Un'introduzione all'utilizzo di R per la SEO

L'analisi predittiva si riferisce all'uso di dati storici e alla loro analisi utilizzando statistiche per prevedere eventi futuri.

Si svolge in sette fasi, e queste sono: definizione del progetto, raccolta dei dati, analisi dei dati, statistica, modellazione e monitoraggio del modello.

Molte aziende si affidano all'analisi predittiva per determinare la relazione tra i dati storici e prevedere un modello futuro.

Questi modelli aiutano le aziende con l'analisi del rischio, la modellazione finanziaria e la gestione delle relazioni con i clienti.

L'analisi predittiva può essere utilizzata in quasi tutti i settori, ad esempio sanità, telecomunicazioni, petrolio e gas, assicurazioni, viaggi, vendita al dettaglio, servizi finanziari e prodotti farmaceutici.

Diversi linguaggi di programmazione possono essere utilizzati nell'analisi predittiva, come R, MATLAB, Python e Golang.

Che cos'è R e perché viene utilizzato per la SEO?

R è un pacchetto di software libero e linguaggio di programmazione sviluppato da Robert Gentleman e Ross Ihaka nel 1993.

È ampiamente utilizzato da statistici, bioinformatici e data miner per sviluppare software statistici e analisi dei dati.

R è costituito da un ampio catalogo grafico e statistico supportato da R Foundation e R Core Team.

È stato originariamente creato per gli statistici, ma è diventato una centrale elettrica per l'analisi dei dati, l'apprendimento automatico e l'analisi. Viene anche utilizzato per l'analisi predittiva grazie alle sue capacità di elaborazione dei dati.

R può elaborare varie strutture di dati come elenchi, vettori e array.

È possibile utilizzare il linguaggio R o le sue librerie per implementare test statistici classici, modellazione lineare e non lineare, clustering, analisi di serie temporali e spaziali, classificazione, ecc.

Inoltre, è un progetto open-source, il che significa che chiunque può migliorarne il codice. Questo aiuta a correggere i bug e rende facile per gli sviluppatori creare applicazioni sul suo framework.

Quali sono i vantaggi di R vs. MATLAB, Python, Golang, SAS e Rust?

R vs. MATLAB

R è un linguaggio interpretato, mentre MATLAB è un linguaggio di alto livello.

Per questo motivo, funzionano in modi diversi per utilizzare l'analisi predittiva.

Essendo un linguaggio di alto livello, il MATLAB più attuale è più veloce di R.

Tuttavia, R ha un vantaggio complessivo, in quanto è un progetto open source. Ciò semplifica la ricerca di materiali online e il supporto della comunità.

MATLAB è un software a pagamento, il che significa che la disponibilità potrebbe essere un problema.

Il verdetto è che gli utenti che cercano di risolvere cose complesse con poca programmazione possono usare MATLAB. D'altra parte, gli utenti che cercano un progetto gratuito con un forte sostegno della comunità possono utilizzare R.

R vs. Pitone

È importante notare che queste due lingue sono simili in diversi modi.

Innanzitutto, sono entrambi linguaggi open source. Ciò significa che possono essere scaricati e utilizzati gratuitamente.

In secondo luogo, sono facili da apprendere e implementare e non richiedono precedenti esperienze con altri linguaggi di programmazione.

Nel complesso, entrambi i linguaggi sono bravi a gestire i dati, che si tratti di automazione, manipolazione, big data o analisi.

R ha il sopravvento quando si tratta di analisi predittiva. Questo perché ha le sue radici nell'analisi statistica, mentre Python è un linguaggio di programmazione generico.

Python è più efficiente durante la distribuzione di machine learning e deep learning.

Per questo motivo, R è il migliore per analisi statistiche approfondite utilizzando splendide visualizzazioni di dati e poche righe di codice.

R vs. Golang

Golang è un progetto open source lanciato da Google nel 2007. Questo progetto è stato sviluppato per risolvere problemi durante la creazione di progetti in altri linguaggi di programmazione.

