicht Datenmanipulationen auf hoher Ebene, bei denen DataFrame die Schlüsseldatenstruktur ist.

DataFrame ist im Wesentlichen eine Tabelle für Panda. Seine Funktionen sind jedoch nicht auf Excel-Zeilen und Byte-Limits beschränkt. Es ist auch viel schneller und effizienter im Vergleich zu Microsoft Excel.

Anfragen

Eine Anfrage wird verwendet, um HTTP-Anfragen in Python zu stellen. Bei der Anforderung werden verschiedene Methoden wie GET und POST verwendet, und schließlich wird das Ergebnis in Python gespeichert. Benutzer können auch verschiedene Anforderungen wie Header verwenden, die nützliche Informationen zur Inhaltszeit und zur Zeitdauer für die Antwort des Caches anzeigen.

Schöne Suppe

Es ist auch eine Bibliothek zum Extrahieren von Daten aus HTML- und XML-Dateien. Wir verwenden dies hauptsächlich für das Web-Scrapping, da es gewöhnliche HTML-Dokumente in verschiedene Python-Objekte umwandeln kann. Es wurde mehrfach verwendet, um den Titel von Seiten als Beispiel zu extrahieren. Es kann auch verwendet werden, um href-Links auf der Seite zu extrahieren.

Segmentieren von Seiten

Hier gruppieren Sie Seiten anhand ihrer URL-Struktur oder des Seitentitels in Kategorien. Sie beginnen mit einem einfachen regulären Ausdruck, um die Site aufzuteilen und anhand der URL jeder Seite zu kategorisieren. Als Nächstes fügen wir eine Funktion hinzu, die die URL-Liste durchläuft und einer bestimmten Kategorie eine URL zuweist, bevor Segmente zu einer Spalte im DataFrame hinzugefügt werden, in der Sie die ursprüngliche URL-Liste finden.

Es gibt auch eine Möglichkeit, Seiten zu segmentieren, ohne die Segmente manuell zu erstellen. Mithilfe der URL-Struktur können wir den Ordner abrufen, der nach dem Hauptdokument enthalten ist, und ihn zum Kategorisieren jeder URL verwenden. Dadurch wird unserem DataFrame mit dem aktivierten Segment weiterhin eine neue Spalte hinzugefügt.

Relevanz umleiten

Wenn wir nicht herausgefunden hätten, dass dies mit Python möglich ist, hätten wir es vielleicht nie versucht. Während der Migration haben wir nach dem Hinzufügen von Weiterleitungen überprüft, ob die Umleitungszuordnung korrekt war. Unser Test hing davon ab, zu überprüfen, ob sich die Kategorie und die Tiefe jeder Seite geändert hatten oder ob sie gleich geblieben waren.

Dabei mussten wir vor und nach der Migration einen Crawl der Site durchführen und jede Seite anhand ihrer URL-Struktur segmentieren, wie bereits erwähnt. Anschließend mussten nur noch einige einfache Vergleichsoperatoren verwendet werden, die in Python integriert wurden, um festzustellen, ob sich die Tiefenkategorie für jeden Python ändert.

Als automatisiertes Skript durchlief es jede URL, um festzustellen, ob die Kategorie oder Tiefe Auswirkungen hatte, und das Ausgabeergebnis als neuen Datenrahmen. Dieser neue Datenrahmen enthält zusätzliche Spalten, die true anzeigen, wenn sie übereinstimmen, oder false, wenn sie nicht übereinstimmen. Genau wie bei Excel können Sie mit der Panda-Bibliothek Daten basierend auf einem Index schwenken, der vom ursprünglichen DataFrame abgeleitet ist.

Interne Link-Analyse

Es ist wichtig, eine interne Linkanalyse durchzuführen, um festzustellen, welche Abschnitte einer Site die meisten Links enthalten, und um neue Möglichkeiten zu entdecken, um mehr interne Links auf einer Site zu entwickeln. Um diese Analyse durchführen zu können, werden einige der Datenspalten aus dem Webcrawl benötigt. Beispielsweise benötigen Sie möglicherweise Metriken, die Link-Ins und Link-Outs zwischen Seiten auf der Site anzeigen.

Wie zuvor müssen wir diese Daten segmentieren, damit wir die verschiedenen Kategorien der Website bestimmen können. Dies ist auch sehr wichtig, da es uns bei der Analyse der Links zwischen diesen Seiten geholfen hat.

Pivot-Tabellen sind bei dieser Analyse hilfreich, da sie es uns ermöglichen, die Kategorie zu schwenken, um die genaue Anzahl der internen Links auf jeder Seite zu erhalten.

Mit Python können wir auch mathematische Funktionen ausführen, um Summen und die Bedeutung aller vorhandenen numerischen Daten abzuleiten.

Protokolldateianalyse

Ein weiterer Grund, warum Python von Vorteil ist, liegt in der Analyse der Protokolldateien. Zu den Erkenntnissen, die wir extrahieren können, gehört die Identifizierung von Bereichen einer Website, die von einem Google-Suchbot am häufigsten gecrawlt werden. Es wird auch verwendet, um Änderungen in der Anzahl der Anforderungen im Laufe der Zeit zu überwachen.

Mithilfe der Protokolldateianalyse kann die Anzahl der Seiten ermittelt werden, die nicht indiziert werden können, oder die Anzahl der Seiten, die noch Bot-Aufmerksamkeit erhalten, um Probleme mit dem Crawling-Budget zu beheben.

Der einfachste Weg, eine Protokolldateianalyse durchzuführen, besteht darin, die URLs einer Site anhand ihrer Dachkategorie zu segmentieren. Wir verwenden auch Pivot-Tabellen, um eine Zahl der Gesamtanzahl von URLs und der Durchschnittsmenge für jedes Segment zu generieren.

Fazit

Python hat viel zu bieten und ist in den richtigen Händen ein mächtiger Verbündeter. Semalt und sein Expertenteam verlassen sich seit Jahren auf Python für besondere Bedürfnisse. Wir wissen, wie wir die Arbeit erledigen können, und unsere Kunden haben dies als Vorteil. Auch Sie können heute Kunde werden.