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石家莊專業seo優化公司

2020-05-18 17:12 石家莊網站建設公司:展為網絡(13933871212)

我是自負盈虧的創業公司老板。因此,在說服財務總監花掉我們來之不易的自舉資金之前,我想盡我所能。我也是一位具有數據和計算機科學背景的分析師,所以無論如何定義都有點怪胎。
 
我嘗試著戴上SEO分析師的頭銜,就是尋找大量免費數據來源,并將其整理成有見地的東西。為什么?因為將客戶的建議基于猜想沒有任何價值。最好將高質量的數據與良好的分析相結合,以幫助我們的客戶更好地了解對他們而言重要的方面。
 
在本文中,我將告訴您如何開始使用一些免費資源,并說明如何組合獨特的分析方法,這些方法可以為您的博客文章(如果您是作家),您的代理機構(如果您是SEO)或您的網站(如果您是自己進行SEO的客戶或所有者)。
 
我要使用的方案是我要分析一些SEO屬性(例如,反向鏈接,頁面權限等),并查看它們對Google排名的影響。我想回答以下問題:“反向鏈接對進入SERP的第1頁真的重要嗎?” 和“我真正需要在前10個結果中獲得哪種頁面權威評分?” 為此,我需要將來自大量Google搜索的數據與具有要衡量的SEO屬性的每個結果的數據結合起來。
 
讓我們開始并研究如何組合以下任務以實現此目標,這些任務都可以免費設置:
 
使用Google自定義搜索引擎查詢
使用免費的Moz API帳戶
使用PHP和MySQL收集數據
使用SQL和R分析數據
使用Google自定義搜索引擎查詢
我們首先需要查詢Google并存儲一些結果。為了保持Google服務條款的正確性,我們不會直接抓取Google.com,而是會使用Google的“自定義搜索”功能。Google的自定義搜索主要旨在讓網站所有者在其網站上提供類似Google的搜索小部件。但是,還有一個免費的基于REST的Google搜索API,可讓您查詢Google并以流行的JSON格式檢索結果。有配額限制,但是可以配置和擴展配額限制,以提供可使用的良好數據樣本。
 
在正確配置為搜索整個網絡后,您可以將查詢發送到自定義搜索引擎(在我們的示例中是使用PHP),并將其視為Google響應,盡管有一些注意事項。使用自定義搜索引擎的主要限制是:(i)它不使用某些Google Web搜索功能(例如個性化結果),并且;(ii)如果您包含十個以上的網站,則可能包含Google索引的一部分結果。
 
盡管有這些限制,但仍有許多搜索選項可以傳遞給自定義搜索引擎,以代理您可能期望Google.com返回的內容。在我們的場景中,我們在撥打電話時傳遞了以下內容:
 
https://www.googleapis.com/customsearch/v1?key=<google_api_id>&userIp=
<ip_address>&cx <custom_search_engine_id>&q = iPhone + X&cr = countryUS&start =
1 </ custom_search_engine_id> </ ip_address> </ google_api_id>
哪里:
 
https://www.googleapis.com/cn/customsearch/v1 –是Google自定義搜索API的網址
key = <GOOGLE_API_ID> –您的Google Developer API密鑰
userIp = <IP_ADDRESS> –進行呼叫的本地計算機的IP地址
cx = <CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID> –您的Google自定義搜索引擎 ID
q = iPhone + X – Google查詢字符串(“ +”代替“”)
cr = countryUS –國家/地區限制(來自Goolge的“ 國家/地區名稱”列表)
start = 1 –返回的第一個結果的索引-例如SERP頁面1。連續調用將使其遞增以得到頁面2–5。
谷歌曾說過谷歌自定義搜索引擎與谷歌.com有所不同,但是在有限的產品測試中,我比較了兩者之間的結果,這讓我感到鼓舞,因此繼續進行分析。也就是說,請記住,以下數據和結果來自Google自定義搜索(使用“整個網絡”查詢),而不是Google.com。
 
使用免費的Moz API帳戶
Moz提供了一個應用程序編程接口(API)。要使用它,您需要注冊一個Mozscape API密鑰,該密鑰是免費的,但每月限制為2500行,每十秒鐘一次查詢。當前的付費計劃為您增加配額,起價為每月250美元。具有免費的帳戶和API密鑰,然后您可以查詢Links API并分析以下指標:
 
