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:

TarefaExplicação
Extração de dadosRecolha de dados como palavras-chave, backlinks e metadados de concorrentes ou do seu próprio sítio Web para análise.
Automatização dos relatóriosCriação de scripts que recolhem automaticamente dados e produzem relatórios sobre o desempenho de SEO.
Auditorias técnicas de SEOUtilização de scripts Python para rastrear grandes sítios Web e verificar a existência de problemas técnicos, incluindo ligações que não funcionam, loops de redireccionamento e velocidade da página.
Análise de conteúdoAnalisar o conteúdo do sítio Web para identificar duplicações, lacunas de conteúdo e verificar a legibilidade.
Pesquisa de palavras-chaveProcessamento e análise de grandes quantidades de dados de palavras-chave para obter informações sobre o volume de pesquisa, a concorrência e a relevância dos conteúdos.
Criação de ligaçõesIdentificar e classificar as perspectivas de ligação através da recolha de dados na Web e da análise dos perfis de backlinks.
Monitorização SERPMonitorizar diariamente as posições das palavras-chave no SERP para detetar alterações e tendências.
Otimização na páginaCriação de uma análise automatizada dos elementos de SEO na página, como títulos, descrições e utilização de palavras-chave para otimizar a página.
Para que é que utilizo Python em SEO?

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.

Senior SEO-specialist

Ralf van Veen

Senior SEO-specialist
Five stars
Obtenho um 5.0 no Google em 75 revisões

Há 10 anos que trabalho como especialista independente em SEO para empresas (nos Países Baixos e no estrangeiro) que pretendem obter uma classificação mais elevada no Google de uma forma sustentável. Durante este período, prestei consultoria a marcas de renome, criei campanhas internacionais de SEO em grande escala e orientei equipas de desenvolvimento globais sobre otimização de motores de busca.

Com esta vasta experiência em SEO, desenvolvi o curso de SEO e ajudei centenas de empresas a melhorar a sua capacidade de serem encontradas no Google de uma forma sustentável e transparente. Para isso, pode consultar o meu portefólio, referências e colaborações.

Este artigo foi originalmente publicado em 11 Abril 2024. A última atualização deste artigo foi em 11 Abril 2024. O conteúdo desta página foi escrito e aprovado por Ralf van Veen. Saiba mais sobre a criação dos meus artigos nas minhas directrizes editoriais.