Penggunaan Python dalam skena Search Engine Optimization (SEO) telah mendapatkan popularitas yang lebih besar, dan banyak orang mulai memanfaatkan dan melihat manfaat menggunakannya dalam peran mereka sehari-hari.
Sangat menyenangkan melihat begitu banyak SEO berbagi pengalaman mereka, skrip keren yang mereka tulis, dan dampaknya terhadap pekerjaan mereka.
Begitu banyak orang berbagi perjalanan belajar Python, dan semua skrip luar biasa yang telah ditulisnya.
Apa Itu Python?
Singkatnya, Python adalah bahasa pemrograman interaktif open-source berorientasi objek yang ditafsirkan baris demi baris.
Dengan sintaks yang sederhana dan mudah dipelajari, serta keterbacaan tingkat lanjut dan dukungan untuk beberapa modul dan pustaka, Python sangat disukai karena peningkatan produktivitas yang diberikannya.
Sebagai buktinya, Python digunakan oleh beberapa organisasi terbesar di dunia untuk memperkuat platform mereka, melakukan analisis data, dan menjalankan model pembelajaran mesin mereka.
Perusahaan termasuk Google, YouTube, Netflix, NASA, Spotify, dan IBM telah secara terbuka menyatakan Python telah menjadi bagian penting dari pertumbuhan mereka, karena kesederhanaan, kecepatan, dan skalabilitasnya.
Faktanya, perayap web pertama Google sebenarnya ditulis dengan Python dan tetap menjadi salah satu bahasa sisi server resmi mereka.
Cara Menjalankan Python
Kamu dapat menjalankan skrip Python dalam beberapa cara, tergantung pada apa yang paling cocok untuk kamu.
Sebagian besar sistem datang dengan Python yang sudah diinstal, kemungkinan besar ini adalah Python 3, tetapi kamu dapat mengetahui versi mana yang kamu miliki dengan mengetik python -version di terminal kamu.
Jika kamu telah menginstal Python 2, kamu dapat memperbarui ini ke Python versi 3 dengan mengunduh Python 3 dari situs web Python karena Python 2 secara resmi tak digunakan lagi sejak tahun 2020 dan ada beberapa perbedaan sintaks, jadi yang terbaik adalah memastikan kamu menggunakan Python 3.
Kamu dapat menjalankan Python dari terminal atau command line IDE (Integrated Development Environment), serta platform berbasis desktop termasuk Pycharm atau VSCode. Atau, kamu dapat menggunakan alternatif berbasis cloud termasuk:
- Google Colab
- Notebook Jupyter
Ini memberikan pengalaman yang lebih mudah bagi pemula untuk mempelajari dan menguji elemen kode baris demi baris, serta untuk berbagi dan berkolaborasi dengan tim kamu.
Cara Belajar Python
Ada beberapa alat online yang tersedia untuk belajar Python, dan metode terbaik tergantung pada gaya belajar kamu sendiri. Misalnya, jika kamu seorang visual learner dan senang mengikuti tutorial video, maka freeCodeCamp adalah tempat yang tepat untuk memulai.
Jika kamu bekerja lebih baik dengan gaya belajar yang lebih terstruktur lewat proyek, maka Codecademy dan Sololearn adalah tempat yang tepat untuk dicoba. Situs web ini juga menyediakan cara untuk melacak pembelajaran kamu dan memulai portofolio proyek.
Beberapa situs mengatur perjalanan pembelajaran, seperti CodeCombat dan Checkio, ini menyediakan cara yang bagus untuk membangun kebiasaan coding setiap hari, dengan cara yang menyenangkan.
Jika kamu lebih suka membuat kode bersama dengan instruktur secara real-time dan mengidentifikasi sebagai wanita atau non-biner, maka kamu juga dapat mendaftar untuk kursus 8 minggu gratis dengan Code First Girls.
Setelah kamu merasa nyaman dengan dasar-dasar Python, hal terbaik yang harus dilakukan adalah mulai mengerjakan proyek, baik membuat proyek sendiri, atau membangun salah satu dari banyak skrip yang telah dibagikan di komunitas Python.
Proyek-proyek ini tidak selalu harus terkait dengan SEO, tetapi terkadang berguna untuk memiliki contoh praktis untuk digunakan saat mengerjakan proyek.
Jika kamu tertarik dengan sisi analisis data Python, maka pasti layak untuk dicoba dan menggunakan kumpulan data gratis yang tersedia di Kaggle.
Library Python
Kekuatan utama Python ada di perpustakaannya, yang memungkinkan beberapa fungsi tambahan termasuk:
- Ekstraksi data.
