Eine Einführung in die Verwendung von R für SEO

Veröffentlicht: 2022-11-23

Die prädiktive Analyse bezieht sich auf die Verwendung historischer Daten und deren Analyse mithilfe von Statistiken, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

Sie erfolgt in sieben Schritten, und zwar: Definition des Projekts, Datenerhebung, Datenanalyse, Statistik, Modellierung und Modellüberwachung.

Viele Unternehmen verlassen sich auf Vorhersageanalysen, um die Beziehung zwischen historischen Daten zu bestimmen und ein zukünftiges Muster vorherzusagen.

Diese Muster helfen Unternehmen bei der Risikoanalyse, der Finanzmodellierung und dem Kundenbeziehungsmanagement.

Prädiktive Analysen können in fast allen Branchen eingesetzt werden, zum Beispiel Gesundheitswesen, Telekommunikation, Öl und Gas, Versicherungen, Reisen, Einzelhandel, Finanzdienstleistungen und Pharma.

Bei der prädiktiven Analyse können mehrere Programmiersprachen verwendet werden, z. B. R, MATLAB, Python und Golang.

Was ist R und warum wird es für SEO verwendet?

R ist ein Paket aus freier Software und Programmiersprache, das 1993 von Robert Gentleman und Ross Ihaka entwickelt wurde.

Es wird häufig von Statistikern, Bioinformatikern und Data Minern verwendet, um statistische Software und Datenanalysen zu entwickeln.

R besteht aus einem umfangreichen grafischen und statistischen Katalog, der von der R Foundation und dem R Core Team unterstützt wird.

Es wurde ursprünglich für Statistiker entwickelt, hat sich aber zu einem Kraftpaket für Datenanalyse, maschinelles Lernen und Analytik entwickelt. Aufgrund seiner Datenverarbeitungsfähigkeiten wird es auch für prädiktive Analysen verwendet.

R kann verschiedene Datenstrukturen wie Listen, Vektoren und Arrays verarbeiten.

Sie können die Sprache R oder ihre Bibliotheken verwenden, um klassische statistische Tests, lineare und nichtlineare Modellierung, Clustering, Zeit- und Raumreihenanalyse, Klassifizierung usw. zu implementieren.

Außerdem ist es ein Open-Source-Projekt, was bedeutet, dass jeder seinen Code verbessern kann. Dies hilft bei der Behebung von Fehlern und macht es Entwicklern leicht, Anwendungen auf seinem Framework zu erstellen.

Was sind die Vorteile von R Vs. MATLAB, Python, Golang, SAS und Rust?

R vs. MATLAB

R ist eine interpretierte Sprache, während MATLAB eine Hochsprache ist.

Aus diesem Grund funktionieren sie auf unterschiedliche Weise, um die prädiktive Analyse zu nutzen.

Als Hochsprache ist das meist aktuelle MATLAB schneller als R.

Allerdings hat R insgesamt einen Vorteil, da es sich um ein Open-Source-Projekt handelt. Dies macht es einfach, Materialien online zu finden und Unterstützung von der Community zu erhalten.

MATLAB ist eine kostenpflichtige Software, was bedeutet, dass die Verfügbarkeit ein Problem sein kann.

Das Fazit ist, dass Benutzer, die komplexe Dinge mit wenig Programmierung lösen möchten, MATLAB verwenden können. Auf der anderen Seite können Benutzer, die nach einem kostenlosen Projekt mit starker Community-Unterstützung suchen, R verwenden.

R vs. Python

Es ist wichtig zu beachten, dass diese beiden Sprachen in mehrfacher Hinsicht ähnlich sind.

Erstens sind beide Open-Source-Sprachen. Das bedeutet, dass sie kostenlos heruntergeladen und verwendet werden können.

Zweitens sind sie leicht zu erlernen und zu implementieren und erfordern keine Vorkenntnisse mit anderen Programmiersprachen.

Insgesamt sind beide Sprachen gut im Umgang mit Daten, sei es Automatisierung, Manipulation, Big Data oder Analyse.

R hat die Oberhand, wenn es um die prädiktive Analyse geht. Dies liegt daran, dass es seine Wurzeln in der statistischen Analyse hat, während Python eine universelle Programmiersprache ist.

Python ist effizienter bei der Bereitstellung von maschinellem Lernen und Deep Learning.

Aus diesem Grund eignet sich R am besten für tiefgreifende statistische Analysen mit ansprechenden Datenvisualisierungen und wenigen Codezeilen.

R vs. Golang

Golang ist ein Open-Source-Projekt, das Google 2007 gestartet hat. Dieses Projekt wurde entwickelt, um Probleme beim Erstellen von Projekten in anderen Programmiersprachen zu lösen.

