SEO Python como ferramenta para SEO

No mundo em rápida mudança e altamente competitivo da SEO, a análise de dados é fundamental. A linguagem de programação Python pode ajudar a automatizar os processos de SEO e a analisar conjuntos de dados complexos para obter uma posição mais elevada no Google com um sítio Web.

Neste artigo, explico as noções básicas sobre SEO Python, incluindo ferramentas, scripts e bibliotecas que tornam a estratégia de SEO mais fácil e eficiente.

A Python SEO recolhe dados e efectua auditorias técnicas, entre outras coisas. Por conseguinte, é uma ferramenta valiosa para melhorar a posição de SEO e os resultados dos motores de busca.

Quando utilizar Python SEO

O Python SEO é sobretudo utilizado por especialistas técnicos em SEO que trabalham em sítios Web de grandes dimensões com muitos dados. Leia mais sobre a automatização da SEO aqui.

O Pyhton oferece uma vasta gama de bibliotecas e ferramentas para ajudar na estratégia de SEO. Para analisar HTML e XML, Beautiful Soup é útil. A análise encarrega-se de extrair dados e páginas Web. Para pedidos HTTP, a biblioteca Request é adequada. Os pedidos HTTP são a base de qualquer atividade de scraping na Web.

Utilizar o Pandas para manipulação e análise de dados. Esta ferramenta pode ajudar a filtrar os dados. Para efetuar cálculos numéricos, pode utilizar o NumPy, enquanto o Scikit-learn oferece inúmeras possibilidades em termos de aprendizagem automática. Os especialistas em SEO podem utilizar estas informações para descobrir padrões e obter informações sobre o comportamento dos utilizadores e o desempenho do sítio Web. Com base nisto, podem fazer previsões e a SEO é optimizada.

Os especialistas em SEO utilizam as bibliotecas/ferramentas abaixo:

1. Beautiful Soup: para analisar documentos HTLM e XML;
2. Pedido: para executar pedidos HTTP a páginas Web;
3. Pandas: para a manipulação de análises e dados;
4. NumPy: para efetuar cálculos científicos;
5. Scikit-learn: para extração de dados e aprendizagem automática;
6. Scrapy: para extrair dados de sítios Web. Trata-se de uma estrutura de código aberto e colaborativa;
7. LXML: para um processamento fácil e rápido de HTML e XML;
8. Matplotlib e Seaborn: para visualização de dados
9. Selenium: para automatizar a navegação na Web e executar tarefas baseadas no navegador

Raspagem da Web e extração de dados

Python ajuda na recolha de dados da Web e na extração de dados. Estes são componentes importantes para a otimização SEO. Um exemplo de uma ferramenta adequada para este efeito é o Scrapy. Esta estrutura de código aberto permite aos utilizadores extrair dados de um sítio Web de uma forma rápida e eficiente.

Isto permite-lhe monitorizar as posições SERP, recolher dados sobre palavras-chave e analisar a concorrência. O Python também lhe permite fundir os dados extraídos com outras fontes de dados, proporcionando-lhe uma melhor visão geral.

Análise de dados de SEO

O próximo passo no roteiro de SEO é analisar os dados recolhidos com Python. A limpeza, transformação e análise dos conjuntos de dados é efectuada utilizando a biblioteca Pandas. Estas acções dão uma grande ideia do processo de SEO.

Bibliotecas como a Matplotlib e a Seaborn visualizam os dados em gráficos e quadros claros e compreensíveis. Os especialistas em SEO utilizam estes dados para medir o desempenho e conceber novas estratégias. Os resultados positivos são também partilhados com as partes interessadas. Além disso, o NumPy fornece as análises numéricas.

Para que utilizar Python?

Utilizo Python para acelerar certas partes do pacote SEO, incluindo as seguintes:

Como é que se começa a trabalhar com Python?

1. Para aplicar Python de forma eficiente, é bom familiarizar-se com Python o mais cedo possível. Para tal, deve frequentar um curso de iniciação ao Python para se familiarizar com a sintaxe e os conceitos básicos que a ferramenta oferece – pense em variáveis, funções e loops.
2. Em seguida, estude bibliotecas específicas em Python que ajudam a otimizar a SEO. Alguns exemplos incluem BeautifulSoup, Request, Pandas e Scrapy. Depois, ponha em prática todos os conhecimentos adquiridos, realizando previamente pequenos exercícios. Os projectos simples podem incluir a recolha de dados de um pequeno e simples sítio Web ou a análise de um pequeno conjunto de dados.
3. Em seguida, desenvolva um projeto relacionado com SEO. Por exemplo, crie uma ferramenta de rastreio de palavras-chave ou efectue uma auditoria técnica de SEO. Conhecimentos prévios de Python podem ser úteis.
4. Existem várias comunidades SEO online onde os profissionais transmitem os seus conhecimentos sobre Python e dão feedback aos utilizadores novatos. Tire partido desta comunidade e aprenda ainda mais sobre a utilização de Python.
5. Uma vez dominadas as noções básicas, os scripts Python podem ser integrados no plano global de SEO. Automatize os processos de SEO para aumentar a eficiência da estratégia de SEO. Além disso, mantenha-se sempre atento a todas as novas tendências e actualizações, tanto de Python como de SEO em geral. Estes mundos estão a mudar à velocidade da luz e ficar parado significa efetivamente andar para trás.

Resumo

Python é uma ferramenta útil para melhorar a SEO. Apesar das muitas alternativas, considero a ferramenta muito agradável de utilizar. No entanto, esta ferramenta é complexa e, para obter resultados, é importante ter conhecimentos e experiência suficientes. Uma boa base técnica é especialmente importante.