Aprenda Python para un mejor SEO: así es como

Python, uno de los lenguajes de programación más sofisticados, puede mejorar drásticamente la calidad de su SEO.

Al abandonar Excel y el uso de hojas de cálculo, puede usarlo para automatizar el proceso de implementación de algoritmos de aprendizaje automático y aprovechar las API.

Principalmente destinado a ampliar la legibilidad de la codificación, Python puede ser útil al optimizar el SEO de un sitio web. Para mostrarle exactamente cómo se puede hacer esto, a continuación hay una guía detallada sobre cómo aprender Python para SEO e implementar las herramientas adecuadas en el camino.

Python: los conceptos básicos

Python es un tipo de lenguaje de programación de propósito general que es poderoso pero bastante fácil de leer una vez que lo dominas. Debido a su naturaleza específica, Python es una excelente opción de primer idioma. En esencia, este lenguaje de programación lo hace todo, desde la ciencia de datos y el aprendizaje automático de SEO hasta el desarrollo y la codificación web.

¿Por qué aprender Python para SEO?

Aprender ciencia de datos y programación es muy beneficioso, especialmente para fines de automatización de SEO. Puedes cosechar esos frutos haciendo un esfuerzo decente para que esto suceda. Además, cuando se trata de SEO, encontrará algunas razones por las que dominar Python puede ser una excelente idea para usted.

Si logra lograr esto, recibirá más tráfico, lo que equivale a más clics. Además, se reservará un lugar en la escalera en el campo de la ingeniería de datos, que resulta ser crucial cuando se trata de desarrollar su carrera.

Cómo aprender Python para SEO

Leer las ideas de JR Oakes o Hamlet Batista, dos expertos en el campo, y aplicarlas es la mejor manera de comenzar a aprender Python. Como muchos expertos comparten sus secuencias de comandos y herramientas de Python preferidas, la aplicación de sus conocimientos puede facilitar el aprendizaje y la adopción de varios consejos útiles que ayudarán a su SEO.

Hamlet Batista aconseja a los principiantes que la forma más fácil de ingresar a Python es comenzar a resolver un pequeño problema al encontrar un código que lo acerque un 80% a resolverlo. Después de eso, ejecute el código una línea a la vez para comprender cómo funciona realmente y si funciona en absoluto. Usar un tutorial bien diseñado es un gran paso para lograr esto, ya que le brindará la guía definitiva para resolver desafíos menores de Python.

Orit Mutznik, mi querida mejor amiga y una súper SEO, dijo:

Antes de escucharlo del difunto Hamlet Batista (El Maestro), no tenía idea de que la programación en Python era una herramienta útil para los SEO. No tenía ni idea de que existiera Python. Verlo en acción, automatizando cosas como la clasificación de intenciones, la optimización de etiquetas meta e identificando trampas de rastreadores con Python realmente me abrió los ojos y despertó mi curiosidad. Aunque estaba asombrado por su conocimiento, no me veía a mí mismo como alguien que realmente pudiera "aprender tal poder". Es simplemente increíble que Hamlet, con sus dos décadas de experiencia en SEO y Python, haya encontrado el tiempo para alentarme y convencerme de que YO PUEDO hacer esto, cualquiera puede, y él es la razón por la que me embarqué en este viaje y dedico mi nuevo conocimiento y pasión a Hamlet que creyó en mí.

Todavía estoy aprendiendo, pero ya he creado un sitio web desde cero con Python y estoy trabajando en la creación de una investigación de palabras clave a escala. También planeo desafiarme a mí mismo este año probando estos increíbles recursos de código para SEO de JC Chouinard, Greg Bernhardt, Charly Wargnier, Koray Tugberk GUBUR y "el profesor" Elias Dabbas.

Cómo empezar con SEO y Python

Diferentes expertos en SEO darán diferentes consejos a esta pregunta, en función de la experiencia personal y los resultados del experto. De cualquier manera, implementar una variedad de estrategias expertas es la mejor manera de arañar la superficie y profundizar tanto en SEO como en Python.

JR Oakes

Cuando se trata de Python, JR Oakes, director sénior e investigador técnico de SEO en 'Locomotive', sugiere que la tarea principal que se debe realizar es dominar las bibliotecas Beautiful Soup y Pandas. Se centra principalmente en este aspecto cuando extrae o manipula datos y ejecuta tareas de recopilación, ya que las dos bibliotecas han demostrado ser extremadamente útiles con el tiempo. Además de todo esto, JR Oakes también señala que casi toda la codificación que hace comienza con la línea import pandas as .pd, simplemente porque ayuda a guardar datos de una forma u otra y facilita el acceso a la línea. Oakes también indica que Pandas hace que escribir y leer en CSV sea extremadamente sencillo y simple, lo que significa que es muy adecuado para estudiantes sedientos.

Teniendo en cuenta que estas son las palabras de un experto, todos los principiantes podrían beneficiarse al implementar estos consejos como una forma de dominar Python de manera más eficiente.

