כיצד להשתמש בפייתון לצורך אופטימיזציה למנועי חיפוש - מומחה לסמלט



שימוש בפייתון לקידום אתרים יכול להיות דרך נהדרת לתת לאתר שלך את התכונות הדרושות לו ועדיין לבצע אופטימיזציה למנועי חיפוש. האם אתה מעוניין לבחון את האפשרויות של Python באתר שלך? להלן מספר דרכים ידידותיות למתחילים להבין כיצד פועל פיתון וכיצד ניתן להשתמש בו לעבודה אוטומטית של SEO וניתוח נתונים.

כשהתחלנו להשתמש בפייתון לראשונה, מצאנו את המומחים שלנו המשתמשים בו בתדירות גבוהה יותר ויותר, ובכל שימוש חדש באה חוויה חדשה והבנה טובה יותר של שפת התכנות. זה עזר לנו להגביר את התיק והפכנו להיות טובים יותר כמקצוענים בתחום SEO.

היכולת שלנו להתמודד עם צרכי הפיתון של הלקוח שלנו נעה בין משימות טכניות למדי, כמו הערכת האופן שבו אלמנטים כגון ספירת מילים וקודי סטטוס עברו שינויים לאורך זמן. אנו יכולים גם לטפל במשימות מתקדמות יותר, כמו ניתוח קבצי קישור פנימיים וקישורי יומן.

כמו כן, הצלחנו להשתמש בפייתון ל:
  • עובדים על פיסות נתונים גדולות מאוד.
  • עבודה עם קבצים שבדרך כלל יקרוסו Excel או קבצים מצריכה ניתוח מורכב כדי לחלץ כל תובנה משמעותית.

כיצד הצלחנו להשתמש בפייתון כדי לשפר את ביצועי ה- SEO שלנו?

כאשר אנו משתמשים בפייתון לקידום אתרים, אנו מוסמכים בכמה דרכים. זאת הודות לתכונה שלו המאפשרת למשתמשים לבצע אוטומציה של פונקציות חוזרות ונשנות, שבדרך כלל ייקח להן השלמה ארוכה.

על ידי שימוש בפייתון זה יש לנו יותר זמן ואנרגיה להשקיע בעבודה אסטרטגית חשובה אחרת ולייעל מאמצים אחרים שאי אפשר לבצע אוטומציה.

זה מאפשר לנו לעבוד טוב יותר עם נתחי נתונים גדולים, מה שמקל על ההגעה להחלטות מבוססות נתונים טובות יותר, המספקות תשואות בעלות ערך על עולמותינו ולקוחותינו הולכים הביתה מרוצים מהמאמץ שלנו.

כדי לגבות את מידת היעילות של פייתון, בוצע מחקר על ידי מכון מקינזי העולמי, ומצא כי הסיכויים הגבוהים פי 23 לרכוש לקוחות ארגונים מונעי נתונים. סביר להניח שהם ישמרו לקוחות שלוחצים על האתר שלהם פי שישה מאשר אתרים רגילים. אתה יכול ליהנות מכל אלה באמצעות Python.

השימוש ב- Python מועיל גם לגיבוי של כל רעיונות או אסטרטגיות שנצטרך לשפר את האתר שלך. זה אפשרי מכיוון שאנחנו מכמתים את זה עם הנתונים שכבר יש לנו ומשתמשים בהם בכדי לקבל את ההחלטות הטובות ביותר. אנו גם שומרים על מינוף הכוח שלנו כאשר אנו מנסים ליישם רעיונות אלה.

איך נוסיף את פייתון לתהליך העבודה שלנו ב- SEO?

אנו משתמשים בפייתון בתהליך העבודה שלנו בשתי שיטות עיקריות:
  1. אנו שוקלים מה יכול להיות אוטומטי ומקדישים תשומת לב מיוחדת לגורם זה בעת ביצוע משימות קשות.
  2. אנו מזהים את הפערים בעבודת הניתוח שלנו בעיצומה או בניתוח שהושלם.
גילינו שמשתמש אחר אמור ללמוד ש- Python יהיה תלוי בנתונים שיש לך כרגע כדי לגשת אליהם או לחלץ תובנות בעלות ערך. שיטה זו עזרה לכמה מהמומחים שלנו ללמוד דברים רבים עליהם נדון במאמר זה.

