Essa linguagem est\u00e1 sendo fortemente usada a fim de solucionar diversos problemas das companhias no cen\u00e1rio web, seja em desenvolvimento de sistemas que rodam na internet, seja em estrat\u00e9gias para otimizar as p\u00e1ginas para resultados de busca.<\/p>\n
Nesse sentido, existe um universo extenso que explora especificamente o uso de Python para SEO. <\/p>\n
Assim, \u00e9 poss\u00edvel melhorar o <\/strong>Marketing<\/strong><\/a> e aprimorar a estrat\u00e9gia de atra\u00e7\u00e3o e conquista de clientes<\/strong>.<\/p>\n Neste artigo, vamos tratar:<\/p>\n[post-table-index]\n Continue conosco!<\/p>\n[rock-convert-pdf id=”54423″]\n O Python \u00e9 uma linguagem de programa\u00e7\u00e3o que foi criada pelo matem\u00e1tico Guido Van Rossum e lan\u00e7ada, oficialmente, em 1991. <\/p>\n \u00c9 uma tecnologia de c\u00f3digo aberto, com uma imensa comunidade de desenvolvedores, que pode ser multiparadigma, ou seja, funcional, estruturada ou orientada a objetos. Por isso mesmo, \u00e9 considerada uma linguagem de prop\u00f3sito geral.<\/p>\n Sua versatilidade \u00e9 consequ\u00eancia de dois principais fatos: o primeiro \u00e9 que ela \u00e9 multiplataforma, ou seja, funciona bem em diversos ecossistemas. <\/p>\n O segundo \u00e9 que esse padr\u00e3o de programa\u00e7\u00e3o envolve uma biblioteca imensa com fun\u00e7\u00f5es, classes e padr\u00f5es que podem ser utilizados para fins diferentes. Veremos, mais adiante, quais exatamente s\u00e3o as aplica\u00e7\u00f5es da linguagem. <\/p>\n Contudo, ela n\u00e3o \u00e9 somente uma tecnologia para escrever c\u00f3digos, mas tamb\u00e9m, carrega uma filosofia de desenvolvimento<\/strong> \u2014 o que, de certa maneira, explica o seu sucesso. <\/p>\n Esse ide\u00e1rio concentra alguns princ\u00edpios, como a prefer\u00eancia da simplicidade, o foco em legibilidade de c\u00f3digo, a clareza e a praticidade. <\/p>\n Ele foi compilado no chamado Zen do Python, um conjunto de concep\u00e7\u00f5es e boas pr\u00e1ticas para programa\u00e7\u00e3o. <\/p>\n Foi criado por Tim Peters, um grande contribuinte da linguagem, e se tornou um padr\u00e3o da documenta\u00e7\u00e3o dela, dispon\u00edvel inclusive no site oficial.<\/p>\n Alinhado a isso, a tecnologia apresenta um foco maior em indenta\u00e7\u00e3o, dispensa a utiliza\u00e7\u00e3o do ponto-e-v\u00edrgula (uma regra obrigat\u00f3ria na maioria das demais) e utiliza padr\u00f5es semelhantes a outras linguagens conhecidas, como Java e C. <\/p>\n A curva de aprendizado \u00e9 incrivelmente menor do que em outros casos,<\/strong> justamente por conta dessa filosofia que visa a cooperar com os programadores. <\/p>\n Para come\u00e7ar em Python, \u00e9 poss\u00edvel utilizar uma IDE, um terminal de comandos ou at\u00e9 mesmo op\u00e7\u00f5es de softwares na nuvem, como o Jupiter Notebook.<\/p>\n <\/a> <\/p>\n No ponto de vista de sistemas utilizados com um fim espec\u00edfico, o Python se destaca como uma das op\u00e7\u00f5es mais interessantes. <\/p>\n Se um profissional de outra \u00e1rea ingressa no universo da programa\u00e7\u00e3o, justamente, com essa linguagem, ter\u00e1 menos dificuldade do que teria com outros padr\u00f5es.<\/p>\n Al\u00e9m disso, o retorno \u00e9 muito interessante, visto que esse padr\u00e3o de programa\u00e7\u00e3o \u00e9 aplic\u00e1vel em diversos contextos e cen\u00e1rios. Assim, coopera ativamente com diferentes setores de uma organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Nesse sentido, uma das grandes possibilidades \u00e9 o uso de Python<\/a> para aplica\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial, bem como suas sub\u00e1reas: Machine Learning<\/a> e Deep Learning. <\/p>\n Na transversal a esse assunto, vale ressaltar tamb\u00e9m o uso da tecnologia para processamento de Big Data<\/a> e prop\u00f3sitos relacionados com tomada de decis\u00e3o baseada em dados, no geral.