注意:由于捕獲了此分析,Moz記錄表明它們已棄用這些字段。但是,在對此進行測試(15-06-2019)中,這些字段仍然存在。
 
在調用Links API之前,將Moz API代碼添加在一起,如下所示:
 
www.apple.com%2F?Cols = 103616137253&AccessID = MOZ_ACCESS_ID&
過期= 1560586149&Signature = <MOZ_SECRET_KEY>
哪里:
 
http://lsapi.seomoz.com/linkscape/url-metrics/“ class =” redactor-autoparser-object“> http://lsapi.seomoz.com/linksc ... – Moz API的URL
http%3A%2F%2F www.apple.com.tw%2F –我們要獲取數據的編碼URL
Cols = 103616137253 –上表中的Moz API代碼總和
AccessID = MOZ_ACCESS_ID – Moz訪問ID的編碼版本(可在您的API帳戶中找到)
Expires = 1560586149 –查詢超時-設置為未來幾分鐘
簽名= <MOZ_SECRET_KEY> – Moz訪問ID的編碼版本(在您的API帳戶中找到)
Moz將返回類似以下JSON的內容:
 
數組
    [ut] =>蘋果
    [uu] => <a href="http://www.apple.com/" class="redactor-autoparser-object"> www.apple.com/ </a>
    [ueid] => 13078035
    [uid] => 14632963
    [uu] => www.apple.com/
    [ueid] => 13078035
    [uid] => 14632963
    [umrp] => 9
    [umrr] => 0.8999999762
    [fmrp] => 2.602215052
    [fmrr] => 0.2602215111
    [我們] => 200
    [upa] => 90
    [pda] => 100
有關使用PHP,Perl,Python,Ruby和Javascript查詢Moz的一個很好的起點,請參閱Github上的此存儲庫。我選擇使用PHP。
 
使用PHP和MySQL收集數據
現在我們有了Google自定義搜索引擎和Moz API,幾乎可以捕獲數據了。Google和Moz通過JSON格式響應請求,因此許多流行的編程語言都可以查詢。除了我選擇的語言PHP外,我還將Google和Moz的結果都寫到了數據庫中,并為此選擇了MySQL Community Edition。也可以使用其他數據庫,例如Postgres,Oracle,Microsoft SQL Server等。這樣做可以使用SQL(結構化查詢語言)以及其他語言(例如R)進行數據的持久性和即席分析。后來)。創建用于保存Google搜索結果的數據庫表(帶有用于排名,URL等的字段)和用于保存Moz數據字段(ueid,upa,uda等)的表之后,我們就可以設計數據收集計劃了。
 
Google 使用自定義搜索引擎提供了足夠的配額(每天使用相同的Google開發者控制臺密鑰進行多達1億次查詢),但是Moz免費API的上限為2500。盡管對于Moz來說,根據計劃和方案的不同,付費的選擇權每月可提供12萬至4000萬行,費用范圍為每月$ 250- $ 10,000。因此,當我只是在探索免費選項時,我設計了代碼,以在2頁的SERP(每頁10個結果)中收集125個Google查詢,使我能夠保持在2500行的Moz配額之內。至于哪些搜索可以觸發Google,有很多資源可供使用。我選擇使用Mondovo,因為它們提供了許多類別的列表,每個列表最多500個單詞,對于實驗來說足夠了。
 
我還引入了一些PHP幫助程序類以及我自己的數據庫I / O和HTTP代碼。
 
總之,使用的主要PHP構建塊和源是:
 
Google自定義搜索引擎– Ash Kiswany使用Jacob Fogg的 PHP界面編寫了Google自定義搜索的出色文章;
Mozscape API –如前所述,該用于在Github上訪問Moz的PHP實現是一個很好的起點。
網站搜尋器和HTTP –在Purple Toolz,我們有自己的搜尋器PurpleCerzBot,它使用Curl作為HTTP和此簡單HTML DOM解析器;
數據庫I / O – PHP對MySQL具有出色的支持,我將這些教程打包為類。
要知道的一個因素是Moz API調用之間的10秒間隔。這是為了防止免費API用戶過載Moz。為了用軟件處理此問題,我編寫了一個“查詢調節器”,該查詢阻止了在一個時間范圍內連續調用之間對Moz API的訪問。但是,盡管運行良好,這意味著連續撥打Moz 2500次僅需不到7個小時即可完成。
 
使用SQL和R分析數據
收集數據?,F在,樂趣開始了!
 