Es basiert auf C/C++, um die Lücken zu schließen. Daher hat es die folgenden Vorteile: Speichersicherheit, Aufrechterhaltung von Multithreading, automatische Variablendeklaration und Garbage Collection.

Golang ist mit anderen Programmiersprachen wie C und C++ kompatibel. Darüber hinaus verwendet es die klassische C-Syntax, jedoch mit verbesserten Funktionen.

Der Hauptnachteil im Vergleich zu R ist, dass es neu auf dem Markt ist – daher hat es weniger Bibliotheken und sehr wenige Informationen online verfügbar.

R vs. SAS

SAS ist eine Reihe statistischer Softwaretools, die vom SAS-Institut entwickelt und verwaltet werden.

Diese Software-Suite ist ideal für prädiktive Datenanalyse, Business Intelligence, multivariate Analysen, strafrechtliche Ermittlungen, erweiterte Analysen und Datenmanagement.

SAS ähnelt R in vielerlei Hinsicht, was es zu einer großartigen Alternative macht.

Zum Beispiel wurde es erstmals 1976 eingeführt, was es zu einem Kraftpaket für umfangreiche Informationen macht. Es ist auch leicht zu erlernen und zu debuggen, kommt mit einer netten GUI und liefert eine nette Ausgabe.

SAS ist schwieriger als R, weil es eine prozedurale Sprache ist, die mehr Codezeilen erfordert.

Der Hauptnachteil ist, dass SAS eine kostenpflichtige Software-Suite ist.

Daher ist R möglicherweise die beste Option, wenn Sie nach einer kostenlosen prädiktiven Datenanalyse-Suite suchen.

Schließlich fehlt SAS die grafische Darstellung, ein großer Rückschlag bei der Visualisierung von prädiktiven Datenanalysen.

R vs. Rost

Rust ist eine Open-Source-Programmiersprache mit mehreren Paradigmen, die 2012 eingeführt wurde.

Sein Compiler ist einer der von Entwicklern am häufigsten verwendeten, um effiziente und robuste Software zu erstellen.

Darüber hinaus bietet Rust eine stabile Performance und ist dank seiner garantierten Speichersicherheit besonders bei der Erstellung großer Programme sehr nützlich.

Es ist mit anderen Programmiersprachen wie C und C++ kompatibel.

Im Gegensatz zu R ist Rust eine universelle Programmiersprache.

Das bedeutet, dass es sich auf etwas anderes als statistische Analysen spezialisiert hat. Aufgrund seiner Komplexität im Vergleich zu R kann es einige Zeit dauern, Rust zu lernen.

Daher ist R die ideale Sprache für die prädiktive Datenanalyse.

Erste Schritte mit R

Wenn Sie daran interessiert sind, R zu lernen, finden Sie hier einige großartige Ressourcen, die Sie verwenden können, die sowohl kostenlos als auch kostenpflichtig sind.

Coursera

Coursera ist eine Online-Bildungswebsite, die verschiedene Kurse abdeckt. Hochschulen und branchenführende Unternehmen entwickeln die meisten Kurse.

Es ist ein guter Ort, um mit R zu beginnen, da die meisten Kurse kostenlos und von hoher Qualität sind.

Dieser R-Programmierkurs wurde beispielsweise von der Johns Hopkins University entwickelt und hat mehr als 21.000 Bewertungen:

  • R-Programmierung, Roger D. Peng, PhD

Youtube

YouTube verfügt über eine umfangreiche Bibliothek mit Tutorials zur R-Programmierung.

Video-Tutorials sind leicht verständlich und bieten Ihnen die Möglichkeit, direkt von erfahrenen Entwicklern zu lernen.

Ein weiterer Vorteil von YouTube-Tutorials ist, dass Sie sie in Ihrem eigenen Tempo durchführen können.

YouTube bietet auch Playlists an, die jedes Thema ausführlich mit Beispielen abdecken.

Eine gute YouTube-Ressource zum Erlernen von R kommt von FreeCodeCamp.org:

  • R-Programmier-Tutorial – Lernen Sie die Grundlagen der statistischen Berechnung

Udemy

Udemy bietet kostenpflichtige Kurse an, die von Fachleuten in verschiedenen Sprachen erstellt wurden. Es enthält eine Kombination aus Video- und Text-Tutorials.

Am Ende jedes Kurses erhalten die Benutzer Zertifikate.

Einer der Hauptvorteile von Udemy ist die Flexibilität seiner Kurse.

Einer der am besten bewerteten Kurse auf Udemy wurde von Ligency produziert.

  • R Programmierung AZ

Verwenden von R für die Datenerfassung und Modellierung

Verwenden von R mit der Google Analytics-API für die Berichterstellung

Google Analytics (GA) ist ein kostenloses Tool, mit dem Webmaster nützliche Informationen von Websites und Anwendungen sammeln.

