如何使用Python進行搜索引擎優化-Semalt Expert



使用Python進行SEO是在為網站提供所需功能的同時仍為搜索引擎進行優化的絕佳方法。您是否有興趣在您的網站上探索Python的可能性?這是一些適合初學者的方法,用於了解Python的功能以及如何將其用於自動化技術SEO和數據分析。

剛開始使用Python時,我們發現我們的專家越來越多地使用它,並且每次使用新工具都會帶來新的體驗,並且對編程語言有了更好的理解。這幫助我們提升了產品組合的質量,並成為了SEO專業人員,因此變得更好。

我們處理客戶的Python需求的能力包括相當技術性的任務,例如評估諸如字數和狀態代碼之類的元素隨時間變化的方式。我們還可以處理更高級的任務,例如分析內部鏈接和日誌文件。

此外,我們已經能夠將Python用於:
  • 處理非常大的數據集。
  • 使用通常會使Excel崩潰的文件或文件,需要進行複雜的分析以提取任何有意義的見解。

我們如何使用Python來改善我們的SEO性能?

當我們將Python用於SEO時,我們可以通過多種方式獲得授權。這要歸功於其功能,該功能使用戶能夠自動執行通常需要很長時間才能完成的重複性低級功能。

通過使用此Python,我們有更多的時間和精力花費在其他重要的戰略工作上,並優化其他無法自動化的工作。

它使我們能夠更好地處理大量數據,從而更輕鬆地做出更好的數據驅動決策,從而為我們的世界提供有價值的回報,並且客戶對我們的努力感到滿意。

為了支持Python的有效性,麥肯錫全球研究所(McKinsey Global Institue)進行了一項研究,發現數據驅動型組織獲得客戶的可能性要高23倍。他們保留的客戶點擊量是普通網站的六倍。使用Python,您將從所有這些中受益。

使用Python還有助於備份我們可能需要改善您的網站的任何想法或策略。這是可能的,因為我們用已經擁有的數據對其進行了量化,然後使用它來做出最佳決策。當我們嘗試實現這些想法時,我們也會保持力量平衡。

我們如何將Python添加到我們的SEO工作流程中?

我們通過兩種主要方法在工作流程中使用Python:
  1. 我們考慮可以自動執行的任務,並在執行困難的任務時特別注意這一因素。
  2. 我們會在分析工作進行中或完成的分析中找出任何差距。
我們發現,另一個要學習Python的用戶將依賴於您當前必須訪問或提取有價值的見解的數據。這種方法已經幫助我們的一些專家學習了很多我們將在本文中討論的內容。

您應該了解,我們學習Python是一個額外的優勢,而不是因為成為SEO專家是必要的。

如何學習Python?

如果希望通過使用本文作為學習Python的指南獲得最佳結果,那麼以下是您應該掌握的一些材料:
  • 來自網站的一些數據。
  • 一個集成的開發環境,可在其上運行代碼。剛開始時,我們使用Google Colab和Juster Notebook。
  • 開放的心態。我們相信,我們的心態有助於在使用Python方面取得長足的進步。我們不怕犯錯誤或編寫錯誤的代碼。每個錯誤都是以一種您永遠不會忘記的方式學習的機會。犯了一個錯誤,您便會設法解決問題並找出解決問題的方法。這在我們作為SEO專業人員所做的工作中起著重要作用。

參觀圖書館

當我們開始學習Python時,我們是在線和本地圖書館的常客。圖書館是一個很好的起點。您可以簽出幾個庫,但是在教給您重要的東西時,三個庫卻很出色。他們是:

大熊貓

這是一個Python庫,用於處理表數據。這允許進行高級數據操作,其中DataFrame是關鍵數據結構。

DataFrame本質上是Panda上的電子表格。但是,它的功能不僅僅限於行數和字節數限制。與Microsoft Excel相比,它也更快,更高效。

要求

請求用於在Python中發出HTTP請求。在發出請求時,它使用了諸如GET和POST之類的不同方法,最終結果被存儲在Python中。用戶還可以使用不同的請求(例如標頭),這些請求將顯示有關內容時間及其緩存響應時間的有用信息。

美麗的湯

它也是一個用於從HTML和XML文件提取數據的庫。我們主要將其用於網絡抓取,因為它可以將普通的HTML文檔轉換為不同的Python對象。作為示例,已多次使用它來提取頁面標題。它還可以用於提取頁面上的href鏈接。

細分頁面

在這裡,您將根據頁面的URL結構或頁面標題將頁面分組。首先使用簡單的正則表達式將網站分解並根據每個頁面的URL對其進行分類。接下來,我們添加一個遍歷URL列表的函數,在將段添加到找到原始URL列表的DataFrame列中之前,將URL分配給特定類別。

我們還有一種方法可以對頁面進行細分,而無需手動創建細分。通過使用URL結構,我們可以獲取包含在主文檔之後的文件夾,並使用該文件夾對每個URL進行分類。這仍將向我們的DataFrame添加一個新的列,其中包含已參與的細分。

重定向相關性

如果我們不知道使用Python可以做到這一點,那麼我們可能從未嘗試過。在遷移期間,添加重定向後,我們正在查看重定向映射是否正確。我們的測試取決於檢查每頁的類別和深度是否已更改或是否保持不變。

正如我們之前提到的,這樣做時,我們必須對網站進行遷移前和遷移後的爬網,並使用其URL結構對每個頁面進行分段。接下來,剩下的就是使用一些內置在Python中的簡單比較運算符,這些運算符可以幫助確定每個Python的深度類別是否經歷了任何更改。

作為自動腳本,它會遍歷每個URL以確定類別或深度是否有影響,並將輸出結果作為新的數據框。這個新的數據框將包含其他列,當它們匹配時顯示true,否則顯示false。就像excel一樣,使用Panda庫可以使您根據從原始DataFrame派生的索引來透視數據。

內部鏈接分析

重要的是進行內部鏈接分析,以識別站點中哪些部分具有最多的鏈接,以及發現在整個站點中開發更多內部鏈接的新機會。為了能夠執行此分析,將需要Web爬網中的某些數據列。例如,您可能需要任何度量標準來顯示站點上頁面之間的鏈接輸入和鏈接輸出。

像以前一樣,我們將需要對這些數據進行細分,以便我們可以確定網站的不同類別。這也非常重要,因為它有助於我們分析這些頁面之間的鏈接。

數據透視表在此分析過程中很有用,因為它們使我們可以對類別進行數據透視,以獲取每個頁面上內部鏈接的確切數量。

使用Python,我們還能夠執行數學功能來得出總和以及所擁有的任何數值數據的含義。

日誌文件分析

Python受益的另一個原因與其日誌文件分析有關。我們可以提取的一些見解包括確定網站的區域,這些區域被Google搜索機器人抓取得最多。它還用於監視請求數量隨時間的任何變化。

日誌文件分析可用於查看無法編制索引的頁面數或仍然受到機器人注意的頁面破碎,以解決爬網預算問題。

執行日誌文件分析的最簡單方法是根據站點的繖形類別對站點的URL進行分段。我們還使用數據透視表來生成URL總數和每個細分的平均值的數字。

結論

Python提供了很多東西,在正確的地方,它是一個強大的盟友。 塞馬爾特 多年來,它的專家團隊一直依靠Python滿足特殊需求。我們知道如何完成工作,我們的客戶將這作為優勢。您今天也可以成為客戶。