如何使用Python＆amp; C来监视竞争对手Data Studio（高级SEO）

 

无论你是SEO新手还是经验丰富的专业人士，调查关键字排名的随机下降只是交易的一部分。

有很多方法可以调查您的目标关键字可能已经丢失的原因，但是同时使用Python和Data Studio可以改变游戏规则！

快速免责声明:我自己没有创建这个脚本。来自Architek的SEO和开发人员Evan与我合作解决了我的特殊需求。埃文是制作剧本的大脑。

我一直希望能够大规模地查看大量百度结果，而不必逐个手动执行这些搜索。

Evan提到Python可能是解决我的SEO调查需求的理想解决方案。

为什么Python与SEO相关

Python是一种非常强大的编程语言，几乎可以做任何事情。 Python的一个常见用途是自动执行日常单调任务。

关于PythonZui酷的事情之一是有几种不同的方法来完成相同的任务。然而，这也增加了新的难度。

大多数示例Python脚本都可能有点过时，所以你会发现自己做了很多试验和错误。

Python有许多用于分析SEO数据的应用程序。关键是要有正确的想法。如果您有自动执行任务的想法，那么可能会创建一个可以为其创建的脚本。

为了及时掌握Zui新的Python搜索引擎用例，Hamlet Batista在搜索引擎杂志上发表了一些很棒的文章。

这个特定的脚本做什么＆amp;不做

大多数关键字排名工具会报告指定时间范围内关键字的平均排名。此Python脚本在您从IP地址运行时运行单个爬网。此脚本无意跟踪关键字排名。

这个脚本的目的是解决我在调查客户及其竞争对手的突然下降时所遇到的问题。

大多数关键字排名工具会告诉您域名排名的网页，但不会告诉您竞争对手每个关键字的排名Zui高的网页。

那么为什么那么重要？

在这种情况下，我们不会长期处理页面性能。我们只是想简单地获取快速数据。

该脚本使我们能够快速识别整个有机景观的趋势，并查看哪些页面效果Zui佳。

您需要开始的内容

如果您是Python的新手，我建议您查看官方Python教程或自动化无聊的东西。

对于本教程，我使用的是PyCharm CE，但您可以使用Sublime Text或任何您喜欢的开发环境。

这个脚本是用Python 3编写的，对于熟悉这种编程语言的人来说可能有点高级。

如果您还没有找到翻译或设置您的第一个虚拟环境，本指南可以帮助您入门。

一旦您使用新的虚拟环境进行设置，您将需要以下库:

urlliblxmlrequests

现在你已经完成所有设置，让我们一起深入研究。

1.列出要调查的关键字列表

我们将使用一些示例数据来调查我们假装跟踪的一些关键字。

让我们假装您查看了关键字跟踪软件，发现以下关键字下降超过五个位置:

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免责声明: *搜索过多关键字可能会导致您的IP暂时被禁止。为这么多结果立即ping百度可能会显得很垃圾，并且会耗尽他们的资源。谨慎使用并适度使用。

我们要做的第一件事就是将这些关键字放在一个简单的文本文件中。关键字应使用换行符分隔，如下面的屏幕截图所示。

2.运行Python排名调查脚本

TL;此脚本的DR是它执行三个基本功能:

找到并打开您的searching.txt文件。使用这些关键字并在每个结果中搜索百度的第一页。创建一个新的CSV文件并打印结果（关键字，URL和页面标题）。

要使此脚本正常工作，您需要分段运行它。首先，我们需要申请我们的图书馆。复制并粘贴以下命令。

来自urllib.parse导入urlencode，urlparse，parse_qsfrom lxml.html import fromstringfrom requests import getimport csv

接下来，您将能够在单个复制/粘贴操作中输入此脚本的主要功能。脚本的这一部分设置了所采取的实际步骤，但在第三步之前不会执行命令。

def scrape_run（）: with open（'searchess.txt'）as search: for search in search: userQuery=search raw=get（'https://www.百度.com/search?q='+ userQuery）.text page=fromstring （raw）links=page.cssselect（'。r a'）csvfile='data.csv'表示链接中的行: raw_url=row.get（'href'）title=row.text_content（）if raw_url.startswith（'/url？'）: url=parse_qs（urlparse（raw_url）.query）['q'] csvRow=[userQuery，url [0]，title] with open（csvfile，'a'）as data: writer=csv。 writer（data）writer.writerow（csvRow）

现在您已准备好运行该命令。Zui后一步是复制/粘贴下面的命令，然后单击返回键。

scrape_run（）

那就是它了！

3.使用Data Studio分析结果

通过运行此命令，您可能会注意到已创建名为data.csv的新CSV文件。这些是您的原始结果，我们在Zui后一步中需要这些结果。

我的代理商已经创建了一个方便的Data Studio模板来分析您的结果。要使用此免费报告，您需要将结果粘贴到百度表格中。

上面链接中的页面提供了有关如何设置Data Studio报告的详细说明。

如何分析我们的结果

现在您已经实施了新的Data Studio报告，现在是时候了解所有这些数据了。

我们正在寻找的是模式。是的，您可以在原始数据中找到模式，但此Data Studio模板有一个方便的功能，可以让我们快速确定哪些网页对我们的目标关键字排名Zui频繁。

这很有用，因为它可以让我们看到哪些竞争对手表现良好，哪些特定页面表现良好。

正如您在上面的Data Studio截图中所看到的，Moz和Ahrefs是我们搜索关键字排名前两位的竞争对手。

但是，这并没有真正帮助我们弄清楚他们为这些关键字做出的排名。

这就是第二张图表派上用场的地方。这将显示每个排名页面以及它们对我们所有搜索查询的出现次数。我们很快就能够确定关键字的前三个表现页面。

需要过滤到页面或关键字特定级别吗？

我们在Data Studio模板的顶部添加了过滤器以简化此操作。

一旦您列出了效果Zui佳的页面，就可以进行进一步的页面和页外分析，找出这些页面表现良好的原因。

陷入困境？

如果您遇到困难，请与此脚本的发明者联系，获取提示或自定义编程解决方案。

您的想法是什么？

希望这会引发一些创意。如何使用Python来帮助自动化您的SEO过程。

更多资源:

如何使用Python分析SEO数据:参考指南使用Python娱乐和重新组织XML站点地图如何利用Python＆amp; amp;自动化URL检测工具JavaScript

Image Credits

作者拍摄的所有截图，2019年5月

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