- Analisis dan persiapan.
- Komputasi ilmiah.
- Natural languange processing.
- Machine learning.
Beberapa perpustakaan yang berguna untuk tugas-tugas yang melibatkan analisis data dan otomatisasi dalam SEO meliputi:
- Pandas: Digunakan untuk manipulasi dan analisis data.
- NumPy: Berguna untuk komputasi ilmiah.
- SciPy: Digunakan untuk komputasi ilmiah dan teknis.
- SciKit Learn: Pembelajaran mesin untuk data mining dan analisis.
- Pandas: Digunakan untuk manipulasi dan analisis data.
- SpaCy: Library pemrosesan bahasa alami yang hebat.
- Requests: Sebuah library untuk membuat permintaan HTTP.
- Beautiful Soup: Digunakan untuk mengekstrak data dari file HTML dan XML.
- Matplotlib: Untuk membuat visualisasi dari data.
Mengapa Python Populer dengan SEO?
Dengan tetap memiliki pemahaman tentang bahasa yang mendukung situs web (seperti HTML, CSS, dan JavaScript) adalah penting, Python menyediakan banyak peluang otomatisasi untuk tugas tingkat rendah yang biasanya kita habiskan selama beberapa jam.
Python memberdayakan profesional SEO dalam beberapa cara karena tidak hanya memungkinkan kita untuk mengotomatisasi tugas yang berulang tetapi juga untuk mengekstrak dan menganalisis kumpulan data yang besar.
Jumlah data marketer yang bekerja terus meningkat, sehingga mampu menganalisis secara efisien ini akan membantu untuk memecahkan banyak masalah kompleks dalam waktu yang lebih singkat.
Hal ini pada gilirannya menghemat waktu yang berharga dan memungkinkan kita untuk menjadi lebih efisien dalam melakukan tugas-tugas SEO penting lainnya. Gabungan faktor-faktor ini telah menyebabkan pertumbuhan popularitas Python di antara para profesional SEO.
Kemampuan untuk lebih memahami data tidak hanya akan membantu kita melakukan pekerjaan dengan lebih baik, tetapi juga memungkinkan kita membuat keputusan berdasarkan data.
Keputusan ini kemudian akan memungkinkan kita untuk memberikan wawasan konkret bagi klien dan pemangku kepentingan dan lebih percaya diri pada rekomendasi yang kita terapkan.
Manfaat Mengotomatiskan Dengan Python
Meski Python tidak akan dapat meniru manusia, strategi yang dipimpin oleh emosi, skrip Python dapat digunakan untuk mengotomatiskan sejumlah besar tugas yang memakan waktu.
Daftar tugas yang dapat kamu otomatisasi dengan Python ini terus bertambah tetapi mencakup:
- Mengidentifikasi maksud pengguna.
- Memetakan URL sebelum migrasi.
- Analisis tautan internal.
- Melakukan riset kata kunci.
- Mengoptimalkan gambar.
- Scraping situs web.
Cara Menambahkan Python ke Alur Kerja SEO
Cara terbaik untuk menambahkan Python ke dalam alur kerja kamu adalah mulai memikirkan apa yang bisa diotomatisasi, terutama tugas yang membosankan dan memakan waktu.
Atau, pikirkan cara kamu dapat menangani dan membuat kesimpulan dengan lebih efisien dari data yang tersedia untuk kamu.
Cara yang bagus untuk memulai adalah dengan bermain-main dengan data dari situs web kamu yang sudah kamu akses, misalnya dari perayapan situs atau alat analitik kamu.
Jangan takut untuk mengambil inspirasi dari naskah orang lain, bermain-main dan bahkan memecahkan sesuatu saat belajar, karena ini seringkali merupakan cara terbaik untuk belajar.
Menemukan penyebab masalah dan cara untuk memperbaikinya adalah bagian besar dari apa yang kami lakukan sebagai SEO, dan itu benar-benar sama ketika belajar dan menggunakan Python.
Ada juga begitu banyak artikel bermanfaat dari SEO lain yang telah membagikan contoh praktis tentang bagaimana mereka menggunakan Python untuk tugas-tugas yang berhubungan dengan SEO. Saya akan merekomendasikan memeriksa SEO Pythonistas untuk menjelajahi beberapa di antaranya.
Contoh Cara Menggunakan Python
Siap untuk memulai dengan Python?
Berikut adalah beberapa skrip berguna yang menurut saya berguna untuk banyak tugas, bersama dengan deskripsi singkat tentang cara kerja masing-masing dan tantangan yang mereka selesaikan.