Elias Dabas

Las palabras de sabiduría también provienen del propietario de 'The Media Supermarket', Elias Dabbas. Es decir, aconseja a los principiantes que primero comiencen a aprender programación básica antes de pasar a la manipulación o visualización de datos. Una vez que se dominan estos aspectos, los novatos de Python deben sumergirse en las estadísticas, así como en el aprendizaje automático detallado.

seth negro

La persona que creó Python SEO Analyzer, Seth Black, tiene un enfoque diferente sobre el tema. En términos de qué aprender primero, él cree que la ciencia de la computación y la programación tienen una especie de naturaleza de huevo y gallina. En otras palabras, para ser bueno en Python, uno debe tener una base sólida en el campo de la informática, así como un dominio firme de la programación informática avanzada.

El consejo de Seth para los novatos es automatizar una tarea simple o resolver un problema básico primero. De esta manera, los principiantes tendrán un objetivo tangible por delante y también una curva de aprendizaje. Aunque la resolución de problemas en la programación puede ser algo frustrante, los programadores sin experiencia aprenderán a administrar las tareas de programación esenciales en tiempo real.

¿Qué herramienta utilizar para ejecutar el código de Python?

No hay una respuesta correcta a esta pregunta ya que las herramientas de ejecución de Python son abundantes y aplicables en varios aspectos. Elegir la mejor herramienta, a partir de entonces, dependerá en gran medida de la preferencia personal del programador. Por ejemplo, algunos expertos recomiendan confiar en Jupyter Notebook al decidir cuál es la mejor herramienta de código de Python. Sin embargo, si su computadora no puede manejar la carga de trabajo, la plataforma Google Colab es una excelente herramienta sustituta para probar, ya que básicamente imita el concepto de Jupyter Notebook, pero de forma gratuita y está supervisada por Google.

Jupyter lab (portátil) debería ser perfectamente adecuado para aquellos que trabajan en marketing. Una vez que domine esta herramienta y desee continuar con la creación de aplicaciones, es recomendable elegir uno de los IDE recomendados, como PyCharm, por ejemplo. Sin embargo, cuando se trata de trabajo interactivo general, el portátil se adapta de forma deseable y eficiente.

Otras herramientas que podrían ayudarlo a desarrollar su conocimiento de Python son Spyder (Anaconda), PyCharm, Visual Studio Code y, como se mencionó, Google Colab.

La mejor configuración para la instalación de Python

Después de analizar las opiniones de expertos en SEO, hay una cosa que todos ellos tienen en común: todos recomiendan Anaconda. El acuerdo mutuo de que Anaconda es la mejor configuración cuando se trata de inicializar Python dice mucho de las capacidades de esta herramienta. Dado que esta herramienta prácticamente podría ayudar a cualquier recién llegado a dominar el arte de Python, presentemos una breve introducción a Anaconda y los pasos necesarios para instalarla.

¿Qué es Anaconda?

Para ponerlo en una mejor perspectiva, Anaconda es básicamente gratuita y un distribuidor de código abierto de los lenguajes de programación R y Python para el aprendizaje automático y la ciencia de datos.

Esta increíble herramienta lo ayudará a simplificar tanto la implementación general de Python como el proceso de administración de paquetes.

Anaconda viene con más de 1500 paquetes que incluyen el sistema de administración de paquetes Conda, así como una GUI, llamada Anaconda Navigator. Esta GUI también instalará algunas aplicaciones de forma predeterminada. Estos incluyen Rstudio (para R), Spyder IDE y Jupyter Notebook.

Sin más preámbulos, aquí están los 10 pasos sobre cómo instalar esta útil herramienta.

• Vaya a anaconda.com y descargue la versión de Windows
• Descargue la versión de Windows/Mac para Python 3
• Haga doble clic en el archivo ejecutable
• Haga clic en Siguiente'
• Elija 'Acepto' los términos y condiciones establecidos
• Seleccione a quién le quiere dar Anaconda
• Seleccione la ubicación para la instalación
• Determine las variables de entorno (si instala Python por primera vez, debe marcar Agregar Anaconda al entorno 'mi RUTA'. Al hacerlo, puede usar Anaconda en el símbolo del sistema)
• Haga clic en 'Siguiente' y luego haga clic en 'Finalizar'
• Compruebe si Python ha terminado de instalar

Tareas de SEO que puedes hacer con Python

Si se pregunta cuáles son las tareas de SEO más comunes que se pueden hacer con Python, se sorprenderá al saber que la respuesta tiene varios niveles. Según JR Oakes, las tareas más comunes son la previsión o predicción de series temporales, el análisis de temas, así como la vinculación interna. Entre muchas otras aplicaciones, estas son las tareas de SEO más típicas que puede realizar con Python:

