วิธีใช้ Python สำหรับ NLP และ Semantic SEO

เผยแพร่แล้ว: 2022-06-18
วิธีใช้ Python สำหรับ NLP และ Semantic SEO


ปัจจุบัน SEO กำลังเห็นแนวคิดที่เพิ่มขึ้น เช่น SEO เชิงความหมาย การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และภาษาโปรแกรม เมื่อพูดถึงสิ่งนี้ Python เป็นตัวช่วยอย่างมากสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและงานที่น่าเบื่อส่วนใหญ่ที่คุณอาจต้องการทำในขณะทำงาน ไม่ต้องกังวล การเขียนโค้ดอาจดูน่ากลัวในตอนแรก แต่วิธีนี้ตรงไปตรงมามากกว่าที่คุณคิด ต้องขอบคุณไลบรารีเฉพาะบางตัว

เราได้พูดถึงการค้นหาเชิงความหมายแล้ว เช่นเดียวกับอำนาจเฉพาะเรื่อง และ Python เป็นวิธีการแก้ปัญหาที่ดีในการสำรวจข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ และเพื่อการคำนวณที่เร็วขึ้น เมื่อเทียบกับเวิร์กโฟลว์ Excel ปกติ

ไม่ใช่เรื่องแปลกที่ Google ต้องใช้ NLP เป็นอย่างมากในการดึงผลลัพธ์ และนั่นคือเหตุผลหลักว่าทำไมเราถึงสนใจที่จะสำรวจภาษาธรรมชาติเพื่อรับเบาะแสเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการปรับปรุงเนื้อหาของเรา

ในโพสต์นี้ฉันชี้แจง:
  • งาน SEO ความหมายหลักที่คุณสามารถดำเนินการได้ใน Python
  • ข้อมูลโค้ดเกี่ยวกับวิธีการใช้งาน
  • ตัวอย่างการใช้งานจริงสั้นๆ เพื่อให้คุณเริ่มต้นได้
  • ใช้กรณีและแรงจูงใจเบื้องหลัง
  • ข้อผิดพลาดและกับดักของการคัดลอกและวางโค้ดแบบสุ่มสุ่มสี่สุ่มห้าเพื่อการตัดสินใจ

ระวัง บทช่วยสอนนี้มีขึ้นเพื่อแสดงวิธีใช้ประโยชน์จาก Python กับผู้ชมที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค ดังนั้นเราจะไม่ลงรายละเอียดในแต่ละเทคนิคเพราะจะใช้เวลานาน

ตัวอย่างที่แสดงเป็นเพียงส่วนหนึ่งของเทคนิคมากมายที่คุณสามารถนำไปใช้ในภาษาการเขียนโปรแกรม ฉันแค่ระบุสิ่งที่ฉันคิดว่ามีความเกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับผู้ที่กำลังเริ่มต้นและมีความสนใจใน SEO

เป้าหมายคือการแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของการเพิ่ม Python ลงในเวิร์กโฟลว์ของคุณเพื่อให้ได้เปรียบสำหรับงาน SEO เชิงความหมาย เช่น การแยกเอนทิตี การวิเคราะห์ประโยค หรือการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา

ไม่มีการขอความรู้เกี่ยวกับ Python โดยเฉพาะ ยกเว้นแนวคิดพื้นฐานบางอย่าง ตัวอย่างจะแสดงในลิงก์ Google Colab นี้ เนื่องจากใช้งานง่ายและใช้งานได้ทันที





งาน NLP และ Semantic SEO ใน Python



มีภาษาโปรแกรมมากมายที่คุณสามารถเรียนรู้ได้ Javascript และ Python เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO พวกคุณบางคนอาจถามว่าทำไมเราถึงเลือก Python มากกว่า R ซึ่งเป็นทางเลือกยอดนิยมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เหตุผลหลักอยู่ที่ชุมชน SEO ซึ่งสะดวกกับ Python ซึ่งเป็นภาษาในอุดมคติสำหรับงานสคริปต์ ระบบอัตโนมัติ และ NLP คุณสามารถเลือกอะไรก็ได้ที่คุณต้องการ แม้ว่าเราจะแสดงเฉพาะ Python ในบทช่วยสอนนี้



การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (NER)



