کتاب Data-Driven SEO with Python: Solve SEO Challenges with Data Science Using Python (سئوی داده محور با پایتون: چالش‌های سئو را با علم داده با استفاده از پایتون حل کنید) کاربردهای علم داده در بهینه‌سازی محتوا برای موتورهای جست و جو با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون را شرح می‌دهد.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Data-Driven SEO with Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Data-Driven SEO with Python:
چرا کتاب Data-Driven SEO with Python را نوشتم؟
از سال ۲۰۰۳، زمانی که من برای اولین بار (به طور تصادفی) وارد سئو شدم، تغییرات زیادی در عملکرد سئو ایجاد شده است. مواد تشکیل دهنده کمتر شناخته شده بودند، حتی اگر بیشتر تمرکز بر روی دریافت بک لینک بود، چه پیوند‌های متقابل، یک طرفه یا از شبکه‌های خصوصی (که هنوز در فضای بازی استفاده می‌شوند).
اجزای دیگر عبارتند از انتقال به یک برند شناخته شده، تولید محتوای با کیفیت بالا که برای کاربران ارزشمند است، تجربه کاربری لذت بخش، تولید و سازماندهی محتوا با هدف جستجو، و در حال حاضر و فردا، بهینه‌سازی سفر جستجو.
بسیاری از مواد در حال حاضر به خوبی شناخته شده‌اند و با ظهور موبایل، رسانه‌های اجتماعی و صدا و پیچیدگی روزافزون موتورهای جستجو پیچیده‌تر شده‌اند.
اکنون بیش از هر زمان دیگری، شیطان در جزئیات است. داده‌های بیشتری نسبت به قبل از منابع و ابزار‌های داده شخص ثالث بیشتر تولید می‌شود. صفحات گسترده به تنهایی آن را هک نمی‌کنند. شما به تیغه تیزتری نیاز دارید و علم داده (همراه با دانش SEO شما) بهترین دوست شماست.
من کتاب Data-Driven SEO with Python را برای شما ایجاد کردم تا اطلاعات سئوی شما را هدایت کند و در نتیجه بهترین باشد و چرا اکنون در سال ۲۰۲۳؟
از آنجایی که COVID-۱۹ اتفاق افتاد و به من فرصت داد تا به این فکر کنم که چگونه می‌توانم به جهان و به ویژه دنیای خاص SEO اضافه کنم. حتی پیش‌بینی‌تر، گفتگو‌های زیادی در توییتر و لینکدین در مورد SEO و استفاده از Python در SEO وجود دارد.
بنابراین ما احساس کردیم که زمان مناسب است زیرا صنعت سئو مشتاق است و ما دانشی برای به اشتراک گذاشتن داریم.
برای شما بهترین‌ها را در ماجراجویی جدیدتان به عنوان یک متخصص سئوی داده محور آرزو می‌کنم!
بیشتر بخوانید: کتاب SEO 2023
کتاب Data-Driven SEO with Python برای چه کسی است؟
ما کتاب Data-Driven SEO with Python را نوشتیم تا به شما کمک کنیم در حرفه خود به عنوان یک متخصص سئو پیشرفت کنید. چه در داخل برای یک برند، یک آژانس تبلیغاتی، یک مشاور یا شخص دیگری کار کنید (لطفاً برای ما بنویسید و خود را معرفی کنید! )، این کتاب به شما کمک می‌کند سئو را از زاویه‌ای متفاوت و احتمالاً به روشی کاملاً جدید ببینید. اهداف ما برای شما به شرح زیر است:
ذهنیت علم داده برای حل چالش‌های سئو: شما شروع به فکر کردن در مورد معیار‌های نتیجه، منابع داده، ساختار‌های داده برای وارد کردن داده‌ها به مدل، و مدل‌های مورد نیاز برای کمک به حل مشکل یا حداقل حذف برخی از آن‌ها خواهید کرد.
از اطلاعات نادرست پیرامون چالش سئو، که همه آن‌ها شما را چندین گام به تولید توصیه‌ها و‌ایده‌های عالی سئو برای تست تقسیم‌بندی نزدیک‌تر می‌کند.
بیشتر بخوانید: کتاب Content Is King
• بینش بیشتر در مورد موتورهای جستجو: شما همچنین قدردانی بیشتری از موتورهای جستجو مانند گوگل خواهید داشت و درک متنی بیشتری از نحوه رتبه‌بندی وب سایت‌ها توسط آن‌ها خواهید داشت.