<\/p>\n Isso \u00e9 poss\u00edvel por sua facilidade de uso e suporte a processamento de grandes bases de dados. Existe uma infinidade de bibliotecas e padr\u00f5es na linguagem voltados para c\u00e1lculo num\u00e9rico, estrutura de dados e an\u00e1lise estat\u00edstica.<\/p>\n Desse modo, voc\u00ea tem um grande leque de possibilidades com a tecnologia: regress\u00e3o, algoritmos de aprendizagem de m\u00e1quina, \u00e1rvores de decis\u00e3o, entre outras t\u00e9cnicas. <\/p>\n Todas elas permitem navegar entre Big Data e extrair informa\u00e7\u00e3o \u00fatil com o cruzamento desses dados e a identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es.<\/strong><\/p>\n Na pr\u00e1tica, essas estrat\u00e9gias podem virar um processamento de linguagem natural, por exemplo. Os sistemas analisam textos e decomp\u00f5e essas informa\u00e7\u00f5es, de modo a tentar extrair significado deles. <\/p>\n Assim, d\u00e1 para identificar o sentimento que foi exposto em um texto, da mesma forma que um ser humano identificaria.<\/p>\n Confira tamb\u00e9m outros conte\u00fados exclusivos para profissionais de SEO:<\/strong> Nesse sentido, \u00e9 poss\u00edvel perceber que o grande foco, aqui, \u00e9 a automa\u00e7\u00e3o<\/a>. O poder do Python permite delegar algumas fun\u00e7\u00f5es importantes e fundamentais para que m\u00e1quinas resolvam e aprendam com elas.<\/p>\n Com a evolu\u00e7\u00e3o dos algoritmos, \u00e9 poss\u00edvel obter cada vez melhores resultados com essas fun\u00e7\u00f5es. <\/p>\n Desse modo, os humanos podem se concentrar em outras tarefas, como quest\u00f5es mais estrat\u00e9gicas,<\/strong> que requeiram um pouco mais de criatividade.<\/p>\n A linguagem tamb\u00e9m pode ser aplicada para extra\u00e7\u00e3o de dados, computa\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, an\u00e1lise e prepara\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, entre outras. <\/p>\n Para as quest\u00f5es de Machine Learning, algumas ferramentas \u00fateis s\u00e3o: o TensorFlow, a biblioteca Scikit-learn, SpaCy e o Panda. Para computa\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, temos o SciPy e o NumPy.<\/p>\n Al\u00e9m disso, \u00e9 uma boa ferramenta para transformar dados em formas mais f\u00e1ceis de visualiza\u00e7\u00e3o. <\/p>\n \u00c9 comum a utiliza\u00e7\u00e3o dessa tecnologia para cria\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios e plotagem de gr\u00e1ficos e diagramas que ajudam a entender as informa\u00e7\u00f5es e extrair valor delas. Essa abordagem pode ser usada para otimizar campanhas, por exemplo.<\/p>\n Contudo, tamb\u00e9m temos a aplica\u00e7\u00e3o do Python para programa\u00e7\u00e3o web. Frameworks, como o Django, se tornaram uma op\u00e7\u00e3o interessante para aplicar os princ\u00edpios da linguagem nesse tipo de desenvolvimento, tanto no front-end quanto no back-end. <\/p>\n Com a simplicidade e a versatilidade, \u00e9 poss\u00edvel impulsionar os resultados, facilitar testes, gerenciar interatividade<\/strong>, bem como administrar uma quantidade maior de dados.<\/p>\n Na web, o Django ajuda em formata\u00e7\u00e3o e disposi\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, autentica\u00e7\u00e3o de dados, bem como valida\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es em formul\u00e1rios, por exemplo.