Arama Motoru Optimizasyonu İçin Python Nasıl Kullanılır - Semalt Uzmanı



SEO için Python kullanmak, web sitenize ihtiyaç duyduğu özellikleri sunarken arama motorları için optimize etmenin harika bir yolu olabilir. Web sitenizde Python'un olanaklarını keşfetmekle ilgileniyor musunuz? İşte Python'un nasıl çalıştığını ve otomasyon, teknik SEO ve veri analizinin çalışması için nasıl kullanılabileceğini anlamanın başlangıç ​​dostu yollarından bazıları.

Python'u ilk kullanmaya başladığımızda, uzmanlarımızın onu daha sık kullandıklarını gördük ve her yeni kullanımla birlikte yeni bir deneyim ve programlama dilinin daha iyi anlaşılması geldi. Bu, portföyümüzü yükseltmemize yardımcı oldu ve SEO uzmanları olarak daha iyi hale geldik.

Müşterimizin Python ihtiyaçlarını karşılama yeteneğimiz, kelime sayısı ve durum kodları gibi öğelerin zaman içinde nasıl değişikliklere uğradığını değerlendirmek gibi oldukça teknik görevlere kadar uzanmaktadır. Ayrıca, dahili bağlantı ve günlük dosyalarını analiz etme gibi daha gelişmiş görevlerle de ilgilenebiliriz.

Ayrıca, Python'u şu amaçlarla kullanabildik:
  • Çok büyük bit veri kümeleri üzerinde çalışmak.
  • Genellikle Excel'in çökmesine neden olan dosyalarla veya dosyalarla çalışmak, anlamlı içgörüler elde etmek için karmaşık analizler gerektirir.

SEO performansımızı iyileştirmek için Python'u nasıl kullanabildik?

SEO için Python kullandığımızda, çeşitli şekillerde güçlendiriliriz. Bu, kullanıcıların normalde tamamlanması uzun bir süre alacak olan tekrarlayan, düşük seviyeli işlevleri otomatikleştirmelerine olanak tanıyan özelliği sayesindedir.

Bu Python'u kullanarak, diğer önemli stratejik çalışmalara harcamak ve otomatikleştirilmesi imkansız olan diğer çabaları optimize etmek için daha fazla zamana ve enerjiye sahibiz.

Büyük veri yığınlarıyla daha iyi çalışmamızı sağlayarak, daha iyi veriye dayalı kararlara ulaşmamızı kolaylaştırır, bu da dünyalarımıza değerli geri dönüşler sağlar ve müşterilerimiz çabamızdan memnun olarak eve dönerler.

Python'un ne kadar etkili olabileceğini desteklemek için McKinsey Global Enstitüsü tarafından bir çalışma gerçekleştirildi ve veri odaklı kuruluşların müşteri edinme olasılığının 23 kat daha fazla olduğu bulundu. Web sitelerini normal sitelere göre altı kat daha fazla tıklayan müşterileri elde tutmaları muhtemeldir. Python kullanarak tüm bunlardan faydalanırsınız.

Python kullanmak, web sitenizi iyileştirmek için sahip olabileceğimiz herhangi bir fikri veya stratejiyi yedeklemek için de yararlıdır. Bu mümkün, çünkü bunu zaten sahip olduğumuz verilerle ölçüyoruz ve en iyi kararları vermek için kullanıyoruz. Bu fikirleri uygulamaya çalıştığımızda da gücümüzü koruyoruz.

Python'u SEO iş akışımıza nasıl ekleriz?

Python'u iş akışımızda iki ana yöntemle kullanıyoruz:
  1. Neyin otomatikleştirilebileceğini düşünüyoruz ve zor görevleri yerine getirirken bu faktöre özel dikkat gösteriyoruz.
  2. Analiz çalışmamızdaki boşlukları, devam ederken veya tamamlanmış bir analizde tespit ederiz.
Başka bir kullanıcının Python'u öğrenmek için şu anda sahip olduğunuz verilere bağlı olduğunu veya değerli içgörüler elde etmek gerektiğini keşfettik. Bu yöntem, birçok uzmanımızın bu makalede tartışacağımız birçok şeyi öğrenmesine yardımcı oldu.