עליכם להבין שלמדנו את פייתון כיתרון נוסף, לא מכיוון שהוא נחוץ כדי להפוך למקצוען SEO.

איך אוכל ללמוד פייתון?

אם אתה מקווה להשיג את התוצאות הטובות ביותר משימוש במאמר זה כמדריך ללימוד פייתון, הנה כמה חומרים שעומדים לרשותך:
  • כמה נתונים מאתר אינטרנט.
  • סביבת פיתוח משולבת להפעלת הקוד שלך. כשהתחלנו לראשונה השתמשנו ב- Google Colab ו- Juster Notebook.
  • ראש פתוח. אנו מאמינים כי הלך הרוח שלנו עזר דרך ארוכה לעשות לנו כל כך טוב עם פייתון. לא פחדנו לטעות או לכתוב קוד שגוי. כל טעות היא הזדמנות ללמוד בצורה שלא תוכלו לשכוח לעולם. בטעות אתה מתחיל לעבוד על הבעיה ולהבין דרכים לתקן אותה. זה משחק חלק גדול במה שאנחנו עושים כאנשי מקצוע בתחום קידום אתרים.

בקר בספריות

כשהתחלנו ללמוד פייתון היינו מבקרים נפוצים בספריות באופן מקוון ומקומי. הספרייה היא נקודת התחלה טובה. ישנן מספר ספריות שתוכלו לבדוק, אך שלוש ספריות בולטות בכל הנוגע ללמד את הדברים החשובים. הם:

פנדות

זוהי ספריית פייתון המשמשת לעבודה על נתוני טבלה. זה מאפשר מניפולציות נתונים ברמה גבוהה כאשר DataFrame הוא מבנה הנתונים העיקרי.

DataFrame הוא למעשה גיליון אלקטרוני בפנדה. עם זאת, הפונקציות שלה אינן מוגבלות למצטיין שורות ומגבלות בתים. זה גם הרבה יותר מהיר ויעיל בהשוואה ל- Microsoft Excel.

בקשות

בקשה משמשת לביצוע בקשות HTTP בפייתון. הוא עושה שימוש בשיטות שונות כגון GET ו- POST בעת הגשת בקשה, ובסופו של דבר התוצאה נשמרת ב- Python. משתמשים יכולים גם להשתמש בבקשות שונות כמו כותרות, אשר יציגו מידע שימושי הנוגע לזמן התוכן ומשך הזמן לתגובת המטמון שלו.

מרק יפהפה

זוהי גם ספרייה המשמשת לחילוץ נתונים מקבצי HTML ו- XML. אנו משתמשים בזה בעיקר לגריטה באינטרנט מכיוון שהוא יכול להפוך מסמכי HTML רגילים לאובייקטים שונים של פייתון. נעשה בו שימוש נפרד כדי לחלץ את כותרת הדפים כדוגמה. ניתן להשתמש בו גם לחילוץ קישורי href שנמצאים בדף.

פילוח דפים

כאן תקבץ דפים לקטגוריות על סמך מבנה כתובת האתר שלהם או כותרת העמוד. אתה מתחיל באמצעות regex פשוט כדי לפרק את האתר ולסווג אותו על פי כתובת האתר של כל עמוד. לאחר מכן, אנו מוסיפים פונקציה שעוברת דרך רשימת כתובות ה- URL, תוך הקצאת כתובת URL לקטגוריה ספציפית לפני הוספת פלחים לעמודה ב- DataFrame בה אתה מוצא את רשימת כתובות ה- URL המקוריות.

יש גם דרך שנוכל לפלח עמודים מבלי ליצור את הפלחים באופן ידני. על ידי שימוש במבנה ה- URL, אנו יכולים לתפוס את התיקיה הכלולה אחרי המסמך הראשי ולהשתמש בה כדי לסווג כל כתובת אתר. זה עדיין יוסיף טור חדש ל- DataFrame שלנו עם הקטע המעורב.