<\/p>\n Outra vantagem \u00e9 a integra\u00e7\u00e3o com outras linguagens mais comuns, como Java. Isso faz com que o Python seja poderoso e usado em diferentes contextos, o que contribui ainda mais com sua versatilidade.<\/p>\n Como falamos do uso de Python para automa\u00e7\u00e3o de tarefas, chegamos, ent\u00e3o, ao fundamento da aplica\u00e7\u00e3o da linguagem para atividades de SEO<\/a>. <\/p>\n \u00c9 o que vamos explorar, com mais detalhes, no t\u00f3pico a seguir.<\/p>\n <\/a> <\/p>\n Inicialmente, podemos resumir a rela\u00e7\u00e3o entre Python e SEO com duas finalidades: analisar grandes quantidades de dados sem suscetibilidade a erros, e automatizar tarefas que deixam os profissionais livres para outras quest\u00f5es, como j\u00e1 falamos. <\/p>\n Veremos, a seguir, as principais aplica\u00e7\u00f5es dessa linguagem para esse universo.<\/p>\n Quando um site \u00e9 migrado para outro endere\u00e7o, \u00e9 comum que os links do endere\u00e7o antigo quebrem e direcionem o usu\u00e1rio para um erro. <\/p>\n Contudo, a famosa tecnologia pode ser usada para mapeamento de URLs nessas situa\u00e7\u00f5es, correlacionando determinados links antigos com novos endere\u00e7os.<\/p>\n Mesmo que seja poss\u00edvel retirar essas refer\u00eancias das p\u00e1ginas de pesquisa do Google, ainda assim, \u00e9 importante realizar esse mapeamento para evitar quaisquer constrangimentos e perdas de neg\u00f3cio. <\/p>\n Com Python, os administradores do site conseguem fazer isso de maneira pr\u00e1tica e automatizada<\/strong>, gerenciando at\u00e9 mesmo grandes quantidades de p\u00e1ginas sem maiores dificuldades.<\/p>\n Se o objetivo for realizar um levantamento dos links internos, a tecnologia tamb\u00e9m pode ser \u00fatil. <\/p>\n Com ela, \u00e9 poss\u00edvel analisar o n\u00famero de links, verificar se existem links quebrados, quais s\u00e3o os links para imagem sem uma alt tag, bem como uma rela\u00e7\u00e3o com os tipos de links \u2014 se s\u00e3o internos, externos ou para algum subdom\u00ednio.<\/p>\n Ou seja, \u00e9 poss\u00edvel obter um mapeamento geral do trabalho de link building<\/a> do site, a fim de tra\u00e7ar estrat\u00e9gias de melhoria. <\/p>\n Em um website grande, isso \u00e9 praticamente invi\u00e1vel de fazer manualmente. Por isso, a ferramenta ajuda bastante e oferece um suporte, de forma r\u00e1pida e din\u00e2mica.<\/p>\n Marketing Digital<\/a> depende bastante de palavras-chave. Por isso, por que n\u00e3o utilizar programa\u00e7\u00e3o nessa fun\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m? <\/p>\n \u00c9 poss\u00edvel fazer uma pesquisa de keywords relevantes para a sua persona<\/a>, bem como aquelas mais valiosas do mercado, a fim de criar conte\u00fados espec\u00edficos para rankeamento no Google.<\/p>\n Ademais, a linguagem permite categorizar as milhares de keywords existentes por inten\u00e7\u00e3o, de modo a melhorar a estrat\u00e9gia e oferecer uma vis\u00e3o completa. <\/p>\n Essa categoriza\u00e7\u00e3o, feita com Deep Learning<\/a>, permite entender qual o objetivo de cada palavra-chave e como o site pode corresponder melhor a ele.<\/p>\n Como sabemos, existem quatro tipos de busca: informacional, transacional, navegacional e para investiga\u00e7\u00e3o comercial. <\/p>\n Entender como as keywords se alinham dentro desses grupos ajuda as empresas a compreender melhor as prefer\u00eancias do cliente. Al\u00e9m disso, \u00e9 interessante tamb\u00e9m analisar as SERPs atuais e quais empresas j\u00e1 est\u00e3o conseguindo rankear melhor para cada grupo.