È sulla base di C/C++ per colmare le lacune. Pertanto, presenta i seguenti vantaggi: sicurezza della memoria, mantenimento del multi-threading, dichiarazione automatica delle variabili e raccolta dei rifiuti.

Golang è compatibile con altri linguaggi di programmazione, come C e C++. Inoltre, utilizza la classica sintassi C, ma con funzionalità migliorate.

Il principale svantaggio rispetto a R è che è nuovo sul mercato, quindi ha meno biblioteche e pochissime informazioni disponibili online.

R vs. SAS

SAS è un insieme di strumenti software statistici creati e gestiti dall'istituto SAS.

Questa suite software è ideale per l'analisi predittiva dei dati, la business intelligence, l'analisi multivariata, le indagini penali, l'analisi avanzata e la gestione dei dati.

SAS è simile a R in vari modi, rendendolo un'ottima alternativa.

Ad esempio, è stato lanciato per la prima volta nel 1976, rendendolo una centrale elettrica per vaste informazioni. È anche facile da imparare ed eseguire il debug, viene fornito con una bella GUI e fornisce un buon output.

SAS è più difficile di R perché è un linguaggio procedurale che richiede più righe di codice.

Lo svantaggio principale è che SAS è una suite software a pagamento.

Pertanto, R potrebbe essere l'opzione migliore se stai cercando una suite di analisi dei dati predittiva gratuita.

Infine, SAS manca di presentazione grafica, una grave battuta d'arresto durante la visualizzazione dell'analisi predittiva dei dati.

R vs. Ruggine

Rust è un linguaggio di programmazione a più paradigmi open source lanciato nel 2012.

Il suo compilatore è uno dei più utilizzati dagli sviluppatori per creare software efficienti e robusti.

Inoltre, Rust offre prestazioni stabili ed è molto utile, soprattutto quando si creano programmi di grandi dimensioni, grazie alla sicurezza della memoria garantita.

È compatibile con altri linguaggi di programmazione, come C e C++.

A differenza di R, Rust è un linguaggio di programmazione generico.

Ciò significa che è specializzato in qualcosa di diverso dall'analisi statistica. Potrebbe volerci del tempo per imparare Rust a causa delle sue complessità rispetto a R.

Pertanto, R è il linguaggio ideale per l'analisi predittiva dei dati.

Iniziare con R

Se sei interessato a imparare R, ecco alcune fantastiche risorse che puoi utilizzare sia gratuite che a pagamento.

Coursera

Coursera è un sito web educativo online che copre diversi corsi. Istituti di istruzione superiore e aziende leader del settore sviluppano la maggior parte dei corsi.

È un buon punto di partenza con R, poiché la maggior parte dei corsi sono gratuiti e di alta qualità.

Ad esempio, questo corso di programmazione R è sviluppato dalla Johns Hopkins University e ha più di 21.000 recensioni:

• Programmazione R, Roger D. Peng, PhD

Youtube

YouTube ha una vasta libreria di tutorial sulla programmazione R.

I tutorial video sono facili da seguire e ti offrono la possibilità di imparare direttamente da sviluppatori esperti.

Un altro vantaggio dei tutorial di YouTube è che puoi eseguirli al tuo ritmo.

YouTube offre anche playlist che coprono ampiamente ogni argomento con esempi.

Una buona risorsa di YouTube per l'apprendimento di R viene fornita per gentile concessione di FreeCodeCamp.org:

• Esercitazione sulla programmazione R: apprendi le basi del calcolo statistico

Udemy

Udemy offre corsi a pagamento creati da professionisti in diverse lingue. Include una combinazione di tutorial video e testuali.

Alla fine di ogni corso, agli utenti vengono rilasciati certificati.

Uno dei principali vantaggi di Udemy è la flessibilità dei suoi corsi.

Uno dei corsi più votati su Udemy è stato prodotto da Ligency.

• R Programmazione AZ

Utilizzo di R per la raccolta dati e la modellazione

Utilizzo di R con l'API di Google Analytics per i rapporti

Google Analytics (GA) è uno strumento gratuito che i webmaster utilizzano per raccogliere informazioni utili da siti Web e applicazioni.

