Python son zamanlarda SEO için çok ilgi görüyor. Yakın gelecekte arama motoru optimizasyonu meraklıları için bu programlama dilinin çok faydasının olacağını söyleyebiliriz.
Bu yüzden, teknik SEO konusunda Python dilini derinlemesine araştırmaya başladım. Python öğrenmeye ve optimizasyon tarafındaki çözümleri uygulamaya devam ediyorum.
SEO için Python Nedir?
Kısacası Python, nesne yönelimli, yorumlamalı, birimsel ve etkileşimli yüksek seviyeli bir programlama dilidir.
Basit söz dizimi ve öğrenmesi zor olmayan yapısının yanı sıra, bir dizi modül ve kütüphane için gelişmiş okunabilirlik ve desteğe sahip olan Python, sağladığı verimlilik nedeniyle çok sevilmektedir.
Python, dünyanın en büyük bazı kuruluşları tarafından platformlarına güç vermek, veri analizi yapmak ve makine öğrenme modellerini çalıştırmak için kullanılmaktadır.
Google, YouTube, Netflix, NASA, Spotify ve IBM dahil şirketler, Python’un basitliği, hızı ve ölçeklenebilirliği nedeniyle büyümelerinin önemli bir parçası olduğunu açıkça belirtti.
Google’ın ilk web tarayıcısı aslında Python’da yazılmış ve resmi sunucu tarafı dillerinden biri olmaya devam ediyor.
Python Nasıl Çalışır?
Sizin için neyin en önemli olduğuna bağlı olarak Python komut dosyalarını çeşitli şekillerde çalıştırabilirsiniz.
Python’u terminal veya komut satırı IDE’nizden (Geliştirme Ortamı) çalıştırabilir veya aşağıdaki bulut tabanlı alternatifleri kullanabilirsiniz:
Bulut tabanlı alternatifler, yeni başlayanlar için kod öğelerini satır satır öğrenmek ve test etmek için daha kolay bir deneyim sağlar.
Python Programlama Kütüphaneleri
Python’un gücü, aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi eklenti sağlayan kütüphanelerinde bulunur:
- Data extraction.
- Analysis and preparation.
- Scientific computing.
- Natural language processing.
- Machine learning.
Veri analizi ve otomasyon içeren görevler için bazı yararlı kütüphaneleri:
- TensorFlow : Açık kaynaklı bir makine öğrenme kütüphanesi.
- NumPy : Bilimsel hesaplama için kullanışlıdır .
- SciPy : Bilimsel ve teknik bilgi işlem için kullanılır.
- SciKit Learn : Veri madenciliği ve analizi için makine öğrenmesi.
- Pandas : Veri işleme ve analiz için kullanılır.
- SpaCy : Harika bir doğal dil işleme kütüphanesi.
- Requests : HTTP istekleri yapmak için bir kütüphane.
Python Teknik SEO’ya Nasıl Yardımcı Olabilir
Üzerinde çalıştığımız web sitelerini (HTML, CSS ve JavaScript gibi) güçlendiren dilleri anlamak önemli olmakla birlikte, Python bazı görevler için genellikle birkaç saat harcayacağımız otomasyon fırsatları sunar.
Python, sadece tekrarlayan görevleri otomatikleştirmemize değil, aynı zamanda büyük veri kümelerini çıkarmamıza ve analiz etmemize olanak sağladığı için SEO profesyonellerini çeşitli şekillerde güçlendirir.
Pazarlamacıların birlikte çalıştığı veri miktarı artmaktadır, bu nedenle bunu verimli bir şekilde analiz edebilmek birçok karmaşık sorunun daha kısa sürede çözülmesine yardımcı olacaktır. Bu da değerli zaman kazandırır ve diğer önemli SEO görevlerini yerine getirmede daha verimli olmamızı sağlar.
Bu faktörler globalde SEO uzmanları arasında Python’un popülaritesinin artmasına neden oldu.
Verileri daha iyi anlama yeteneği sadece işlerimizi daha iyi yapmamıza yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda veriye dayalı kararlar almamıza da yardımcı olacaktır.
