Како се Питхон користи за оптимизацију претраживача - Семалт Екперт



Коришћење Питхон-а за СЕО може бити одличан начин да својој веб локацији дате функције које су јој потребне, а да је и даље оптимизујете за претраживаче. Да ли сте заинтересовани за истраживање могућности Питхона на вашој веб локацији? Ево неколико начина прилагођених почетницима да разумете како Питхон функционише и како се може користити за аутоматизацију техничког СЕО-а и анализе података.

Када смо први пут почели да користимо Питхон, открили смо да га наши стручњаци користе све чешће и са сваком новом употребом долазило је ново искуство и боље разумевање програмског језика. Ово нам је помогло да изједначимо свој портфолио и постали смо бољи као СЕО професионалци.

Наша способност да се бавимо потребама клијента у Питхону варира од прилично техничких задатака, попут процене како су елементи попут броја речи и статусних кодова временом пролазили кроз промене. Такође се можемо побринути за напредније задатке, попут анализе интерног повезивања и датотека евиденције.

Такође, могли смо да користимо Питхон за:
  • Рад на врло великим битовима скупова података.
  • Рад са датотекама које би обично отказале Екцел или са датотекама захтева сложену анализу како би се извукли сви значајни увиди.

Како смо успели да користимо Питхон за побољшање СЕО перформанси?

Када користимо Питхон за СЕО, оснажујемо се на неколико начина. То је захваљујући својој особини која омогућава корисницима да аутоматизују понављајуће функције ниског нивоа којима ће обично требати дуго времена да се изврше.

Коришћењем овог Питхона имамо више времена и енергије да потрошимо на друге важне стратешке послове и оптимизујемо друге напоре које је немогуће аутоматизовати.

Омогућава нам бољи рад са великим деловима података, што олакшава доношење бољих одлука заснованих на подацима, које пружају вредан повратак у наш свет, а клијенти одлазе кући задовољни нашим трудом.

Да би се поткрепило колико Питхон може бити ефикасан, спровела је студија МцКинсеи Глобал Институе, која је открила да су организације вођене подацима 23 пута веће шансе да прикупе купце. Вероватно ће задржати купце који кликну на њихову веб локацију шест пута више од обичних веб локација. Користећи Питхон, све ово можете искористити.

Коришћење Питхона је корисно и за прављење резервних копија било којих идеја или стратегија које ћемо можда морати побољшати вашу веб локацију. То је могуће јер га квантификујемо подацима који већ имамо и користимо их за доношење најбољих одлука. Такође задржавамо своју моћ када покушавамо да применимо ове идеје.

Како да додамо Питхон у наш СЕО ток посла?

Питхон користимо у свом току рада по две основне методе:
  1. Разматрамо шта се може аутоматизовати и обраћамо посебну пажњу на овај фактор приликом обављања тешких задатака.
  2. Утврђујемо све празнине у нашем раду на анализи у току или у завршеној анализи.
Открили смо да је други корисник требало да научи Питхон да би зависио од података којима тренутно имате да бисте приступили или извукли драгоцене увиде. Ова метода помогла је неколико наших стручњака да науче многе ствари о којима ћемо разговарати у овом чланку.

Требало би да схватите да смо Питхон научили као додатну предност, а не зато што је то неопходно да бисмо постали СЕО професионалац.

Како могу да научим Питхон?

Ако се надате да ћете најбоље искористити овај чланак као водич за учење Питхона, ево неколико материјала који би вам требали бити при руци:
  • Неки подаци са веб локације.
  • Интегрисано развојно окружење за покретање вашег кода. Када смо тек започели, користили смо Гоогле Цолаб и Јустер Нотебоок.
  • Отворени ум. Верујемо да нам је начин размишљања много помогао у постизању овако доброг са Питхоном. Нисмо се плашили да погрешимо или напишемо погрешан код. Свака грешка прилика је да научите на начин који никада не можете заборавити. Ако грешком направите свој пут до проблема и откријете начине како да га поправите. Ово игра велику улогу у ономе што радимо као СЕО професионалци.

Посетите библиотеке

Када смо почели да учимо Питхон, били смо уобичајени посетиоци библиотека како на мрежи тако и на локалном нивоу. Библиотека је добро полазиште. Постоји неколико библиотека које можете погледати, али три библиотеке се истичу када вас подучавају важним стварима. Су:

Панде

Ово је Питхон библиотека која се користи за рад на подацима табеле. Ово омогућава манипулацију подацима на високом нивоу, при чему је ДатаФраме кључна структура података.

ДатаФраме је у основи прорачунска табела Панде. Међутим, његове функције нису ограничене на екцелс редове и ограничења бајтова. Такође је много бржи и ефикаснији у поређењу са Мицрософт Екцел-ом.