หนึ่งในแนวคิดที่สำคัญที่สุดสำหรับ SEO คือความสามารถในการจดจำเอนทิตีในข้อความ เช่น Named Entity Recognition (NER) คุณอาจถามตัวเองว่าทำไมคุณควรสนใจเทคนิคนี้ ถ้า Google ทำอยู่แล้ว

แนวคิดในที่นี้คือการหาว่าเอนทิตีใดที่พบมากที่สุดในหน้าที่กำหนด เพื่อให้เข้าใจว่าคุณควรรวมอะไรไว้ในข้อความของคุณเอง

คุณสามารถใช้ spaCy หรือ Google NLP API สำหรับงานนี้ ทั้งสองมีข้อดีและข้อเสีย แม้ว่าในตัวอย่างนี้ คุณจะเห็น spaCy ซึ่งเป็นไลบรารียอดนิยมสำหรับ NLP ในอุดมคติสำหรับ NER





ดังที่คุณเห็นในสมุดบันทึก ขณะนี้ข้อความของคุณมีป้ายกำกับว่าเอนทิตี และนี่เป็นสิ่งที่ดีมากที่จะเข้าใจว่าคู่แข่งของคุณใช้อะไร ตามหลักการแล้ว คุณสามารถรวมสิ่งนี้เข้ากับการขูดเพื่อแยกส่วนที่มีความหมายของข้อความและแสดงรายการเอนทิตีทั้งหมด

นอกจากนี้ยังสามารถขยายไปยัง SERP ทั้งหมดเพื่อให้ได้เอนทิตีที่มีประโยชน์มากที่สุดและทำความเข้าใจว่าควรรวมอะไรไว้ในสำเนาของคุณ อย่างไรก็ตาม มีแอปพลิเคชั่นที่มีประโยชน์อีกตัวหนึ่ง คุณสามารถขูดหน้า Wikipedia เพื่อรับรายการเอนทิตี จากนั้นสร้างแผนที่เฉพาะตามสิ่งที่คุณพบ

มันทำงานได้ดีมากกับหน้า Wikipedia ยาวๆ และในตลาดที่ใช้ภาษาอังกฤษ ฉันได้ทดสอบในภาษาอื่นแล้ว แต่โดยปกติ Wikipedia นั้นไม่สมบูรณ์

NER เป็นเทคนิคพื้นฐานที่มีแอพพลิเคชั่นที่น่าสนใจ และผมรับประกันได้ว่าคุณจะเป็นตัวเปลี่ยนเกมเมื่อใช้อย่างถูกต้อง เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ที่คุณไม่ทราบว่าจะแนะนำเอนทิตีใด และคุณจำเป็นต้องค้นหา หรือสำหรับการวางแผนแผนที่เฉพาะ



การติดแท็กบางส่วนของคำพูด (การติดแท็ก POS)



Semantic SEO มีความสนใจเป็นพิเศษในส่วนของคำพูดที่มีอยู่ในประโยค อย่างที่พวกคุณบางคนอาจคาดเดาแล้ว ตำแหน่งของคำสามารถเปลี่ยนความสำคัญได้เมื่อแยกเอนทิตี

การติดแท็ก POS มีประโยชน์เมื่อวิเคราะห์คู่แข่งหรือเว็บไซต์ของคุณเพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างของคำจำกัดความสำหรับตัวอย่างข้อมูลเด่น หรือมีรายละเอียดเพิ่มเติมในลำดับประโยคในอุดมคติ Python ให้การสนับสนุนอย่างมากสำหรับงานนี้ ในรูปแบบของไลบรารี spaCy อีกครั้ง ซึ่งเป็นเพื่อนที่ดีที่สุดของคุณสำหรับงาน NLP ส่วนใหญ่ของคุณ

โดยสรุปแล้ว การติดแท็ก POS เป็นแนวคิดที่มีประสิทธิภาพในการทำความเข้าใจวิธีปรับปรุงประโยคตามเนื้อหาที่มีอยู่หรือวิธีที่ผู้อื่นทำ







สอบถามกราฟความรู้



ดังที่ได้กล่าวไปแล้วในบทความอื่นเกี่ยวกับกราฟความรู้ คุณควรจะสบายใจกับหน่วยงานและการสร้างความสัมพันธ์ การพูดนี้ค่อนข้างมีประโยชน์ที่จะรู้วิธีสืบค้นกราฟความรู้ของ Google และค่อนข้างง่าย

