Како да го користите Python за оптимизација на пребарувачот - експерт за Семалт



Користењето на Python за оптимизација може да биде одличен начин да им ги дадете потребните карактеристики на вашата веб-страница, а сепак да ги оптимизирате за пребарувачите. Дали сте заинтересирани да ги истражите можностите на Python на вашата веб-страница? Еве неколку начини погодни за почетници за да разберете како функционира Python и како може да се користи за автоматизација на техничкиот SEO и анализа на податоци.

Кога првпат започнавме да го користиме Python, најдовме дека нашите експерти го користат се почесто, и со секоја нова употреба доаѓаше ново искуство и подобро разбирање на програмскиот јазик. Ова ни помогна да го израмниме портфолиото и станавме подобри како професионалци за оптимизација.

Нашата можност да се справиме со потребите на Python на нашите клиенти се движи од прилично технички задачи како што е проценка на тоа како елементи како што се броење зборови и статусни кодови претрпеле промени со текот на времето. Може да се грижиме и за понапредни задачи, како што се анализа на датотеки за внатрешно поврзување и евиденција.

Исто така, успеавме да го користиме Python за:
  • Работа на многу големи делови на податоци.
  • Работата со датотеки што обично паѓаат во Excel или датотеки, бара комплексна анализа за да се извлечат значајни согледувања.

Како успеавме да го користиме Python за да ги подобриме перформансите на SEO?

Кога го користиме Python за SEO, ние сме овластени на неколку начини. Тоа е благодарение на неговата одлика што им овозможува на корисниците да ги автоматизираат повторувачките, функции на ниско ниво, за кои нормално ќе биде долг период да се завршат.

Користејќи го овој Python, имаме повеќе време и енергија да потрошиме на друга важна стратешка работа и да ги оптимизираме другите напори што е невозможно да се автоматизираат.

Тоа ни овозможува да работиме подобро со големи парчиња податоци, што го олеснува постигнувањето на подобри одлуки водени од податоци, кои обезбедуваат вредни поврат на нашите светови и нашите клиенти одат дома задоволни од нашиот напор.

За да се поткрепи колку е ефикасен Пајтон, спроведе студија од глобалниот институт Мекинзи и откри дека организациите водени од податоци имаат 23 пати поголема веројатност да купат клиенти. Тие веројатно ќе ги задржат клиентите кои кликнуваат на нивната веб-страница шест пати повеќе од редовните страници. Allе имате корист од сите овие со користење на Python.

Користењето на Python е исто така корисно за поткрепа на какви било идеи или стратегии што можеби ќе треба да ги подобриме на вашата веб-страница. Тоа е можно затоа што ние го квантифицираме со податоците што веќе ги имаме и ги користиме за да донесеме најдобри одлуки. Ние, исто така, ја одржуваме нашата моќ за моќ кога се обидуваме да ги спроведеме овие идеи.

Како да го додадеме Python во нашиот работен тек на SEO?

Ние го користиме Python во нашиот работен тек со два основни методи:
  1. Разгледуваме што може да се автоматизира и посветуваме посебно внимание на овој фактор при извршување на тешки задачи.
  2. Ние ги идентификуваме сите празнини во нашата анализа, како што е во тек или по завршена анализа.
Откривме дека друг корисник треба да научи Python да зависи од податоците до кои моментално имате пристап или да извлечете вредни сознанија. Овој метод им помогна на неколку наши експерти да научат многу работи за кои ќе разговараме во оваа статија.

Треба да разберете дека го научивме Пајтон како дополнителна предност, не затоа што е неопходна за да станеме професионалец за оптимизација.

Како можам да научам Пајтон?

Ако се надевате дека ќе ги добиете најдобрите резултати од користењето на овој напис како водич за учење на Пајтон, еве неколку материјали што треба да ги имате при рака:
  • Некои податоци од веб-страница.
  • Интегрирано развојно опкружување за вклучување на вашиот код. Кога првпат започнавме, користевме Google Colab и Juster Notebook.
  • Отворен ум. Веруваме дека нашиот начин на размислување ни помогна на долг пат да го направиме ова добро со Пајтон. Не се плашевме да направиме грешки или да напишеме погрешен код. Секоја грешка е можност да научите на начин што никогаш не можете да го заборавите. Со грешка, треба да работите на вашиот начин и да пронајдете начини да го решите. Ова игра голема улога во она што го работиме како професионалци за оптимизација.

Посетете ги библиотеките

Кога започнавме да учиме Пајтон, бевме вообичаени посетители на библиотеките и на Интернет и на локално ниво. Библиотеката е добра почетна точка. Постојат неколку библиотеки што можете да ги проверите, но три библиотеки се издвојуваат кога станува збор за да ги научите важните работи. Тие се:

Панди

Ова е библиотека Пајтон што се користи за работа на податоци за табели. Ова овозможува манипулации со податоци на високо ниво каде што DataFrame е клучна структура на податоци.

DataFrame во суштина е табеларна пресметка на Панда. Сепак, неговите функции не се ограничени на одлични редови и бајти ограничувања. Исто така е многу побрз и поефикасен кога го споредувате со Microsoft Excel.

