Aprenda Python para melhorar o SEO: veja como

Python, uma das linguagens de programação mais sofisticadas, pode melhorar drasticamente a qualidade do seu SEO.

Ao abandonar o Excel e o uso de planilhas, você pode usá-lo para automatizar o processo de implementação de algoritmos de aprendizado de máquina e alavancar APIs.

Principalmente destinado a amplificar a legibilidade da codificação, o Python pode ser útil ao otimizar o SEO de um site. Para mostrar exatamente como isso pode ser feito, abaixo está um guia detalhado sobre como aprender Python para SEO e implementar as ferramentas certas ao longo do caminho.

Python: o básico

Python é um tipo de linguagem de programação de uso geral que é poderosa, mas muito fácil de ler quando você pega o jeito. Devido à sua natureza específica, o Python é uma ótima primeira escolha de idioma. Em essência, essa linguagem de programação faz tudo - desde ciência de dados e aprendizado de máquina de SEO até desenvolvimento e codificação da web.

Por que aprender Python para SEO?

Aprender ciência de dados e programação é altamente benéfico, especialmente para fins de automação de SEO. Você pode colher esses frutos fazendo um esforço decente para que isso aconteça. Além disso, quando se trata de SEO, você encontrará algumas razões pelas quais dominar o Python pode ser uma excelente ideia para você.

Se você conseguir isso, mais tráfego virá em sua direção, o que equivale a mais cliques. Além disso, você reservará um lugar na carreira no campo da engenharia de dados, o que acaba sendo crucial quando se trata de construir sua carreira.

Como aprender Python para SEO

Ler insights de JR Oakes ou Hamlet Batista - dois especialistas na área - e aplicá-los, é a melhor maneira de começar a aprender Python. Como muitos especialistas compartilham seus scripts e ferramentas Python preferidos, a aplicação de seus insights pode facilitar o aprendizado e a adoção de várias dicas úteis que ajudarão seu SEO.

Hamlet Batista aconselha os iniciantes que a maneira mais fácil de entrar no Python é começar a resolver um pequeno problema encontrando um código que o deixará 80% mais perto de resolvê-lo. Depois disso, execute o código uma linha de cada vez para entender como ele realmente funciona e se funciona. Usar um tutorial bem elaborado é um ótimo passo para conseguir isso, pois fornecerá a você a orientação definitiva para resolver pequenos desafios do Python.

Orit Mutznik, meu querido amigo e um super SEO, disse:

Antes de ouvir isso do falecido Hamlet Batista (O Mestre), eu não tinha ideia de que a programação Python era uma ferramenta útil para SEOs. Eu não tinha ideia de que Python existia. Vê-lo em ação, automatizando coisas como classificação de intenção, otimização de metatag e identificando armadilhas de rastreador com Python realmente abriu meus olhos e despertou minha curiosidade. Embora eu estivesse impressionado com seu conhecimento, eu não me via como alguém que pudesse realmente "aprender tal poder". É simplesmente incrível que Hamlet, com suas duas décadas de experiência em SEO e Python, tenha encontrado tempo para me encorajar e me convencer de que eu realmente POSSO fazer isso, qualquer um pode, e ele é a razão pela qual eu embarquei nessa jornada e dedico meu recém-descoberto conhecimento e paixão a Hamlet que acreditou em mim.

Ainda estou aprendendo, mas já criei um site do zero com Python e estou trabalhando na construção de pesquisa de palavras-chave em escala. Também estou planejando me desafiar este ano experimentando esses incríveis recursos de código para SEO de JC Chouinard, Greg Bernhardt, Charly Wargnier, Koray Tugberk GUBUR e "o professor" Elias Dabbas.

Como começar com SEO e Python

Diferentes especialistas em SEO darão conselhos diferentes para essa questão, com base na experiência e nos resultados pessoais do especialista. De qualquer forma, implementar uma variedade de estratégias especializadas é a melhor maneira de arranhar a superfície e mergulhar mais fundo em SEO e Python.

JR Oakes

Quando se trata de Python, JR Oakes, Diretor Sênior e Pesquisador Técnico de SEO da 'Locomotive', sugere que a principal tarefa a ser cumprida é dominar as bibliotecas Beautiful Soup e Pandas. Ele se concentra principalmente nesse aspecto ao extrair ou manipular dados e executar tarefas de coleta, pois as duas bibliotecas se mostraram extremamente úteis ao longo do tempo. Além de tudo isso, JR Oakes também observa que quase toda a codificação que ele faz começa com a linha import pandas como .pd, simplesmente porque ajuda a salvar dados de uma forma ou de outra e facilita o acesso na linha. Oakes também indica que os Pandas tornam a escrita e a leitura em CSV extremamente simples e simples, o que significa que é muito adequado para alunos sedentos.

Considerando que essas são palavras de um especialista, todos os iniciantes podem se beneficiar da implementação dessas dicas como forma de dominar o Python com mais eficiência.

