Pythonni qidiruv tizimini optimallashtirish uchun qanday ishlatish - Semalt Expert



SEO uchun Python-dan foydalanish sizning veb-saytingizga kerakli xususiyatlarni berishning ajoyib usuli bo'lishi mumkin, ammo qidiruv tizimlari uchun optimallashtirish. Veb-saytingizda Python imkoniyatlarini o'rganishga qiziqasizmi? Python qanday ishlashini va uni avtomatlashtirish uchun qanday foydalanish mumkinligini tushuntirish uchun yangi boshlanuvchilar uchun qulay usullar mavjud texnik SEO va ma'lumotlarni tahlil qilish.

Python-ni birinchi marta ishlatishni boshlaganimizda, mutaxassislarimiz uni tez-tez ishlatib turishgan va har yangi foydalanishda yangi tajriba va dasturlash tilini yaxshiroq tushunish paydo bo'ldi. Bu bizning portfelimizni yaxshilashga yordam berdi va biz SEO mutaxassisi sifatida yaxshiroq bo'ldik.

Mijozimizning Python ehtiyojlarini qondirish qobiliyatimiz juda ko'p texnik vazifalardan, masalan, so'zlar soni va holat kodlari kabi elementlarning vaqt o'tishi bilan qanday o'zgarganligini baholashdan iborat. Ichki bog'lanish va jurnal fayllarini tahlil qilish kabi yanada rivojlangan vazifalar bilan shug'ullanishimiz mumkin.

Shuningdek, biz Python-dan quyidagi maqsadlarda foydalanishimiz mumkin edi:
  • Ma'lumotlar to'plamining juda katta qismi ustida ishlash.
  • Odatda Excel yoki fayllarni ishdan chiqaradigan fayllar bilan ishlash har qanday mazmunli tushunchalarni olish uchun murakkab tahlilni talab qiladi.

SEO ishlashimizni yaxshilash uchun qanday qilib Pythondan foydalana oldik?

SEO uchun Pythondan foydalanganda biz bir necha usullar bilan kuchga egamiz. Bu foydalanuvchilarga takrorlanadigan, past darajadagi funktsiyalarni avtomatlashtirishga imkon beradigan xususiyati tufayli, odatda uzoq vaqt davomida bajarilishi kerak bo'ladi.

Ushbu Pythondan foydalangan holda, biz boshqa muhim strategik ishlarga sarflash va avtomatlashtirishning iloji bo'lmagan boshqa harakatlarni optimallashtirish uchun ko'proq vaqt va kuchga egamiz.

Bu bizga ma'lumotlarning katta qismlari bilan yaxshiroq ishlashga imkon beradi, bu esa bizning ma'lumotlarimizga asoslangan qarorlarni qabul qilishni osonlashtiradi, bu bizning dunyomizga foydali daromad keltiradi va mijozlarimiz bizning harakatlarimizdan mamnun bo'lib uylariga qaytadilar.

Python-ning qanchalik samarali bo'lishini qo'llab-quvvatlash uchun McKinsey Global Institue tomonidan tadqiqot o'tkazildi va ma'lumotlarga asoslangan tashkilotlar mijozlarni sotib olish ehtimoli 23 baravar yuqori ekanligini aniqladilar. Ular o'zlarining veb-saytlarini oddiy saytlarga qaraganda olti baravar ko'proq bosgan mijozlarni saqlab qolishlari mumkin. Python yordamida bularning barchasidan foyda olasiz.

Python-dan foydalanish, shuningdek, veb-saytingizni takomillashtirishga qaratilgan har qanday g'oya yoki strategiyani zaxira qilish uchun foydalidir. Buning iloji bor, chunki biz uni mavjud ma'lumotlar bilan aniqlaymiz va ulardan eng yaxshi qarorlarni qabul qilish uchun foydalanamiz. Ushbu g'oyalarni amalga oshirishga harakat qilsak, biz o'z kuchimizdan foydalanamiz.

Pythonni SEO ish oqimiga qanday qo'shishimiz mumkin?

Biz Pythonni ish oqimimizda ikkita asosiy usul bilan ishlatamiz:
  1. Biz avtomatlashtirilishi mumkin bo'lgan narsalarni ko'rib chiqamiz va qiyin vazifalarni bajarishda ushbu omilga alohida e'tibor beramiz.
  2. Tahlil ishimizdagi bo'shliqlar mavjud bo'lganda yoki tugallangan tahlilda aniqlaymiz.
Biz yana bir foydalanuvchi Python-ni o'rganishi kerak bo'lgan ma'lumotlarga bog'liq bo'lishi kerakligini aniqladik. Ushbu usul bir nechta mutaxassislarimizga ushbu maqolada muhokama qiladigan ko'p narsalarni bilib olishga yordam berdi.