現在該看看我們所擁有的。有時這稱為數據爭用。我使用一種稱為R的免費統計編程語言以及一種稱為R Studio的開發環境(編輯器)。還有其他語言(例如Stata)和更多圖形數據科學工具(例如Tableau),但是這些成本很高,Purple Toolz的財務總監無人能及!
 
我使用R已經有很多年了,因為它是開源的,并且它具有許多第三方庫,這使其非常通用并且適合此類工作。
 
讓我們卷起袖子。
 
現在,我有幾個數據庫表,其中包含我在SERPS的2頁上的125個搜索詞查詢的結果(即,每個搜索詞有20個排名的URL)。兩個數據庫表保存Google結果,另一個表保存Moz數據結果。要訪問這些數據庫,我們需要做一個數據庫INNER JOIN,我們可以通過將RMySQL軟件包與R一起使用來輕松完成數據庫。這是通過在R的控制臺中鍵入“ install.packages('RMySQL')”來完成的,其中包括“庫(RMySQL)”位于我們R腳本頂部。
 
然后,我們可以執行以下操作來連接并將數據獲取到名為“ theResults”的R數據幀變量中。
 
庫(RMySQL)
#INNER JOIN這兩個表
查詢<-“
    選擇A。*,B。*,C. *
    從
    (
        選擇 
            cseq_search_id
        從cse_query
    )A-自定義搜索查詢
    內部聯接
    (
        選擇 
            cser_cseq_id,
            cser_rank,
            cser_url
        來自cse_results
    )B-自定義搜索結果
    開啟A.cseq_search_id = B.cser_cseq_id
    內部聯接
    (
        選擇 *
        從莫茲
    )C-Moz數據字段
    開啟B.cser_url = C.moz_url
    ;
#[1]連接到數據庫
#用您的數據庫用戶名替換USER_NAME
#用您的數據庫密碼替換PASSWORD
#將MY_DB替換為您的數據庫名稱
theConn <-dbConnect(dbDriver(“ MySQL”),用戶=“ USER_NAME”,密碼=“ PASSWORD”,dbname =“ MY_DB”)
#[2]查詢數據庫并保存結果
結果<-dbGetQuery(theConn,theQuery)
#[3]斷開與數據庫的連接
dbDisconnect(theConn)
注意:我有兩個表來保存Google自定義搜索引擎數據。一種保存Google查詢中的數據(cse_query),另一種保存結果(cse_results)。
 
現在我們可以使用R的全部統計功能開始爭吵。
 
讓我們從一些總結開始,以便對數據有所了解。我經歷的過程在每個字段中基本上都是相同的,因此讓我們說明并使用Moz的'UEID'字段(URL 的外部所有者鏈接數)。通過在RI中鍵入以下內容,可以得到以下內容:
 
>摘要(theResults $ moz_ueid)
   最小 第一區 中位數第三區 最高
      0 1 20 14709 182 2755274 
>分位數(theResults $ moz_ueid,概率= c(1,5,10,25,50,75,80,90,95,99,100)/ 100)
       1%5%10%25%50%75%80%90%95%99%100% 
      0.0 0.0 0.0 1.0 20.0 182.0 337.2 1715.2 7873.4 412283.4 2755274.0 
觀察這一點,您會發現數據由于中位數與均值的關系而偏斜(很大),而中位數與均值之間的關系被較高四分位數范圍內的值(超過觀測值的75%的值)拉動。但是,我們可以將其繪制成R中的箱形圖,其中每個X值都是從Google自定義搜索位置1-20開始按等級排列的UEID分布。
 
請注意,我們在y軸上使用了對數刻度,以便我們可以顯示變化范圍很大的所有值!
 
