Traim intr-o lume in care tehnologia schimba cu adevarat aproape fiecare aspect al vietii noastre.
In SEO, aceasta include simplificarea automatizarii sarcinilor care altfel ar dura zile, saptamani sau luni.
De aceea, mai multi profesionisti SEO folosesc automatizarea pentru a accelera sarcinile plictisitoare si repetitive cu Python.
1. Implementare
Una dintre cele mai frecvente frustrari ale agentiilor si expertilor consultanti SEO este acela ca, clientii nu isi pun in aplicare recomandarile, chiar daca sunt esentiale pentru imbunatatirea performantei organice.
Din fericire, exista solutii care sa va ajute, cum ar fi firma de automatizare SEO RankSense, care permite utilizatorilor sa implementeze pana la trei recomandari prioritare, cum ar fi etichete de titlu sau robots.txt si descrieri zilnice sau saptamanale in reteaua de livrare de continut (CDN) Cloudflare.
Acum recomandarile SEO pot fi implementate in zile, in loc de luni.
In plus, dezvoltatorii sunt doar oameni, ceea ce inseamna ca uneori pot face greseli care au un impact major asupra SEO, cum ar fi blocarea intregului site, deoarece au impins un nou site de inregistrare in producrie, fara a schimba fisierul robots.txt.
2. Vizibilitate Benchmarking
Analiza de referinta privind vizibilitatea examineaza vizibilitatea actuala a unui site fata de concurenti si identifica lacunele din acoperirea actuala a cuvintelor cheie / continut.
De obicei, puteti trage date cu SEMrush, BrightEdge Data Cube si alte surse de date.
Pentru a face acest lucru, introduceti datele in Excel si organizati datele prin cuvinte cheie de marca si nemarcate si in zone de vizibilitate diferite.
Acest lucru este destul de dificil daca aveti o multime de cuvinte cheie, linii de afaceri si concurenti fara marca, si daca aveti mai multe categorii si subcategorii.
Cu toate acestea, folosind scripturi Python, puteti automatiza procesul si analiza traficul dintre site-uri cu cuvinte cheie care se suprapun pentru a capta audiente neexploatate si a gasi lacune de continut.
