Python在SEO優化中的5個應用

閱讀 ?·? 發布日期 2020-05-12 07:16 ?·? admin

科技是第一生產力。技術幾乎完全改變了我們的生活方式。自動化使我們減少繁瑣重復的工作。在SEO中,這包括可能需要幾天,幾周或幾個月的任務使其自動化執行變得更容易。這就是為什么越來越多的SEO專業人員正在使用Python使無聊重復性的任務變得更加自動。網站建設網站設計網站制作★網頁設計-599元全包;企業網絡推廣☆網站優化seo☆關鍵詞排名☆百度快照-2200元全年展示;做網站優化排名-網站建設公司

  什么是Python

  Python是一種開源的,面向對象的編程語言。根據Python.org的說法,其簡單易學的語法強調可讀性,因此降低了程序維護的成本。它用于自然語言處理(NLP),搜索/爬網數據分析和SEO工具自動化。

  我不是Python開發人員,因此本文與如何開發Python腳本無關。本文的目的是根據我完成重復繁瑣任務的經歷,可以使用Python自動化來代替的幾個SEO相關清單,這些重復任務使我和我的團隊花費了大量時間:

  1.關鍵詞覆蓋

  2.關鍵詞分類

  3.XML網站地圖

  4.狀態碼分析

  5.SEO分析

  關鍵詞覆蓋

  關鍵詞覆蓋測試可查看網站當前對競爭對手的可見關鍵詞排名,并確定當前關鍵字/內容覆蓋范圍的差距。它還可以確定競爭對手在哪些地方沒有您站點的關鍵詞排名。

  為此,您將數據輸入Excel,并通過品牌和非品牌關鍵字以及在不同的可見性區域中數據。如果您有很多非品牌的關鍵字,業務線和競爭對手,并且您有多個類別和子類別,這將是非常具有挑戰性的。

  但是,使用Python腳本,您可以自動化流程,并使用重疊的關鍵字分析跨站點的流量,以捕獲未開發的受眾并發現內容空白。這要快得多,只需幾個小時即可完成。

Python在SEO優化中的5個應用

  關鍵詞分類

  關鍵詞覆蓋過程的一部分是關鍵詞分類,這是一個精疲力盡的過程,過去通常是手動完成的。

  對于擁有數千甚至數百萬個關鍵字的大型網站,按意圖對關鍵字進行分類(請參閱,思考,執行)可能是您最糟糕的噩夢,并且可能需要數周的時間。

  但是,現在,可以使用深度學習進行自動的意圖分類。深度學習依賴于復雜的神經網絡。Python是語義研究最常用的語言,這是因為Python具有廣泛的庫并在學術界得到廣泛采用。

  XML地圖

  XML地圖就像您網站的實際地圖一樣,它使搜索引擎知道最重要的頁面以及應爬網的頁面。

  如果您的動態站點有成千上萬個頁面,那么可能很難查看對哪些頁面建立了索引,特別是如果所有URL都在一個大型XML文件中。

  現在假設您的網站上有非常重要的頁面,必須不惜一切代價對它們進行抓取和索引。例如,電子商務網站上的暢銷書,或旅游網站上最受歡迎的目的地。如果您在XML網站地圖中將最重要的頁面與其他次要頁面混合在一起(這是大多數CMS生成的網站地圖的默認行為),則您將無法分辨出一些最佳頁面何時出現抓取或索引問題。

  但是,使用Python腳本,您可以輕松創建自定義XML網站地圖,其中僅包含您感興趣的頁面,以密切關注這些頁面以便在服務器上進行部署并提交給搜索引擎的蜘蛛。

  狀態碼分析

  鏈接仍然被Google和其他搜索引擎用作信號,并且對于提高自然排名仍然很重要。

  這是關于質量,而不是數量。鏈接應該通過您網站上的精美內容以及該內容如何幫助人們解決問題(或它如何提供可以幫助解決問題的產品)來獲得。

  現在,假設您的網站上有一個關鍵頁面。一個包含大量鏈接和成千上萬個關鍵字的排名的頁面。并且該頁面已損壞或具有302重定向。直到您查看了分析并看到了流量和收入下降。

  幸運的是,有一個名為Pylinkvalidator的Python腳本可以檢查您所有的URL狀態代碼,以確保您沒有任何損壞的頁面或重定向到另一個URL的頁面。

  SEO分析

  我們都喜歡SEO工具,這些工具可以快速分析頁面以查看任何SEO問題,例如:

  1.該頁面是否具有良好的標題標簽或根本沒有標題標簽?

  2.元描述字數是否足夠或吸引人以引起點擊?

  3.頁面是否具有適當的結構化數據?

  4.該頁面有多少個關鍵詞?

  5.此頁面上最常用的短語是什么?

  Python SEO分析器可以輕松識別每個頁面上的問題,您可以對其進行修復并確定優先級以提高自然性能。

  自動化可以幫助SEO專業人員節省時間并提高效率,因此我們可以專注于提高客戶自然績效的策略。Python是一種非常有前途的編程語言,可以幫助自動執行耗時的任務,因此只需幾分鐘即可完成,并且不需要太多的編程經驗。

  搜索引擎隨著機器學習的不斷發展而變得越來越復雜,越來越多的元素將實現自動化。因此,對于SEO專業人員來說,熟悉Python之類的編程語言以幫助他們在時間和效率上取得優勢非常重要。