Python'u ek bir avantaj olarak öğrendiğimizi anlamalısınız, bir SEO uzmanı olmak için gerekli olduğundan değil.

Python'u nasıl öğrenebilirim?

Bu makaleyi Python öğrenmek için bir rehber olarak kullanarak en iyi sonuçları almayı umuyorsanız, elinizde bulundurmanız gereken bazı materyaller şunlardır:
  • Bir web sitesinden bazı veriler.
  • Kodunuzu çalıştırmak için entegre bir Geliştirme Ortamı. İlk başladığımızda Google Colab ve Juster Notebook kullandık.
  • Açık fikirli. Zihniyetimizin Python'da bizi bu kadar iyi hale getirmede uzun bir yol kat ettiğine inanıyoruz. Hata yapmaktan veya yanlış kod yazmaktan korkmadık. Her hata, asla unutamayacağınız bir şekilde öğrenme fırsatıdır. Bir hata yaptığınızda, sorunu çözmek için kendi yolunuzda çalışır ve düzeltmenin yollarını bulursunuz. Bu, SEO uzmanları olarak yaptığımız işte büyük rol oynar.

Kütüphaneleri ziyaret edin

Python öğrenmeye başladığımızda, hem çevrimiçi hem de yerel olarak kütüphanelerin ortak ziyaretçileriydik. Kütüphane iyi bir başlangıç ​​noktasıdır. Kontrol edebileceğiniz birkaç kütüphane var, ancak size önemli şeyleri öğretme konusunda üç kütüphane öne çıkıyor. Onlar:

Pandalar

Bu, tablo verileri üzerinde çalışmak için kullanılan bir Python kitaplığıdır. Bu, DataFrame'in temel veri yapısı olduğu yüksek seviyeli veri manipülasyonlarına izin verir.

DataFrame aslında Panda için bir elektronik tablodur. Ancak işlevleri, satırları ve bayt sınırlarını aşmakla sınırlı değildir. Ayrıca Microsoft Excel'e kıyasla çok daha hızlı ve daha verimlidir.

Talepler

Python'da HTTP istekleri yapmak için bir istek kullanılır. Bir talepte bulunurken GET ve POST gibi farklı yöntemleri kullanır ve sonunda sonuç Python'da saklanır. Kullanıcılar, içerik süresi ve önbelleğinin yanıt vermesi için geçen süre ile ilgili yararlı bilgileri görüntüleyen başlıklar gibi farklı istekleri de kullanabilir.

Güzel çorba

Ayrıca, HTML ve XML dosyalarından veri çıkarmak için kullanılan bir kitaplıktır. Bunu çoğunlukla web hurdası için kullanıyoruz çünkü sıradan HTML belgelerini farklı Python nesnelerine dönüştürebilir. Örnek olarak sayfaların başlığını çıkarmak için ayrı ayrı kullanılmıştır. Ayrıca sayfadaki href bağlantılarını çıkarmak için de kullanılabilir.

Sayfaları bölümlere ayırma

Burada, sayfaları URL yapılarına veya sayfa başlığına göre kategorilere ayıracaksınız. Siteyi ayırmak ve her sayfanın URL'sine göre kategorize etmek için basit bir normal ifade kullanarak başlarsınız. Ardından, orijinal URL listesini bulduğunuz DataFrame'deki bir sütuna segmentler eklemeden önce belirli bir kategoriye bir URL atayarak URL'ler listesinde dolaşan bir işlev ekliyoruz.

Segmentleri manuel olarak oluşturmadan sayfaları segmentlere ayırmanın bir yolu da var. URL yapısını kullanarak, ana belgeden sonra bulunan klasörü yakalayabilir ve her URL'yi kategorilere ayırmak için kullanabiliriz. Bu yine de, etkileşimli segment ile DataFrame'imize yeni bir sütun ekleyecektir.

