Como o Python pode automatizar sua estratégia de SEO

Python é uma das linguagens do momento no mundo da programação. Contudo, ultimamente, temos visto que a tecnologia está invadindo outras áreas também.

Inclusive, o fato de que uma das aplicações é, justamente, a inteligência artificial significa que empresas já estão aprendendo a adotar a linguagem para otimizar a tomada de decisão e obter resultados alinhados com os objetivos da empresa.

Essa linguagem está sendo fortemente usada a fim de solucionar diversos problemas das companhias no cenário web, seja em desenvolvimento de sistemas que rodam na internet, seja em estratégias para otimizar as páginas para resultados de busca.

Nesse sentido, existe um universo extenso que explora especificamente o uso de Python para SEO.

Assim, é possível melhorar o Marketing e aprimorar a estratégia de atração e conquista de clientes.

Neste artigo, vamos tratar:

Continue conosco!

O que é Python?

O Python é uma linguagem de programação que foi criada pelo matemático Guido Van Rossum e lançada, oficialmente, em 1991.

É uma tecnologia de código aberto, com uma imensa comunidade de desenvolvedores, que pode ser multiparadigma, ou seja, funcional, estruturada ou orientada a objetos. Por isso mesmo, é considerada uma linguagem de propósito geral.

Sua versatilidade é consequência de dois principais fatos: o primeiro é que ela é multiplataforma, ou seja, funciona bem em diversos ecossistemas.

O segundo é que esse padrão de programação envolve uma biblioteca imensa com funções, classes e padrões que podem ser utilizados para fins diferentes. Veremos, mais adiante, quais exatamente são as aplicações da linguagem. 

Contudo, ela não é somente uma tecnologia para escrever códigos, mas também, carrega uma filosofia de desenvolvimento — o que, de certa maneira, explica o seu sucesso.

Esse ideário concentra alguns princípios, como a preferência da simplicidade, o foco em legibilidade de código, a clareza e a praticidade. 

Ele foi compilado no chamado Zen do Python, um conjunto de concepções e boas práticas para programação.

Foi criado por Tim Peters, um grande contribuinte da linguagem, e se tornou um padrão da documentação dela, disponível inclusive no site oficial.

Alinhado a isso, a tecnologia apresenta um foco maior em indentação, dispensa a utilização do ponto-e-vírgula (uma regra obrigatória na maioria das demais) e utiliza padrões semelhantes a outras linguagens conhecidas, como Java e C.

A curva de aprendizado é incrivelmente menor do que em outros casos, justamente por conta dessa filosofia que visa a cooperar com os programadores. 

Para começar em Python, é possível utilizar uma IDE, um terminal de comandos ou até mesmo opções de softwares na nuvem, como o Jupiter Notebook.

 

Qual o potencial do Python atualmente?

No ponto de vista de sistemas utilizados com um fim específico, o Python se destaca como uma das opções mais interessantes.

Se um profissional de outra área ingressa no universo da programação, justamente, com essa linguagem, terá menos dificuldade do que teria com outros padrões.

Além disso, o retorno é muito interessante, visto que esse padrão de programação é aplicável em diversos contextos e cenários. Assim, coopera ativamente com diferentes setores de uma organização.

Machine Learning e Deep Learning

Nesse sentido, uma das grandes possibilidades é o uso de Python para aplicações de inteligência artificial, bem como suas subáreas: Machine Learning e Deep Learning.

Na transversal a esse assunto, vale ressaltar também o uso da tecnologia para processamento de Big Data e propósitos relacionados com tomada de decisão baseada em dados, no geral.

Isso é possível por sua facilidade de uso e suporte a processamento de grandes bases de dados. Existe uma infinidade de bibliotecas e padrões na linguagem voltados para cálculo numérico, estrutura de dados e análise estatística.

Desse modo, você tem um grande leque de possibilidades com a tecnologia: regressão, algoritmos de aprendizagem de máquina, árvores de decisão, entre outras técnicas.

Todas elas permitem navegar entre Big Data e extrair informação útil com o cruzamento desses dados e a identificação de padrões.