Bu kararlar daha sonra müşterilerimiz ve paydaşlarımız için somut bilgiler sağlamamıza ve uyguladığımız önerilere daha fazla güvenmemize olanak sağlayacaktır.
Python ile Otomasyon
Python, duygu odaklı stratejiyi taklit edemezken, Python komut dosyaları çok fazla zaman alan görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir.
Python ile otomatikleştirebileceklerinizin listesi sürekli büyüyor:
- Kullanıcı amacını belirleme.
- Taşıma işleminden önce URL’leri eşleme.
- İç bağlantı analizi.
- Anahtar kelime araştırması.
- Görselleri optimize etme.
- Web site scraping.
Örnek Python Çözümleri ve Komut Dosyaları
Python’u kullanmaya hazır mısınız?
Burada, her birinin nasıl çalıştığı ve çözdükleri zorlukların kısa bir açıklaması ile birlikte, son zamanlarda keşfettiğim birkaç yararlı komut dosyası var.
Pythia ile Resim Yazısı
Bu, beni dile yakınlaştıran ilk senaryo ve öğrenme isteğimi başlatan faydası.
Facebook tarafından oluşturulan modüler derin öğrenme çerçevesi olan Pythia’yı kullanan bu komut dosyası, bir resim URL’si için resim yazısı oluşturur. Bu başlık daha sonra erişilebilirlik ve resim arama için önemli olan alt etiketleri eksik olan resimler için kullanılabilir.
Komut dosyası, dikkatleri bir görüntüdeki farklı öğelere odaklayarak hesaplayan aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya mekanizmasına dayanır.
Pythia ile Resim Yazisi
Oluşturulan her sözcük için dikkatiniz, görüntü içindeki tek tek piksellere göre ağırlıklandırılır ve bölge maksimum dikkatle gösterilir.
Bu komut dosyasının kolaylığı, doğrudan Google Colab‘dan çalıştırılabilmesi ve ileri düzey kodlama gerektirmemesidir.
Gerekli kodun bir kopyası kişisel Google Colab sürücünüze kaydedildikten sonra, her adımı sizin için gerçekleştirerek tüm hücreler çalıştırılabilir.
Bu işlemin yürütülmesi için gereken veri kaynaklarını indirecek ve normalde elle yapılması gereken tüm adımları otomatik olarak tamamlayacaktır.
Örneğin, tüm kütüphaneler kurulacak, sınıflar oluşturulacak ve fonksiyonlar atanacaktır.
Python ile SEO Analizi
Seth Black tarafından oluşturulan bu SEO Analiz komut dosyasını GitHub’da, bir sitenin yapısını tarayarak ve temel SEO sorunlarını analiz etmek için kullanılır.
Python 3.4 veya üstü ile BeautifulSoup ve urllib paketlerini gerektirir. Yüklendikten sonra, bir web sitesini ana sayfadan veya XML site haritasından tarayabilirsiniz.
Siteyi taramayı bitirdikten sonra, kelime sayısı, sayfa başlıkları ve meta açıklamalar dahil olmak üzere verileri ve varsa eksik başlıklar, meta açıklamalar ve alternatif metinler için uyarılar görüntüler.
Görsel Optimize Edici
Python ile yazılmıştır ve görüntülerin dosya boyutunu azaltmak için kullanılan Victor Domingos tarafından oluşturulan bu komut dosyasını kullanabilirsiniz.
Bu komut dosyasının görselleri yıkıcı bir şekilde optimize ettiğini belirtmek gerekir, bu nedenle işlemi çalıştırmadan önce bir kopyasını kaydetmeniz önerilir.
Aşağıda görebileceğiniz gibi, orijinal ve optimize edilmiş görseller arasında görünür bir fark yoktur. Bir sayfadaki ağırlıkta yaşanan bu % 5 ‘lik azalmanın bile performans üzerinde önemli bir etkisi olabilir.
Diğer Olanaklar
Bu üç yüzeysel örneğin dışında, Python komut dosyalarını kullanarak daha fazla otomasyon ve optimizasyon olanağı var:
- İç bağlantı analizi.
- Günlük dosyası analizi.
- Hreflang doğrulaması.
- Anahtar kelime büyüme hesabı.
- GSC verilerinin toplanması.
- Rakip analizi yapmak.