Изучите Python для лучшего SEO: вот как

Опубликовано: 2022-04-09
Изучите Python для лучшего SEO


Python, один из самых сложных языков программирования, может значительно улучшить качество вашего SEO.

Отказавшись от Excel и использования электронных таблиц, вы можете использовать его для автоматизации процесса реализации алгоритмов машинного обучения и использования API.

Первоначально предназначенный для повышения читабельности кода, Python может пригодиться при оптимизации SEO веб-сайта. Чтобы показать вам, как именно это можно сделать, ниже приведено подробное руководство по изучению Python для SEO и внедрению правильных инструментов на этом пути.





Python: основы



Python — это тип языка программирования общего назначения, который является мощным, но довольно простым для чтения, как только вы освоите его. Из-за своей специфики Python — отличный выбор для первого языка. По сути, этот язык программирования делает все — от науки о данных и машинного обучения SEO до веб-разработки и кодирования.





Зачем изучать Python для SEO?





Изучение науки о данных и программирования очень полезно само по себе, особенно для целей автоматизации SEO. Вы можете собрать эти плоды, приложив приличные усилия, чтобы это произошло. Кроме того, когда дело доходит до SEO, вы найдете несколько причин, по которым освоение Python может быть для вас отличной идеей.

Если вам удастся добиться этого, вы получите больше трафика, что равнозначно большему количеству кликов. Кроме того, вы зарезервируете себе место наверху в области обработки данных, что окажется решающим, когда дело доходит до построения вашей карьеры.





Как выучить Python для SEO



Чтение идей Дж. Р. Оукса или Гамлета Батисты — двух экспертов в этой области — и их применение — лучший способ начать изучение Python. Поскольку многие эксперты делятся своими предпочтительными скриптами и инструментами Python, применение их идей может упростить изучение и применение различных полезных советов, которые помогут вашему SEO.

Гамлет Батиста советует новичкам, что самый простой способ освоить Python — начать решать небольшую проблему, найдя код, который на 80% приблизит вас к ее решению. После этого запускайте код построчно, чтобы понять, как он работает на самом деле и работает ли он вообще. Использование хорошо продуманного учебника — отличный шаг к достижению этой цели, поскольку он предоставит вам окончательное руководство по решению небольших проблем с Python.

Орит Муцник, моя дорогая лучшая подружка и супероптимист, сказала:

До того, как я услышал это от покойного Гамлета Батисты (Мастера), я понятия не имел, что программирование на Python может быть полезным инструментом для SEO-специалистов. Я понятия не имел, что Python существует. Увидев его в действии, автоматизировав такие вещи, как классификация намерений, оптимизация метатегов и выявление ловушек поисковых роботов с помощью Python, я действительно открыл глаза и пробудил во мне любопытство. Хотя я был поражен его знаниями, я не считал себя тем, кто действительно мог бы «научиться такой силе». Просто невероятно, что Гамлет с его двадцатилетним опытом работы с SEO и Python нашел время, чтобы подбодрить меня и убедить меня, что я на самом деле МОГУ сделать это, любой может, и именно благодаря ему я отправился в это путешествие и посвящаю свое новообретенное знания и страсть к Гамлету, который верил в меня.

 Я все еще учусь, но я уже создал веб-сайт с нуля с помощью Python и работаю над масштабным исследованием ключевых слов. Я также планирую бросить себе вызов в этом году, опробовав эти удивительные ресурсы кода для SEO от JC Chouinard, Greg Bernhardt, Charly Wargnier, Koray Tugberk GUBUR и «профессора» Elias Dabbas.





Как начать работу с SEO и Python





Различные SEO-специалисты дадут разные советы по этому вопросу, основываясь на личном опыте и результатах эксперта. В любом случае, реализация различных экспертных стратегий — лучший способ проникнуть в суть и глубже погрузиться как в SEO, так и в Python.



Дж. Р. Оукс



Когда дело доходит до Python, Дж. Р. Оукс, старший директор и технический исследователь SEO в Locomotive, предполагает, что основная задача, которую нужно выполнить, — это освоить библиотеки Beautiful Soup и Pandas. В первую очередь он фокусируется на этом аспекте при очистке данных или манипулировании ими, а также при выполнении задач по сбору данных, так как две библиотеки со временем показали себя чрезвычайно полезными. В дополнение ко всему этому, Дж. Р. Оукс также отмечает, что почти весь код, который он делает, начинается со строки import pandas as .pd просто потому, что это помогает сохранять данные в той или иной форме и упрощает доступ к ним в дальнейшем. Оукс также указывает, что Pandas делает запись и чтение в CSV чрезвычайно простыми и простыми, а это означает, что он очень подходит для жаждущих учеников.

Учитывая, что это слова эксперта, все новички могут извлечь пользу из применения этих советов, чтобы более эффективно освоить Python.