Tuttavia, estrarre informazioni dalla piattaforma per ulteriori analisi ed elaborazione dei dati è un ostacolo.

Puoi utilizzare l'API di Google Analytics per esportare i dati in formato CSV o collegarli a piattaforme di big data.

L'API aiuta le aziende a esportare i dati e ad unirli ad altri dati aziendali esterni per l'elaborazione avanzata. Aiuta anche ad automatizzare query e rapporti.

Sebbene sia possibile utilizzare altri linguaggi come Python con l'API GA, R ha un pacchetto avanzato googleanalyticsR.

È un pacchetto semplice poiché devi solo installare R sul computer e personalizzare le query già disponibili online per varie attività. Con un'esperienza di programmazione R minima, puoi estrarre i dati da GA e inviarli a Fogli Google o archiviarli localmente in formato CSV.

Con questi dati, spesso puoi superare i problemi di cardinalità dei dati durante l'esportazione dei dati direttamente dall'interfaccia utente di Google Analytics.

Se scegli il percorso di Fogli Google, puoi utilizzare questi Fogli come origine dati per creare rapporti di Looker Studio (precedentemente Data Studio) e accelerare i rapporti dei tuoi clienti, riducendo il lavoro non necessario.

Utilizzo di R con Google Search Console

Google Search Console (GSC) è uno strumento gratuito offerto da Google che mostra il rendimento di un sito Web nella ricerca.

Puoi usarlo per controllare il numero di impressioni, clic e la posizione in classifica della pagina.

Gli statistici avanzati possono connettere Google Search Console a R per un'elaborazione approfondita dei dati o l'integrazione con altre piattaforme come CRM e Big Data.

Per connettere la console di ricerca a R, devi utilizzare la libreria searchConsoleR.

La raccolta dei dati GSC tramite R può essere utilizzata per esportare e classificare le query di ricerca da GSC con GPT-3, estrarre i dati GSC su larga scala con filtri ridotti e inviare richieste di indicizzazione in batch tramite l'API di indicizzazione (per tipi di pagina specifici).

Come utilizzare l'API GSC con R

Vedere i passaggi seguenti:

1. Scarica e installa R studio (link per il download di CRAN).
2. Installa i due pacchetti R conosciuti come searchConsoleR usando il seguente comando install.packages(“searchConsoleR”)
3. Carica il pacchetto usando   il   biblioteca()   comando es   libreria("searchConsoleR")
4. Carica OAth 2.0 usando il comando scr_auth() . Questo aprirà automaticamente la pagina di accesso di Google. Accedi utilizzando le tue credenziali per terminare la connessione di Google Search Console a R.
5. Utilizza i comandi del repository GitHub ufficiale di searchConsoleR per accedere ai dati sulla tua console di ricerca utilizzando R.

L'estrazione di query tramite l'API, in piccoli batch, ti consentirà inoltre di estrarre un set di dati più ampio e più accurato rispetto al filtraggio nell'interfaccia utente di Google Search Console e all'esportazione in Fogli Google.

Come con Google Analytics, puoi quindi utilizzare il foglio di Google come origine dati per Looker Studio e automatizzare rapporti settimanali o mensili sullo stato di impressioni, clic e indicizzazione.

Conclusione

Mentre molta attenzione nel settore SEO è posta su Python e su come può essere utilizzato per una varietà di casi d'uso dall'estrazione dei dati fino allo scraping della SERP, credo che R sia un linguaggio forte da imparare e da utilizzare per l'analisi dei dati e modellazione.

Quando utilizzi R per estrarre cose come Google Auto Suggest, PAA o come controllo di ranking ad hoc, potresti voler investire.

Altre risorse:

• Un'introduzione a Python e all'apprendimento automatico per la SEO tecnica
• Codifica per SEO: 10 modi in cui le abilità di codifica possono migliorare gli sforzi SEO
• SEO tecnico avanzato: una guida completa

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