ไลบรารี advertools มีฟังก์ชันง่าย ๆ ที่ให้คุณทำได้โดยการป้อนคีย์ API ของคุณ ผลลัพธ์คือ dataframe ที่มีบางเอนทิตีที่เกี่ยวข้องกับการสืบค้นของคุณ (ถ้ามี) พร้อมด้วยคะแนนความมั่นใจที่คุณไม่ต้องตีความ

บทเรียนที่มีประโยชน์ในที่นี้คือการขอคำจำกัดความและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง หากมี กราฟความรู้เป็นฐานข้อมูลขนาดใหญ่แห่งหนึ่งที่จัดเก็บเอนทิตีและความสัมพันธ์ ซึ่งเป็นวิธีการของ Google ในการทำความเข้าใจการเชื่อมต่อและรากของ Semantic SEO อันที่จริง นี่เป็นหนึ่งในข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการบรรลุอำนาจเฉพาะในกลยุทธ์ระยะยาว

บางครั้งกราฟความรู้เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ และนั่นคือเหตุผลที่ฉันจะแสดง API อื่นที่ทำงานได้ดีเป็นคู่





สืบค้น Google Trends (ไม่เป็นทางการ) API



Google Trends สามารถเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์เนื้อหาของคุณเพื่อค้นหาแนวโน้มใหม่ ๆ หรือประเมินว่าควรค่าแก่การพูดคุยเกี่ยวกับหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งที่คุณไม่แน่ใจ สมมติว่าคุณต้องการขยายเครือข่ายเนื้อหาของคุณด้วยแนวคิดใหม่ๆ แต่คุณไม่มั่นใจ Google เทรนด์สามารถช่วยคุณในการตัดสินใจได้

แม้ว่าจะไม่มี Google API อย่างเป็นทางการ แต่เราสามารถใช้ API ที่ไม่เป็นทางการซึ่งครอบคลุมสิ่งที่เราต้องการได้ สิ่งสำคัญคือต้องระบุรายการคำหลัก เลือกกรอบเวลา และเลือกสถานที่

คำหลักที่ได้รับความนิยมและพุ่งสูงขึ้นนั้นยอดเยี่ยมในการทำความเข้าใจสิ่งที่เราต้องการสำหรับกลยุทธ์เนื้อหาของเรา Rising หมายถึงแนวโน้มและคำถามใหม่ๆ ที่คุณต้องจับตามอง บางครั้งคุณอาจพบโอกาสทอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณมุ่งเน้นที่ News SEO

ในทางตรงกันข้าม คำหลักยอดนิยมมีความสม่ำเสมอและมีเสถียรภาพมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป โดยจะให้คำแนะนำเกี่ยวกับแผนที่เฉพาะของคุณในกรณีส่วนใหญ่

คำแนะนำของฉันคือเล่นกับ API นี้หากคุณทำงานในโลกอีคอมเมิร์ซด้วยเนื่องจากยอดขายตามฤดูกาล Google Trends เป็นข้อได้เปรียบอย่างมากสำหรับข่าวสารและเนื้อหาตามฤดูกาล API สามารถทำให้ประสบการณ์ดีขึ้นสำหรับคุณเท่านั้น





การสร้างแบบจำลองหัวข้อ (การจัดสรร Dirichlet แฝง - LDA)



หนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่น่าสนใจที่สุดของ NLP คือการสร้างแบบจำลองหัวข้อ ซึ่งรู้จักหัวข้อจากชุดคำ นี่เป็นวิธีที่ดีในการดูว่าหน้าใหญ่พูดถึงอะไร และเป็นไปได้ที่จะระบุหัวข้อย่อยหรือไม่ เป็นไปได้ที่จะเรียกใช้อัลกอริธึมนี้กับทั้งเว็บไซต์ แม้ว่าจะส่งผลให้มีข้อห้ามในการคำนวณและอยู่นอกขอบเขตของบทช่วยสอนนี้

ฉันแสดงตัวอย่างสั้นๆ เกี่ยวกับอัลกอริทึม LDA ที่ใช้งานผ่านไลบรารี Bertopic เพื่อทำให้ขั้นตอนการทำงานของเราง่ายขึ้น:





การสร้างแบบจำลองหัวข้อเป็นวิธีที่ประเมินค่าต่ำเกินไปในการประเมินเครือข่ายเนื้อหาหรือแม้แต่ส่วนต่างๆ ของเว็บไซต์ที่กำหนด และนั่นคือเหตุผลที่คุณควรใช้เวลาพอสมควรกับ LDA ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น!

