검색 엔진 최적화를 위해 Python을 사용하는 방법-Semalt Expert



SEO에 Python을 사용하면 웹 사이트에 필요한 기능을 제공하는 동시에 검색 엔진에 맞게 최적화 할 수 있습니다. 웹 사이트에서 Python의 가능성을 탐색하는 데 관심이 있습니까? 다음은 Python이 작동하는 방식과 자동화 기술 SEO 및 데이터 분석 작업에 사용되는 방법을 이해하는 초보자 친화적 인 방법입니다.

처음 Python을 사용하기 시작했을 때 전문가가 점점 더 자주 Python을 사용하고 있다는 것을 알게되었고 새로운 사용 시마다 새로운 경험과 프로그래밍 언어에 대한 더 나은 이해를 얻게되었습니다. 이것은 우리의 포트폴리오 수준을 높이는 데 도움이되었으며 SEO 전문가로서 더 나아졌습니다.

클라이언트의 Python 요구 사항을 처리하는 능력은 단어 수 및 상태 코드와 같은 요소가 시간이 지남에 따라 어떻게 변경되었는지 평가하는 것과 같은 상당히 기술적 작업에서 다양합니다. 내부 링크 및 로그 파일 분석과 같은 고급 작업도 처리 할 수 ​​있습니다.

또한 다음 용도로 Python을 사용할 수 있습니다.
  • 매우 큰 데이터 세트 작업.
  • 일반적으로 Excel 또는 파일이 충돌하는 파일로 작업하려면 의미있는 통찰력을 추출하기 위해 복잡한 분석이 필요합니다.

SEO 성능을 향상시키기 위해 Python을 어떻게 사용할 수 있었습니까?

SEO를 위해 Python을 사용하면 여러 가지 방법으로 권한이 부여됩니다. 이는 사용자가 일반적으로 완료하는 데 오랜 시간이 걸리는 반복적이고 낮은 수준의 기능을 자동화 할 수있는 기능 덕분입니다.

이 Python을 사용함으로써 우리는 다른 중요한 전략적 작업에 더 많은 시간과 에너지를 소비하고 자동화가 불가능한 다른 노력을 최적화 할 수 있습니다.

이를 통해 많은 양의 데이터로 더 잘 작업 할 수 있으므로 더 나은 데이터 기반 의사 결정에 더 쉽게 도달 할 수 있으며, 이는 우리 세계에 귀중한 수익을 제공하고 고객은 우리의 노력에 만족하여 집으로 돌아갑니다.

Python의 효율성을 뒷받침하기 위해 McKinsey Global Institue에서 연구를 수행했으며 데이터 기반 조직이 고객을 확보 할 가능성이 23 배 더 높다는 사실을 발견했습니다. 웹 사이트를 클릭하는 고객은 일반 사이트보다 6 배 더 많이 유지됩니다. Python을 사용하면 이러한 모든 이점을 얻을 수 있습니다.

Python을 사용하면 웹 사이트를 개선하는 데 필요한 아이디어 나 전략을 백업하는데도 도움이됩니다. 우리가 이미 가지고있는 데이터로 정량화하고이를 사용하여 최상의 결정을 내리기 때문에 가능합니다. 우리는 또한 이러한 아이디어를 구현하려고 할 때 우리의 힘을 유지합니다.

SEO 워크 플로우에 Python을 어떻게 추가합니까?

워크 플로에서 두 가지 기본 방법으로 Python을 사용합니다.
  1. 우리는 자동화 할 수있는 것을 고려하고 어려운 작업을 수행 할 때이 요소에 특별한주의를 기울입니다.
  2. 분석 작업이 진행 중이거나 완료된 분석에서 차이가 있는지 확인합니다.
다른 사용자가 Python을 배우는 것이 현재 귀중한 통찰력을 얻거나 액세스해야하는 데이터에 의존한다는 것을 발견했습니다. 이 방법은 여러 전문가가이 기사에서 논의 할 많은 것을 배우는 데 도움이되었습니다.

SEO 전문가가되기 위해 필요하기 때문이 아니라 추가 이점으로 Python을 배웠 음을 이해해야합니다.

파이썬을 어떻게 배울 수 있습니까?

이 기사를 Python 학습 가이드로 사용하여 최상의 결과를 얻으려면 다음과 같은 자료를 준비해야합니다.
  • 웹 사이트의 일부 데이터.
  • 코드를 실행할 통합 개발 환경. 처음 시작할 때는 Google Colab과 Juster Notebook을 사용했습니다.
  • 열린 마음. 우리는 우리의 사고 방식이 Python으로 우리를 이롭게 만드는 데 많은 도움이되었다고 믿습니다. 실수를하거나 잘못된 코드를 작성하는 것을 두려워하지 않았습니다. 모든 실수는 결코 잊을 수없는 방식으로 배울 수있는 기회입니다. 실수로 문제를 해결하고 해결 방법을 찾아야합니다. 이것은 우리가 SEO 전문가로서하는 일에서 큰 역할을합니다.

도서관 방문

파이썬을 배우기 시작했을 때 우리는 온라인과 로컬 모두 도서관을 자주 방문했습니다. 도서관은 좋은 출발점입니다. 확인할 수있는 라이브러리가 여러 개 있지만 중요한 내용을 가르 칠 때 세 개의 라이브러리가 눈에 띕니다. 그들은:

판다

이것은 테이블 데이터 작업에 사용되는 Python 라이브러리입니다. 이를 통해 DataFrame이 주요 데이터 구조 인 높은 수준의 데이터 조작이 가능합니다.

