Python viene utilizzato per alimentare piattaforme, eseguire analisi dei dati ed eseguire i loro modelli di machine learning. In questa guida, step by step, partendo da zero vedremo come python e il machine learning possono e potranno aiutarti per la SEO.
Come detto partiamo da zero e vedendo cosa è Python
Cos'è Python?
In breve, Python è un linguaggio di programmazione interattivo open source orientato agli oggetti che viene interpretato riga per riga.
Con una sintassi semplice e facile da imparare, oltre a leggibilità avanzata e supporto per diversi moduli e librerie, Python è molto amato grazie alla maggiore produttività che fornisce.
A dimostrazione di ciò, Python è utilizzato da alcune delle più grandi organizzazioni del mondo per potenziare le proprie piattaforme, eseguire analisi dei dati ed eseguire i propri modelli di machine learning.
Aziende tra cui Google, YouTube, Netflix, NASA, Spotify e IBM hanno dichiarato pubblicamente che Python è stata una parte importante della loro crescita, grazie alla sua semplicità, velocità e scalabilità. In effetti, il primo web-crawler di Google è stato effettivamente scritto in Python e rimane uno dei loro linguaggi ufficiali lato server.
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Come utilizzo Python ?
Puoi eseguire script Python in diversi modi, a seconda di ciò che funziona meglio per te.
La maggior parte dei sistemi viene fornita con Python già installato, molto probabilmente sarà Python 3, ma puoi scoprire quale versione hai digitando python –version nel tuo terminale.
Se hai installato Python 2, puoi aggiornarlo a Python versione 3 scaricando Python 3 dal sito Web di Python poiché Python 2 è stato ufficialmente deprecato nel 2020 e ci sono alcune differenze di sintassi tra i due, quindi è meglio assicurarsi di utilizzare Python 3.
È possibile eseguire Python dal terminale o dall'IDE (Integrated Development Environment) della riga di comando, nonché da piattaforme desktop tra cui Pycharm o VSCode. In alternativa, puoi utilizzare alternative basate su cloud tra cui:
Google Colab
Questi forniscono un'esperienza più semplice per i principianti per apprendere e testare elementi del codice riga per riga, nonché per condividere e collaborare con il tuo team.
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Le principali librerie Python per la SEO
Il potere principale di Python è nelle sue librerie, che abilitano diverse funzioni extra tra cui:
Estrazione dati.
Analisi e preparazione.
Informatica scientifica.
Elaborazione del linguaggio naturale.
Apprendimento automatico.
Alcune librerie utili per attività che coinvolgono l'analisi dei dati e l'automazione in SEO includono:
Panda : utilizzati per la manipolazione e l'analisi dei dati.
NumPy : Utile per il calcolo scientifico.
SciPy : utilizzato per l'informatica scientifica e tecnica.
SciKit Learn : apprendimento automatico per il data mining e l'analisi.
Pandas : utilizzati per la manipolazione e l'analisi dei dati.
SpaCy : una grande libreria di elaborazione del linguaggio naturale.
Requests : una libreria per effettuare richieste HTTP.
Beautiful Soup : utilizzata per estrarre dati da file HTML e XML.
Matplotlib : per creare visualizzazioni dai dati.
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Perché Python è popolare tra i SEO ?
Sebbene sia importante comprendere i linguaggi che alimentano i siti Web su cui lavoriamo (come HTML, CSS e JavaScript), Python offre molte opportunità di automazione per attività di basso livello che di solito trascorriamo per diverse ore.
Python consente ai professionisti SEO in diversi modi in quanto non solo ci consente di automatizzare attività ripetitive, ma anche di estrarre e analizzare grandi set di dati.
La quantità di dati con cui lavorano i marketer è solo in aumento, quindi essere in grado di analizzarli in modo efficiente aiuterà a risolvere molti problemi complessi in un lasso di tempo più breve.
