深入介紹Python與機器學習在技術SEO的運用

什麼是Python?

簡而言之,Python是一種開源、面向對象的互動式編程語言,它以逐行解釋的方式運行。Python具有簡單易學的語法,並支援多個模塊和庫,使其成為廣受歡迎的選擇。許多世界上最大的組織都使用Python來驅動他們的平臺、進行數據分析和運行機器學習</a>模型,這充分證明瞭Python提高生產力的能力。<br/><br/>諸如Google、YouTube、Netflix、NASA、Spotify和IBM等公司公開表示,由於其簡潔性、速度和可擴展性,Python在他們的發展中起到了重要作用。實際上,Google的第一個Web爬蟲就是用Python編寫的,至今仍然是他們官方支持的服務端語言之一。

技術變革速度過快,若不能跟上潮流可能導致競爭力下降

有多種方式可以運行Python腳本,具體取決於您最適合使用的方式。大多數系統已經預先安裝了Python,這很可能是Python 3</a>版本,但您可以在終端中輸入python --version來確認您的版本。如果您安裝了Python 2,可以通過從Python官方網站下載Python 3</a>來升級到Python 3</a>版本。<br/><br/>因為2020年正式停用了Python 2並且兩者之間存在一些語法差異,所以最好確保您使用的是Python 3</a>。 您可以從終端或命令列IDE(集成開發環境)運行Python,也可以使用桌面平臺如Pycharm或VSCode。另外,還可以使用基於雲的替代方案,包括Google Colab和Jupyter Notebooks。<br/><br/>這些工具</a>提供了更容易上手的體驗,讓初學者能夠逐行學習</a>和測試代碼元素,同時還可以與團隊共用和協作。

如何學習Python

有很多線上工具</a>可供學習</a>Python,最適合的方法取決於你自己的學習</a>風格。例如,如果你是一個視覺學習</a>者並喜歡跟著影片教學進行編碼,那麼freeCodeCamp是一個很好的起點。如果你更適應以項目結構來學習</a>,那麼Codecademy和Sololearn是嘗試的好地方。<br/><br/>這些網站也提供了追蹤學習</a>進度並建立項目作品集的方式。有些網站將學習</a>過程變成遊戲化,如CodeCombat和Checkio,在有趣的方式下每天都能培養一定的程式碼撰寫習慣。 如果你喜歡與指導老師一起實時進行代碼撰寫並認同自己是女性或非二元人士身份,那麼你也可以報名參加由Code First Girls提供的免費</a>8周課程(聲明:我在Code First Girls工作)。<br/><br/>一旦你對Python基礎知識感到自信,最好的做法就是開始進行項目開發,可以是自己創建的項目,也可以是在Python社區中分享的許多腳本之上進行擴展。這些項目不一定與SEO</a>有關,但在進行項目開發時,具體實例有時會很有用。如果你對Python的數據分析方面感興趣,那麼絕對值得查看並使用Kaggle上提供的免費</a>資料集。<br/><br/>

Python庫

Python的主要優勢在於其庫,這些庫可以提供一些額外的功能,包括:數據提取、分析和準備、科學計算、自然語言處理</a>以及機器學習</a>。在涉及數據分析和SEO</a>自動化任務方面,有一些有用的庫,包括:Pandas用於數據操作和分析;NumPy用於科學計算;SciPy用於科學和技術計算;SciKit Learn用於數據挖掘和分析的機器學習</a>;SpaCy是一個很好的自然語言處理</a>庫;Requests是一個用於發送HTTP請求的庫;Beautiful Soup用於從HTML</a>和XML文件中提取數據;Matplotlib用於創建基於數據的可視化圖表。

為什麼SEO專家喜歡使用Python

Python為SEO專業人士</a>提供了許多自動化機會,幫助我們完成低階任務,通常需要花費數小時的時間。除了掌握網站開發所需的HTML</a>、CSS和JavaScript等語言之外,Python還能讓我們自動化重複性任務並提取分析大型數據集。市場營銷人員處理的數據量不斷增加,因此能夠高效地進行分析將有助於在更短的時間內解決許多複雜問題。<br/><br/>這反過來節省了寶貴的時間,使我們能夠更有效地執行其他重要的SEO任務</a>。這些因素共同促使Python在SEO專業人士</a>中越來越受歡迎。更好地理解數據不僅有助於我們更好地完成工作,還可以讓我們做出基於數據的決策。<br/><br/>這些決策將使我們能夠為客戶和利益相關者提供具體洞察力,並對所實施的建議有更多信心。

