使用Python进行技术SEO：您需要了解的知识

最近，Python在SEO社区中受到了很多关注。

因此，由于我是个好奇的技术SEO，我开始研究为什么以及为什么我不了解它，我已深入学习和应用它。

可以公平地说，在过去的几个月里，我爱上了该语言，并且一直想与所有人共享它，以展示它如何帮助自动化SEO任务。

我不是数据科学家，也没有计算机科学背景，但是Python的优点在于您无需具备任何这方面的经验即可理解和开始使用它。

什么是Python？

简而言之，Python是一种开源的，面向对象的交互式编程语言，可以逐行解释。

凭借简单易学的语法，以及先进的可读性以及对许多模块和库的支持，Python因其提高的生产率而广受欢迎。

为此，世界上一些最大的组织使用Python来为其平台提供动力，执行数据分析并运行其机器学习模型。

包括Google，YouTube，Netflix，NASA，Spotify和IBM在内的公司都公开表示Python由于其简单性，速度和可扩展性而成为其增长的重要组成部分。

实际上，Google的第一个网络爬虫实际上是用 Python 编写的，它仍然是他们的官方服务器端语言之一。

如何运行Python

您可以通过多种方式运行Python脚本，具体取决于哪种方法最适合您。

大多数系统都已经安装了Python，但值得注意的是，很有可能是Python 2，既然Python 3被认为是稳定的，它将在2020年正式弃用。

您可以从终端或命令行IDE（集成开发环境）运行Python，也可以使用基于云的替代方案，包括：

• Jupyter笔记本。
• Google Colab。

这些为初学者逐行学习和测试代码元素提供了更轻松的体验。

Python库

Python的主要功能在于其库，该库支持许多附加组件，包括：

• 数据提取。
• 分析和准备。
• 科学计算。
• 自然语言处理。
• 机器学习。

对于涉及数据分析和自动化的任务，一些有用的库包括：

• TensorFlow：一个开源的机器学习库。
• NumPy：对科学计算有用。
• SciPy：用于科学和技术计算。
• SciKit Lear：用于数据挖掘和分析的机器学习。
• 熊猫：用于数据处理和分析。
• SpaCy：很棒的自然语言处理库。
• 请求：用于发出HTTP请求的库。

Python如何帮助技术SEO

虽然了解为我们工作的网站提供支持的语言（例如HTML，CSS和JavaScript）很重要，但是Python为低级任务提供了许多自动化机会，而这些任务通常需要花费数小时才能完成。