<\/strong><\/p>\n[rock-convert-cta id=”35121″]\n Em estrat\u00e9gias digitais, o desempenho \u00e9 um indicador importante. <\/p>\n Quando trabalhamos com sites e Marketing Digital, \u00e9 fundamental estipular m\u00e9tricas para acompanhar a velocidade de carregamento do site<\/a> e entender como isso afeta a experi\u00eancia do usu\u00e1rio. <\/p>\n Para isso, os administradores podem usar Python a fim de otimizar imagens e reduzir o seu tamanho, sem sacrificar a qualidade.<\/p>\n Se o foco for acompanhar o desempenho das keywords, a tecnologia tamb\u00e9m pode ser \u00fatil. \u00c9 poss\u00edvel monitorar a performance delas e obter dados para trabalhar em melhorias dos conte\u00fados e aprimorar o posicionamento nas p\u00e1ginas de pesquisa.<\/p>\n No geral, o time respons\u00e1vel tamb\u00e9m consegue otimizar a performance do site usando ferramentas do Python. <\/p>\n Com elas, existe a possibilidade de analisar cada p\u00e1gina e identificar fatores que estejam prejudicando a velocidade<\/strong> de carregamento e interferindo na experi\u00eancia. <\/p>\n \u00c9 poss\u00edvel acompanhar cada uma e obter insights pr\u00e1ticos para melhorias.<\/p>\n A pr\u00e1tica de web scraping \u00e9 outro fator que pode ser automatizado. Trata-se da extra\u00e7\u00e3o e minera\u00e7\u00e3o de dados<\/a> de sites para diversas finalidades, como entender o usu\u00e1rio, adquirir vantagem competitiva e outras.<\/p>\n As bibliotecas e frameworks favorecem o trabalho com uma grande quantidade de dados, seguindo os princ\u00edpios j\u00e1 mencionados de analis\u00e1-los em busca de informa\u00e7\u00f5es \u00fateis.<\/p>\n <\/a> <\/p>\n Neste t\u00f3pico, vamos conhecer as ferramentas usadas na pr\u00e1tica e alguns algoritmos para resolver problemas de SEO em Python.<\/p>\n Para esse fim, temos que usar o Pythia, um framework de Deep Learning. O objetivo principal \u00e9 gerar legendas e tags para imagens que est\u00e3o com essas informa\u00e7\u00f5es em falta, de modo a otimizar o SEO para pesquisas visuais e a acessibilidade do site.<\/p>\n O grande destaque \u00e9 que pode ser utilizado direto do Google Colab, uma ferramenta que facilita o desenvolvimento. <\/p>\n Com uma c\u00f3pia do c\u00f3digo necess\u00e1rio para o perfil da aplica\u00e7\u00e3o do Google, voc\u00ea consegue rodar o sistema e obter uma f\u00e1cil sa\u00edda para inserir o link de uma imagem, com um bot\u00e3o para clicar. Ao usar o bot\u00e3o, o algoritmo gera a legenda.<\/p>\n Ent\u00e3o, como conseguir legendar todas as imagens em uma URL espec\u00edfica? Ora, temos que usar a fun\u00e7\u00e3o seguinte para analisar a URL e gerar sa\u00eddas em formas de legenda:<\/p>\n J\u00e1 esse c\u00f3digo vai extrair todas as imagens em uma URL, um passo antes:<\/p>\n Ao passo que o c\u00f3digo a seguir finaliza a adi\u00e7\u00e3o de legendas em todas elas:<\/p>\n Esse script<\/a> para otimizar imagens foi criado por Victor Domingos e est\u00e1 dispon\u00edvel no GitHub. <\/p>\n O prop\u00f3sito \u00e9 diminuir o tamanho dos arquivos, a fim de impulsionar o desempenho. O nome da aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 \u201coptimize-images\u201d. Para instal\u00e1-la, \u00e9 preciso adicionar a seguinte linha:<\/p>\n Para otimizar um \u00fanico arquivo, o usu\u00e1rio precisa adicionar o seguinte comando:<\/p>\n Para otimizar todas as imagens de uma \u00fanica pasta, o usu\u00e1rio deve:<\/p>\n H\u00e1 outro script<\/a>, que pode ser encontrado no GitHub do usu\u00e1rio Seth Black, com o principal objetivo de fazer uma an\u00e1lise completa do SEO de um site. <\/p>\n Ele conta as palavras das p\u00e1ginas, identifica erros, como a falta de meta descri\u00e7\u00f5es, t\u00edtulos e alt tag.