Questo a sua volta consente di risparmiare tempo prezioso e ci consente di essere più efficienti nell'intraprendere altre importanti attività SEO. Questi fattori combinati hanno portato a una crescita della popolarità di Python tra i professionisti SEO.
La capacità di comprendere meglio i dati non solo ci aiuterà a svolgere meglio il nostro lavoro, ma ci consentirà anche di prendere decisioni basate sui dati.
Queste decisioni ci consentiranno quindi di fornire spunti concreti per i nostri clienti e stakeholder e di avere maggiore fiducia nelle raccomandazioni che implementiamo.
I vantaggi dell'automazione con Python
Sebbene Python non sarà in grado di imitare le strategie umane guidate dalle emozioni, gli script Python possono essere utilizzati per automatizzare un gran numero di attività che richiedono tempo .
Questo elenco di attività che puoi automatizzare con Python è in continua crescita ma include:
Identificazione dell'intento dell'utente.
Mappatura degli URL prima di una migrazione.
Analisi dei collegamenti interni.
Esecuzione di ricerche di parole chiave.
Ottimizzazione delle immagini.
Siti web di scraping.
Come aggiungere Python al tuo flusso di lavoro SEO
Il modo migliore per aggiungere Python al tuo flusso di lavoro è iniziare a pensare a cosa può essere automatizzato, in particolare attività noiose e che richiedono tempo.
In alternativa, pensa a modi in cui puoi gestire in modo più efficiente e trarre conclusioni dai dati che hai a disposizione.
Se hai delle idee prova scriverle sul nostro forum o nei commenti!
Un ottimo modo per iniziare è giocare con i dati del tuo sito Web a cui hai già accesso, ad esempio da una scansione del sito o dal tuo strumento di analisi.
Non aver paura di trarre ispirazione da altre persone, giocare e persino rompere qualcosa quando impari, poiché questo è spesso il modo migliore per imparare.
Trovare la causa di un problema e i modi per risolverlo è una parte importante di ciò che facciamo come SEO, ed è davvero lo stesso quando si impara e si usa Python.
Esempi di modi per utilizzare Python
Pronto per iniziare con Python?
Ecco alcuni script utili che ho trovato utili per numerose attività, insieme a una breve descrizione di come ognuno funziona e delle sfide che risolvono.
Pertinenza di reindirizzamento
Il primo modo pratico per utilizzare Python è identificare se la mappatura di reindirizzamento che è stata implementata per una migrazione è accurata, creando uno script di rilevanza di reindirizzamento.
Ciò implica eseguire una scansione del tuo sito prima e dopo la migrazione e segmentare le diverse categorie in base alla loro struttura URL.
È quindi possibile utilizzare alcuni degli operatori di confronto integrati in Python per determinare se la cartella e la profondità di ciascuna pagina sono rimaste le stesse o sono state modificate dopo la migrazione.
Lo script prenderà ciascuno dei tuoi URL e li confronterà prima e dopo la migrazione per identificare se sono gli stessi e i risultati verranno restituiti a una nuova tabella che indicherà True se sono gli stessi o False se sono cambiati.
Puoi anche utilizzare la libreria Python Pandas per creare una tabella pivot in grado di visualizzare un conteggio di quanti URL per ciascuna categoria corrispondono e quanti sono stati modificati.
Ciò ti consentirà di esaminare eventuali categorie o URL che non corrispondono e di rivedere le regole di reindirizzamento che sono state impostate.
Analisi dei collegamenti interni
Un altro script pratico che utilizza i dati di scansione utilizza Python per eseguire l'analisi dei collegamenti interni.
Ciò ti consentirà di identificare le sezioni del tuo sito che hanno il maggior numero di collegamenti interni, oltre a scoprire opportunità per migliorare i collegamenti interni per diverse sezioni.
Ciò utilizzerà nuovamente la segmentazione per determinare le diverse categorie degli URL e le tabelle pivot per esportare un conteggio del numero di collegamenti interni a ciascuna categoria del sito.