Das Herausziehen von Informationen aus der Plattform für weitere Datenanalysen und -verarbeitungen ist jedoch eine Hürde.

Sie können die Google Analytics-API verwenden, um Daten in das CSV-Format zu exportieren oder sie mit Big-Data-Plattformen zu verbinden.

Die API hilft Unternehmen, Daten zu exportieren und mit anderen externen Geschäftsdaten für eine erweiterte Verarbeitung zusammenzuführen. Es hilft auch, Abfragen und Berichte zu automatisieren.

Obwohl Sie andere Sprachen wie Python mit der GA-API verwenden können, verfügt R über ein erweitertes googleanalyticsR-Paket.

Es ist ein einfaches Paket, da Sie R nur auf dem Computer installieren und bereits online verfügbare Abfragen für verschiedene Aufgaben anpassen müssen. Mit minimaler R-Programmiererfahrung können Sie Daten aus GA ziehen und an Google Sheets senden oder lokal im CSV-Format speichern.

Mit diesen Daten können Sie häufig Probleme mit der Datenkardinalität überwinden, wenn Sie Daten direkt aus der Google Analytics-Benutzeroberfläche exportieren.

Wenn Sie sich für die Google Sheets-Route entscheiden, können Sie diese Sheets als Datenquelle verwenden, um Looker Studio (ehemals Data Studio)-Berichte zu erstellen und Ihre Kundenberichte zu beschleunigen, wodurch unnötige Arbeitsbelastung reduziert wird.

Verwenden von R mit der Google Search Console

Die Google Search Console (GSC) ist ein kostenloses Tool von Google, das zeigt, wie eine Website bei der Suche abschneidet.

Sie können es verwenden, um die Anzahl der Impressionen, Klicks und die Position des Seitenrankings zu überprüfen.

Fortgeschrittene Statistiker können die Google Search Console für eine eingehende Datenverarbeitung oder die Integration mit anderen Plattformen wie CRM und Big Data mit R verbinden.

Um die Suchkonsole mit R zu verbinden, müssen Sie die searchConsoleR-Bibliothek verwenden.

Das Sammeln von GSC-Daten über R kann verwendet werden, um Suchanfragen aus GSC mit GPT-3 zu exportieren und zu kategorisieren, GSC-Daten in großem Umfang mit reduzierter Filterung zu extrahieren und Batch-Indizierungsanfragen an die Indizierungs-API (für bestimmte Seitentypen) zu senden.

So verwenden Sie die GSC-API mit R

Siehe die folgenden Schritte:

  1. Laden Sie R Studio herunter und installieren Sie es (CRAN-Download-Link).
  2. Installieren Sie die beiden als searchConsoleR bekannten R-Pakete mit dem folgenden Befehl install.packages („searchConsoleR“)
  3. Laden Sie das Paket mit   das   Bibliothek()   Befehl dh   Bibliothek ("searchConsoleR")
  4. Laden Sie OAth 2.0 mit dem Befehl scr_auth() . Dadurch wird automatisch die Google-Anmeldeseite geöffnet. Melden Sie sich mit Ihren Anmeldeinformationen an, um die Verbindung der Google Search Console mit R abzuschließen.
  5. Verwenden Sie die Befehle aus dem offiziellen GitHub-Repository von searchConsoleR , um mit R auf Daten in Ihrer Suchkonsole zuzugreifen.

Das Abrufen von Abfragen über die API in kleinen Stapeln ermöglicht es Ihnen auch, einen größeren und genaueren Datensatz abzurufen, anstatt in der Benutzeroberfläche der Google Search Console zu filtern und nach Google Sheets zu exportieren.

Wie bei Google Analytics können Sie dann das Google Sheet als Datenquelle für Looker Studio verwenden und wöchentliche oder monatliche Impressions-, Klick- und Indizierungsstatusberichte automatisieren.

Fazit

Während in der SEO-Branche ein großer Fokus auf Python gelegt wird und wie es für eine Vielzahl von Anwendungsfällen von der Datenextraktion bis zum SERP-Scraping verwendet werden kann, glaube ich, dass R eine starke Sprache ist, die es zu lernen und für die Datenanalyse und zu verwenden gilt Modellieren.

Wenn Sie R verwenden, um Dinge wie Google Auto Suggest, PAAs oder als Ad-hoc-Ranking-Check zu extrahieren, möchten Sie vielleicht investieren.

Mehr Ressourcen:

  • Eine Einführung in Python und maschinelles Lernen für technisches SEO
  • Codierung für SEO: 10 Möglichkeiten, wie Programmierkenntnisse die SEO-Bemühungen verbessern können
  • Technisches SEO für Fortgeschrittene: Ein vollständiger Leitfaden

Beitragsbild: Billion Photos/Shutterstock