הפנה מחדש את הרלוונטיות

אם לא היינו מגלים שזה אפשרי באמצעות Python, אולי לעולם לא ניסינו את זה. במהלך ההעברה, לאחר הוספת הפניות מחדש, חיפשנו אם מיפוי ההפניות מדויק יותר. המבחן שלנו היה תלוי בבדיקה אם הקטגוריה ועומק כל דף השתנו או שהוא נשאר זהה.

כשעשינו זאת, היינו חייבים לבצע סריקה לפני ואחרי המעבר של האתר ולפלח כל עמוד באמצעות מבנה ה- URL שלו, כפי שהזכרנו קודם. בעקבות זאת, כל שנותר היה להשתמש בכמה מפעילי השוואה פשוטים שנבנו בתוך פייתון המסייעים לקבוע אם קטגוריית העומק עבור כל פיתון חווה שינויים כלשהם.

כסקריפט אוטומטי, הוא רץ בכל כתובת אתר כדי לקבוע אם לקטגוריה או לעומק הייתה השפעה כלשהי, ואת תוצאת הפלט כמסגרת נתונים חדשה. מסגרת נתונים חדשה זו תכלול עמודות נוספות המוצגות נכון כאשר הן תואמות או שקר אם אינן מתאימות. בדיוק כמו להצטיין, השימוש בספריית פנדה מאפשר לך לנתב נתונים על בסיס אינדקס שמקורו ב- DataFrame המקורי.

ניתוח קישורים פנימיים

חשוב לבצע ניתוח קישורים פנימיים בכדי לזהות באילו קטעים באתר יש הכי הרבה קישורים וכן לגלות הזדמנויות חדשות לפתח קישורים פנימיים רבים יותר באתר. כדי להיות מסוגל לבצע ניתוח זה, יהיה צורך בחלק מעמודי הנתונים מסריקת האינטרנט. לדוגמא, יתכן שתידרש כל מדד המציג קישורי קישור וקישור בין דפים באתר.

כמו בעבר, נצטרך לפלח את הנתונים האלה כדי שנוכל לקבוע את הקטגוריות השונות של האתר. זה גם חשוב מאוד כיוון שזה סייע לנו בניתוח הקישורים בין עמודים אלה.

טבלאות ציר שימושיות במהלך ניתוח זה מכיוון שהן מאפשרות לנו להסתובב בקטגוריה בכדי לקבל את המספר המדויק של קישורים פנימיים בכל עמוד.

בעזרת Python אנו מסוגלים לבצע פונקציות מתמטיות להפקת סכומים ומשמעותם של כל הנתונים המספריים שיש לנו.

ניתוח קבצי יומן

סיבה נוספת מדוע פיתון מועילה קשורה לניתוח קובצי היומן שלו. חלק מהתובנות שאנו יכולים לחלץ כוללות אזורים מזהים באתר שנסרקים הכי הרבה על ידי בוט חיפוש בגוגל. הוא משמש גם לניטור כל שינוי במספר הבקשות לאורך זמן.

ניתן להשתמש בניתוח קבצי יומן כדי לראות את מספר הדפים שלא ניתן לאינדקס או לדפים שבורים שעדיין זוכים לתשומת לב של הבוט כדי לטפל בבעיות תקציב הסריקה.

הדרך הקלה ביותר לבצע ניתוח קבצי יומן היא לפלח את כתובות ה- URL של אתר על פי קטגוריית הגג שלו. אנו משתמשים גם בטבלאות ציר כדי ליצור נתון של הכמות הכוללת של כתובות אתרים והכמות הממוצעת עבור כל פלח.

סיכום

לפייתון יש הרבה מה להציע, ובידיים הנכונות, הוא בעל ברית חזק. סמל וצוות המומחים שלו סמכו על Python לצרכים מיוחדים במשך שנים. אנו יודעים כיצד לבצע את העבודה וללקוחותינו יש בכך יתרון. גם אתה יכול להיות לקוח היום.