• Aprenda a usar Github/Git para compartir su código. Tenga en cuenta que lo más probable es que se sienta recompensado si otras personas consideran que su código es de alguna ayuda.
• Aprenda a analizar y acceder a JSON desde las API. Hay muchos tipos diferentes de proveedores de herramientas en el espacio de SEO que incluyen API. A menudo, los datos proporcionados por las API son mucho mejores que los que obtiene en el producto UX.
• Todos los tipos de funciones de AWS Lambda son muy accesibles y, en general, increíbles. Con ellos, puede crear procesos de programación, así como desarrollar API, que resultarán bastante fáciles y muy rentables.
• El gerente de CRO y SEO de Rise at Seven, Mathew Jones, dice que la tarea de SEO más común de la que se ocupa cuando usa Python es definitivamente la investigación de palabras clave. Aunque esto puede parecer un tipo de tarea extremadamente simple para ejecutar con Python, la facilidad y la velocidad para realizar esta tarea hacen que sea un buen uso del tiempo.
• La segunda tarea más común que realiza Mathew Jones con Python es ejecutar auditorías técnicas en una variedad de sitios web que realiza periódicamente. Mathew tiene varios scripts que le permiten hacerlo.
• Use Python para NLP y SEO semántico. Por ejemplo, puede usarlo para comprender qué entidades son comunes en una página determinada o para comprender el idioma que aparece en los fragmentos destacados. También se puede usar para comprender cómo define Google las entidades o para ver qué entidades están relacionadas.

Si le pregunta al jefe de SEO de Realtor.com, Konrad Burchardt, le dirá que la limpieza de datos es la tarea más común que realiza con Python. Esto se debe a que se dio cuenta de que el proceso de limpieza de datos es bastante eficiente en el tiempo y que aprender algunos trucos aquí y allá puede ser increíblemente beneficioso. La parte más difícil es el proceso de armar el guión. Sin embargo, una vez que todo esté ensamblado, un programador podrá reciclar los datos y luego usarlos en todo tipo de proyectos diferentes en el futuro, lo que es una gran ventaja.

Cuatro herramientas de Python para cada desarrollador

Es de conocimiento común que Python ha tomado su lugar entre los lenguajes más populares para la comunidad de desarrolladores y ciencia de datos. Aunque muchas razones diferentes hacen que Python sea súper popular, predominan dos razones principales:

• Python posee una sintaxis extremadamente simple, que es casi equivalente a la sintaxis matemática. Esta es la razón por la cual Python se puede aprender fácilmente y comprender bien.
• El lenguaje ofrece una gran cobertura, con herramientas y bibliotecas adecuadas para la ciencia de datos y la computación científica.

Aquí hay algunas herramientas que creo que todo programador en el campo de la ciencia de datos necesita saber para aprender Python. Después de que uno obtenga suficientes conocimientos y habilidades, usar Python para SEO será pan comido.

Estas son las cuatro herramientas principales de Python de las que todos los programadores pueden beneficiarse.

Scikit-Aprender

Scikit-Learn es una herramienta diseñada principalmente para Machine Learning y Data Science. Lo utilizan principalmente los científicos, ingenieros y desarrolladores de datos de ML para el análisis y la extracción de datos. Las principales características de esta herramienta incluyen regresión, clasificación, reducción de dimensionalidad, agrupamiento, preprocesamiento y selección de modelos.

Keras

Keras es una biblioteca de redes neuronales de código abierto de alto nivel que se ha escrito en Python. Keras se basa en algunos principios básicos, como la fácil extensibilidad, la modularidad, la facilidad de uso y el trabajo con Python. Dado que está escrito en Python, Keras puede ejecutarse sobre otros marcos de redes neuronales como TensorFlow, Theano y CNTK.

Teano

Esta es una herramienta diseñada por la biblioteca de Python que se utiliza principalmente para expresar matrices multidimensionales. Theano permitirá a los usuarios optimizar, evaluar y definir cálculos matemáticos que comprenden matrices multidimensionales. Esta increíble herramienta posee algunas características únicas, como el uso transparente de la GPU, la estrecha integración con NumPy, las optimizaciones de estabilidad y velocidad, la diferenciación simbólica eficiente y las pruebas unitarias extensas y la generación dinámica de código C, entre muchas otras.

SciPy

SciPy es una biblioteca de ecosistemas de código abierto basada en Python que se utiliza para la computación técnica y científica. Es extremadamente utilizado en campos como Ingeniería, Ciencias y Matemáticas. SciPy puede aprovechar algunos otros paquetes de Python, incluidos Pandas, IPython o NumPy, para crear bibliotecas para tareas de programación matemática comunes y orientadas a la ciencia. SciPy también es una excelente herramienta cuando se trata de manipular y administrar números en una computadora, así como generar resultados visualizados.

Aprende Python de los mejores

La mejor manera de aprender algo es aprenderlo de los mejores. Además, los mejores se vuelven tales por toneladas de experiencia. De esta manera reducirá su proceso erróneo y maximizará su eficiencia en el idioma.

Además de los mencionados anteriormente, algunos de los expertos clave cuyos recursos desea vigilar incluyen a Ruth Everett, Britney Muller, Charly Wargnier, Kristin Tynski, Natzir Turrado, Hulya Coban, Nacho Mascort, Nick Duddy, Tyler Reardon, Paul Shapiro. , Rory Truesdale, Andrea Volpini y David Sottimano.