Python đã nhận được rất nhiều sự chú ý trong cộng đồng SEO gần đây.
Vì vậy, là SEO kỹ thuật tò mò mà tôi đang có, tôi bắt đầu tìm hiểu lý do tại sao và trước khi tôi biết nó, tôi đã nghiên cứu sâu và áp dụng nó.
Thật công bằng khi nói rằng tôi đã yêu ngôn ngữ này trong vài tháng qua rằng tôi đã học nó và muốn chia sẻ nó với mọi người, để cho thấy cách nó có thể giúp tự động hóa các tác vụ SEO.
Tôi không phải là nhà khoa học dữ liệu và tôi không có nền tảng khoa học máy tính, nhưng cái hay của Python là bạn không cần phải có kinh nghiệm về một trong những điều này để hiểu và bắt đầu sử dụng nó.
Python là gì?
Nói tóm lại, Python là một ngôn ngữ lập trình tương tác hướng đối tượng, nguồn mở, được diễn giải theo từng dòng.
Cùng tham khảo kiến thức tại
Seo để cập nhật thông tin mới nhất nhé.
Với cú pháp đơn giản và dễ học, cũng như khả năng đọc và hỗ trợ nâng cao cho một số mô-đun và thư viện, Python rất được yêu thích do tăng năng suất mà nó cung cấp.
Như một minh chứng cho điều này, Python được một số tổ chức lớn nhất trên thế giới sử dụng để cung cấp năng lượng cho nền tảng của họ, thực hiện phân tích dữ liệu và chạy các mô hình học máy của họ.
Các công ty bao gồm Google, YouTube, Netflix, NASA, Spotify và IBM đã công khai tuyên bố Python là một phần quan trọng trong sự phát triển của họ, do tính đơn giản, tốc độ và khả năng mở rộng của nó.
Trên thực tế, trình thu thập dữ liệu web đầu tiên của Google thực sự được viết bằng Python và nó vẫn là một trong những ngôn ngữ phía máy chủ chính thức của họ.
Cách chạy Python
Bạn có thể chạy các tập lệnh Python theo một số cách, tùy thuộc vào cách nào phù hợp nhất với bạn.
Hầu hết các hệ thống đều được cài đặt Python, mặc dù đáng chú ý rằng đây nhiều khả năng sẽ là Python 2, sẽ không còn chính thức vào năm 2020 khi Python 3 được coi là ổn định.
Bạn có thể chạy Python từ thiết bị đầu cuối hoặc dòng lệnh IDE (Môi trường phát triển tích hợp) hoặc sử dụng các lựa chọn thay thế dựa trên đám mây bao gồm:
Máy tính xách tay Jupyter .
Google Colab .
Chúng cung cấp trải nghiệm dễ dàng hơn cho người mới bắt đầu tìm hiểu và kiểm tra các yếu tố của dòng mã theo từng dòng.
Thư viện Python
Sức mạnh chính của Python là trong các thư viện của nó, cho phép một số tiện ích bổ sung bao gồm:
Khai thác dữ liệu.
Phân tích và chuẩn bị.
Tin học khoa học.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Máy học.
Một số thư viện hữu ích cho các nhiệm vụ liên quan đến phân tích dữ liệu và tự động hóa bao gồm:
TensorFlow: Một thư viện máy học mã nguồn mở.
NumPy: Hữu ích cho tính toán khoa học.
SciPy: Được sử dụng cho máy tính khoa học và kỹ thuật.
SciKit Lear: Học máy để khai thác và phân tích dữ liệu.
Gấu trúc: Được sử dụng để thao tác và phân tích dữ liệu.
SpaCy: Một thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên tuyệt vời.
Yêu cầu: Một thư viện để thực hiện các yêu cầu HTTP.
Làm thế nào Python có thể giúp với SEO kỹ thuật
Mặc dù hiểu được các ngôn ngữ cung cấp năng lượng cho các trang web chúng tôi làm việc (như HTML, CSS và JavaScript) rất quan trọng, Python cung cấp nhiều cơ hội tự động hóa cho các tác vụ cấp thấp mà chúng ta thường sẽ mất vài giờ để thực hiện.