โดยสรุป LDA เป็นวิธีหนึ่งในการตัดสินทั้งเว็บไซต์หรือเพียงบางส่วนของเว็บไซต์ ดังนั้นจึงถือได้ว่าเป็นวิธีการทำความเข้าใจเนื้อหาของคู่แข่งในช่องของคุณ เนื่องจากคุณมีอำนาจในการคำนวณเพียงพอ



N-grams



n-gram สามารถคิดได้ว่าเป็นลำดับคำ พยางค์ หรือตัวอักษรที่ต่อเนื่องกัน ฉันจะแสดงวิธีสร้าง n-grams จากคลังข้อมูลใน Python โดยไม่ต้องลงรายละเอียดมาก ดังนั้น หน่วยของเราจะเป็นคำ เนื่องจากเราสนใจที่จะรู้ว่าชุดค่าผสมของคำใดที่พบบ่อยที่สุดในคลังข้อมูล

N-grams จากสองคำเรียกว่า bigrams (trigrams ถ้าสาม) เป็นต้น คุณสามารถตรวจสอบสมุดบันทึก Colab เพื่อรับทราบสิ่งที่เราพยายามจะได้มา





ตอนนี้ คุณมีแนวคิดที่ชัดเจนว่าชุดค่าผสมทั่วไปในข้อความคืออะไร และคุณพร้อมที่จะปรับเนื้อหาของคุณให้เหมาะสม คุณสามารถลองใช้ชุดค่าผสมต่างๆ ได้เช่นกัน เช่น 4 กรัมหรือ 5 กรัม เนื่องจาก Google อาศัยการจัดทำดัชนีแบบวลี จึงเป็นประโยชน์มากกว่าที่จะพิจารณาประโยคมากกว่าคำหลักเมื่อพูดถึง Onpage SEO

นี่เป็นอีกเหตุผลหนึ่งที่คุณไม่ควรคิดในแง่ของคำหลักแต่ละคำ แต่ควรให้ความรู้ความเข้าใจว่าข้อความของคุณควรเหมาะสมกับผู้อ่านที่เป็นมนุษย์ และอะไรจะดีไปกว่าการปรับให้เหมาะสมทั้งประโยคมากกว่าการใช้คำศัพท์บางคำ

N-grams เป็นแนวคิดที่เกิดซ้ำใน NLP และด้วยเหตุผลที่ดี ทดสอบสคริปต์กับบางหน้าและทดสอบชุดค่าผสมต่างๆ เป้าหมายที่นี่คือการค้นหาข้อมูลที่มีค่า



การสร้างข้อความ



กระแส SEO ในปัจจุบันเกี่ยวกับเนื้อหาที่สร้างขึ้น มีเครื่องมือออนไลน์มากมายที่ช่วยให้คุณสร้างข้อความได้โดยอัตโนมัติ การดำเนินการนี้ไม่ง่ายอย่างที่คิด และเนื้อหายังคงขอให้แก้ไขก่อนเผยแพร่

Python สามารถสร้างเนื้อหาหรือแม้แต่ตัวอย่างสั้นๆ ได้ แต่ถ้าคุณต้องการวิธีที่ง่าย ขอแนะนำให้ใช้เครื่องมือต่างๆ

ฉันจะแสดงตัวอย่างง่ายๆ เกี่ยวกับไลบรารี openai ขั้นตอนในการสร้างบัญชีอยู่ใน Google Colab

อย่างที่คุณเห็น รหัสที่นี่ค่อนข้างง่ายและไม่มีอะไรให้แสดงความคิดเห็นเป็นพิเศษ คุณอาจต้องการลองใช้พารามิเตอร์บางอย่างเพื่อตรวจสอบความแตกต่างของผลลัพธ์ แต่ถ้าคุณต้องการสร้างเนื้อหา มีบริการที่ไม่ต้องการการเข้ารหัส

ที่จริงแล้ว คุณจะต้องจ่ายเงินสำหรับการใช้ Open AI ดังนั้นหากคุณต้องการทำงานให้เสร็จ ทางที่ดีควรเลือกใช้บริการแบบชำระเงินอื่นๆ