Элиас Даббас



Мудрые слова также исходят от владельца «Медиа-супермаркета» Элиаса Даббаса. А именно, он советует новичкам сначала начать изучение основ программирования, прежде чем переходить к манипулированию данными или визуализации. Как только эти аспекты будут освоены, новички в Python должны погрузиться в статистику, а также в подробное машинное обучение.



Сет Блэк



У человека, создавшего Python SEO Analyzer, Сет Блэк, другой подход к этому вопросу. Что касается того, что нужно изучать в первую очередь, он считает, что информатика и программирование имеют природу курицы и яйца. Другими словами, чтобы хорошо знать Python, нужно иметь прочную основу в области компьютерных наук, а также твердо владеть продвинутым компьютерным программированием.

Совет Сета для новичков — сначала автоматизировать простую задачу или решить основную проблему. Таким образом, у новичков будет ощутимая цель впереди, а также кривая обучения. Хотя решение проблем в программировании может быть несколько разочаровывающим, неопытные программисты научатся управлять основными задачами программирования в режиме реального времени.





Какой инструмент использовать для запуска кода Python?



На этот вопрос нет правильного ответа, поскольку инструменты для запуска Python многочисленны и применимы в различных аспектах. После этого выбор наилучшего инструмента во многом будет зависеть от личных предпочтений программиста. Например, некоторые эксперты рекомендуют полагаться на Jupyter Notebook при выборе лучшего инструмента кода Python. Однако, если ваш компьютер не может справиться с рабочей нагрузкой, платформа Google Colab является отличной заменой инструмента, который можно попробовать, поскольку он в основном имитирует концепцию Jupyter Notebook, но бесплатно и контролируется Google.

Лаборатория Jupyter (ноутбук) должна идеально подходить для тех, кто занимается маркетингом. После того, как вы освоите этот инструмент и захотите продолжить создание приложений, рекомендуется выбрать одну из рекомендуемых IDE, например, PyCharm. Тем не менее, когда дело доходит до обычной интерактивной работы, ноутбук подходит как нельзя лучше.

Другими инструментами, которые могут помочь вам расширить свои знания Python, являются Spyder (Anaconda), PyCharm, Visual Studio Code и, как уже упоминалось, Google Colab.





Лучшая установка для установки Python



Проанализировав мнения SEO-экспертов, у них есть одна общая черта — все они рекомендуют Anaconda. Обоюдное согласие Анаконды быть лучшей настройкой, когда дело доходит до инициализации Python, говорит о возможностях этого инструмента. Поскольку этот инструмент может практически помочь любому новичку освоить искусство Python, давайте представим краткое введение в Anaconda и шаги, необходимые для его установки.



Что такое Анаконда?



Чтобы лучше понять это, Anaconda в основном бесплатна и является дистрибьютором языков программирования R и Python с открытым исходным кодом для машинного обучения и обработки данных.

Этот замечательный инструмент поможет вам упростить как общее развертывание Python, так и процесс управления пакетами.

Anaconda поставляется с более чем 1500 пакетами, которые включают систему управления пакетами Conda, а также графический интерфейс под названием Anaconda Navigator. Этот графический интерфейс также установит некоторые приложения по умолчанию. К ним относятся Rstudio (для R), Spyder IDE и Jupyter Notebook.

Без лишних слов, вот 10 шагов по установке этого полезного инструмента.

  • Перейдите на anaconda.com и загрузите версию для Windows.
  • Загрузите версию для Windows/Mac для Python 3
  • Дважды щелкните исполняемый файл
  • Нажмите кнопку "Далее'
  • Выберите «Я согласен» с установленными условиями
  • Выберите, кому вы хотите подарить Анаконду
  • Выберите место для установки
  • Определите переменные среды (если вы устанавливаете Python в первый раз, вам следует проверить добавление Anaconda в среду «my PATH». Таким образом, вы можете использовать Anaconda в командной строке)
  • Нажмите «Далее», а затем нажмите «Готово».
  • Проверьте, завершена ли установка Python.





SEO-задачи, которые вы можете выполнять с помощью Python



Если вам интересно, какие наиболее распространенные SEO-задачи можно выполнять с помощью Python, вы будете удивлены, узнав, что ответ многоуровневый. По словам Дж. Р. Оукса, наиболее распространенными задачами являются прогнозирование или предсказание временных рядов, тематический анализ, а также внутренние ссылки. Среди многих других приложений вот наиболее типичные SEO-задачи, которые вы можете выполнить с помощью Python:

