تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون برای SEO
Links: https://medium.com/@pelinokutan/data-analysis-with-python-for-seo-8269f90c866
مترجم: بنیامین عندلیبالشهدا
مقدمه:
پیش از هر مطلبی ابتدا باید با مفاهیمی مانند SEO Campaign ،SEO و SEO Ranking آشنا شویم.
SEO چیست؟
Search Engine Optimization یا بهینهسازی موتور جستجو، علم بهبود یک وب سایت برای افزایش دیده شدن آن هنگام جستجوی افراد برای محصولات یا خدمات است. هر چه یک وب سایت در موتورهای جستجو بیشتر دیده شود، احتمال این که برند کسب و کار مشتریاش را زودتر جذب کند بیشتر است.
SEO Campaign چیست؟
کمپین SEO یک تلاش هماهنگ برای بهبود رتبه بندی یک وب سایت در موتورهای جستجو است. عناصر رایج SEO Campaign شامل یافتن کلمات کلیدی، انتشار محتوا و ایجاد بک لینک (backlinks : لینکهایی در وبسایتهایی غیر از سایت شما که به صفحهای در وبسایت شما برمیگردند) است.
SEO Ranking چیست؟
رتبه بندی SEO یا رتبه بندی بهینه سازی موتور جستجو، به موقعیت یک وب سایت در صفحات نتایج موتورهای جستجو (SERP: search engine results pages) در پاسخ به یک سرچ اشاره دارد. هر چه لینک صفحه بالاتر در نتایج جستجو ظاهر شود، احتمال دیده شدن آن بیشتر می شود.
اکنون به پاسخ این سوال میپردازیم که چگونه با python میتوان SEO سایت را بهبود ببخشیم؟
تجزیه و تحلیل داده ها بخش مهمی از هر کمپین SEO است و پایتون یک ابزار عالی برای تجزیه و تحلیل داده ها میباشد. پایتون با کتابخانه هایی مانند Pandas و NumPy تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ و استخراج بینش های ارزشمند را آسان می کند. در این پست بلاگ، برخی از ویژگیهای کلیدی این کتابخانهها را بررسی میکنیم و نمونههایی از نحوه استفاده از آنها برای کارهای SEO مانند تحقیق کلمات کلیدی و تجزیه و تحلیل رقابتی را ارائه میکنیم.
Pandas برای تجزیه و تحلیل داده های SEO:
Pandas یک کتابخانه قدرتمند پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها است که به طور گسترده در صنعت SEO استفاده می شود. مجموعه ای از ساختارها و ابزارهای علم داده را فراهم می کند که به متخصصان SEO اجازه می دهد تا مجموعه داده های بزرگ را به شکل سریع و کارآمد، دستکاری و تجزیه و تحلیل کنند.
در اینجا چند نمونه از نحوه استفاده از Pandas برای تجزیه و تحلیل داده های SEO آورده شده است:
1. تحقیق کلمات کلیدی:
- کلمات کلیدی در SEO به چه معنی است؟ کلمات کلیدی SEO ، کلیدواژهها و عبارتهایی در محتوای سایت شما هستند که افراد با جستجوی آنها در موتور جستجو، سایت شما را پیدا میکنند. به عبارت دیگر، شما اول تحقیق میکنید که افراد با چه کلماتی محصولات، خدمات یا اطلاعات مورد نظر خود را در موتورهای جستجوگر، جستجو میکنند؛ سپس کلمات مهم و پرسرچ را در محتوای آنلاین خود قرار میدهید؛ وقتی کاربر این کلمات را در گوگل جستجو میکند، گوگل آنها را به محتوا یا صفحه شما (که روی این کلمات بهینه شدهاند) مرتبط میکند و در نتایج به کاربر نشان میدهد.
- استقاده pandas برای تحقیق در کلمات کلیدی: Pandas را می توان برای تجزیه و تحلیل داده های جستجو، برای کلمات کلیدی و شناسایی فرصت ها برای بهینه سازی استفاده کرد. درواقع با کمک Pandas میتوان فهمید چه کلماتی برای جست و جو بیشتر به کار رفته اند تا آنها را در محتوای آنلاین سایت قرار دهیم. همچنین با ترکیب داده های کلمات کلیدی با سایر معیارهای SEO ، مانند رقابت و نرخ کلیک، متخصصان SEO می توانند با ارزش ترین کلمات کلیدی را برای کمپین های خود شناسایی کنند.