การจัดกลุ่ม



แอปพลิเคชั่นที่มีประโยชน์มากใน SEO ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคนิคที่สำคัญที่สุดโดยทั่วไปในการเพิ่มมูลค่าให้กับเวิร์กโฟลว์ของคุณ หากคุณมีเวลาน้อย ให้เน้นที่สิ่งนี้ก่อน เนื่องจากค่อนข้างมีประสิทธิภาพสำหรับอีคอมเมิร์ซและเป็นสวรรค์สำหรับการระบุหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ใหม่

การทำคลัสเตอร์จะสร้างกลุ่มของบางสิ่ง เพื่อเน้นบางสิ่งที่คุณไม่สามารถมองเห็นได้ตามปกติ เป็นชุดเทคนิคที่ทรงพลังและไม่ง่ายที่จะสร้างผลลัพธ์ที่มีความหมายกับพวกเขา ด้วยเหตุผลนี้ ฉันจะยกตัวอย่างสั้นๆ เพื่อแสดงโค้ดสำหรับอัลกอริธึมเดียวและข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้อย่างไม่ถูกต้อง

การจัดกลุ่มเนื้อหาเป็นหัวข้อที่ต้องใช้บทช่วยสอนที่แตกต่างกันอย่างแน่นอนจึงจะใช้งานได้ เนื่องจากการหาแนวคิดบางอย่างค่อนข้างยุ่งยาก

คุณสามารถใช้ข้อมูลการติดตามอันดับ Rank Ranger หรือข้อมูล Google Search Console ก็ได้ ไม่สำคัญเลย สิ่งสำคัญคือคุณจะประหยัดเวลาและรับข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ แม้ว่าคุณจะไม่มีความรู้เกี่ยวกับเว็บไซต์ก็ตาม

มีสคริปต์ Python สมุดบันทึก หรือแม้แต่แอป Streamlit มากมายที่พร้อมใช้งานออนไลน์ ส่วนนี้เป็นเพียงการสอนพื้นฐานเท่านั้น





เราสามารถพูดได้ว่ามันเป็นอาวุธที่ดีที่สุดในคลังแสงของคุณเมื่อพูดถึงอีคอมเมิร์ซหรือสำหรับการค้นหาหัวข้อที่ยังไม่ได้สำรวจในเว็บไซต์ของคุณ ง่ายที่จะสับสนระหว่างการจัดกลุ่มกับการสร้างแบบจำลองหัวข้อ เนื่องจากทั้งคู่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกัน อย่างไรก็ตาม โปรดจำไว้ว่าสำหรับการจัดกลุ่ม เรากำลังพูดถึงการจัดกลุ่มคำสำคัญ ไม่ใช่ข้อความ นี่เป็นข้อแตกต่างที่สำคัญ

การทำคลัสเตอร์มีค่ามากสำหรับผู้ที่ทำงานกับหน้าหมวดหมู่และสำหรับทุกคนที่พยายามมองหาโอกาสด้านเนื้อหาใหม่ โอกาสที่นี่เกือบจะไม่มีที่สิ้นสุด และคุณยังมีตัวเลือกมากมาย มาดำดิ่งลงไปในอัลกอริธึมกัน:
  • Kmeans
  • DBscan
  • การใช้กราฟ
  • ระยะทางของผู้เสนอญัตติ

หากคุณเพิ่งเริ่มต้นคำแนะนำที่ดีที่สุดคือเริ่มจาก Kmeans หรือ DBscan แบบหลังไม่ต้องการให้คุณค้นหาจำนวนคลัสเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด และด้วยเหตุนี้จึงเหมาะสำหรับการใช้งานแบบพลักแอนด์เพลย์

การใช้กราฟเป็นวิธีหนึ่งในการจับความสัมพันธ์เชิงความหมาย และยังเป็นวิธีที่ดีในการเริ่มคิดในแง่ของกราฟความรู้ วิธีอื่นๆ เช่น Distance ของ Word Mover นั้นยอดเยี่ยม แต่ก็ซับซ้อนและใช้ความพยายามมากเกินไปสำหรับงานที่ง่ายกว่า





ประโยชน์ของการใช้ Python สำหรับ SEO เชิงความหมาย



Python ไม่ใช่สิ่งจำเป็นสำหรับทุกคน มันขึ้นอยู่กับภูมิหลังของคุณและสิ่งที่คุณอยากเป็น Semantic SEO เป็นแนวทางที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้ในตอนนี้ และการรู้รหัสพื้นฐานสามารถช่วยคุณได้มาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเรียนรู้แนวคิดบางอย่าง