API
Python è ottimo anche da utilizzare con le API, ad esempio l'API Page Speed Insights di Google. Ciò ti consentirà di misurare le metriche chiave delle prestazioni su larga scala, risparmiando tempo dal dover testare ogni URL.
Utilizzando un file CSV con tutti gli URL che desideri testare, puoi eseguirli tramite l'API e creare un oggetto risposta per contenere tutte le metriche per ciascun URL.
È quindi possibile estrarre le metriche specifiche, ad esempio LCP, CLS e FID, e generare una tabella che visualizzi queste metriche per ciascun URL.
Puoi anche estrarre altre cose utili dall'API, inclusi gli elementi di spostamento del layout per ogni pagina, l'elemento di disegno più contenuto e un elenco di tutti i tag di blocco di terze parti o i file CSS e JS inutilizzati su ogni pagina.
Altre possibilità
Questi esempi stanno solo grattando la superficie, ci sono molte più possibilità di automazione e ottimizzazione usando gli script Python, tra cui:
Ottimizzazione delle immagini.
Unire i set di dati per trarre conclusioni ancora più forti.
Convalida dell'hrflang.
Calcolo della crescita delle parole chiave.
Raccolta dei dati dell'SGC.
Esecuzione dell'analisi della concorrenza.
Machine Learning per la SEO
Machine Learning per la SEO Guida Completa
Potenziare l'apprendimento automatico
Python è anche un linguaggio popolare utilizzato per potenziare le applicazioni di apprendimento automatico grazie alla sua sintassi semplice, intuitiva e accessibile.
Inoltre, ci sono un gran numero di librerie utili che sono utili quando si lavora e si addestrano modelli di machine learning.
Che cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico è essenzialmente "un'applicazione dell'intelligenza artificiale che fornisce ai sistemi la capacità di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza, senza la necessità di essere programmati esplicitamente" (una definizione completa può essere trovata qui ).
L'apprendimento automatico viene spesso utilizzato per identificare modelli nei dati, in base ai quali è possibile fare previsioni.
Esistono due tipi principali di apprendimento automatico, il primo è l'apprendimento supervisionato che viene addestrato su dati etichettati, in cui un set di formazione ha input con l'output desiderato.
L'algoritmo di apprendimento riceve quindi già la risposta durante la lettura dei dati. Il risultato corretto per ogni punto dati viene esplicitamente etichettato durante il training del modello.
Mentre l'apprendimento non supervisionato viene addestrato utilizzando informazioni che non sono etichettate, quindi consente all'algoritmo di agire sulle informazioni senza guida. Viene spesso utilizzato per testare le capacità del sistema o quando non si dispone di dati pre-etichettati.
Python e Machine learning per la seo
Eseguito insieme all'apprendimento automatico, Python può essere utilizzato per potenziare gli script per il training di un set di dati, prima che riepiloghi e visualizzi i dati.
Da qui, il modello valuterà gli algoritmi per consentire di fare previsioni.
Esempi di apprendimento automatico nel mondo reale
L'uso dell'apprendimento automatico sul Web è in costante aumento, con la creazione di nuovi modelli e i dati di allenamento che diventano ogni giorno più accessibili. In alcuni casi, veniamo anche usati per addestrarli.
Alcuni esempi di apprendimento automatico nel mondo reale includono:
Algoritmo RankBrain di Google.
Il programma Deep Voice di Baidu.
Le linee temporali curate da Twitter.
Consigli su Netflix e Spotify.
La funzione Einstein di Salesforce.
Possibilità SEO con Machine Learning
Grazie alla loro capacità di risolvere problemi complessi, non sorprende che i modelli di apprendimento automatico vengano utilizzati per semplificare la vita dei professionisti del marketing.
Come dice Britney Muller :
"Il machine learning sta diventando più accessibile e ci consentirà di lavorare su una strategia di livello superiore".
Ciò ti consentirà di dedicare più tempo a trovare soluzioni, piuttosto che semplicemente a identificare i problemi.
