A pozicionálás sok szakember számára életforma. Azonban ez több is lehet, mint egy szakma. Lucjan Kydrynskihez hasonlóan én is úgy gondolom, hogy mindennek, amit csinálunk, könnyűnek és élvezetesnek kell lennie. Éppen ezért a SEO-val való napi szintű foglalkozás során kezdtem el érdeklődni a programozás iránt, és az R nyelvet választottam, ami nemcsak felgyorsította, hanem jelentősen le is egyszerűsítette a SEO munkámat.

A cikkből megtudhatod:.

• Mi az R programozási nyelv,

  .

• Miért van szükség az R (vagy más) nyelvre, ha pozicionálással foglalkozunk,

  .

• Hogyan fog változni a munkája, ha megtanulja az R nyelv legalább alapszintű használatát,

.

• Hol kezdje a kalandját az R-rel (kész megoldásokat kap, így képes lesz arra, hogy más R nyelvhasználók megoldásait önállóan megtalálja és használja).

• Hogyan kezdjen bele az R-rel.

Miért az R és a SEO

.

A SEO igényei

.
A SEO-iparág egyre növekvő igényei arra kényszerítik a szakembereket, hogy egyre több időt töltsenek egyre több és több tanulással. Ez a folyamat azt jelenti, hogy manapság egy SEO-nak muszáj:

• specializálódni kiválasztott témákra (pl. a technikai SEO olyan kérdés, amellyel „teljes munkaidőben” lehet foglalkozni),

• .

• egyre több és több adatot tud elemezni, amelyek nem csak különböző eszközökből származnak, hanem akár különböző témákban is (például a weboldal technikai paraméterei és a felhasználói viselkedésre vonatkozó adatok),

.

• A különböző eszközökből származó adatok kombinálása, hogy ezek alapján következtetéseket tudjon levonni és befolyásolni tudja a SEO-eredményeket.

.

Ennek megfelelően manapság egy pozícionálónak szüksége van egy svájci bicskára, azaz egy sor különböző helyzetekben alkalmazható eszközre. Mindegyikünknek, aki napi pozícionálással foglalkozik, kissé eltérő eszközre van szüksége. Az egyiknek a konkurencia elemzése lesz a legfontosabb (például a linkszerzés forrásai), másoknak az oldal belső optimalizálása. Ez az a pont, ahol az R szerepet játszhat. E programozási nyelv ismeretének köszönhetően közvetlenül az igényeinknek megfelelő eszközöket készíthetünk vagy készíttethetünk.

Próbáld ki a Senuto Suite-ot 14 napig ingyen

Próbáld ki a Senuto Suite-ot 14 napig ingyen

Az R alkalmazásai a SEO-ban

.
Az R egy úgynevezett interpretált programozási nyelv (az R mellett a legnépszerűbb ilyen típusú nyelvek a PHP, a Python és a JavaScript). Emellett az R egy statisztikai számítási környezet. A programozási nyelvek népszerűségét vizsgáló összeállítások szerint az R a világ 10 legnépszerűbb nyelvének egyike (az alábbi adatok).

<

Az R előnyei és hátrányai

.
Mint minden programozási nyelvnek, az R-nek is megvannak az erősségei és gyengeségei. Az erősségek közé tartoznak:

• nagyon sok kész könyvtár (a könyvtárakra úgy is gondolhat, mint bizonyos feladatokat megkönnyítő eszközökre – például adatok lekérése a Google Analytics-ból),

  .

• kiterjedt vizualizációs képességek (könyvtárak, mint például a Ggplot a grafikonok készítéséhez és a Shiny a fejlett jelentéspanelek készítéséhez),

.

• a tanulást megkönnyítő oktatóanyagok és segédanyagok nagyfokú elérhetősége,

.

Az R hátrányai közé tartoznak:.

• végrehajtási sebesség – egy nagyon népszerű (és adattudós barátok által megerősített) vélemény szerint az R lassabb, mint a Python nyelv (hasonló alkalmazások vannak az R-hez – nagy előnye az R statisztikai „pedigréje”. Ennek köszönhetően a statisztikai műveletek könnyen elvégezhetők),

• függőség attól a hardvertől, amelyen a kódot végrehajtják (a műveletek a számítógép RAM-jában kerülnek végrehajtásra, ami nagyon nagy adathalmazok esetén fontos – én, akinek csak 8 GB RAM-om volt, könnyedén le tudtam tölteni az R-be és fel tudtam dolgozni a Google Search Console-ból letöltött több mint 50 millió oldalletöltésre vonatkozó információkat).

.