Elias Dabbas

Palavras de sabedoria também vêm do dono do 'The Media Supermarket', Elias Dabbas. Ou seja, ele aconselha os iniciantes a começarem a aprender programação básica antes de passar para a manipulação ou visualização de dados. Uma vez que esses aspectos são dominados, os novatos em Python devem mergulhar em estatísticas, bem como em aprendizado de máquina detalhado.

Seth Black

A pessoa que criou o Python SEO Analyzer, Seth Black, tem uma abordagem diferente do assunto. Em termos do que aprender primeiro, ele acredita que a ciência da computação e a programação têm uma natureza do tipo galinha e ovo. Em outras palavras, para ser bom em Python, é preciso ter uma base sólida no campo da ciência da computação, bem como um domínio firme da programação avançada de computadores.

O conselho de Seth para iniciantes é automatizar uma tarefa simples ou resolver um problema básico primeiro. Dessa forma, os iniciantes terão um objetivo tangível pela frente e também uma curva de aprendizado. Embora a resolução de problemas em programação possa ser um pouco frustrante, programadores inexperientes aprenderão a gerenciar tarefas essenciais de programação em tempo real.

Qual ferramenta usar para executar o código Python?

Não há resposta certa para essa pergunta, pois as ferramentas de execução do Python são abundantes e aplicáveis ​​em vários aspectos. A escolha da melhor ferramenta, a partir de então, dependerá em grande parte da preferência pessoal do programador. Por exemplo, alguns especialistas recomendam confiar no Jupyter Notebook ao decidir sobre a melhor ferramenta de código Python. No entanto, se o seu computador não aguentar a carga de trabalho, a plataforma Google Colab é uma excelente ferramenta substituta para experimentar, pois basicamente imita o conceito do Jupyter Notebook - mas de graça e é monitorado pelo Google.

Jupyter lab (notebook) deve ser perfeitamente adequado para quem trabalha em marketing. Depois de dominar essa ferramenta e desejar continuar construindo aplicativos, é aconselhável escolher um dos IDEs recomendados, como o PyCharm, por exemplo. No entanto, quando se trata de trabalho interativo geral, o notebook é uma opção desejável e eficiente.

Outras ferramentas que podem ajudá-lo a desenvolver seu conhecimento em Python são Spyder (Anaconda), PyCharm, Visual Studio Code e, como mencionado, Google Colab.

Melhor configuração para instalação do Python

Depois de analisar as opiniões de especialistas em SEO, há uma coisa que todos eles têm em comum – todos eles recomendam o Anaconda. O acordo mútuo do Anaconda ser a melhor configuração quando se trata de inicializar o Python fala muito dos recursos desta ferramenta. Como esta ferramenta pode praticamente ajudar qualquer iniciante a dominar a arte do Python, vamos apresentar uma breve introdução ao Anaconda e os passos necessários para instalá-lo.

O que é Anaconda?

Para colocar em uma perspectiva melhor, o Anaconda é basicamente gratuito e um distribuidor de código aberto das linguagens de programação R e Python para aprendizado de máquina e ciência de dados.

Essa ferramenta incrível ajudará você a simplificar a implantação geral do Python e também o processo de gerenciamento de pacotes.

O Anaconda vem com mais de 1500 pacotes que incluem o sistema de gerenciamento de pacotes Conda, bem como uma GUI, chamada Anaconda Navigator. Esta GUI também instalará alguns aplicativos por padrão. Isso inclui Rstudio (para R), Spyder IDE e Jupyter Notebook.

Sem mais delongas, aqui estão os 10 passos sobre como instalar esta ferramenta útil.

• Acesse anaconda.com e baixe a versão para Windows
• Baixe a versão Windows/Mac para Python 3
• Clique duas vezes no arquivo executável
• Clique em 'próximo'
• Escolha 'Concordo' com os termos e condições definidos
• Selecione para quem você quer dar o Anaconda
• Selecione o local para a instalação
• Determine as variáveis ​​de ambiente (Se você instalar o Python pela primeira vez, verifique a adição do Anaconda ao ambiente 'my PATH'. Ao fazer isso, você pode usar o Anaconda no prompt de comando)
• Clique em 'Avançar' e depois clique em 'Concluir'
• Verifique se o Python terminou de instalar

Tarefas de SEO que você pode fazer com Python

Se você está se perguntando quais são as tarefas de SEO mais comuns que se pode fazer com o Python, ficará surpreso ao saber que a resposta é multicamadas. De acordo com JR Oakes, as tarefas mais comuns são prever ou prever séries temporais, análise de tópicos e links internos. Entre muitos outros aplicativos, aqui estão as tarefas de SEO mais comuns que você pode realizar com o Python:

