我们生活在一个技术真正改变着我们生活几乎每个方面的世界中。
在SEO中，这包括使执行可能需要几天，几周或几个月的任务的自动化变得更容易。
这就是为什么更多的SEO专业人员正在使用自动化来加快Python的枯燥和重复性任务的速度。
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，因此降低了程序维护的成本。
它用于自然语言处理（NLP），搜索/爬网数据分析和SEO工具自动化。
我不是Python开发人员，因此本文与如何构建Python脚本无关。
取而代之的是，这是根据我运行重复繁琐的任务的经验，可以用Python自动化的六个SEO任务的清单，这些经验使我和我的团队花费了大量时间：
- 实作
- 可见度基准
- 意图映射
- XML网站地图
- 响应码分析
- SEO分析
仔细看看。
1.实施
SEO机构和顾问最沮丧的经历之一是，即使客户建议对于提高有机绩效至关重要，他们也没有执行建议。
原因因客户而异，但是一个常见的原因是，他们根本没有执行这些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，那就尤其如此。
幸运的是，像SEO自动化公司RankSense这样的解决方案可以提供帮助，用户可以在内容交付网络（CDN）Cloudflare中每天或每周实施多达三个优先级建议，例如标题标签或robots.txt和描述。
（虽然RankSense当前仅与Cloudflare一起使用，但他们正在努力添加新的CDN。）
现在，SEO建议可以在几天而不是几个月内实施。
此外，开发人员只是人类，这意味着他们有时可能会犯对SEO产生重大影响的错误，例如封锁整个网站，因为他们将一个新的登台网站推入了生产阶段，而无需更改robots.txt文件。
但是，RankSense会警告用户此类错误，并立即对其进行纠正，以免影响自然流量。
2.可见度基准
可见度基准测试可查看网站当前对竞争对手的可见度，并确定当前关键字/内容覆盖范围的差距。
它还可以确定竞争对手在哪些地方没有您的站点的可见性。
通常，您可以使用SEMrush，BrightEdge数据立方体和其他数据源提取数据。
为此，您将数据输入Excel，并通过品牌和非品牌关键字以及在不同的可见性区域中组织数据。
如果您有很多非品牌的关键字，业务线和竞争对手，并且您有多个类别和子类别，这将是非常具有挑战性的。
但是，使用Python脚本，您可以自动化流程，并使用重叠的关键字分析跨站点的流量，以捕获未开发的受众并找到内容空白 。
这要快得多，只需几个小时即可完成。
3.意向分类
可见性基准测试过程的一部分是意图分类，这是一个精疲力尽的过程，过去通常是手动完成的。
对于拥有数千甚至数百万个关键字的大型网站，按意图对关键字进行分类（ 请参阅，思考，执行 ）可能是您最糟糕的噩梦，并且可能需要数周的时间。
但是，现在可以使用深度学习进行自动的意图分类。
深度学习依赖于复杂的神经网络。
Python是幕后最常用的语言，这是因为Python具有广泛的库并在学术界得到广泛采用。
4. XML网站地图
XML网站地图就像您网站的实际地图一样，它使Google知道最重要的页面以及应爬网的页面。
如果您的动态站点具有成千上万个页面，那么可能很难查看对哪些页面建立了索引-特别是如果所有URL都在一个大型XML文件中。
现在，假设您的网站上有非常重要的页面，必须不惜一切代价对它们进行爬网和索引。
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网站地图中将最重要的页面与其他次要页面混合在一起（这是大多数CMS生成的网站地图的默认行为），则您将无法分辨出一些最佳页面何时出现抓取或索引问题。
但是，使用Python脚本 ，您可以轻松创建自定义XML网站地图，其中仅包含您感兴趣的页面，以密切关注这些页面，以便在服务器上进行部署并提交给Google Search Console。
5.响应码分析
链接仍然被Google和其他搜索引擎用作信号，并且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。
链接应该通过您网站上的精美内容以及该内容如何帮助人们解决问题（或它如何提供可以帮助解决问题的产品）来获得。
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成千上万个关键字的排名的页面-并且该页面已损坏或具有302重定向，并且直到您查看了分析并了解了一个流量和收入下降。
幸运的是，有一个名为Pylinkvalidator的Python脚本可以检查您所有的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，如果您有大型站点，除非您下载一些可选库，否则将需要花费一些时间。
6. SEO分析
我们都喜欢SEO工具，这些工具可以快速分析页面以查看任何SEO问题，例如：
- 该页面是否具有良好的标题标签或根本没有标题标签？
- 元描述是否足够缺少或吸引人以引起点击？
- 页面是否具有适当的结构化数据？
- 该页面有多少个单词？
- 此页面上最常用的短语是什么？
这款Python SEO分析器可以轻松识别每个页面上的问题，您可以对其进行修复并确定优先级以提高自然性能。
包起来
自动化正在帮助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，并且不需要或只有有限的编程经验。
随着Google随着机器学习的不断发展而变得越来越复杂，越来越多的元素将实现自动化。
这就是为什么SEO专业人员熟悉Python之类的编程语言以帮助他们在时间和效率上获得优势的重要原因。
更多资源：
- 技术SEO的Python简介
- 使用电子表格的SEO专业人员Python简介
- 如何使用Python分析SEO数据：参考指南