Python通过多种方式增强了SEO专业人员的能力，因为它不仅使我们能够自动执行重复性任务，而且还可以提取和分析大型数据集。

市场营销人员使用的数据量仅在增加，因此能够有效地分析数据将有助于在更短的时间内解决许多复杂的问题。

反过来，这可以节省宝贵的时间，并使我们在执行其他重要的SEO任务时更有效率。

这些因素共同导致Python在SEO专业人员中的流行度增加。

更好地理解数据的能力不仅可以帮助我们更好地完成工作，还可以使我们做出以数据为依据的决策。

这些决定将使我们能够为客户和利益相关者提供具体见解，并对我们实施的建议更有信心。

使用Python自动化

尽管Python无法模仿人类情感导向的策略，但Python脚本可用于自动化大量耗时的任务。

您可以使用Python自动执行的任务列表不断增加：

• 识别用户意图。
• 在迁移之前映射URL。
• 内部链接分析。
• 进行关键字研究。
• 优化图像。
• 刮网站。

尝试的示例脚本

准备开始使用Python了吗？

这是我最近一直在探索的一些有用的脚本，并简要介绍了每个脚本的工作方式以及它们所解决的挑战。

脓毒症的图像字幕

这是第一个向我介绍该语言的脚本，也是激发我学习欲望的脚本。

使用由Facebook创建的模块化深度学习框架Pythia，此脚本生成图像URL的标题。

然后，该标题可用于当前缺少alt标签的图像，这对于可访问性和图像搜索很重要。

该脚本基于自下而上和自上而下的机制，该机制通过将注意力集中在图像中的不同元素上来计算结果。

对于生成的每个单词，注意力集中在图像中的各个像素上，概述了注意力最大的区域。

该脚本之所以容易，是因为它可以直接从Google Colab运行，并且不需要直接编码。

将必要代码的副本保存到您的个人Google Colab驱动器后，即可运行所有单元，为您执行每个步骤。

这将下载运行该流程所需的数据源，并自动完成通常需要手动执行的所有步骤。

例如，将安装所有库，创建类并分配功能。

这将生成一个区域以添加图像URL，并提供一个按钮为图像添加标题。

然后，将为每个图像提供一个标题，可以将其直接用作alt标签，或激发一个标题的创建。

哈姆雷特·巴蒂斯塔（Hamlet Batista）编写了一份综合指南，使用Python从图像生成文本，该脚本演示了该脚本的运行情况。

SEO分析器

我在GitHub上找到了由Seth Black创建的SEO Analyzer脚本，该脚本用于通过对网站进行爬网并提供对基本SEO问题的分析来分析网站的结构。

它需要Python 3.4或更高版本，以及BeautifulSoup和urllib软件包。安装完成后，您可以从首页或XML网站地图中抓取网站。

一旦完成对站点的爬网，它将显示数据，包括字数，页面标题和元描述以及警告（如果适用），用于缺少标题，元描述和替代文本。

图像优化器

GitHub上的另一个发现是该脚本，该脚本由Victor Domingos创建，它是用纯Python编写的，用于减小图像的文件大小。

它需要Python 3.6或更高版本以及Pillow库才能运行。

安装后，您将可以使用GitHub存储库中详细描述的适当字符串来优化单个图像或具有多个图像的文件夹。

值得注意的是，该脚本确实会破坏性地优化图像，因此建议您在运行操作之前保存副本。

在此示例中，我通过脚本运行的映像减少了5％，文件大小从2.8 MB减小到2.6 MB。

如下所示，原始图像和优化图像之间没有可见的差异。

即使页面重量减少5％，也会对性能产生重大影响。

其他可能性

这三个示例只是介绍，使用Python脚本还有更多自动化和优化的可能性，包括：

• 内部链接分析。
• 日志文件分析。
• Hreflang验证。
• 关键字增长计算。
• 收集GSC数据。
• 进行竞争对手分析。

助力机器学习

Python也是一种流行的语言，由于其简单，直观且易于访问的语法，因此可用于为机器学习应用程序提供支持。

它也是开源的，有多个开发者倡导者为用户提供支持。

此外，还有大量有用的库，这些库在使用和训练机器学习模型时非常有用。

什么是机器学习？

机器学习本质上是“人工智能的应用，它使系统能够自动从经验中学习和改进，而无需进行显式编程”（可以在此处找到完整的定义）。

机器学习通常用于识别数据中的模式，然后可以对其进行预测。

Python与机器学习

Python与机器学习结合运行，可以在汇总和可视化数据之前使用Python来增强训练数据集的脚本。

从这里开始，模型将评估算法以进行预测。

现实世界的机器学习示例

网络上机器学习的使用一直在增加，新模型的创建和培训数据的每日访问变得越来越容易。

一些现实世界的机器学习示例包括：

• Google的RankBrain算法。
• 百度的Deep Voice计划。
• Twitter的预定时间表。
• Netflix和Spotify建议。
• Salesforce的爱因斯坦功能。

机器学习的SEO可能性

由于它们具有解决复杂问题的能力，因此使用机器学习模型来帮助简化营销人员的生活就不足为奇了。

正如布兰妮·穆勒（Britney Muller）所说：

“机器学习正在变得越来越容易获得，它将使我们有更多的精力去从事更高层次的策略。”

这将使您花费更多的时间查找解决方案，而不仅仅是确定问题。

SEO中使用的机器学习模型的一些示例包括：

• 内容质量评估。
• 确定关键字的差距和机会。
• 深入了解用户参与度。
• 优化标题标签。
• 自动创建元描述。
• 转录音频。

Google的NLP模型

值得一试的模型就是Google的自然语言处理API，它使用机器学习来揭示文本的结构和含义。它分析文本以理解情绪，并提取关键信息。

该API不仅可以让您训练针对您的内容的个性化模型，提供与您的特定需求相关的结果，还可以深入了解Google对您的内容的理解。

 

结论

我希望这能启发您开始学习Python，并探索它如何帮助您自动化任务和分析复杂数据以提高效率。

最后，我想分享我的三个入门和继续学习的最大技巧：

提示1：与开发人员交谈

与您一起工作的开发人员很有可能会了解Python。

与他们交谈，让他们知道您的工作，并激发他们的兴趣-甚至您可以合作！

提示2：加入社区

关于学习Python的最好的事情之一就是可获得的支持，有这么多的在线社区（例如这个社区），有数百名愿意提供非判断性建议的支持者。

秘诀3：保持练习乐趣

这是开发者朋友给我的最重要的建议。

在几周内成为一名Python大师没有任何压力。

花时间学习语言，并开始有趣的附带项目，将您所学的东西付诸实践。

一些帮助我入门的重要资源包括：

• Kaggle的实践培训课程。
• 代码学院。
• 尼克·杜迪（Nick Duddy）的《面向营销人员的Python》视频系列。