Барања

Барање се користи за да се направат HTTP барања во Python. Употребува различни методи како што се GET и POST кога поднесувате барање и на крајот, резултатот се зачувува во Python. Корисниците исто така можат да користат различни барања како заглавија, кои ќе прикажат корисни информации во врска со времето на содржината и времетраењето за да одговори на неговиот кеш.

Убава супа

Тоа е исто така библиотека што се користи за извлекување податоци од HTML и XML датотеки. Најчесто го користиме за отстранување на веб бидејќи може да ги трансформира обичните HTML документи во различни објекти на Пајтон. Неколкупати се користеше за да се извлече насловот на страниците како пример. Може да се користи и за извлекување href врски што се на страницата.

Сегментирање страници

Тука, ќе ги групирате страниците во категории врз основа на нивната структура на URL или насловот на страницата. Започнувате со користење на едноставен regex за разбивање на страницата и категоризирање врз основа на URL-то на секоја страница. Следно, додаваме функција што се врти низ списокот со URL-адреси, доделувајќи URL на одредена категорија пред да додадеме сегменти во колона во DataFrame каде што ја наоѓате оригиналната URL-листа.

Постои и начин на кој можеме да ги сегментираме страниците без рачно да ги креираме сегментите. Користејќи ја структурата на URL-то, можеме да ја зграпчиме папката што е содржана по главниот документ и да ја искористиме за категоризирање на секоја URL-адреса. Ова сепак ќе додаде нова колона во нашата DataFrame со ангажираниот сегмент.

Пренасочување на релевантноста

Ако не сфатевме дека ова е можно со помош на Python, можеби никогаш немаше да го пробаме. За време на миграцијата, откако додадевме пренасочувања, баравме да видиме дали мапирањето на пренасочување е точно. Нашиот тест зависи од прегледот дали категоријата и длабочината на секоја страница се променети или дали останаа исти.

Додека го правевме ова, мораше да направиме прелиминарна прелиминација на страницата и пост-миграција и да ја сегментираме секоја страница користејќи ја нејзината структура URL, како што споменавме претходно. По ова, остана само да се користат едноставни оператори за споредба кои се вградени во Пајтон и кои помагаат да се утврди дали категоријата длабочина за секој Пајтон доживува какви било промени.

Како автоматска скрипта, се провлекуваше низ секоја URL-адреса за да се утврди дали категоријата или длабочината имаат некакво влијание, а резултатот на излезот како нова рамка на податоци. Оваа нова рамка за податоци ќе вклучува дополнителни колони кои прикажуваат точно кога се совпаѓаат или неточни ако не се совпаднат. Исто како и ексел, користењето на библиотеката Панда ви овозможува да вртите податоци засновани на индекс добиен од оригиналната DataFrame.

Анализа на внатрешна врска

Важно е да се изврши анализа на внатрешни врски за да се идентификуваат кои делови на страницата имаат најмногу врски, како и да се откријат нови можности за развој на повеќе внатрешни врски низ целата веб-страница. За да може да се изврши оваа анализа, ќе бидат потребни некои од колоните податоци од веб-индексирањето. На пример, можеби ќе имате потреба од какви било метрики што прикажуваат вметнувања на врски и излези на врски помеѓу страниците на страницата.

Како и порано, ќе треба да ги сегментираме овие податоци за да можеме да ги утврдиме различните категории на веб-страницата. Исто така е многу важно бидејќи ни помогна при анализата на врските помеѓу овие страници.

Основните табели се корисни за време на оваа анализа, бидејќи тие ни овозможуваат да се свртиме во категоријата за да добиеме точен број на внатрешни врски на секоја страница.

Со Пајтон, ние исто така сме во состојба да извршуваме математички функции за да изведуваме збирови и значењето на сите нумерички податоци што ги имаме.

Анализа на датотеки во дневник

Друга причина зошто Пајтон е од корист има врска со неговата анализа на датотеката со дневник. Некои од увидите што можеме да ги извлечеме вклучуваат идентификување на области на веб-страница кои најмногу се привлекуваат од бот за пребарување на Google. Исто така се користи за следење на какви било промени во бројот на барања со текот на времето.

Анализата на датотеката со дневник може да се искористи за да се види бројот на страници што не можат да се индексираат или скршени страници што сè уште добиваат внимание на бот, со цел да се решат проблемите со буџетот на индексирање.

Најлесен начин да се изврши анализа на датотека со најавување е да се сегментираат URL-адресите на страницата врз основа на нејзината категорија чадор. Ние исто така користиме стожерни табели за да генерираме слика за вкупниот износ на URL-адреси и просечната сума за секој сегмент.

Заклучок

Пајтон има што да понуди, и во вистински раце, тој е моќен сојузник. Семалт и неговиот тим експерти со години се потпираат на Пајтон за посебни потреби. Ние знаеме како да ја завршиме работата, а нашите клиенти го имаат ова како предност. И денес можете да станете клиент.