Relevansi Redirect
Cara praktis pertama yang dapat kamu gunakan Python adalah mengidentifikasi apakah pemetaan pengalihan yang telah diterapkan untuk migrasi akurat, dengan membuat skrip relevansi pengalihan.
Ini melibatkan penjelajahan situs kamu sebelum dan sesudah migrasi dan mengelompokkan berbagai kategori berdasarkan struktur URL mereka.
Kamu kemudian dapat menggunakan beberapa operator perbandingan bawaan Python untuk menentukan apakah folder dan kedalaman setiap halaman tetap sama atau berubah setelah migrasi.
Skrip akan mengambil setiap URL kamu dan membandingkannya sebelum dan sesudah migrasi untuk mengidentifikasi apakah URL tersebut sama dan hasilnya akan ditampilkan ke tabel baru yang akan menyatakan True jika sama, atau False jika telah berubah.
kamu juga dapat menggunakan pustaka Python Pkamus untuk membuat tabel pivot yang dapat menampilkan hitungan berapa banyak URL untuk setiap kategori yang cocok dan berapa banyak yang telah berubah.
Ini akan memungkinkan kamu untuk menyelidiki setiap kategori atau URL yang tidak cocok dan meninjau aturan pengalihan yang telah disiapkan.
Analisis Tautan Internal
Skrip praktis lain yang menggunakan data perayapan menggunakan Python untuk melakukan analisis tautan internal.
Ini akan memungkinkan kamu untuk mengidentifikasi bagian situs kamu yang memiliki tautan internal paling banyak, serta menemukan peluang untuk meningkatkan tautan internal untuk bagian yang berbeda.
Ini sekali lagi akan menggunakan segmentasi untuk menentukan berbagai kategori URL dan tabel pivot untuk mengekspor hitungan jumlah tautan internal ke setiap kategori di situs.
Keterangan Gambar dengan Pythia
Ini adalah skrip pertama yang memperkenalkan saya pada bahasa tersebut dan skrip yang memicu keinginan saya untuk belajar.
Menggunakan Pythia, yang merupakan kerangka kerja pembelajaran mendalam modular yang dibuat oleh Facebook, skrip ini menghasilkan teks untuk URL gambar.
Teks ini kemudian dapat digunakan untuk gambar yang saat ini tidak memiliki tag alt, yang penting untuk aksesibilitas dan pencarian gambar.
Script didasarkan pada mekanisme bottom-up dan top-down, yang menghitung hasil dengan memfokuskan perhatian pada elemen yang berbeda dalam sebuah gambar.
Untuk setiap kata yang dihasilkan, perhatian diberikan pada piksel individu di dalam gambar, menguraikan wilayah dengan perhatian maksimum.
Kemudahan script ini karena dapat dijalankan langsung dari Google Colab dan tidak memerlukan coding langsung.
Setelah salinan kode yang diperlukan disimpan ke drive Google Colab pribadi kamu, semua sel dapat dijalankan, melakukan setiap langkah untuk kamu.
Ini akan mengunduh sumber data yang diperlukan untuk menjalankan proses, serta secara otomatis menyelesaikan semua langkah yang biasanya perlu dilakukan secara manual.
Misalnya, semua library akan diinstal, kelas akan dibuat dan fungsi ditetapkan.
Ini akan menghasilkan area untuk ditambahkan ke URL gambar kamu dan tombol untuk memberi keterangan gambar.
Sebuah keterangan kemudian akan diberikan untuk setiap gambar, yang dapat langsung digunakan sebagai tag alt atau untuk menginspirasi pembuatannya.
Hamlet telah menulis panduan komprehensif untuk menghasilkan teks dari gambar dengan Python yang menunjukkan skrip ini beraksi.
API
Python juga bagus untuk digunakan dengan API, misalnya, Google’s Page Speed Insights API. Ini akan memungkinkan kamu mengukur metrik kinerja utama dalam skala besar, menghemat waktu kamu dari keharusan menguji setiap URL.
Menggunakan file CSV dengan semua URL yang ingin kamu uji, kamu dapat menjalankan masing-masing melalui API dan membuat objek respons untuk menampung semua metrik untuk setiap URL.
kamu kemudian dapat mengekstrak metrik tertentu, misalnya, LCP, CLS, dan FID, dan membuat tabel yang menampilkan metrik ini untuk setiap URL.