Alcuni esempi di modelli di machine learning utilizzati nella SEO includono:
Valutazione della qualità dei contenuti.
Identificare le lacune e le opportunità di parole chiave.
Ottenere informazioni dettagliate sul coinvolgimento degli utenti.
Ottimizzazione dei tag del titolo.
Automatizzare la creazione di meta descrizioni.
Trascrizione dell'audio.
Ecco alcuni esempi di Machine Learning che vengono utilizzati per attività SEO, che potresti anche aver incontrato.
Prelettura predittiva
Sulla base dei modelli di navigazione degli utenti derivanti dall'analisi dei siti Web, strumenti come guess.js creano modelli di machine learning in grado di prevedere quali pagine gli utenti visiteranno con maggiore probabilità in seguito e precaricare le risorse che dovranno essere caricate.
Altri esempi di ciò in pratica includono la previsione del prossimo contenuto che un utente potrebbe voler visualizzare e l'adeguamento dell'esperienza utente per tenerne conto.
Oltre a prevedere i widget con cui è probabile che un utente interagisca e personalizzare un'esperienza più personalizzata tenendo presente questo.
Collegamenti interni
Esistono due diversi modi in cui l'apprendimento automatico può aiutare con i collegamenti interni.
Il primo è aggiornare i collegamenti interrotti, questo può essere fatto eseguendo la scansione per identificare i collegamenti interni interrotti, quindi utilizzando un algoritmo per suggerire la pagina di sostituzione più accurata e sostituendo i collegamenti interni interrotti.
L'altro suggerisce un collegamento interno rilevante basato sui big data. Questi strumenti utilizzano algoritmi che vengono messi a punto per acquisire costantemente nuove informazioni in modo che possano suggerire più collegamenti interni dopo un po' di tempo.
Iniziano anche a suggerire collegamenti interni rilevanti mentre viene scritto un articolo.
Qualità dei contenuti
Il prossimo esempio è il miglioramento della qualità dei contenuti prevedendo ciò che utenti e motori di ricerca preferirebbero. Puoi farlo costruendo un modello che genera approfondimenti sui fattori più importanti.
Questi fattori possono includere elementi come il volume di ricerca e il traffico, il tasso di conversione, i collegamenti interni, la frequenza di rimbalzo, il tempo sulla pagina e il conteggio delle parole.
Utilizzerai quindi questi fattori importanti per addestrare un modello di apprendimento automatico, che genera un punteggio di qualità del contenuto per ogni pagina.
L'esperienza utente
L'apprendimento automatico viene utilizzato anche per migliorare l'esperienza dell'utente e ci sono molti esempi di come viene utilizzato, ad esempio Instagram utilizza l'analisi del sentimento per identificare e affrontare il linguaggio del bullismo.
Twitter lo utilizza anche per il ritaglio delle immagini, per assicurarsi di ritagliare le immagini per visualizzare la parte più importante, ad esempio per concentrarsi sul testo.
Il testo di queste immagini si trova in posizioni diverse su ciascuna, ma Twitter le ritaglia per visualizzare il testo nell'anteprima. Questo modello di machine learning è stato addestrato su migliaia di immagini ed è iniziato così, prima di poter identificare la parte più importante dell'immagine.
La visione artificiale viene anche utilizzata per aiutare con l'esperienza dell'utente, identificando automaticamente cosa c'è in un'immagine, per rendere le immagini accessibili spiegando agli utenti cos'è un'immagine.
Conclusione
Spero che questo ti abbia ispirato a iniziare a imparare Python ed esplorare come può aiutarti con l'automazione delle attività e l'analisi di dati complessi per aumentare la tua efficienza.
Come nota finale, ricorda che non è necessario imparare Python per essere un buon SEO, ma se sei incuriosito o interessato, spero che ti divertirai ad imparare e mettere in pratica alcuni script Python e Apprendimeto automatico nel tuo flusso di lavoro.
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