Összefoglalva, az R nyelv jól alkalmazható a SEO-k számára, mert megfelel az üzleti (jó adatvizualizáció, jelentéspanelek készítésének lehetősége) és technikai igényeknek (az adathalmazok elemzése, a SEO-ban elvárt méretben, zökkenőmentesen történik még a szabványos hardvereken is). A készleten kívüli megoldások (nyilvánosan elérhető könyvtárak) használatával például:

Senuto.

• ellenőrizze az Ön által (Ön vagy versenytársai számára) megfigyelt kifejezések pozícióit a Google-ban,

.

• Adjon hozzá új szavakat a monitorozáshoz,

.

• adatok a megfigyelt kulcsszavakhoz (például a keresések száma vagy a cpc arány).

.

Google Webmester Eszközök.

• ellenőrizze az összes aloldalt a webhelyén, amelyek láthatóak voltak a Google-ban,

.

• letöltse le az összes olyan kifejezést, amelyre a webhelye látható volt a Google-ban,

.

• vegye fel a Google Webmester Eszközökhöz hozzáadott összes webhelytérképet,

.

• nézze át a Google Webmester Eszközök panelen látható összes hibát és figyelmeztetést,

.

Google Analytics.

• ellenőrizze az aloldalak SEO-ból történő látogatásainak számát (érdemes összehasonlítani a Google Webmester Eszközökből származó megjelenítések számával),

.

• a webáruházad eladásai (ezeket az adatokat végül kombinálhatod a fent már leírtakkal).

.

És még sok-sok minden más.

Hogyan kezdjük el az R-t

.
Alapvetően ahhoz, hogy elkezdjünk programozni az R-ben, két telepítést kell végeznünk:

1. R programozási környezet.

Elérhető Windows (https://cloud.r-project.org/bin/windows/base/), Mac (https://cloud.r-project.org/bin/macosx/) és Linux (https://cloud.r-project.org/bin/linux/)). Ezzel a telepítéssel olyan környezethez jutunk, ahol már programokat írhatunk és futtathatunk.

Mivel ezt itt egy nem túl barátságos parancssori környezetben végezzük, javaslom egy további telepítés elvégzését. Ez az R studio, ami egy olyan alkalmazás, ami megkönnyíti az R-rel való munkát. Jómagam minden programomat az R studio-ban írom napi szinten.

Hogyan ellenőrizhetem, hogy van-e már R környezet a számítógépemen?

.

1. Ellenőrizze, hogy van-e R.exe fájl a számítógépén. Ha nincs, akkor nincs R az adott gépen.
3. Ha nincs, akkor nincs R az adott gépen.
4. Ha igen, ellenőrizze a fájl teljes elérési útvonalát (az én esetemben ez a C: R.exe-4.0.2)

.

5. Ezután futtassa a parancssort (Windowsban keresse a cmd parancsot), és az ablakba írja be a következő parancsot: cd az r.exe fájl helyét – az én esetemben ez a C:Userssebastian.mioduszewsDocuments-4.0.2bin (lásd alább)

.

Most már csak az r.exe parancs használata van hátra a parancssorban.

Ha az ablak, amit látsz, hasonló az enyémhez, akkor telepítetted az R környezetet!

2. R Studio Desktop alkalmazás

.

Ez elérhető Windows, Mac és Linux rendszerekre is (https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download). Ezzel az eszközzel nemcsak programokat írhat és futtathat R nyelven, hanem megkönnyíti a hibák elemzését, az R nyelv dokumentációjának és súgójának gyors elérését, a Shiny segítségével az alkalmazások feltöltését egy olyan szerverre, ahol azokat megosztják, és a verziókezelő rendszerekkel való együttműködést (például a Github segítségével, így soha többé nem veszítheti el a megírt kódot).

Hogyan használjuk az R nyelvi segítséget

.
Az R nyelv fejlesztői egy nagyon jó súgót készítettek számunkra, amelyben leírják a nyelv fontos funkcióit. Mint már írtam, az R képességeinek nagy részét könyvtárak segítségével kapjuk (ezek bővítik a nyelv képességeit, és te is lehetsz könyvtárszerző). Egy könyvtárkészítő is készíthet segítséget az eszközéhez.

A súgóhoz az RStudio-ban a help parancs használatával juthatunk hozzá, és zárójelben beírva a témát, amihez segítségre van szükségünk.

Egy másik kiváló forrás, ahol felhasználói tudást és segítséget találhatunk, a Stackoverflow.

.

Hol lehet R-t tanulni? Források az R tanulásához

.
Ha már minden eszköz a helyén van, elkezdhetjük a tanulást és a programírást.

Tapasztalatom szerint a legjobb, ha azonnalkészítünk olyan alkalmazásokat, amelyek támogatják a napi munkánkat (felgyorsítják azt, vagy olyan elemzést tesznek lehetővé, amelyet korábban nem tudtunk elvégezni).