<\/p>\n Eis uma imagem que demonstra um pouco da l\u00f3gica da classe \u201cmain\u201d do projeto:<\/p>\n Aqui, tamb\u00e9m, as importa\u00e7\u00f5es da classe principal:<\/p>\n Por sua vez, temos os m\u00e9todos e loops da classe respons\u00e1vel por analisar o site:<\/p>\n Para instalar, segue o comando:<\/p>\n J\u00e1 para utilizar, o usu\u00e1rio deve digitar:<\/p>\n O v\u00eddeo abaixo demonstra o c\u00f3digo para an\u00e1lise de uma URL em busca da palavra-chave, o que \u00e9 uma boa pr\u00e1tica para SEO On Page<\/a>. Ele verifica se os t\u00edtulos e H1s cont\u00eam a keyword, bem como analisa o tamanho da URL.<\/p>\nO que \u00e9 Python?<\/h2>\n
![\"Zen](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/zen-do-phyton.png\")
<\/figure>\n<\/div>\nQual o potencial do Python atualmente?<\/h2>\n
Machine Learning e Deep Learning<\/h3>\n
\n SEO Split Testing: como usar de testes A\/B para rankear melhor<\/a>
\n Resultados omitidos no Google: saiba o que fazer para voltar a rankear<\/a>
\n 12 t\u00e9cnicas antigas de SEO que n\u00e3o funcionam mais!<\/a>
\n Relat\u00f3rios de SEO: como fazer um report que gera insights e resultados<\/a><\/p>\nAutoma\u00e7\u00e3o<\/h3>\n
Bibliotecas e visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/h3>\n
Programa\u00e7\u00e3o web<\/h3>\n
Integra\u00e7\u00e3o com outras linguagens<\/h3>\n
Quais as possibilidades de Python e SEO?<\/h2>\n
Mapeamento de URLs<\/h3>\n
An\u00e1lise de links internos<\/h3>\n
Pesquisa de palavras-chave<\/h3>\n
Otimiza\u00e7\u00e3o de imagens<\/h3>\n
Acompanhamento de palavras-chave<\/h3>\n
Melhoria de performance<\/h3>\n
Extra\u00e7\u00e3o de dados<\/h3>\n
Como funciona o Python para SEO na pr\u00e1tica?<\/h2>\n
Adi\u00e7\u00e3o de legendas em imagens<\/h3>\n
![\"adi\u00e7\u00e3o](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/adicao-legenda.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n![\"adi\u00e7\u00e3o](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/legenda-phyton-url.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n![\"adi\u00e7\u00e3o](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/adicao-legenda-com-url.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n![\"adi\u00e7\u00e3o](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/codigo-adicao-legenda.png\")
<\/figure>\n<\/div>\nOtimiza\u00e7\u00e3o de imagens<\/h3>\n
![\"Otimiza\u00e7\u00e3o](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/adicao-phyton.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n![\"Otimiza\u00e7\u00e3o](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/otimizando-imagens.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n![\"Otimiza\u00e7\u00e3o](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/otimizar-imagem.png\")
<\/figure>\n<\/div>\nAn\u00e1lise de SEO <\/h3>\n
![\"An\u00e1lise](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/analise-de-seo.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n![\"An\u00e1lise](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/analise-phyton-seo.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n![\"An\u00e1lise](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/analise-phyton.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n![\"An\u00e1lise](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/analise-seo.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n![\"An\u00e1lise](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/phyton-seo.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n![\"An\u00e1lise](\"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/analise-seo-phyton.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n