มีเครื่องมือบางอย่างที่เหมาะกับงานเหล่านี้ซึ่งจะช่วยให้คุณประหยัดเวลาและอาการปวดหัวได้มาก อย่างไรก็ตาม การใช้โค้ดตั้งแต่เริ่มต้นและการแก้ปัญหาเป็นทักษะที่พึงประสงค์ซึ่งจะมีประโยชน์มากขึ้นเมื่อ SEO เคลื่อนไปสู่ความเป็นจริงทางเทคนิคมากขึ้นเท่านั้น

ยิ่งไปกว่านั้น คุณต้องเขียนโค้ดเพื่อทำงานบางอย่างอย่างแน่นอน เนื่องจากไม่มีทางเลือกอื่นที่ใช้ได้

เป็นไปได้ที่จะสรุปประโยชน์ของ Python สำหรับ SEO เชิงความหมายดังนี้:
  • เข้าใจแนวคิดทางทฤษฎีมากขึ้น (เช่น ภาษาศาสตร์ การคำนวณ และตรรกะ)
  • โอกาสในการศึกษาอัลกอริธึมในทางปฏิบัติ
  • ระบบอัตโนมัติของงานที่เป็นไปไม่ได้
  • ข้อมูลเชิงลึกและมุมมองใหม่ๆ เกี่ยวกับ SEO

สิ่งที่ระบุไว้ข้างต้นสามารถนำไปใช้กับภาษาการเขียนโปรแกรมอื่น ๆ ได้ เรากำลังพูดถึง Python เนื่องจากเป็นที่นิยมมากที่สุดในชุมชน SEO ณ ตอนนี้





จะต้องใช้เวลาเท่าไร?



ไม่มีคำตอบที่ถูกต้อง ขึ้นอยู่กับความสม่ำเสมอและภูมิหลังของคุณ คำแนะนำของฉันคือทำสิ่งเล็ก ๆ น้อย ๆ ทุกวันจนกว่าคุณจะรู้สึกสบายใจ มีแหล่งข้อมูลดีๆ มากมายทางออนไลน์ ดังนั้นจึงไม่มีข้อแก้ตัวที่จะเริ่มฝึก

อย่างไรก็ตาม การเรียนรู้ Python เป็นสิ่งหนึ่ง การศึกษา NLP และ Semantic SEO นั้นเป็นอีกเรื่องหนึ่ง ขอแนะนำอย่างยิ่งให้เข้าใจทฤษฎีพื้นฐานก่อนในขณะที่รักษารูปร่างด้วยการปฏิบัติที่เหมาะสม





ไลบรารี Python ที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับ Semantic SEO



มีห้องสมุดมากกว่าที่คุณคิด ที่โดดเด่นที่สุดคือ:
  • เครื่องมือโฆษณา
  • spaCy
  • nltk
  • sklearn
  • หม้อแปลงไฟฟ้า
  • แบบสอบถามแมว
  • gensim
  • เบอร์โทปิก

บทช่วยสอนนี้บางรายการไม่ได้ตรวจสอบ เนื่องจากอาจเกี่ยวข้องกับแนวคิดที่ซับซ้อนกว่าซึ่งต้องใช้บทความแยกกัน นอกจากนี้ เกือบทั้งหมดยังใช้สำหรับงาน NLP ทั่วไป

ที่เกี่ยวข้องอย่างเคร่งครัดกับไลบรารีเหล่านี้คือการขูดเว็บ ซึ่งสามารถทำได้ง่ายด้วยการสนับสนุนของไลบรารีเช่น BeautifulSoup, Requests และ Scrapy





บทสรุป



เราได้ผ่านเทคนิค NLP ที่ดีที่สุดบางส่วนที่คุณสามารถนำไปใช้ใน Python เพื่อเพิ่มเกม SEO เชิงความหมายของคุณ

ผู้เชี่ยวชาญ SEO ไม่จำเป็นต้องมีความรู้กว้างขวางใน Data Science เพื่อให้เข้าใจเนื้อหาส่วนใหญ่ที่กล่าวถึงในที่นี้ อย่างไรก็ตาม คุณควรรู้ว่าอัลกอริธึมทำงานอย่างไรในระดับสูง และวิธีตีความผลลัพธ์อย่างไร เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ข้อสรุปที่ผิดพลาด!