在我们生活的世界里，技术几乎改变了我们生活的方方面面。
在 SEO 中，这包括更轻松地自动执行可能需要数天、数周或数月才能执行的任务。
这就是为什么越来越多的 SEO 专业人员使用自动化来加速使用 Python 的无聊重复性任务。
什么是Python？
Python 是一种开源的、面向对象的编程语言。
根据 Python.org 的说法，其简单易学的语法强调可读性，从而降低程序维护成本。
它用于自然语言处理 (NLP)、搜索/抓取数据分析和 SEO 工具自动化。
我不是 Python 开发人员，所以本文与如何构建 Python 脚本无关。
相反，根据我运行重复和乏味任务的经验，有六个 SEO 任务可以使用 Python 自动执行，这花费了我和我的团队很多时间：
- 实施
- 可见性基准
- 意图映射
- XML 站点地图
- 响应代码分析
- SEO 分析
仔细看。
1.实施
SEO 机构和顾问最令人沮丧的经历之一是客户的建议没有得到实施，即使这对提高自然绩效至关重要。
原因因客户而异，但一个常见的原因是他们根本不具备实施建议的专业知识或资源。
如果他们的内容管理系统具有挑战性，则尤其如此。
幸运的是，SEO 自动化公司 RankSense 等解决方案可以提供帮助，允许用户在内容分发网络 (CDN) Cloudflare 标签或 robots.txt 中实施最多三个每日或每周优先推荐，例如标题和描述。
（虽然 RankSense 目前仅适用于 Cloudflare，但他们正在努力添加新的 CDN。）
现在，SEO 推荐可以在几天而不是几个月内实施。
此外，开发人员只是人，这意味着他们有时会犯下具有重大 SEO 影响的错误，例如因为他们将新的暂存站点投入生产而阻止了整个站点，而无需更改机器人.txt 文件。
但是，RankSense 会警告用户此类错误并在影响自然流量之前立即纠正它们。
2.可见性基准
可见性基准着眼于竞争对手当前网站的可见性，并确定当前关键字/内容覆盖范围中的差距。
它还可以识别竞争对手在哪些地方无法看到您的网站。
通常，您可以使用SEMrush、BrightEdge 数据立方体和其他数据源来提取数据。
为此，您将数据输入 Excel，并按品牌和非品牌关键字以及不同的可见性区域对其进行组织。
如果您有很多非品牌关键字、业务线和竞争对手，并且您有多个类别和子类别，这可能会非常具有挑战性。
但是，使用 Python 脚本，您可以自动化流程并分析具有重叠关键字的网站之间的流量，以捕获未开发的受众并找到内容差距。
这要快得多，只需几个小时即可完成。
3.意图分类
可见性基准测试过程的一部分是意图分类，这是一个过去需要手动完成的令人筋疲力尽的过程。
对于拥有数千甚至数百万个关键字的大型网站，按意图（看、想、做）对关键字进行排序可能是您最糟糕的噩梦，并且可能需要数周时间。
但是，深度学习现在可用了。
深度学习依赖于复杂的神经网络。
Python 是幕后最常用的语言，因为它拥有丰富的库并在学术界得到广泛采用。
3. XML 站点地图
XML 站点地图就像您网站的实际地图，它让 Google 知道哪些页面最重要以及应该抓取哪些页面。
如果您有一个包含数千个页面的动态站点，可能很难查看哪些页面已编入索引 - 特别是如果所有 URL 都在一个大型 XML 文件中。
现在，假设您的站点上有非常重要的页面，必须不惜一切代价对其进行抓取和索引。
例如，电子商务网站上的畅销书，或旅游网站上最受欢迎的目的地。
如果您在 XML 站点地图中将最重要的页面与其他不太重要的页面混合（这是大多数 CMS 生成的站点地图的默认行为），您将无法分辨出一些最重要的页面最好的页面有爬网或索引问题。
然而，使用 Python 脚本，您可以轻松创建一个自定义 XML 站点地图，其中只包含您感兴趣的页面，您可以密切关注这些页面以部署到您的服务器上并提交到 Google Search Console .
4.响应代码分析
链接仍然被谷歌和其他搜索引擎用作信号，对于提高自然可见度仍然很重要。
这是关于质量，而不是数量。
链接应来自您网站上的精彩内容以及该内容如何帮助人们解决问题（或者它如何提供有助于解决问题的产品）。
现在，假设您的网站上有一个关键页面 - 一个包含大量链接和数千个关键字排名的页面 - 并且该页面已损坏或具有 302 重定向，直到您检查分析并看到流量和收入下降。
幸运的是，有一个名为 Pylink 的验证器可以检查您的所有 URL 状态代码，以确保您没有任何损坏的页面或重定向到另一个 URL 的页面。
唯一的问题是，如果您的网站很大，除非您下载一些可选的库，否则会花费一些时间。
5. SEO 分析
我们都喜欢 SEO 工具，它可以快速分析页面以查看任何 SEO 问题，例如：
- This page Are good title tags or no title tags at all ？
- 元描述是否缺失或吸引点击？
- 页面是否包含正确结构化的数据？
- 这一页有多少个字？
- 此页面上最常用的短语是什么？
这个 Python SEO 分析器可以轻松识别每个页面上可修复的问题，并可以确定它们的优先级以提高有机性能。
总结
自动化可以帮助 SEO 专业人员节省时间并提高效率，因此我们可以专注于提高客户自然绩效的策略。
Python 是一种非常有前途的编程语言，可以帮助自动执行耗时的任务，因此只需几分钟即可完成，并且不需要或只需要有限的编程经验。
随着谷歌在机器学习方面的复杂性不断增加，越来越多的元素将实现自动化。
因此，对于SEO专业人士来说，熟悉Python这样的编程语言对于帮助他们在时间和效率上取得优势是非常重要的。