Python trao quyền cho các chuyên gia SEO theo một số cách vì nó không chỉ cho phép chúng tôi tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại mà còn trích xuất và phân tích các tập dữ liệu lớn.
Số lượng các nhà tiếp thị dữ liệu làm việc chỉ tăng lên, do đó, có thể phân tích hiệu quả điều này sẽ giúp giải quyết nhiều vấn đề phức tạp trong một khoảng thời gian ngắn hơn.
Điều này lần lượt tiết kiệm thời gian quý báu và cho phép chúng tôi hiệu quả hơn trong việc thực hiện các nhiệm vụ SEO quan trọng khác.
Các yếu tố này kết hợp đã dẫn đến sự tăng trưởng về mức độ phổ biến của Python giữa các chuyên gia SEO.
Khả năng hiểu dữ liệu tốt hơn không chỉ giúp chúng tôi thực hiện công việc tốt hơn mà còn cho phép chúng tôi đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Những quyết định này sau đó sẽ cho phép chúng tôi cung cấp những hiểu biết cụ thể cho khách hàng và các bên liên quan của chúng tôi và có thêm niềm tin vào các khuyến nghị mà chúng tôi thực hiện.
Tự động hóa với Python
Trong khi Python sẽ không thể bắt chước chiến lược dựa trên cảm xúc của con người, các kịch bản Python có thể được sử dụng để tự động hóa một số lượng lớn các tác vụ tốn thời gian.
Danh sách các tác vụ bạn có thể tự động hóa với Python đang tăng lên liên tục:
Xác định ý định người dùng.
Ánh xạ URL trước khi di chuyển.
Phân tích liên kết nội bộ.
Thực hiện nghiên cứu từ khóa.
Tối ưu hóa hình ảnh.
Quét các trang web.
Các kịch bản mẫu để thử
Sẵn sàng để bắt đầu với Python?
Dưới đây là một vài kịch bản hữu ích mà tôi đã khám phá gần đây, cùng với một mô tả ngắn gọn về cách mỗi người làm việc và những thách thức họ giải quyết.
Chú thích ảnh với Pythia
Đây là kịch bản đầu tiên giới thiệu cho tôi về ngôn ngữ và là kịch bản khởi đầu cho mong muốn học hỏi của tôi.
Sử dụng Pythia, một khung học tập sâu mô-đun được tạo bởi Facebook, tập lệnh này tạo chú thích cho một URL hình ảnh.
Chú thích này sau đó có thể được sử dụng cho các hình ảnh hiện đang thiếu thẻ alt, điều này rất quan trọng đối với khả năng truy cập và tìm kiếm hình ảnh.
Kịch bản dựa trên cơ chế từ dưới lên và từ trên xuống , tính toán kết quả bằng cách tập trung sự chú ý vào các yếu tố khác nhau trong một hình ảnh.
Cơ chế Pythia
Đối với mỗi từ được tạo, sự chú ý được đặt trọng số cho từng pixel trong ảnh, phác thảo vùng có mức độ chú ý tối đa.
Sự dễ dàng của tập lệnh này là do thực tế là nó có thể được chạy thẳng từ Google Colab và không yêu cầu mã hóa trực tiếp.
Khi một bản sao của mã cần thiết được lưu vào ổ Google Colab cá nhân của bạn, tất cả các ô có thể được chạy, thực hiện từng bước cho bạn.
Điều này sẽ tải xuống các nguồn dữ liệu cần thiết để chạy quy trình, cũng như tự động hoàn thành tất cả các bước thường cần phải được thực hiện thủ công.
Ví dụ, tất cả các thư viện sẽ được cài đặt, các lớp sẽ được tạo và các hàm được gán.
Tế bào chú thích Pythia
Điều này sẽ tạo ra một khu vực để thêm vào URL hình ảnh của bạn và một nút để chú thích hình ảnh.
Chú thích ảnh Pythia
Một chú thích sau đó sẽ được cung cấp cho mỗi hình ảnh, có thể được sử dụng trực tiếp dưới dạng thẻ alt hoặc để truyền cảm hứng cho việc tạo ra một hình ảnh.
