Vivemos em um mundo onde a tecnologia está realmente mudando quase todos os aspectos de nossas vidas. No SEO, isso inclui facilitar a automatização de tarefas que levariam dias, semanas ou meses. E é por isso que mais profissionais de SEO estão usando a automação para acelerar tarefas chatas e repetitivas com o Python.
O que é o Python?
Python é uma linguagem de programação de código aberto orientada a objetos. é considerada uma linguagem de programação de alto nível, interpretada, de script, imperativa, orientada a objetos, funcional, de tipagem dinâmica e forte.
De acordo com o Python.org, sua sintaxe simples e fácil de aprender enfatiza a legibilidade e, portanto, reduz o custo de manutenção do programa.
É usado no processamento de linguagem natural (PNL), análise de dados de pesquisa / rastreamento e automação de ferramentas de SEO.
Pontuamos, então, uma lista das seis tarefas de SEO que você pode automatizar com o Python:
- Implementação;
- Comparação de Visibilidade;
- Mapeamento de Intenção;
- Sitemaps XML;
- Análise do código de resposta;
- Análise de SEO.
1. Implementação
Uma das frustrações mais comuns das agências de SEO e consultores são os clientes que não implementam as recomendações.
De fato, os motivos variam de acordo com o cliente, e uma das causas mais comuns é que eles simplesmente não têm o conhecimento ou os recursos necessários para implementar essas recomendações.
Todavia, é importante procurar profissionais especializados no assunto para poder auxiliar você e fazer com que sua empresa cresça de forma exponencial.
2. Comparação de Visibilidade
Atualmente o benchmarking é uma das ferramentas que pode ajudar você a conseguir fazer uma análise estratégica aprofundada das melhores práticas usadas por empresas do mesmo setor que o seu.
Ele também identifica onde os concorrentes têm visibilidade que seu site não possui.
De forma geral, você pode extrair dados com o SEMrush, o BrightEdge Data Cube e outras fontes de dados.
Para fazer isso, você insere os dados no Excel e os organiza por palavras-chave com e sem marca e em diferentes zonas de visibilidade.
Pode parecer uma tarefa árdua se você tiver muitas palavras-chave, linhas de negócios e concorrentes sem marca – e se tiver várias categorias e subcategorias.
No entanto, usando scripts Python, você pode automatizar o processo e analisar o tráfego entre sites com palavras-chave sobrepostas para capturar audiências inexploradas e encontrar lacunas de conteúdo.
3. Categorização de Intenção
Parte do processo de benchmarking de visibilidade é a categorização de intenção – um processo exaustivo que costumava ser feito manualmente.
Para um grande site com milhares ou até milhões de palavras-chave, categorizar as palavras-chave por intenção – Veja, Pense, Faça – pode ser seu pior pesadelo e levar semanas.
Agora, no entanto, é possível fazer a classificação automatizada de intenções usando aprendizado profundo (Deep learning).
O aprendizado profundo depende de redes neurais sofisticadas.
Python é a linguagem mais comum usada nos bastidores devido à sua extensa biblioteca e aceitação na comunidade acadêmica.
4. Sitemaps XML
Os sitemaps XML são como mapas reais do seu site, que informam o Google sobre as páginas mais importantes, bem como quais páginas ele deve rastrear.
Se você tem um site dinâmico com milhares ou milhões de páginas, pode ser difícil ver quais páginas estão indexadas – especialmente se todos os URLs estiverem em um arquivo XML maciço.
Agora, digamos que você tenha páginas criticamente importantes em seu site que devem ser rastreadas e indexadas a todo custo.
Por exemplo, os mais vendidos em um site de comércio eletrônico ou os destinos mais populares em um site de viagens.
Se você misturar suas páginas mais importantes com outras menos importantes nos seus sitemaps XML (que é o comportamento padrão na maioria dos sitemaps gerados pelo CMS), não será possível saber quando algumas de suas melhores páginas estão com problemas de rastreamento ou indexação .
No entanto, usando scripts Python, você pode criar facilmente sitemaps XML personalizados que incluem apenas as páginas que você deseja monitorar para implantar no servidor e enviar para o Google Search Console.
5. Análise do código de resposta
Os links ainda são usados pelo Google e outros mecanismos de pesquisa e continuam importantes para melhorar a visibilidade orgânica se o seu site apresentar um excelente conteúdo e oferecer ajuda às pessoas para solucionar seus problemas.
Felizmente, existe um script Python chamado Pylinkvalidator que pode verificar todos os seus códigos de status de URL para garantir que você não tenha nenhuma página quebrada ou páginas que sejam redirecionadas para outro URL.
O único problema é que, se você tiver um site grande, isso levará tempo, a menos que você baixe algumas bibliotecas opcionais.
6. Análise de SEO
Todos nós adoramos ferramentas de SEO que fornecem uma análise rápida de uma página para ver qualquer problema, como:
A página possui uma boa etiqueta de título?
A meta descrição está faltando ou é atraente o suficiente para obter um clique?
A página possui os dados estruturados adequados?
Quantas palavras esta página possui?
Quais são as frases mais comuns usadas nesta página?
Este analisador de SEO Python pode identificar facilmente problemas em cada página que você pode corrigir e priorizar para aumentar seu desempenho orgânico.
A automação está ajudando os profissionais de SEO a economizar tempo e a serem mais eficientes para que possamos focar na estratégia para melhorar o desempenho orgânico de nossos clientes.
O Python é uma linguagem de programação muito promissora que pode ajudar a automatizar tarefas demoradas, para que elas sejam executadas em minutos – e sem ou com pouca experiência em programação necessária.
À medida que o Google se torna mais sofisticado com os avanços no aprendizado de máquina ao longo do tempo, mais e mais elementos serão automatizados.
É por isso que é importante que os profissionais de SEO se familiarizem com linguagens de programação como Python, que podem ajudar a dar a eles uma vantagem em tempo e eficiência.
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