Захтеви

Захтев се користи за израду ХТТП захтева у Питхону. Користи различите методе као што су ГЕТ и ПОСТ приликом подношења захтева, а на крају се резултат чува у Питхону. Корисници такође могу да користе различите захтеве, попут заглавља, која ће приказивати корисне информације у вези са временом садржаја и временом трајања да његова кеш меморија одговори.

Прелепа супа

Такође је библиотека која се користи за издвајање података из ХТМЛ и КСМЛ датотека. Ово углавном користимо за уклањање веба, јер то може трансформисати уобичајене ХТМЛ документе у различите Питхон објекте. Неколико пута је коришћен за издвајање наслова страница као пример. Такође се може користити за издвајање хреф веза које се налазе на страници.

Сегментирање страница

Овде ћете групирати странице у категорије на основу њихове структуре УРЛ-а или наслова странице. Најпре користите једноставни регуларни израз за разбијање странице и категоризацију на основу УРЛ-а сваке странице. Даље, додајемо функцију која се петља кроз листу УРЛ адреса, додељујући УРЛ одређеној категорији пре додавања сегмената у колону у ДатаФраме, где ћете пронаћи оригиналну листу УРЛ адреса.

Такође постоји начин на који можемо сегментирати странице без ручног креирања сегмената. Коришћењем структуре УРЛ-а можемо да зграбимо фасциклу која се налази иза главног документа и помоћу ње категоризујемо сваку УРЛ адресу. Ово ће и даље додати нову колону у наш ДатаФраме са ангажованим сегментом.

Преусмеравање релевантности

Да нисмо схватили да је то могуће користећи Питхон, можда никада не бисмо пробали. Током миграције, након додавања преусмеравања, тражили смо да видимо да ли је мапирање преусмеравања тачно. Наш тест је зависио од прегледа да ли су се категорија и дубина сваке странице промениле или је остала иста.

Док смо то радили, морали смо да извршимо индексирање веб локације пре и после миграције и да сегментирамо сваку страницу користећи њену структуру УРЛ-а, као што смо раније поменули. Након овога, преостало је само коришћење неких једноставних оператора упоређивања који су уграђени у Питхон који помажу у одређивању да ли категорија дубине за сваки Питхон доживљава неке промене.

Као аутоматизована скрипта, пролазила је кроз сваку УРЛ адресу да би утврдила да ли категорија или дубина имају било какав утицај, а излазни резултат као нови оквир података. Овај нови оквир података садржаће додатне колоне које приказују тачно када се подударају или нетачно ако се не подударају. Баш као и екцел, коришћење библиотеке Панда омогућава вам окретање података на основу индекса изведеног из оригиналног ДатаФраме-а.

Анализа интерне везе

Важно је покренути анализу интерних веза како би се утврдило који одељци веб локације имају највише веза, као и да би се откриле нове могућности за развој више интерних веза на веб локацији. Да бисте могли да извршите ову анализу, биће потребне неке колоне података са веб пописивања. На пример, можда ће вам требати било који показатељи који приказују везе и излазе између страница на веб локацији.

Као и раније, мораћемо да сегментирамо ове податке како бисмо могли да одредимо различите категорије веб странице. Такође је веома важно јер нам је помогло при анализи веза између ових страница.

Изведене табеле су корисне током ове анализе јер нам омогућавају да се окренемо према категорији како бисмо добили тачан број унутрашњих веза на свакој страници.

Помоћу Питхона такође смо у могућности да вршимо математичке функције за извођење сума и значења било којих нумеричких података које имамо.

Анализа датотеке дневника

Још један разлог зашто је Питхон користан има везе са анализом датотека дневника. Неки од увида које можемо извући укључују идентификовање области веб локације које Гооглеов претраживачки робот највише претражује. Такође се користи за надгледање било каквих промена у броју захтева током времена.

Анализа датотеке дневника може се користити за преглед броја страница које се не могу индексирати или оштећене странице које још увек добијају пажњу бота како би се решиле проблеме са буџетом пописивања.

Најлакши начин за анализу датотеке дневника је сегментирање УРЛ адреса веб локације на основу њене кишобран категорије. Пивот табеле такође користимо за генерисање цифре укупне количине УРЛ-ова и просечног износа за сваки сегмент.

Закључак

Питхон има много тога да понуди, а у правим рукама је моћан савезник. Семалт и његов тим стручњака већ годинама се ослањају на Питхон за посебне потребе. Знамо како да обавимо посао, а наши клијенти имају ово као предност. И ви данас можете постати клијент.