• Aprenda a usar o Github/Git para compartilhar seu código. Tenha em mente que você provavelmente se sentirá recompensado se outras pessoas acharem seu código útil.
• Saiba como analisar e acessar JSON de APIs. Existem muitos tipos diferentes de fornecedores de ferramentas no espaço de SEO que incluem APIs. Muitas vezes, os dados fornecidos pelas APIs são muito melhores do que os obtidos no produto UX.
• Todos os tipos de funções do AWS Lambda são muito acessíveis e, em geral, incríveis. Com eles, você pode criar processos de agendamento, bem como desenvolver APIs, o que será bastante fácil e muito econômico.
• O CRO e gerente de SEO da Rise at Seven, Mathew Jones, diz que a tarefa de SEO mais comum que ele cuida ao usar o Python é definitivamente a pesquisa de palavras-chave. Mesmo que isso possa parecer um tipo de tarefa extremamente simples de executar com Python, a facilidade e a velocidade de realizar essa tarefa fazem com que seja um bom uso do tempo.
• A segunda tarefa mais comum que Mathew Jones realiza com o Python é executar auditorias técnicas em vários sites que ele realiza periodicamente. Mathew tem vários scripts que lhe permitem fazê-lo.
• Use Python para PNL e SEO semântico. Por exemplo, você pode usá-lo para entender quais entidades são comuns em uma determinada página ou para entender o idioma que aparece nos snippets em destaque. Também pode ser usado para entender como o Google define entidades ou para ver o que são entidades relacionadas.

Se você perguntar ao chefe de SEO da Realtor.com, Konrad Burchardt, ele dirá que limpar dados é a tarefa mais comum que ele executa usando Python. Isso vem como resultado de sua percepção de que o processo de limpeza de dados é bastante eficiente em termos de tempo e aprender alguns truques aqui e ali pode ser surpreendentemente benéfico. A parte mais difícil é o processo de montar o roteiro. No entanto, uma vez que tudo esteja montado, um programador poderá reciclar os dados e usá-los em todos os tipos de projetos diferentes no futuro, o que é uma grande vantagem.

Quatro ferramentas Python para cada desenvolvedor

É de conhecimento geral que o Python conquistou seu lugar entre as linguagens mais populares para a comunidade de Data Science and Developers. Embora muitas razões diferentes tornem o Python super popular, duas razões principais predominam:

• Python possui uma sintaxe extremamente simples, que é quase equivalente à sintaxe matemática. É por isso que Python pode ser facilmente aprendido e bem compreendido.
• A linguagem oferece uma ampla cobertura, apresentando ferramentas e bibliotecas adequadas para Ciência de Dados e computação científica.

Aqui estão algumas ferramentas que acredito que todo programador da área de Data Science precisa conhecer para aprender Python. Depois de adquirir conhecimento e habilidades suficientes, usar o Python para SEO será muito fácil.

Aqui estão as quatro principais ferramentas Python das quais todo programador pode se beneficiar.

Scikit-Learn

O Scikit-Learn é uma ferramenta projetada principalmente para Machine Learning e Data Science. É usado principalmente por cientistas, engenheiros e desenvolvedores de dados de ML para análise de dados e mineração de dados. As principais características desta ferramenta incluem regressão, classificação, redução de dimensionalidade, agrupamento, pré-processamento e seleção de modelos.

Keras

Keras é uma biblioteca de rede neural de código aberto de alto nível que foi escrita em Python. Keras é baseado em alguns princípios básicos, como fácil extensibilidade, modularidade, facilidade de uso e trabalhar com Python. Por ser escrito em Python, o Keras pode ser executado em cima de outras estruturas de rede neural, como TensorFlow, Theano e CNTK.

Theano

Esta é uma ferramenta projetada pela biblioteca Python que é usada principalmente para expressar arrays multidimensionais. O Theano permitirá que os usuários otimizem, avaliem e definam cálculos matemáticos compreendendo arrays multidimensionais. Essa ferramenta incrível possui alguns recursos exclusivos, como uso transparente de GPU, integração estreita com NumPy, otimizações de estabilidade e velocidade, diferenciação simbólica eficiente e extenso teste de unidade e geração de código C dinâmico, entre muitos outros.

SciPy

SciPy é uma biblioteca de ecossistema de código aberto baseada em Python usada para computação técnica e científica. É extremamente utilizado em áreas como Engenharia, Ciências e Matemática. O SciPy pode aproveitar alguns outros pacotes Python, incluindo Pandas, IPython ou NumPy, para criar bibliotecas para tarefas de programação matemática comuns e orientadas para a ciência. O SciPy também é uma excelente ferramenta na hora de manipular e gerenciar números em um computador, além de gerar resultados visualizados.

Aprenda Python com os melhores

A melhor maneira de aprender algo é aprender com os melhores. Além disso, os melhores tornam-se assim por toneladas de experiência. Dessa forma, você reduzirá seu processo de erros e maximizará sua eficiência no idioma.

Além do mencionado acima, alguns dos principais especialistas cujos recursos você deseja ficar de olho incluem Ruth Everett, Britney Muller, Charly Wargnier, Kristin Tynski, Natzir Turrado, Hulya Coban, Nacho Mascort, Nick Duddy, Tyler Reardon, Paul Shapiro , Rory Truesdale, Andrea Volpini e David Sottimano.