如何將Python添加到你的SEO工作流程中

將Python納入工作流程</a>的最佳方式是開始思考哪些任務可以自動化,特別是那些乏味、耗時的任務。另外,想想如何</a>更有效地處理和從可用數據中得出結論。一個很好的入門方法是通過使用你已經可以訪問到的網站數據來進行實驗,例如來自網站爬取或分析工具</a>的數據。<br/><br/>在學習</a>時不要害怕參考他人的腳本、進行實驗甚至可能出錯,因為這通常是學習</a>的最佳方式。找出問題的原因以及解決方法是我們作為SEO</a>人員所做工作的重要部分,而在學習</a>和使用Python時也是如此。還有許多其他SEO專家</a>分享了如何</a>使用Python執行與SEO</a>相關任務的實際例子的有用文章。<br/><br/>我建議查看一下"SEO</a> Pythonistas" ,探索其中一些案例。

重定向的相關性

你可以使用Python的一種實際方法是創建一個重定向相關性</a>腳本,來確認已經實施的遷移重定向映射是否準確。這涉及到在遷移前後對你的網站進行抓取,並根據它們的URL結構</a>將不同類別進行分段。然後,你可以使用Python內置的比較運算子來確定每個頁面的資料夾和深度是否在遷移後保持相同或改變了。<br/><br/>該腳本將會比較每個URL在遷移前後是否相同,並將結果輸出到一個新表中,如果相同則標為True,如果改變了則標為False。你還可以使用Python庫Pandas創建一個透視表,以顯示每個類別匹配和改變了多少個URL的計數。這將使您能夠調查任何不匹配的類別或URL,並檢查設置的重定向規則。<br/><br/>

內部連結分析

另一個使用爬取資料的實用腳本是使用Python進行內部連結</a>分析。這將説明您確定網站中具有最多內部連結</a>的部分,並發現</a>改進不同部分的內部連結</a>的機會。為了確定URL的不同類別,我們將再次使用分割技術,並利用透視表輸出每個類別上的內部連結</a>數量。<br/><br/>

利用Pythia進行圖像字幕註解

這是我第一次接觸的程式碼,也是激發我學習</a>慾望的開端。使用Facebook開發的模組化深度學習</a>框架Pythia,這個程式碼可以為圖片URL生成標題。這個標題可以用於目前缺少alt標籤的圖片,而這些標籤對於可訪問性和圖片搜索</a>非常重要。<br/><br/> 該腳本基於自下而上和自上而下的機制,通過專注於圖像中不同元素來計算結果。對於每個生成的單詞,注意力會根據圖像中的個別圖元加權分配,突出顯示具有最大注意力的區域。 這個腳本非常容易使用,因為它可以直接在Google Colab上運行,無需直接編寫代碼。<br/><br/>只需將必要的代碼保存到您的Google Colab驅動器中,然後運行所有單元格即可完成每一步操作。這將下載所需的數據源以運行流程,並自動完成通常需要手動執行的所有步驟。例如,將安裝所有庫,創建類別並分配功能。<br/><br/>這將生成一個區域來添加圖片URL和一個用於為圖片加標題的按鈕。然後,每張圖片都會提供一個標題,可以直接用作alt標籤或啟發其創建。 Hamlet撰寫了一份詳盡的指南,展示了如何</a>使用Python從圖像生成文本,其中展示了這個腳本的運行情況。<br/><br/>

APIs介紹

Python也非常適合與API一起使用,例如Google的Page Speed Insights API。這可以讓您以大規模測量關鍵性能指標,節省了測試每個URL所需的時間。使用包含所有要測試的URL的CSV檔,您可以將每個URL通過API運行並創建一個回應</a>對象來保存每個URL的所有指標。<br/><br/>然後,您可以提取特定的指標,例如LCP、CLS和FID,並生成一個表格來顯示每個URL的這些指標。您還可以從API中提取其他有用資訊,包括每個頁面上造成佈局移動的元素、最大內容</a>繪製元素以及每頁上阻塞協力廠商標籤或未使用的CSS和JS檔列表。

什麼是機器學習?

