SEO Python als hulpmiddel bij SEO

In de snel veranderende en sterk concurrerende wereld van SEO is data-analyse van groot belang. Programmeertaal Python kan helpen bij het automatiseren van de SEO-processen en het analyseren van complexe datasets om zo hoger in Google te komen met een website.

In dit artikel leg ik de basis uit over SEO Python, door onder andere te kijken naar tools, scripts en bibliotheken die de SEO-strategie eenvoudiger en efficiënter maken.

Python SEO verzamelt gegevens en voert onder andere technische audits uit. Het is daarom een waardevol hulpmiddel om de SEO-positie en de resultaten in de zoekmachines te verbeteren.

Wanneer Python SEO gebruiken

Python SEO wordt vooral gebruikt door technische SEO-specialisten die aan grote websites met veel data werken. Lees hier meer over het automatiseren van SEO.

Pyhton biedt een breed scala aan bibliotheken en tools die helpen bij de SEO-strategie. Voor het parsen van HTML en XML is Beautiful Soup nuttig. Het parsen zorgt voor het extraheren van data en webpagina’s. Voor HTTP-aanvragen is Request-bibliotheek geschikt. HTTP-aanvragen vormen de basis van elke scraping-activiteit op het web.

Gebruik Pandas voor de manipulatie en analyse van data. Deze tool kan helpen bij het filteren van data. Voor het maken van numerieke berekeningen, kun je NumPy gebruiken, terwijl Scikit-learn tal van mogelijkheden wat betreft machine learning biedt. SEO-specialisten kunnen aan de hand van deze informatie patronen ontdekken en inzicht vergaren in het gebruikersgedrag en de website prestaties. Op basis hiervan kunnen ze voorspellingen doen en wordt de SEO geoptimaliseerd.

SEO-specialisten maken gebruik van onderstaande bibliotheken/tools:

1. Beautiful Soup: om HTLM- en XML-documenten te parsen;
2. Request: om HTTP-verzoeken naar webpagina’s uit te voeren;
3. Pandas: voor de manipulatie van analyse en data;
4. NumPy: om wetenschappelijke berekeningen te maken;
5. Scikit-learn: voor data mining en machine learning;
6. Scrapy: om data van websites te extraheren. Dit is een open-source en collaboratief framework;
7. LXML: voor een gemakkelijke en snelle verwerking van HTML en XML;
8. Matplotlib en Seaborn: voor de visualisatie van data
9. Selenium: om webbrowsers te automatiseren en browser-gebaseerde taken uit te voeren

Web scraping en data extractie

Python helpt bij web scraping en data extractie. Dit zijn belangrijke onderdelen voor de optimalisatie van SEO. Een voorbeeld van een geschikte tool hiervoor is Scrapy. Dit open-source framework zorgt ervoor dat gebruikers op een snelle en efficiënte manier data van website kunnen extraheren.

Hierdoor kun je SERP-posities monitoren, keyword data verzamelen en concurrenten analyseren. Dankzij Python kun je ook geëxtraheerde data samenvoegen met andere databronnen, zodat je een beter overzicht krijgt.

Data analyse van SEO

De volgende stap in het SEO-stappenplan is het analyseren van de verzamelde data met Python. Het opschonen, transformeren en analyseren van datasets wordt gedaan met behulp van de Pandas-bibliotheek. Deze handelingen geven veel inzicht in het SEO-proces.

Bibliotheken zoals Matplotlib en Seaborn visualiseren gegevens in overzichtelijke en begrijpelijke grafieken en diagrammen. SEO-specialisten gebruiken deze gegevens om prestaties te meten en nieuwe strategieën te bedenken. Ook worden positieve resultaten gedeeld met belanghebbenden. Daarnaast zorgt NumPy voor de numerieke analyses. 

Waarvoor Python gebruiken?

Ik gebruik Python om bepaalde onderdelen in het SEO-pakket te versnellen, waaronder de volgende onderdelen:

Hoe begin je met Python?

1. Om Python op een efficiënt manier toe te passen, is het goed om zo snel mogelijk vertrouwd te raken met Python. Dit doe je door een beginnerscursus te volgen in Python om alvast kennis te maken met de syntaxis en basisconcepten die de tool biedt – denk aan variabelen, functies en lussen.
2. Bestudeer vervolgens specifieke bibliotheken in Python die helpen de SEO te optimaliseren. Enkele voorbeelden zijn BeautifulSoup, Request, Pandas en Scrapy. Breng vervolgens alle opgedane kennis in de praktijk door alvast kleine oefeningen uit te voeren. Eenvoudige projecten zijn bijvoorbeeld het scrapen van data van een kleine, eenvoudige website of het analyseren van een kleine dataset.
3. Ontwikkel vervolgens een SEO-gerelateerd project. Creëer bijvoorbeeld een trefwoord tracking tool of voer een technische SEO-audit uit. Eerder opgedane kennis van Python kan hierbij goed van pas komen.
4. Er bestaan verschillende online SEO-gemeenschappen waar professionals hun kennis over Python overdragen en beginnende Python-gebruikers voorzien van feedback. Maak van deze gemeenschap gebruik en leer nog meer over het gebruik van Python.
5. Eenmaal de basis onder de knie, kunnen de Python-script in het algemene SEO-plan worden geïntegreerd. Automatiseer SEO-processen om de efficiëntie van de SEO-strategie te verhogen. Houd daarnaast altijd alle nieuwe trends en updates in de gaten, zowel van Python als van SEO in het algemeen. Deze werelden veranderen razendsnel en stilstaan betekent daadwerkelijk achteruitgang.

Samengevat

Python is een bruikbare tool bij het verbeteren van SEO. Ondanks de vele alternatieven, vind ik de tool erg fijn in gebruik. Deze tool is echter wel complex en om er resultaat uit te halen, is voldoende kennis en ervaring belangrijk. Vooral een goede technische basis is van belang.