2. تجزیه و تحلیل رقابتی:
- تجزیه و تحلیل رقابتی در SEO به چه معنی است؟ تجزیه و تحلیل رقبای SEO عبارت است از بررسی فضای رقابتی صنعت شما به صورت آنلاین، ارزیابی رقابت SEO شما و تجزیه و تحلیل اطلاعاتی که کشف می کنید تا SEO وب سایت خود را تقویت کرده و در رتبه بندی بالا بروید.
- استقاده pandas برای تحقیق در تجزیه و تحلیل رقابتی SEO : می توان Pandas را برای تجزیه و تحلیل داده های عملکرد وب سایت رقبا و شناسایی مناطقی که در آنها عملکرد بهتر یا ضعیف دارند استفاده کرد. با شناسایی شکافها در استراتژیهای رقیب، متخصصان SEO میتوانند کمپینهای مؤثرتری ایجاد کنند. این فرآیند باعث میشود که بتوان رنک سایت را بالاتر برد و نسبت به سایتهای رقبا بازدید بیشتر و سریعتری گرفت.
3. بهینه سازی محتوا:
- بهینه سازی محتوا در SEO به چه معنی میباشد؟ بهینه سازی محتوا یا Content optimization in SEO یعنی اطمینان از اینکه محتوا به گونه ای نوشته و در سایت ارائه شده است که موتورهای جستجو بتوانند آن را درک کنند و به مخاطبان هدف شما ارائه دهند.
- Pandas را می توان برای تجزیه و تحلیل محتوای وب سایت و شناسایی فرصت های بهینه سازی استفاده کرد. با تجزیه و تحلیل معیارهای تعامل کاربر، مانند نرخ پرش و زمان حضور در سایت، متخصصان SEO می توانند محتواهایی را که عملکرد خوبی ندارند شناسایی کرده و بهبودهایی را ایجاد کنند.
NumPy برای تجزیه و تحلیل داده های SEO:
NumPy یکی دیگر از کتابخانه های قدرتمند پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها است که به طور گسترده در صنعت SEO استفاده می شود. این کتابخانه شامل مجموعه ای از عملیات و توابع ریاضی است که به متخصصان SEO اجازه می دهد تا مجموعه داده های بزرگ را به شکل سریع و کارآمد پردازش و تجزیه و تحلیل کنند.
در اینجا چند نمونه از نحوه استفاده از NumPy برای تجزیه و تحلیل داده های SEO آورده شده است:
1. مصورسازی دادهها:
NumPy را می توان برای ایجاد تجسم داده های SEO، مانند امتیاز دادن به کلمات کلیدی و معیارهای عملکرد وب سایت، استفاده کرد. با نمایش داده ها، متخصصان SEO می توانند الگوها و روندهایی را که بلافاصله از داده های خام آشکار نمی شوند، شناسایی کنند.
2. مدلی برای پیش بینی:
NumPy میتواند در ساخت مدلهای پیشبینیکننده استفاده شود که به متخصصان SEO کمک میکند رفتار کاربر را درک کنند و تصمیمگیریهای خود را بر اساس دادهها اعمال کنند. به عنوان مثال، متخصصان SEO میتوانند از مدلهای پیشبینی برای شناسایی هدف کاربر و بهینهسازی کمپینهای خود بر این اساس استفاده کنند.
3. تجزیه و تحلیل آماری:
- ابتدا باید به مطالعه یک مفهوم آماری به نام A/B test بپردازیم. تست A/B (که با عنوانهای Spliting Testing و Bucket Listing نیز شناخته میشود) روشی است که با آن میتوانید دو نسخه از یک وبسایت را با یکدیگر مقایسه کنید. شاید بپرسید چرا؟ برای آنکه بدانید کدام یک از نسخهها عملکرد بهتری دارند.
- NumPy می تواند برای انجام تجزیه و تحلیل آماری بر روی داده های SEO، مانند تست A/B و بهینه سازی نرخ تبدیل استفاده شود. با انجام تحلیل های آماری، متخصصان SEO می توانند زمینه های بهبود را شناسایی کرده و کمپین های موثرتری را توسعه دهند.
کتابخانه های پایتون مانند Pandas و NumPy ابزارهای قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل داده ها در صنعت SEO ارائه می دهند. با استفاده از این کتابخانهها، متخصصان SEO میتوانند مجموعه دادههای بزرگ را به شکل سریع و کارآمد، تجزیه و تحلیل کنند و فرصتهای بهینهسازی را شناسایی کرده و تصمیماتی مبتنی بر دادهها اتخاذ نمایند. چه شما یک متخصص SEO باتجربه باشید یا تازه شروع به کار کرده باشید، تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون مهارتی است که می تواند کمپین های SEO شما را به سطح بالاتری برساند.