Kamu juga dapat mengekstrak hal-hal berguna lainnya dari API termasuk elemen pergeseran tata letak untuk setiap halaman, elemen cat konten terbesar, dan daftar semua tag pemblokiran pihak ketiga atau file CSS dan JS yang tidak digunakan di setiap halaman.
Kemungkinan lain
Contoh-contoh ini hanya menggores permukaan, ada lebih banyak kemungkinan otomatisasi dan pengoptimalan menggunakan skrip Python, termasuk:
- Mengoptimalkan gambar.
- Menggabungkan kumpulan data untuk membentuk kesimpulan yang lebih kuat.
- Validasi Hreflang.
- Perhitungan pertumbuhan kata kunci.
- Mengumpulkan data GSC.
- Melakukan analisis pesaing.
Python Mendukung Machine Learning
Python juga merupakan bahasa populer yang digunakan untuk mendukung aplikasi pembelajaran mesin karena sintaksnya yang sederhana, intuitif, dan mudah diakses.
Selain itu, ada sejumlah besar perpustakaan berguna yang membantu saat bekerja dengan dan melatih model pembelajaran mesin.
Apa itu Machine Learning?
Pembelajaran mesin pada dasarnya adalah “aplikasi kecerdasan buatan yang menyediakan sistem dengan kemampuan untuk belajar dan meningkatkan secara otomatis dari pengalaman, tanpa perlu diprogram secara eksplisit” (definisi lengkap dapat ditemukan di sini).
Pembelajaran mesin sering digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data, di mana prediksi dapat dibuat.
Ada dua jenis utama pembelajaran mesin, yang pertama adalah pembelajaran terawasi yang dilatih pada data berlabel, di mana satu set pelatihan memiliki input dengan output yang diinginkan.
Oleh karena itu algoritma pembelajaran sudah diberikan jawaban saat membaca data. Hasil yang benar untuk setiap titik data secara eksplisit diberi label saat melatih model.
Sedangkan unsupervised learning dilatih menggunakan informasi yang tidak berlabel sehingga memungkinkan algoritma untuk bertindak berdasarkan informasi tersebut tanpa bimbingan. Ini sering digunakan untuk menguji kemampuan sistem atau ketika kamu tidak memiliki data yang telah diberi label sebelumnya.
Python & Pembelajaran Mesin
Dijalankan bersama dengan pembelajaran mesin, Python dapat digunakan untuk menjalankan skrip untuk melatih kumpulan data, sebelum merangkum dan memvisualisasikan data.
Dari sini, model akan mengevaluasi algoritme untuk memungkinkan prediksi dibuat.
Contoh Pembelajaran Mesin Dunia Nyata
Penggunaan pembelajaran mesin di web meningkat setiap saat, dengan model baru yang dibuat dan data pelatihan menjadi lebih mudah diakses setiap hari. Dalam beberapa kasus, kami juga digunakan untuk membantu melatih mereka.
Beberapa contoh pembelajaran mesin dunia nyata meliputi:
- Algoritma RankBrain Google.
- Program Deep Voice Baidu.
- Timeline yang dikuratori Twitter.
- Rekomendasi Netflix dan Spotify.
- Fitur Einstein Salesforce.
Kemungkinan SEO dengan Machine Learning
Karena kemampuannya untuk memecahkan masalah yang kompleks, tidak mengherankan jika model pembelajaran mesin digunakan untuk membantu mempermudah kehidupan pemasar.
Seperti yang dikatakan Britney Muller:
“Pembelajaran Mesin menjadi lebih mudah diakses dan akan membebaskan kami untuk bekerja pada strategi tingkat yang lebih tinggi.”
Ini akan memungkinkan kamu menghabiskan lebih banyak waktu untuk menemukan solusi, daripada hanya mengidentifikasi masalah.
Beberapa contoh model pembelajaran mesin yang digunakan dalam SEO antara lain:
- Evaluasi kualitas konten.
- Mengidentifikasi celah dan peluang kata kunci.
- Mendapatkan wawasan tentang keterlibatan pengguna.
- Mengoptimalkan tag judul.
- Mengotomatiskan pembuatan deskripsi meta.
- Mentranskripsikan audio.
Berikut adalah beberapa contoh Pembelajaran Mesin yang digunakan untuk tugas SEO, yang mungkin pernah kamu temui.
Pengambilan Prediktif
Berdasarkan pola navigasi pengguna dari analitik situs web, alat seperti guess.js membuat model pembelajaran mesin yang dapat memprediksi halaman mana yang paling mungkin dikunjungi pengguna berikutnya dan mengambil sumber daya yang perlu dimuat.