Siz Pythonni SEO-pro-ga aylanish uchun zarur bo'lganligi uchun emas, balki qo'shimcha afzallik sifatida o'rganganimizni tushunishingiz kerak.

Python-ni qanday o'rganishim mumkin?

Agar siz ushbu maqoladan Python-ni o'rganish uchun qo'llanma sifatida foydalanishda eng yaxshi natijalarga erishmoqchi bo'lsangiz, mana ba'zi materiallar sizning qo'lingizda bo'lishi kerak:
  • Veb-saytdagi ba'zi ma'lumotlar.
  • Kodingizni ishga tushirish uchun ishlab chiqilgan atrof-muhit. Yangi boshlaganimizda biz Google Colab va Juster Notebook-dan foydalanganmiz.
  • Ochiq fikr. Bizning fikrimiz Python bilan bizni yaxshi qilishimizga katta yordam berganiga ishonamiz. Biz xato qilishdan yoki noto'g'ri kod yozishdan qo'rqmadik. Har qanday xato - bu siz hech qachon unutolmaydigan tarzda o'rganish imkoniyatidir. Xato bilan siz muammoni hal qilishga kirishib, uni tuzatish yo'llarini aniqlaysiz. Bu SEO mutaxassisi sifatida qiladigan ishimizda katta rol o'ynaydi.

Kutubxonalarga tashrif buyuring

Python-ni o'rganishni boshlaganimizda, biz kutubxonalarga ham onlayn, ham mahalliy mehmonlar edik. Kutubxona yaxshi boshlang'ich nuqtadir. Siz tekshirishingiz mumkin bo'lgan bir nechta kutubxonalar mavjud, ammo muhim narsalarni o'rgatish haqida gap ketganda uchta kutubxona ajralib turadi. Ular:

Pandalar

Bu jadval ma'lumotlari ustida ishlash uchun ishlatiladigan Python kutubxonasi. Bu DataFrame asosiy ma'lumotlar tuzilishi bo'lgan ma'lumotlar bilan yuqori darajadagi manipulyatsiyani amalga oshirishga imkon beradi.

DataFrame aslida Panda elektron jadvalidir. Biroq, uning funktsiyalari satrlar va bayt chegaralaridan ustun bo'lish bilan chegaralanmaydi. Microsoft Excel bilan taqqoslaganda, bu juda tez va samaraliroq.

So'rovlar

Python-da HTTP so'rovlarini bajarish uchun so'rov ishlatiladi. So'rov yuborishda GET va POST kabi turli xil usullardan foydalaniladi va natijada Python-da natija saqlanadi. Foydalanuvchilar shuningdek sarlavhalar kabi turli xil so'rovlardan foydalanishlari mumkin, ular tarkibdagi vaqt va uning keshi javob berish muddati haqida foydali ma'lumotlarni aks ettiradi.

Chiroyli osh

Shuningdek, bu HTML va XML fayllaridan ma'lumotlarni olish uchun ishlatiladigan kutubxona. Biz buni asosan veb-chiqindilar uchun ishlatamiz, chunki u oddiy HTML hujjatlarini turli Python ob'ektlariga aylantirishi mumkin. Misol tariqasida sahifalar sarlavhasini chiqarish uchun alohida ishlatilgan. Bundan tashqari, sahifada joylashgan href havolalarini chiqarish uchun ham foydalanish mumkin.

Sahifalarni segmentlashtirish

Bu erda siz sahifalarni URL tuzilishiga yoki sahifa sarlavhasiga qarab toifalarga ajratasiz. Siz saytni buzish va uni har bir sahifaning URL manziliga qarab tasniflash uchun oddiy regex yordamida boshlaysiz. Keyinchalik, biz URL manzillari ro'yxatini ko'rib chiqadigan funktsiyani qo'shamiz, asl URL ro'yxatini topadigan DataFrame ustuniga segmentlarni qo'shmasdan oldin ma'lum bir toifaga URL tayinlaymiz.

Sahifalarni qo'lda yaratmasdan sahifalarni segmentlashning bir usuli ham mavjud. URL tuzilmasidan foydalanib, biz asosiy hujjatdan keyin joylashgan papkani olishimiz va undan har bir URLni turkumlash uchun foydalanishimiz mumkin. Bu hali ham kiritilgan segment bilan bizning DataFrame-ga yangi ustun qo'shadi.