Az R-t könyvekből kezdtem el tanulni:

• A művészet. Of R programming

.

• Az R csomag útmutatója (https://cran.r-project.org/doc/contrib/Biecek-R-basics.pdf)

.

• Az R programozás wikikönyve (https://en.wikibooks.org/wiki/R_Programming)

.

• R Inferno (http://www.burns-stat.com/pages/Tutor/R_inferno.pdf)
• R for data science (https://r4ds.had.co.nz)
• Hosszabb R (https://adv-r.hadley.nz )

)

Tanfolyamok:.

• Datacamp.com (én a Adatelemző az R-rel útvonalon kezdtem)
• Udemy.com – részben vagy teljesen átnéztem a tanfolyamokat: Machine Learning A-Z, The Comprehensive Programming in R Course, Applied Data Science with R.

.

Természetesen ezek nem az összes értelmes forrás, amit használhat. Az is lehetséges, hogy nem ezek a legjobbak az elérhetőek közül. Az biztos, hogy ezek azok a tudásforrások, amelyeken keresztül meg tudtam tanulni az R-t, és ezáltal megváltoztattam a mindennapi munkámat.

További lépések

.
Mostantól kezdve Ön is megteheti a saját lépéseit a pozicionálás világában, az adatelemzésre alapozva.

Azt javaslom, hogy munka közben folyamatosan keress olyan feladatokat, amelyeket az R-nek köszönhetően gyorsabban vagy egyáltalán el tudsz végezni. Saját tapasztalataim alapján azt javaslom, hogy kezdd el:

• Napi, monoton feladatok (pl. Excel kitöltése adatokkal) – ez egy kiváló terep lesz az R számára, hogy külső eszközök API-ján keresztül adatokat kérj le – ha a dolog, amiről adatokat kérsz le, a Google vagy a Senuto istállójából való, akkor biztosan tudod majd használni az API-t.

• .

• Gyakori kérdések konkrét adatokkal kapcsolatban (pl. milyen pozíciókkal rendelkezünk ma) – itt a Shiny-nek köszönhetően képes leszel egy jelentést készíteni, hogy minden érdeklődő maga ellenőrizhesse a kérdésére adott választ (garantálom, hogy ezzel a legtöbb terméketlen beszélgetés, mint például a „hogy megy a SEO”, elmarad).

• Sürgős problémák (pl. ha az oldal egyes aloldalai gyakran nem működnek, az R naponta ellenőrizni tudja az elérhetőségüket az Ön számára).

• Azok a területek, ahol nincs elegendő ismerete (pl, Ön ingatlanhirdetési szolgáltatást üzemeltet, és nem tudja, hogy a versenytársai több hirdetést tartanak-e nyilván, mint Ön – az R ezt naponta ellenőrizni tudja Önnek, vagy ha szeretne emlékeztetőt kapni a postaládájába arról, hogy a Senuto adatai szerint a versenytársai oldalán ebben a hónapban több mint 10%-kal több kulcsszó látható, mint a múlt hónapban – ezt is meg tudja tenni az R, és elküldi az Ön postaládájába).

.

Az inspiráció forrásai

.
A tudás és az inspiráció másik nagyszerű forrása más R-t (vagy Pythont) használó pozicionálók – sok esetben minden az inspirációról szól.

Először is, érdemes a Twitteren figyelni az R-ben jártas pozicionálókat – ezek például a következők:

• Hamlet Batista
• Vincent Terrasi
• Alice Roussel

Másodszor, természetesen érdemes ellátogatni a Youtube-ra – javaslom, hogy kezdjük a következővel:

• A Adatprofesszor

csatorna Adatprofesszor

.

• Channel és lista Intellipaat

.

• 7 órás R tanfolyam

Harmadszor, nézze át a népszerű angol nyelvű oldalakat SEO és programozás szempontjából:

• Search Engine Journal
• Search Engine Roundtable

Negyedszer, a GitHub oldal nagyszerű forrása a kész megoldásoknak. Egy gyors pillantás itt mutatja, hogy itt valóban sok kész megoldás vár. Most nem biztos benne, hogyan használja ezt a szolgáltatást? Semmi gond. A jövőbeni cikkeinkben az oldalon található kódot fogjuk használni.

Természetesen nem foglak megsérteni azzal, hogy a Google-keresést javaslom. Mindazonáltal ezt is érdemes megtenni. ????

Ez a cikk csak bevezetés az R és a SEO sokszínű és érdekes világába. Ha bármilyen kérdés merülne fel benned, nyugodtan tedd fel a hozzászólásokban – igyekszem megválaszolni!

FAQ