Contoh lain dari praktik ini termasuk memprediksi bagian konten berikutnya yang mungkin ingin dilihat pengguna dan menyesuaikan pengalaman pengguna untuk memperhitungkan hal ini.
Serta memprediksi widget yang kemungkinan akan berinteraksi dengan pengguna dan menyesuaikan pengalaman yang lebih khusus dengan mempertimbangkan hal ini.
Tautan Internal
Ada dua cara berbeda untuk membantu pembelajaran mesin dengan penautan internal.
Yang pertama adalah memperbarui tautan yang rusak, ini dapat dilakukan dengan merangkak untuk mengidentifikasi tautan internal yang rusak, kemudian menggunakan algoritme untuk menyarankan halaman pengganti yang paling akurat dan mengganti tautan internal yang rusak.
Yang lainnya menyarankan tautan internal yang relevan berdasarkan data besar. Alat-alat ini menggunakan algoritme yang disesuaikan untuk terus-menerus memperoleh informasi baru sehingga mereka dapat menyarankan lebih banyak tautan internal setelah beberapa waktu.
Mereka juga mulai menyarankan tautan internal yang relevan saat artikel sedang ditulis.
Kualitas Konten
Contoh berikutnya adalah meningkatkan kualitas konten dengan memprediksi apa yang lebih disukai pengguna dan mesin telusur. kamu dapat melakukan ini dengan membangun model yang menghasilkan wawasan tentang faktor-faktor yang paling penting.
Faktor-faktor ini dapat mencakup hal-hal seperti volume pencarian dan lalu lintas, rasio konversi, tautan internal, rasio pentalan, waktu di halaman, dan jumlah kata.
kamu kemudian akan menggunakan faktor-faktor penting tersebut untuk melatih model pembelajaran mesin, yang menghasilkan skor kualitas konten untuk setiap halaman.
User Experience
Pembelajaran mesin juga digunakan untuk membantu meningkatkan pengalaman pengguna, dan ada banyak contoh bagaimana ini digunakan, misalnya, Instagram menggunakan analisis sentimen untuk mengidentifikasi dan mengatasi bahasa perundungan.
Twitter juga menggunakannya untuk cropping gambar, untuk memastikan mereka memotong gambar untuk menampilkan bagian terpenting, misalnya untuk fokus pada teks.
Teks untuk gambar ini berada di tempat yang berbeda pada masing-masing gambar, tetapi Twitter memotongnya untuk menampilkan teks di pratinjau. Model pembelajaran mesin ini dilatih pada ribuan gambar, dan dimulai seperti ini, sebelum dapat mengidentifikasi bagian terpenting dari gambar.
Visi komputer juga digunakan untuk membantu pengalaman pengguna, dengan mengidentifikasi secara otomatis apa yang ada dalam gambar, untuk membuat gambar dapat diakses dengan menjelaskan kepada pengguna apa itu gambar.
Kontribusi Python Dari Industri SEO
Untuk terus menghormati semangat Hamlet dalam mendorong dan merayakan orang lain, saya ingin berbagi beberapa hal menakjubkan yang dibagikan oleh komunitas SEO tahun ini.
Moshe Ma-yafit menulis skrip keren tentang cara mendeteksi perubahan harga pesaing dengan Python & mengirim peringatan email. kamu dapat menemukan artikel yang menjelaskan hal ini bersama dengan repositori Github.
Lazarina Stoy memiliki skrip untuk menghasilkan deskripsi meta serta panduan untuk menggunakan Pytrends dengan Python.
Francis Angelo Reyes telah menulis skrip untuk alat pemetaan pengalihan sederhana dengan Python. Ia menelusuri setiap URL dan menemukan kecocokannya. Aplikasi redirect mapping ini kamu dapat mencobanya dari blognya!
Yaniss Illoul telah mengerjakan Broken Link Finder dengan Python. Serta alat untuk menangkap peringkat kata kunci di beberapa domain.
Danielle Rohe membagikan skrip untuk mengunduh semua sitemap dalam indeks peta situs serta mengulang masing-masing dan mengekstrak semua URL ke dalam file CSV.
Muhammad Hammad telah membuat skrip yang sangat keren untuk NLP dan analisis konten SERP.
Charley Warginer juga telah membagikan beberapa skrip mengagumkan tahun ini, termasuk satu untuk menghasilkan FAQ untuk halaman kamu secara otomatis, BERT Keyword Extractor, dan aplikasi Keyword Clustering.
*
Referensi:
- Everett, Ruth. 16 Desember 2021. An Introduction To Python & Machine Learning For Technical SEO. Search Engine Journal.