Muvofiqlikni yo'naltirish

Agar biz buni Python yordamida amalga oshirishni tushunmasak, biz buni hech qachon sinab ko'rmagan bo'lamiz. Ko'chirish paytida, yo'naltirishlarni qo'shgandan so'ng, biz yo'naltirish xaritasi to'g'ri yoki yo'qligini tekshirdik. Bizning testimiz har bir sahifaning toifasi va chuqurligi o'zgarganligini yoki bir xil bo'lib qolganligini tekshirishga bog'liq edi.

Buni amalga oshirayotganda, biz saytni ko'chib o'tishdan oldin va keyin ko'rib chiqishni va har bir sahifani avval aytib o'tganimizdek URL tuzilmasi yordamida segmentlashimiz kerak edi. Shundan so'ng, har bir Python uchun chuqurlik toifasi o'zgarishini yoki yo'qligini aniqlashga yordam beradigan Python-ga o'rnatilgan ba'zi oddiy taqqoslash operatorlaridan foydalanish qoldi.

Avtomatlashtirilgan skript sifatida u har bir URL manzilidan o'tib, toifaning yoki chuqurlikning qandaydir ta'sir ko'rsatganligini aniqladi va natijada yangi ma'lumotlar doirasi paydo bo'ldi. Ushbu yangi ma'lumotlar doirasiga qo'shimcha ustunlar kiradi, ular mos kelganda rost yoki mos kelmasa, noto'g'ri. Xuddi excel singari, Panda kutubxonasidan foydalanish asl DataFrame-dan olingan indeks asosida ma'lumotlarni burish imkonini beradi.

Ichki havola tahlili

Saytning qaysi bo'limlari eng ko'p havolaga ega ekanligini aniqlash uchun, shuningdek, sayt bo'ylab ko'proq ichki havolalarni rivojlantirish uchun yangi imkoniyatlarni topish uchun ichki havola tahlilini o'tkazish juda muhimdir. Ushbu tahlilni amalga oshirish uchun veb-brauzerdagi ba'zi ma'lumotlar ustunlari kerak bo'ladi. Masalan, siz saytdagi sahifalar orasidagi bog'lanish va havolalarni ko'rsatadigan har qanday ko'rsatkichlarni talab qilishingiz mumkin.

Avvalgidek, biz veb-saytning turli toifalarini aniqlashimiz uchun ushbu ma'lumotlarni segmentlarga ajratishimiz kerak bo'ladi. Ushbu sahifalar orasidagi bog'lanishlarni tahlil qilishda bizga yordam bergani uchun bu juda muhimdir.

Pivot jadvallar ushbu tahlil davomida foydalidir, chunki ular har bir sahifadagi ichki havolalarning aniq sonini olish uchun toifaga o'tishga imkon beradi.

Python yordamida biz har qanday sonli ma'lumotlarning yig'indisi va ma'nosini olish uchun matematik funktsiyalarni bajara olamiz.

Jurnal fayllarini tahlil qilish

Python-ning foydali bo'lishining yana bir sababi uning jurnalini tahlil qilish bilan bog'liq. Biz olishimiz mumkin bo'lgan ba'zi bir tushunchalar orasida Google qidiruv boti orqali eng ko'p skaner qilinadigan sayt maydonlarini aniqlash kiradi. Shuningdek, vaqt o'tishi bilan so'rovlar sonidagi har qanday o'zgarishlarni kuzatish uchun foydalaniladi.

Jurnal fayllari tahlili yordamida indekslash mumkin bo'lmagan sahifalar sonini ko'rish mumkin yoki buzilgan sahifalar hanuzgacha brauzer byudjeti bilan bog'liq muammolarni hal qilish uchun.

Jurnal fayllari tahlilini amalga oshirishning eng oson usuli saytning URL manzillarini uning soyabon toifasiga qarab ajratishdir. URL-larning umumiy miqdori va har bir segment uchun o'rtacha miqdorni yaratish uchun biz pivot jadvallardan foydalanamiz.

Xulosa

Python-da juda ko'p narsa bor va o'ng qo'llarda bu kuchli ittifoqdosh. Semalt va uning mutaxassislar jamoasi ko'p yillar davomida maxsus ehtiyojlar uchun Python-ga ishongan. Biz ishni qanday bajarishni bilamiz va bu bizning mijozlarimizga ustunlikdir. Siz ham bugun mijoz bo'lishingiz mumkin.