検索エンジン最適化にPythonを使用する方法-SemaltExpert



Python for SEOを使用すると、検索エンジン向けに最適化しながら、Webサイトに必要な機能を提供することができます。あなたのウェブサイトでPythonの可能性を探求することに興味がありますか? Pythonがどのように機能し、自動化の技術的なSEOとデータ分析がどのように機能するかを理解するための初心者向けの方法をいくつか紹介します。

私たちが最初にPythonを使い始めたとき、私たちは専門家がPythonをますます頻繁に使用していることに気付き、新しい使用のたびに新しい経験とプログラミング言語のより良い理解がもたらされました。これは私たちのポートフォリオをレベルアップするのに役立ち、SEOの専門家としてより良くなりました。

クライアントのPythonニーズを処理する能力は、単語数やステータスコードなどの要素が時間の経過とともにどのように変化したかを評価するなど、かなり技術的なタスクにまで及びます。また、内部リンクやログファイルの分析など、より高度なタスクを処理することもできます。

また、Pythonを次の目的で使用することができました。
  • 非常に大きなビットのデータセットでの作業。
  • 通常Excelまたはファイルをクラッシュさせるファイルを操作するには、意味のある洞察を抽出するために複雑な分析が必要です。

Pythonを使用してSEOパフォーマンスを向上させるにはどうすればよいでしょうか。

SEOにPythonを使用すると、いくつかの方法で権限が与えられます。これは、通常は完了するまでに長い時間がかかる反復的な低レベルの機能をユーザーが自動化できる機能のおかげです。

このPythonを使用することで、他の重要な戦略的作業に費やす時間とエネルギーを増やし、自動化できない他の取り組みを最適化することができます。

これにより、大量のデータをより適切に処理できるようになり、より適切なデータ主導の意思決定にたどり着くことが容易になります。これにより、私たちの世界に価値のある利益がもたらされ、クライアントは私たちの努力に満足して帰宅します。

Pythonの効果を裏付けるために、McKinsey Global Institueが調査を実施したところ、データ主導の組織が顧客を獲得する可能性が23倍高いことがわかりました。通常のサイトの6倍以上自分のWebサイトをクリックした顧客を維持する可能性があります。 Pythonを使用すると、これらすべてのメリットを享受できます。

Pythonの使用は、Webサイトを改善するために必要となる可能性のあるアイデアや戦略をバックアップするのにも役立ちます。それは、私たちがすでに持っているデータでそれを定量化し、それを使用して最良の決定を下すために可能です。また、これらのアイデアを実装しようとするときも、パワーレバレッジを維持します。

SEOワークフローにPythonを追加するにはどうすればよいですか?

ワークフローでは、次の2つの主要な方法でPythonを使用します。
  1. 自動化できるものを検討し、難しいタスクを実行するときはこの要素に特に注意を払います。
  2. 分析作業の進行中または完了時に、分析作業のギャップを特定します。
別のユーザーがPythonを学ぶことは、現在アクセスする必要のあるデータに依存するか、貴重な洞察を抽出することであることがわかりました。この方法は、私たちの専門家の何人かがこの記事で議論する多くのことを学ぶのに役立ちました。

Pythonは、SEOのプロになるために必要なためではなく、追加の利点として学んだことを理解する必要があります。

Pythonを学ぶにはどうすればよいですか?

この記事をPython学習のガイドとして使用することで最良の結果を得たい場合は、次の資料を手元に用意しておく必要があります。
  • ウェブサイトからのいくつかのデータ。
  • コードを実行するための統合開発環境。最初に始めたときは、GoogleColabとJusterNotebookを使用していました。
  • オープンマインド。私たちの考え方は、Pythonでこれほど優れたものにするのに大いに役立ったと信じています。私たちは間違いを犯したり、間違ったコードを書いたりすることを恐れませんでした。すべての間違いはあなたが決して忘れることができない方法で学ぶ機会です。間違いを犯すと、問題に取り組み、それを修正する方法を見つけることができます。これは、SEOの専門家として私たちが行うことにおいて大きな役割を果たします。

図書館に行く

Pythonを学び始めたとき、私たちはオンラインとローカルの両方で図書館をよく訪れていました。ライブラリは良い出発点です。チェックアウトできるライブラリはいくつかありますが、重要なことを教えることに関しては、3つのライブラリが際立っています。彼らです:

パンダ

これは、テーブルデータの操作に使用されるPythonライブラリです。これにより、DataFrameが主要なデータ構造である高レベルのデータ操作が可能になります。

DataFrameは、基本的にPandaのスプレッドシートです。ただし、その機能は、行とバイトの制限に優れているだけではありません。また、Microsoft Excelと比較すると、はるかに高速で効率的です。