DataFrame은 기본적으로 Panda의 스프레드 시트입니다. 그러나 그 기능은 행 및 바이트 제한을 능가하는 데 제한되지 않습니다. 또한 Microsoft Excel에 비해 훨씬 빠르고 효율적입니다.

요청

요청은 Python에서 HTTP 요청을 만드는 데 사용됩니다. 요청을 할 때 GET 및 POST와 같은 다른 방법을 사용하고 결과는 Python에 저장됩니다. 사용자는 헤더와 같은 다른 요청을 사용할 수도 있습니다. 헤더는 콘텐츠 시간과 캐시가 응답하는 시간에 관한 유용한 정보를 표시합니다.

아름다운 수프

또한 HTML 및 XML 파일에서 데이터를 추출하는 데 사용되는 라이브러리입니다. 일반 HTML 문서를 다른 Python 객체로 변환 할 수 있기 때문에 주로 웹 스크랩 핑에 사용합니다. 예를 들어 페이지 제목을 추출하기 위해 여러 번 사용되었습니다. 또한 페이지에있는 href 링크를 추출하는 데 사용할 수도 있습니다.

페이지 분할

여기에서는 URL 구조 또는 페이지 제목에 따라 페이지를 범주로 그룹화합니다. 간단한 정규식을 사용하여 사이트를 분할하고 각 페이지의 URL을 기반으로 분류합니다. 다음으로, URL 목록을 반복하는 함수를 추가하여 원래 URL 목록을 찾은 DataFrame의 열에 세그먼트를 추가하기 전에 특정 범주에 URL을 할당합니다.

세그먼트를 수동으로 생성하지 않고도 페이지를 세그먼트화할 수있는 방법도 있습니다. URL 구조를 사용하여 주 문서 뒤에 포함 된 폴더를 가져 와서 각 URL을 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게하면 참여 세그먼트가있는 DataFrame에 새 열이 계속 추가됩니다.

관련성 리디렉션

파이썬을 사용하여 이것이 가능하다는 것을 알지 못했다면 시도 해본 적이 없을 것입니다. 마이그레이션하는 동안 리디렉션을 추가 한 후 리디렉션 매핑이 정확한지 확인했습니다. 우리의 테스트는 카테고리와 각 페이지의 깊이가 변경되었는지 또는 동일하게 유지되는지 검토하는 것에 달려 있습니다.

이 작업을 수행하면서 앞서 언급했듯이 사이트의 사전 및 사후 마이그레이션 크롤링을 수행하고 URL 구조를 사용하여 각 페이지를 세분화해야했습니다. 그 후 남은 것은 각 Python의 깊이 범주가 변경 사항을 경험하는지 확인하는 데 도움이되는 Python에 내장 된 간단한 비교 연산자를 사용하는 것입니다.

자동화 된 스크립트로서 모든 URL을 통해 카테고리 또는 깊이가 영향을 미치는지 확인하고 새로운 데이터 프레임으로 출력 결과를 확인했습니다. 이 새 데이터 프레임에는 일치 할 때 true를 표시하고 일치하지 않으면 false를 표시하는 추가 열이 포함됩니다. Excel과 마찬가지로 Panda 라이브러리를 사용하면 원본 DataFrame에서 파생 된 인덱스를 기반으로 데이터를 피벗 할 수 있습니다.

내부 링크 분석

내부 링크 분석을 실행하여 사이트에서 가장 많은 링크가있는 섹션을 식별하고 사이트 전체에서 더 많은 내부 링크를 개발할 수있는 새로운 기회를 발견하는 것이 중요합니다. 이 분석을 수행하려면 웹 크롤링의 일부 데이터 열이 필요합니다. 예를 들어 사이트의 페이지 간 링크 인 및 링크 아웃을 표시하는 메트릭이 필요할 수 있습니다.

이전과 마찬가지로 웹 사이트의 다양한 카테고리를 결정할 수 있도록이 데이터를 세분화해야합니다. 또한 이러한 페이지 간의 링크를 분석 할 때 도움이 되었기 때문에 매우 중요합니다.

피벗 테이블은 각 페이지의 정확한 내부 링크 수를 얻기 위해 범주를 피벗 할 수 있기 때문에이 분석 중에 유용합니다.

파이썬을 사용하면 수학 함수를 수행하여 우리가 가지고있는 숫자 데이터의 합계와 의미를 도출 할 수 있습니다.

로그 파일 분석

Python이 유익한 또 다른 이유는 로그 파일 분석과 관련이 있습니다. 우리가 추출 할 수있는 통찰력 중 일부에는 Google 검색 봇이 가장 많이 크롤링하는 사이트 영역을 식별하는 것이 포함됩니다. 또한 시간 경과에 따른 요청 수의 변경 사항을 모니터링하는데도 사용됩니다.

크롤링 예산 문제를 해결하기 위해 로그 파일 분석을 사용하여 인덱싱 할 수없는 페이지 또는 여전히 봇의 관심을 받고있는 손상된 페이지 수를 확인할 수 있습니다.

로그 파일 분석을 수행하는 가장 쉬운 방법은 우산 범주에 따라 사이트의 URL을 분할하는 것입니다. 또한 피벗 테이블을 사용하여 총 URL 수와 각 세그먼트의 평균 금액에 대한 수치를 생성합니다.

결론

파이썬은 제공 할 것이 많으며 올바른 손에 강력한 동맹입니다. Semalt 전문가 팀은 수년 동안 특별한 요구를 위해 Python에 의존해 왔습니다. 우리는 작업을 수행하는 방법을 알고 있으며 고객은이를 이점으로 삼고 있습니다. 당신도 오늘 고객이 될 수 있습니다.