Ví dụ chú thích ảnh Pythia
Hamlet Batista đã viết một hướng dẫn toàn diện để tạo văn bản từ hình ảnh với Python để hiển thị tập lệnh này trong thực tế.
Phân tích SEO
Tôi đã tìm thấy tập lệnh Phân tích SEO này , được tạo bởi Seth Black, trên GitHub, được sử dụng để phân tích cấu trúc của một trang web bằng cách thu thập dữ liệu và cung cấp phân tích về các vấn đề SEO cơ bản.
Bảo vệ quảng cáo PPC của bạn khỏi các đối thủ cạnh tranh và clickbots.
Tự động bảo vệ quảng cáo của bạn khỏi các đối thủ cạnh tranh, bot, trang trại nhấp chuột và các hình thức gian lận nhấp chuột khác. Thiết lập đơn giản. Bắt đầu thử nghiệm miễn phí ngay hôm nay.
Bắt đầu dùng thử miễn phí
QUẢNG CÁO
Nó yêu cầu Python 3.4 trở lên, cũng như các gói BeautifulSoup và urllib. Sau khi cài đặt, bạn có thể thu thập dữ liệu trang web từ trang chủ hoặc sơ đồ trang XML.
Sau khi hoàn tất việc thu thập thông tin trang web, nó sẽ hiển thị dữ liệu bao gồm số từ, tiêu đề trang và mô tả meta cũng như cảnh báo, khi áp dụng, cho các tiêu đề bị thiếu, mô tả meta và văn bản thay thế.
Ví dụ phân tích SEO
Trình tối ưu hóa hình ảnh
Một phát hiện khác của GitHub là tập lệnh này , được tạo bởi Victor Sebastos, được viết bằng Python thuần túy và được sử dụng để giảm kích thước tệp của hình ảnh.
Nó yêu cầu Python 3.6 trở lên, cũng như thư viện Gối để chạy.
Sau khi cài đặt, bạn sẽ có thể tối ưu hóa một hình ảnh hoặc một thư mục có nhiều hình ảnh, sử dụng chuỗi thích hợp được nêu chi tiết trong kho GitHub.
Điều đáng chú ý là tập lệnh này sẽ tối ưu hóa hình ảnh một cách triệt để, vì vậy bạn nên lưu một bản sao trước khi chạy thao tác.
Ví dụ nén ảnh
Trong ví dụ này, hình ảnh tôi chạy qua tập lệnh đã giảm 5%, giảm kích thước tệp từ 2,8 MB xuống 2,6 MB.
Như bạn có thể thấy bên dưới, không có sự khác biệt rõ ràng giữa hình ảnh gốc và tối ưu hóa.
Ngay cả việc giảm 5% trọng lượng trên một trang này cũng có thể có tác động đáng kể đến hiệu suất.
Nén hình ảnh gốc và tối ưu hóa
Khả năng khác
Ba ví dụ này chỉ là bề mặt, có nhiều khả năng tự động hóa và tối ưu hóa hơn bằng cách sử dụng các tập lệnh Python, bao gồm:
Phân tích liên kết nội bộ.
Phân tích tệp nhật ký.
Xác nhận Hreflang.
Tính toán tăng trưởng từ khóa.
Thu thập dữ liệu GSC.
Thực hiện phân tích đối thủ cạnh tranh.
Học máy
Python cũng là một ngôn ngữ phổ biến được sử dụng để tăng sức mạnh cho các ứng dụng học máy do cú pháp đơn giản, trực quan và dễ tiếp cận của nó.
Nó cũng là nguồn mở, với một số người ủng hộ nhà phát triển cung cấp hỗ trợ cho người dùng.
Ngoài ra, có một số lượng lớn các thư viện hữu ích hữu ích khi làm việc và đào tạo các mô hình học máy.
Học máy là gì?
Học máy về cơ bản là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm, mà không cần phải lập trình rõ ràng (có thể tìm thấy một định nghĩa đầy đủ ở đây ).
Học máy thường được sử dụng để xác định các mẫu trong dữ liệu, theo đó dự đoán có thể được thực hiện.