 
由Google排名得出的Moz UEID R中的箱須圖(注:對數刻度)
箱形圖和晶須圖很棒,因為它們在其中顯示了大量信息(請參見R中的geom_boxplot函數)。紫色方框區域表示四分位間距(IQR),它是觀測值的25%到75%之間的值。每個“方框”中的水平線代表中間值(訂購時中間的那一條),而從方框延伸的線(稱為“晶須”)代表1.5x IQR。晶須外的點稱為“異常值”,并顯示每個等級的觀察值集的范圍。盡管有對數刻度,但我們可以看到中值從排名10上升到排名1明顯,表明股權鏈接的數量可能是Google的排名因素。讓我們用密度圖進一步探索它。
 
密度圖非常類似于分布(直方圖),但顯示的是平滑線而不是條形圖。與直方圖非常相似,密度圖的峰值顯示了數據值集中的位置,可以在比較兩個分布時提供幫助。在下面的密度圖中,我將數據分為兩類:(i)排名1-10的SERP第1頁上顯示的結果為粉紅色;以及 (ii)在SERP第2頁上顯示的結果為藍色。我還繪制了兩種分布的中位數,以幫助說明Page 1和Page 2之間的結果差異。
 
 
從這兩個密度圖得出的結論是,第1頁SERP結果比第2頁結果具有更多的外部股權反向鏈接(UEID)。您還可以在下面看到這兩個類別的中值,清楚地顯示了第1頁(38)的值遠大于第2頁(11)的值。因此,我們現在有一些數字可用于反向鏈接的SEO策略。
 
#根據結果(cser_rank)所在的SERP頁面在R中創建一個因子
> theResults $ rankBin <-paste(“ Page”,ceiling(theResults $ cser_rank / 10))
> TheResults $ rankBin <-因子(theResults $ rankBin)
?,F在通過調用“ tapply”按SERP頁面報告中位數
> tapply(theResults $ moz_ueid,theResults $ rankBin,中位數) 
第1頁第2頁 
    38 11 
由此,我們可以推斷出股權反向鏈接(UEID)很重要,如果我根據此數據為客戶提供建議,我想說他們應該尋求38個以上基于股權的反向鏈接,以幫助他們進入SERP的第1頁。當然,這是一個有限的樣本,需要更多的研究,需要考慮更大的樣本和其他排名因素,但是您可以理解。
 
現在,讓我們研究另一個比UEID范圍更小的度量標準,并查看Moz的UPA度量標準,即頁面在搜索引擎結果中排名良好的可能性。
 
>摘要(theResults $ moz_upa)
   最小 第一區 中位數第三區 最高
   1.00 33.00 41.00 41.22 50.00 81.00 
>分位數(theResults $ moz_upa,probs = c(1,5,10,25,50,75,80,90,95,99,100)/ 100)
  1%5%10%25%50%75%80%90%95%99%100% 
  12 20 25 33 41 50 53 58 62 75 81 
UPA是提供給URL的數字,范圍為0-100。數據的表現比之前的UEID無界變量的均值和中位數靠得很近,表現出更好的“正態”分布,正如我們通過在R中繪制直方圖所見的那樣。
 
 
莫茲的UPA得分的直方圖
我們將像以前一樣執行第1頁:第2頁的分裂和密度圖,并在將UPA數據分為兩組時查看UPA分數分布。
 
 
#通過調用“ tapply”報告SERP頁面的中位數
> tapply(theResults $ moz_upa,theResults $ rankBin,中位數) 
第1頁第2頁 
    43 39 
總之,來自兩個Moz API變量的兩個分布非常不同。但是兩者都顯示出SERP頁面之間分數的差異,并且為您提供了切實的價值(中位數),可以與您合作并最終為客戶提供關于您自己的SEO的建議。
 
當然,這只是一個小樣本,不應從字面上理解。但是,借助Google和Moz的免費資源,您現在可以看到如何開始開發自己的分析功能,以使假設基于而不是接受規范。SEO排名因素一直在變化,擁有自己的分析工具來進行自己的測試和實驗將幫助您提高信譽,甚至可能對迄今未知的事物提供獨特的見解。
 
Google為您提供了健康的免費配額,可從中獲取搜索結果。如果您需要的免費Moz數量超過每月2500行,則可以購買許多付費計劃。MySQL是免費下載,R也是免費的統計分析軟件包(還有更多)。

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