  • Узнайте, как использовать Github/Git, чтобы поделиться своим кодом. Имейте в виду, что вы, скорее всего, почувствуете себя вознагражденным, если кто-то посчитает ваш код чем-то полезным.
  • Узнайте, как анализировать и получать доступ к JSON из API. В области SEO существует множество различных поставщиков инструментов, в том числе API. Часто данные, полученные от API, намного лучше, чем то, что вы получаете в продукте UX.
  • Все типы функций AWS Lambda очень доступны и в целом невероятны. С их помощью вы можете создавать процессы планирования, а также разрабатывать API, что окажется довольно простым и очень рентабельным.
  • Мэтью Джонс, менеджер по оптимизации и SEO в Rise at Seven, говорит, что наиболее распространенной задачей SEO, которую он решает при использовании Python, является исследование ключевых слов. Несмотря на то, что это может показаться чрезвычайно простым типом задачи для выполнения с помощью Python, простота и скорость выполнения этой задачи позволяют эффективно использовать время.
  • Вторая наиболее распространенная задача, которую Мэтью Джонс выполняет с помощью Python, — это периодический технический аудит различных веб-сайтов. У Мэтью есть несколько различных сценариев, которые позволяют ему это делать.
  • Используйте Python для НЛП и семантического SEO. Например, вы можете использовать его, чтобы понять, какие объекты являются общими на данной странице, или чтобы понять язык, используемый в избранных фрагментах. Его также можно использовать, чтобы понять, как Google определяет сущности, или чтобы увидеть, что является связанными сущностями.

Если вы спросите руководителя SEO-отдела Realtor.com Конрада Бурхардта, он скажет вам, что очистка данных — это самая распространенная задача, которую он выполняет с помощью Python. Это происходит в результате его осознания того, что процесс очистки данных довольно экономичен по времени, и изучение некоторых трюков тут и там может быть поразительно полезным. Самое сложное — это процесс сборки сценария. Однако, как только все будет собрано, программист сможет перерабатывать данные, а затем использовать их в самых разных проектах в будущем, что является огромным плюсом.





Четыре инструмента Python для каждого разработчика



Общеизвестно, что Python занял свое место среди самых популярных языков для сообщества Data Science и Developers. Несмотря на множество различных причин, делающих Python суперпопулярным, преобладают две основные причины:

  • Python обладает чрезвычайно простым синтаксисом, который почти эквивалентен математическому синтаксису. Вот почему Python можно легко выучить и хорошо понять.
  • Язык предлагает широкий охват, включая инструменты и библиотеки, подходящие для науки о данных и научных вычислений.

Вот несколько инструментов, которые, по моему мнению, должен знать каждый программист в области науки о данных для изучения Python. После того, как вы приобретете достаточные знания и навыки, использование Python для SEO станет проще простого.

Вот четыре основных инструмента Python, которыми может воспользоваться каждый программист.



Scikit-Learn



Scikit-Learn — это инструмент, в первую очередь разработанный для машинного обучения и науки о данных. Он в основном используется учеными, инженерами и разработчиками данных ML для анализа данных и интеллектуального анализа данных. Основные характеристики этого инструмента включают регрессию, классификацию, уменьшение размерности, кластеризацию, предварительную обработку и выбор модели.



Керас

Keras — это высокоуровневая библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на Python. Keras основан на нескольких основных принципах, таких как простота расширения, модульность, удобство для пользователя и работа с Python. Поскольку Keras написан на Python, он может работать поверх других фреймворков нейронных сетей, таких как TensorFlow, Theano и CNTK.



Теано



Это инструмент, разработанный библиотекой Python, который в основном используется для выражения многомерных массивов. Theano позволит пользователям оптимизировать, оценивать и определять математические вычисления, включающие многомерные массивы. Этот удивительный инструмент обладает некоторыми уникальными функциями, такими как прозрачное использование графического процессора, тесная интеграция с NumPy, оптимизация стабильности и скорости, эффективная символьная дифференциация, обширное модульное тестирование и динамическая генерация кода C среди многих других.



SciPy



SciPy — это экосистемная библиотека с открытым исходным кодом на основе Python, используемая для технических и научных вычислений. Он чрезвычайно используется в таких областях, как инженерия, наука и математика. SciPy может использовать некоторые другие пакеты Python, включая Pandas, IPython или NumPy, для создания библиотек для научно-ориентированных и общих задач математического программирования. SciPy также является отличным инструментом, когда дело доходит до манипулирования и управления числами на компьютере, а также для создания визуализированных результатов.





Изучайте Python у лучших



Лучший способ чему-то научиться — учиться у лучших. Более того, лучшие становятся таковыми благодаря огромному опыту. Таким образом, вы уменьшите количество ошибочных процессов и максимизируете свою эффективность в языке.

Помимо вышеупомянутого, некоторые из ключевых экспертов, за чьими ресурсами вы хотите следить, включают Рут Эверетт, Бритни Мюллер, Чарли Варнье, Кристин Тински, Нацир Туррадо, Хулиа Кобан, Начо Маскорт, Ник Дадди, Тайлер Рирдон, Пол Шапиро. , Рори Трусдейл, Андреа Вольпини и Дэвид Соттимано.