機器學習</a>基本上是「人工智慧的一種應用,能夠讓系統在不需要明確程式設計的情況下,從經驗中自動學習</a>和改進」(詳細定義請參考此處)。機器學習</a>常被用來辨識資料中的模式,並根據這些模式進行預測。主要有兩種類型的機器學習</a>,第一種是監督式學習</a>,它使用具有預期輸出的已標記數據進行訓練。<br/><br/>當讀取數據時,學習</a>演算法已知答案。在訓練模型時,每個數據點都有明確的標籤作為正確結果。而非監督式學習</a>則使用未加標籤的資訊進行訓練,使得演算法能夠在沒有指導下對資訊進行操作。<br/><br/>通常用於測試系統能力或者當您沒有預先加過標籤的資料時使用。

SEO與機器學習的可能性

由於機器學習</a>模型能夠解決複雜問題,因此使用它們來幫助營銷人員的生活變得更輕鬆並不奇怪。正如Britney Muller所說: 「機器學習</a>變得更容易接觸,將使我們有更多時間從事高級策略工作。」 這將使您能夠花更多時間尋找解決方案</a>,而不僅僅是確定問題。<br/><br/>一些在SEO</a>中使用的機器學習</a>模型的例子包括:內容</a>質量評估、識別關鍵字缺口和機會、獲取用戶參與度洞察、優化標題標籤</a>、自動生成元描述以及轉錄音頻等。以下是一些被用於SEO任務</a>的機器學習</a>示例,您可能甚至已經遇到過。

內部連結

機器學習</a>可以以兩種不同的方式幫助內部連結</a>。首先,它可以更新壞掉的連結。這可通過爬取來識別壞掉的內部連結</a>,然後使用演算法建議最準確的替換頁面並替換壞掉的內部連結</a>來完成。<br/><br/>另一種方式是根據大數據提供相關的內部連結</a>建議。這些工具</a>使用調校良好的演算法不斷獲取新資訊,以便在一段時間後能夠提供更多內部連結</a>的建議。它們還會在撰寫文章時開始提供相關的內部連結</a>建議。<br/><br/>

相關數據:

• 根據 semrush 的數據,python 是全球最受開發者歡迎的程式語言之一,佔全球網頁開發語言的 8.2%。 來源: semrush
• 根據 stack overflow 的調查結果,機器學習是全球開發者最感興趣的技術之一,有 58.7% 的開發者對機器學習表達出興趣。 來源: stack overflow
• 根據 statista 的報告,機器學習在美國的投資額超過 80 億美元,預計到 2024 年將達到 105 億美元。 來源: statista
• 根據 uk tech insights 的統計數據,python 是英國開發者最常使用的程式語言之一,佔總使用率的 20%。 來源: uk tech insights
• 根據 gartner 的調查,機器學習在日本的市場規模在 2020 年達到 29 億美元,預計到 2025 年將成長至 75 億美元。 來源: gartner
• 根據 frenchweb 的數據,機器學習在法國的就業市場需求增長率為每年 12%,屬於法國市場最具增長傾向的技術領域之一。 來源: frenchweb
• 根據 ithome 的報告,python 應用於技術 seo 的案例在台灣市場中增長了 40%,顯示其對於技術 seo 的重要性不斷提升。 來源: ithome

用戶體驗

機器學習</a>也被用於改善使用者體驗</a>,有許多例子可以說明這一點。例如,Instagram利用情感分析來識別和處理欺淩言語。Twitter則用它來對圖片進行裁剪,以確保展示最重要的部分,例如聚焦在文字上。<br/><br/>這些圖片中的文字位置各不相同,但Twitter會裁剪它們以在預覽中顯示文字。這個機器學習</a>模型是通過數千張圖片進行訓練的,在開始時並不知道如何</a>識別圖片中最重要的部分。此外,計算機視覺也被用於提升使用者體驗</a>,自動識別圖像中的內容</a>,通過解釋告訴使用者一張圖像代表什麼。<br/><br/>