Python & Học máy
Chạy cùng với học máy, Python có thể được sử dụng để tăng sức mạnh cho các tập lệnh để đào tạo một tập dữ liệu, trước khi nó tóm tắt và trực quan hóa dữ liệu.
Từ đây, mô hình sẽ đánh giá các thuật toán để cho phép dự đoán được thực hiện.
Ví dụ về máy học trong thế giới thực
Việc sử dụng máy học trên web đang tăng lên mọi lúc, với các mô hình mới được tạo ra và dữ liệu đào tạo trở nên dễ truy cập hơn hàng ngày.
Một số ví dụ về máy học trong thế giới thực bao gồm:
Thuật toán RankBrain của Google.
Chương trình Deep Voice của Yahoo.
Các mốc thời gian được quản lý của Twitter.
Khuyến nghị của Netflix và Spotify.
Tính năng Einstein của Salesforce.
Khả năng SEO với Machine Learning
Do khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, không có gì ngạc nhiên khi các mô hình học máy đang được sử dụng để giúp cuộc sống của các nhà tiếp thị dễ dàng hơn.
Như Britney Muller nói:
Máy học máy ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn và sẽ giúp chúng tôi giải phóng chiến lược cấp cao hơn.
Điều này sẽ cho phép bạn dành nhiều thời gian hơn để tìm giải pháp, thay vì chỉ xác định vấn đề.
Một số ví dụ về mô hình học máy được sử dụng trong SEO bao gồm:
Đánh giá chất lượng nội dung.
Xác định khoảng cách từ khóa và cơ hội.
Đạt được những hiểu biết sâu sắc về sự tham gia của người dùng.
Tối ưu hóa thẻ tiêu đề.
Tự động tạo mô tả meta.
Phiên âm âm thanh.
Mô hình NLP của Google
Một mô hình đáng để kiểm tra là API xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Google , sử dụng học máy để tiết lộ cấu trúc và ý nghĩa của văn bản. Nó phân tích văn bản để hiểu tình cảm, cũng như trích xuất thông tin chính.
API này không chỉ cho phép bạn đào tạo một mô hình được cá nhân hóa cho nội dung của bạn, cung cấp các kết quả phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn, bạn cũng sẽ hiểu rõ hơn về hiểu biết về nội dung của Google.
Ví dụ về tình cảm NLP của Google
Ví dụ cú pháp Google NLP
Phần kết luận
Tôi hy vọng điều này đã truyền cảm hứng cho bạn để bắt đầu học Python và khám phá cách nó có thể giúp bạn tự động hóa các tác vụ và phân tích dữ liệu phức tạp để tăng hiệu quả của bạn.
Để kết thúc, tôi muốn chia sẻ ba lời khuyên lớn nhất của tôi để bắt đầu và tiếp tục học hỏi:
Mẹo 1: Nói chuyện với các nhà phát triển của bạn
Có nhiều khả năng các nhà phát triển mà bạn làm việc cùng sẽ hiểu về Python.
Có một cuộc trò chuyện với họ, cho họ biết những gì bạn đang làm việc và cũng thu hút sự quan tâm của họ - thậm chí có thể có một cái gì đó bạn có thể hợp tác!
Mẹo 2: Tham gia Cộng đồng
Một trong những điều tốt nhất khi học Python là hỗ trợ có sẵn, có rất nhiều cộng đồng trực tuyến (chẳng hạn như cộng đồng này ) với hàng trăm cá nhân hỗ trợ sẵn sàng cung cấp lời khuyên không phán xét.
Mẹo 3: Tiếp tục luyện tập và vui chơi
Đây là lời khuyên quan trọng nhất mà một người bạn phát triển đã dành cho tôi.
Không có áp lực để trở thành một bậc thầy Python trong vài tuần.
Dành thời gian của bạn để học ngôn ngữ và bắt đầu các dự án phụ thú vị để đưa những gì bạn đang học vào thực tế.
Một số tài nguyên tuyệt vời giúp tôi bắt đầu bao gồm:
Các khóa đào tạo thực tế của Kaggle .
Mật mã.
Nick Duddy Python cho loạt video Marketers .vvv
»
Rao vặt
»
Bất động sản