Alaka düzeyini yeniden yönlendir

Bunun Python kullanarak mümkün olduğunu anlamasaydık, hiç denememiş olabilirdik. Taşıma sırasında, yeniden yönlendirmeleri ekledikten sonra, yönlendirme eşlemesinin doğru olup olmadığını görmeye çalışıyorduk. Testimiz, her sayfanın kategorisinin ve derinliğinin değişip değişmediğini veya aynı kalıp kalmadığını incelemeye dayanıyordu.

Bunu yaparken, siteyi taşıma öncesi ve sonrası taramamız ve daha önce bahsettiğimiz gibi her sayfayı URL yapısını kullanarak segmentlere ayırmamız gerekiyordu. Bunu takiben, geriye kalan tek şey, her Python için derinlik kategorisinde herhangi bir değişiklik olup olmadığını belirlemeye yardımcı olan, Python'da yerleşik olan bazı basit karşılaştırma operatörlerini kullanmaktı.

Otomatikleştirilmiş bir komut dosyası olarak, kategorinin veya derinliğin herhangi bir etkisinin olup olmadığını ve çıktının yeni bir veri çerçevesi olarak ortaya çıkıp çıkmadığını belirlemek için her URL'den geçiyordu. Bu yeni veri çerçevesi, eşleştiklerinde doğru veya eşleşmemeleri durumunda yanlış görüntüleyen ek sütunlar içerecektir. Tıpkı excel gibi, Panda kitaplığını kullanmak, verileri orijinal DataFrame'den türetilen bir dizine göre özetlemenize olanak tanır.

Dahili bağlantı analizi

Bir sitenin hangi bölümlerinin en çok bağlantıya sahip olduğunu belirlemek ve bir site genelinde daha fazla dahili bağlantı geliştirmek için yeni fırsatlar keşfetmek için dahili bağlantı analizi yapmak önemlidir. Bu analizi gerçekleştirebilmek için, web taramasından bazı veri sütunlarına ihtiyaç duyulacaktır. Örneğin, sitedeki sayfalar arasında bağlantı ve bağlantı çıkışlarını görüntüleyen herhangi bir ölçüt isteyebilirsiniz.

Daha önce olduğu gibi, web sitesinin farklı kategorilerini belirleyebilmemiz için bu verileri bölümlere ayırmamız gerekecek. Bu sayfalar arasındaki bağlantıları analiz ederken bize yardımcı olması da çok önemlidir.

Pivot tablolar bu analiz sırasında kullanışlıdır, çünkü her sayfada tam dahili bağlantı sayısını elde etmek için kategoriyi özetlememize izin verir.

Python ile, sahip olduğumuz herhangi bir sayısal verinin toplamlarını ve anlamını türetmek için matematiksel fonksiyonları da gerçekleştirebiliriz.

Günlük dosyası analizi

Python'un yararlı olmasının bir başka nedeni de günlük dosyası analiziyle ilgilidir. Çıkarabileceğimiz bilgilerden bazıları, bir sitenin bir Google arama botu tarafından en çok taranan alanlarının tanımlanmasını içerir. Zaman içinde istek sayısındaki değişiklikleri izlemek için de kullanılır.

Günlük dosyası analizi, tarama bütçesi sorunlarını gidermek için dizine eklenemeyen veya hâlâ botla ilgilenen bozuk sayfaların sayısını görmek için kullanılabilir.

Bir günlük dosyası analizi gerçekleştirmenin en kolay yolu, bir sitenin URL'lerini şemsiye kategorisine göre bölümlere ayırmaktır. Ayrıca, her bir segment için toplam URL miktarı ve ortalama tutarın bir rakamını oluşturmak için pivot tabloları kullanırız.

Sonuç

Python'un sunabileceği çok şey vardır ve doğru ellerde güçlü bir müttefiktir. Semalt ve uzman ekibi yıllarca özel ihtiyaçlar için Python'a güveniyor. İşi nasıl yapacağımızı biliyoruz ve müşterilerimiz bunu bir avantaj olarak görüyor. Siz de bugün müşteri olabilirsiniz.