6 tareas de SEO para automatizar con Python

Vivimos en un mundo donde la tecnología realmente cambia casi todos los aspectos de nuestras vidas.

En SEO, esto incluye facilitar la automatización de tareas que de otro modo tomarían días, semanas o meses.

Y es por eso que cada vez más profesionales de SEO utilizan la automatización para acelerar tareas aburridas y repetitivas con Python.

¿Qué es python?

Python es un lenguaje de programación orientado a objetos de código abierto.

Según Python.org, su sintaxis simple y fácil de aprender enfatiza la legibilidad y, por lo tanto, reduce el costo del mantenimiento del programa.

Se utiliza en procesamiento de lenguaje natural (PNL), análisis / análisis de datos de investigación y automatización de herramientas de SEO.

No soy un desarrollador de Python, por lo que este artículo no trata sobre cómo crear scripts de Python.

En cambio, esta es una lista de las seis tareas de SEO que puede automatizar con Python según mi experiencia en la realización de tareas repetitivas y tediosas, lo que me hace ; tomó mucho tiempo para mí y mi equipo:

• Implementación
• Análisis comparativo de visibilidad
• Mapeo de intenciones
• XML Sitemaps
• Análisis de código de respuesta
• Análisis SEO

Aquí hay una mirada más cercana.

1. Implementación

Una de las frustraciones más comunes de las agencias y consultores de SEO es que los clientes no implementan sus recomendaciones, incluso si son esenciales para mejorar el rendimiento orgánico.

Las razones varían según el cliente, pero una causa común es que simplemente no tiene la experiencia o los recursos para implementar estas recomendaciones.

Y esto es especialmente cierto si tienen un sistema de gestión de contenido difícil.

Afortunadamente, existen soluciones para ayudar, como la empresa de automatización de SEO RankSense, que permite a los usuarios implementar hasta tres recomendaciones prioritarias como etiquetas de título o robots.txt y descripciones diarias o semanalmente en la red de distribución de contenido de Cloudflare (CDN).

(Aunque RankSense actualmente solo funciona con Cloudflare, pronto están trabajando para agregar nuevas CDN).

Ahora las recomendaciones de SEO se pueden implementar en unos pocos días en lugar de varios meses.

Además, los desarrolladores son humanos, lo que significa que a veces pueden cometer errores que tienen un gran impacto en SEO, como bloquear todo el sitio porque impulsaron un nuevo sitio de producción sin modificar el archivo robots.txt.

Sin embargo, RankSense advierte a los usuarios de errores como este y los corrige instantáneamente para que no tengan impacto en el tráfico orgánico.

2. Análisis comparativo de visibilidad

La evaluación comparativa de visibilidad examina la visibilidad actual de un sitio en comparación con sus competidores e identifica las brechas en la cobertura actual de palabras clave / contenido.

También identifica dónde los competidores tienen visibilidad que su sitio no tiene.

Por lo general, puede extraer datos con SEMrush, BrightEdge Data Cube y otras fuentes de datos.

Para hacer esto, ingrese los datos en Excel y organice los datos por marca y no por palabras clave de marca y en diferentes áreas de visibilidad.

Esto es bastante difícil si tiene muchas palabras clave, líneas comerciales y competidores sin marca, y si tiene varias categorías y subcategorías.

Sin embargo, utilizando los scripts de Python, puede automatizar el proceso y analizar el tráfico entre sitios con palabras clave superpuestas para capturar audiencias sin explotar y encontrar brechas de contenido.

Esto es mucho más rápido y solo lleva unas pocas horas.

3. Categorización de la intención

Parte del proceso de evaluación comparativa de la visibilidad consiste en clasificar las intenciones, un proceso agotador que solía hacerse manualmente.

Para un sitio grande con miles o incluso millones de palabras clave, clasificar las palabras clave por intención (ver, pensar, hacer) podría ser su peor pesadilla y tomar semanas.

Ahora, sin embargo, es posible hacer una clasificación automatizada de intenciones utilizando el aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales sofisticadas.

Python es el lenguaje más utilizado detrás de escena debido a su extensa biblioteca y su aceptación en la comunidad académica.

3. XML Sitemaps

Los mapas de sitio XML son como mapas reales de su sitio web, que le permiten a Google conocer las páginas más importantes, así como las páginas que necesita rastrear.

Si tiene un sitio dinámico con miles o millones de páginas, puede ser difícil ver qué páginas están indexadas, especialmente si todas las URL están en un archivo XML masivo.

Ahora suponga que su sitio tiene páginas cruciales que deben rastrearse e indexarse ​​a toda costa.

Por ejemplo, los más vendidos en un sitio de comercio electrónico o los destinos más populares en un sitio de viajes.

Si combina sus páginas más importantes con otras páginas menos importantes en sus mapas de sitio XML (que es el comportamiento predeterminado en la mayoría de los mapas de sitio generados por CMS), no podrá saber cuándo algunas de sus mejores páginas tienen problemas de rastreo o indexación. .

Sin embargo, utilizando los scripts de Python, puede crear fácilmente mapas de sitio XML personalizados que incluyen solo las páginas que desea monitorear de cerca para implementar en su servidor y enviar a la Consola de búsqueda de Google.

4. Análisis del código de respuesta.

Google y otros motores de búsqueda siguen utilizando los enlaces como señal y siguen siendo importantes para mejorar la visibilidad orgánica.

Es una cuestión de calidad, no de cantidad.

Los enlaces deben obtenerse a través de un excelente contenido en su sitio y cómo ese contenido ayuda a las personas a resolver problemas, o cómo ofrece productos que pueden ayudar a resolver problemas.

Ahora imagine que tiene una página crítica en su sitio, una que contiene muchos enlaces y clasificaciones para miles de palabras clave, y se rompe o tiene una redirección 302 y no lo supo hasta que ha analizado sus análisis y ha visto una caída en el tráfico y los ingresos.

Afortunadamente, hay un script de Python llamado Pylinkvalidator que puede verificar todos los códigos de estado de su URL para asegurarse de que no tiene páginas rotas o páginas que redirigen a otra URL.

El único problema con esto es que si tiene un sitio grande, llevará tiempo a menos que descargue algunas bibliotecas opcionales.

5. Análisis SEO

Nos encantan todas las herramientas de SEO que proporcionan un análisis rápido de la página para ver cualquier problema de SEO, como:

• ¿Tiene la página una buena etiqueta de título o una etiqueta de título?
• ¿Falta la meta descripción o es lo suficientemente convincente como para obtener un clic?
• ¿Contiene la página los datos estructurados apropiados?
• ¿Cuántas palabras contiene esta página?
• ¿Cuáles son las expresiones más comunes utilizadas en esta página?

Este analizador SEO de Python puede identificar fácilmente problemas en cada página que puede corregir y priorizar para aumentar su rendimiento orgánico.

empacar

La automatización ayuda a los profesionales de SEO a ahorrar tiempo y ser más eficientes para que podamos centrarnos en la estrategia para mejorar el rendimiento orgánico de nuestros clientes.

Python es un lenguaje de programación muy prometedor que puede ayudar a automatizar tareas que consumen mucho tiempo para que se puedan realizar en minutos, y sin experiencia de programación limitada o limitada.

A medida que Google se vuelve más sofisticado con los avances en el aprendizaje automático con el tiempo, se automatizarán más y más elementos.

Es por eso que es importante que los profesionales de SEO se familiaricen con lenguajes de programación como Python que les puede dar una ventaja en términos de tiempo y eficiencia.

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