به هر حال، موتورهای جستجو الگوریتم‌های رایانه‌ای هستند، نه افراد، و بنابراین ساختن الگوریتم‌ها و مدل‌های خود برای حل چالش‌های سئو به شما بینشی در مورد اینکه چگونه یک موتور جستجو ممکن است ویژگی‌های خاصی از یک وب‌سایت و محتوای آن را پاداش دهد یا ندهد، به شما می‌دهد.
• کد برای شروع: بهترین راه برای یادگیری طبیعی انجام دادن است. در حالی که دوره‌های زیادی در سئو وجود دارد، متعهدترین دانشجویان سئو وب سایت خود را می‌سازند و‌ایده‌ها و شیوه‌های سئو را آزمایش می‌کنند.
اگر می‌خواهید سئوی خود را مبتنی بر داده‌های سئو کنید، علم داده برای سئو تفاوتی ندارد. بنابراین، اسکریپت‌های شروع در پایتون به شما ارائه می‌شود تا دست خود را در خوشه‌بندی صفحات و محتوا، تجزیه و تحلیل عوامل رتبه‌بندی امتحان کنید.
برای بیشتر چیز‌ها کد وجود خواهد داشت اما نه برای همه چیز، زیرا همه چیز برای (هنوز) کدگذاری نشده است. کد برای شروع شما وجود دارد و همیشه می‌توان آن را بهبود بخشید.
• آشنایی با پایتون: پایتون پایه اصلی علم داده در صنعت است، حتی اگر R هنوز به طور گسترده استفاده می‌شود. پایتون رایگان (متن باز) است و در بین جامعه SEO، دانشمندان داده و جامعه دانشگاهی بسیار محبوب است.
در واقع، R و Python از نظر نحو و ساختار کاملاً مشابه هستند. پایتون برای استفاده، خواندن و یادگیری آسان است. برای روشن بودن، به هیچ وجه ما یک زبان را بهتر از دیگری پیشنهاد نمی‌کنیم یا از آن حمایت نمی‌کنیم، این صرفاً به ترجیح و راحتی کاربر بستگی دارد.
کتاب Data-Driven SEO with Python چگونه کار می‌کند؟
هر فصل شامل جریان‌های اصلی کار سئو می‌شود که برای شما آشنا هستند:
۱. تحقیق کلمات کلیدی
۲. فنی
۳. محتوا و UX
۴. اختیار
۵. تجزیه و تحلیل رقبا
۶. آزمایشات
۷. داشبورد
۸. برنامه‌ریزی مهاجرت و پس از مرگ
۹. به روز‌رسانی‌های گوگل
۱۰. آینده سئو
در مبنای هر فصل از کتاب Data-Driven SEO with Python به صورت مناسب تعریف خواهیم کرد:
• چالش(های) SEO از دیدگاه داده
• منابع اطلاعات
• ساختار‌های داده
• مدل‌ها
• ارزیابی خروجی مدل
• پیشنهادات فعال‌سازی
من سعی کرده‌ام علم داده را در بسیاری از فرآیند‌های سئو در حوزه‌ها به کار ببرم. قبلاً شناسایی شده است. طبیعتاً مناطقی وجود خواهند داشت که می‌توانند اعمال شوند که این کار را نکرده‌اند.
با این حال، فناوری در حال تغییر است و گوگل در حال حاضر به‌روزرسانی‌هایی را برای مبارزه با محتوای نوشتاری AI منتشر می‌کند. بنابراین تصور می‌کنم در آینده نزدیک، حوزه‌های بیشتر و بیشتری از سئو انجام خواهد شد
مشمول علم داده باشد.
سرفصل‌های کتاب Data-Driven SEO with Python:
- Table of Contents
- About the Author
- About the Contributing Editor
- About the Technical Reviewer
- Acknowledgments
- Why I Wrote This Book
- Foreword
- Chapter 1: Introduction
- Chapter 2: Keyword Research
- Chapter 3: Technical
- Chapter 4: Content and UX
- Chapter 5: Authority
- Chapter 6: Competitors
- Chapter 7: Experiments
- Chapter 8: Dashboards
- Chapter 9: Site Migration Planning
- Chapter 10: Google Updates
- Chapter 11: The Future of SEO
- Index
جهت دانلود کتاب Data-Driven SEO with Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.