リクエスト

リクエストは、PythonでHTTPリクエストを行うために使用されます。リクエストを行うときにGETやPOSTなどのさまざまなメソッドを使用し、最終的に結果はPythonに保存されます。ユーザーは、ヘッダーなどのさまざまなリクエストを使用することもできます。ヘッダーは、コンテンツの時間とキャッシュが応答する時間に関する有用な情報を表示します。

美しいスープ

また、HTMLおよびXMLファイルからデータを抽出するために使用されるライブラリでもあります。通常のHTMLドキュメントをさまざまなPythonオブジェクトに変換できるため、これは主にWebスクレイピングに使用します。例として、ページのタイトルを抽出するためにいくつか使用されています。また、ページ上にあるhrefリンクを抽出するためにも使用できます。

ページのセグメント化

ここでは、URL構造またはページタイトルに基づいてページをカテゴリにグループ化します。まず、単純な正規表現を使用してサイトを分割し、各ページのURLに基​​づいてサイトを分類します。次に、URLリストをループする関数を追加し、特定のカテゴリにURLを割り当ててから、元のURLリストがあるDataFrameの列にセグメントを追加します。

手動でセグメントを作成せずにページをセグメント化する方法もあります。 URL構造を使用することで、メインドキュメントの後に含まれているフォルダーを取得し、それを使用して各URLを分類できます。これにより、エンゲージされたセグメントを持つDataFrameに新しい列が追加されます。

関連性をリダイレクトする

Pythonを使用してこれが可能であることがわからなかった場合は、試したことがない可能性があります。移行中、リダイレクトを追加した後、リダイレクトマッピングが正確かどうかを確認していました。私たちのテストは、各ページのカテゴリと深さが変更されたかどうか、または同じままかどうかを確認することに依存していました。

これを行ったとき、前述のように、サイトの移行前と移行後のクロールを行い、URL構造を使用して各ページをセグメント化する必要がありました。これに続いて、残ったのは、Pythonに組み込まれているいくつかの単純な比較演算子を使用することでした。これは、各Pythonの深度のカテゴリに変更があったかどうかを判断するのに役立ちます。

自動化されたスクリプトとして、すべてのURLを実行して、カテゴリまたは深度が影響を及ぼしたかどうかを判断し、出力結果を新しいデータフレームとして出力しました。この新しいデータフレームには、一致する場合はtrueを表示し、一致しない場合はfalseを表示する追加の列が含まれます。 Excelと同様に、Pandaライブラリを使用すると、元のDataFrameから派生したインデックスに基づいてデータをピボットできます。

内部リンク分析

内部リンク分析を実行して、サイトのどのセクションに最も多くのリンクがあるかを特定し、サイト全体でより多くの内部リンクを開発する新しい機会を見つけることが重要です。この分析を実行できるようにするには、Webクロールからのデータの列の一部が必要になります。たとえば、サイトのページ間のリンクインとリンクアウトを表示するメトリックが必要になる場合があります。

以前と同様に、このデータをセグメント化して、Webサイトのさまざまなカテゴリを判別できるようにする必要があります。これらのページ間のリンクを分析する際に役立つため、これも非常に重要です。

ピボットテーブルは、各ページの内部リンクの正確な数を取得するためにカテゴリをピボットできるため、この分析中に役立ちます。

Pythonを使用すると、数学関数を実行して、合計と数値データの意味を導き出すこともできます。

ログファイル分析

Pythonが有益であるもう1つの理由は、ログファイルの分析に関係しています。抽出できる洞察には、Google検索ボットによって最もクロールされるサイトの領域を特定することが含まれます。また、時間の経過に伴うリクエスト数の変化を監視するためにも使用されます。

ログファイル分析を使用して、クロール予算の問題に対処するために、インデックスに登録できないページや、ボットの注意を引いている壊れたページの数を確認できます。

ログファイル分析を実行する最も簡単な方法は、アンブレラカテゴリに基づいてサイトのURLをセグメント化することです。また、ピボットテーブルを使用して、URLの合計量と各セグメントの平均量の数値を生成します。

結論

Pythonには提供できるものがたくさんあり、適切な場合、Pythonは強力な味方です。 セマルト そしてその専門家チームは、何年もの間、特別なニーズのためにPythonに依存してきました。私たちは仕事を成し遂げる方法を知っています、そして私たちのクライアントはこれを利点として持っています。あなたも今日、クライアントになることができます。