Na prática, essas estratégias podem virar um processamento de linguagem natural, por exemplo. Os sistemas analisam textos e decompõe essas informações, de modo a tentar extrair significado deles.

Assim, dá para identificar o sentimento que foi exposto em um texto, da mesma forma que um ser humano identificaria.

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Automação

Nesse sentido, é possível perceber que o grande foco, aqui, é a automação. O poder do Python permite delegar algumas funções importantes e fundamentais para que máquinas resolvam e aprendam com elas.

Com a evolução dos algoritmos, é possível obter cada vez melhores resultados com essas funções.

Desse modo, os humanos podem se concentrar em outras tarefas, como questões mais estratégicas, que requeiram um pouco mais de criatividade.

Bibliotecas e visualização de dados

A linguagem também pode ser aplicada para extração de dados, computação científica, análise e preparação de informações, entre outras.

Para as questões de Machine Learning, algumas ferramentas úteis são: o TensorFlow, a biblioteca Scikit-learn, SpaCy e o Panda. Para computação científica, temos o SciPy e o NumPy.

Além disso, é uma boa ferramenta para transformar dados em formas mais fáceis de visualização.

É comum a utilização dessa tecnologia para criação de relatórios e plotagem de gráficos e diagramas que ajudam a entender as informações e extrair valor delas. Essa abordagem pode ser usada para otimizar campanhas, por exemplo.

Programação web

Contudo, também temos a aplicação do Python para programação web. Frameworks, como o Django, se tornaram uma opção interessante para aplicar os princípios da linguagem nesse tipo de desenvolvimento, tanto no front-end quanto no back-end.

Com a simplicidade e a versatilidade, é possível impulsionar os resultados, facilitar testes, gerenciar interatividade, bem como administrar uma quantidade maior de dados.

Na web, o Django ajuda em formatação e disposição de informações, autenticação de dados, bem como validação de informações em formulários, por exemplo.

Integração com outras linguagens

Outra vantagem é a integração 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.

Como falamos do uso de Python para automação de tarefas, chegamos, então, ao fundamento da aplicação da linguagem para atividades de SEO.

É o que vamos explorar, com mais detalhes, no tópico a seguir.

 

Quais as possibilidades de Python e SEO?

Inicialmente, podemos resumir a relação 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 questões, como já falamos.

Veremos, a seguir, as principais aplicações dessa linguagem para esse universo.

Mapeamento de URLs

Quando um site é migrado para outro endereço, é comum que os links do endereço antigo quebrem e direcionem o usuário para um erro.

Contudo, a famosa tecnologia pode ser usada para mapeamento de URLs nessas situações, correlacionando determinados links antigos com novos endereços.

Mesmo que seja possível retirar essas referências das páginas de pesquisa do Google, ainda assim, é importante realizar esse mapeamento para evitar quaisquer constrangimentos e perdas de negócio.

Com Python, os administradores do site conseguem fazer isso de maneira prática e automatizada, gerenciando até mesmo grandes quantidades de páginas sem maiores dificuldades.

Análise de links internos

Se o objetivo for realizar um levantamento dos links internos, a tecnologia também pode ser útil.

Com ela, é possível analisar o número de links, verificar se existem links quebrados, quais são os links para imagem sem uma alt tag, bem como uma relação com os tipos de links — se são internos, externos ou para algum subdomínio.

Ou seja, é possível obter um mapeamento geral do trabalho de link building do site, a fim de traçar estratégias de melhoria.

Em um website grande, isso é praticamente inviável de fazer manualmente. Por isso, a ferramenta ajuda bastante e oferece um suporte, de forma rápida e dinâmica.

Pesquisa de palavras-chave

Marketing Digital depende bastante de palavras-chave. Por isso, por que não utilizar programação nessa função também?

É possível fazer uma pesquisa de keywords relevantes para a sua persona, bem como aquelas mais valiosas do mercado, a fim de criar conteúdos específicos para rankeamento no Google.

Ademais, a linguagem permite categorizar as milhares de keywords existentes por intenção, de modo a melhorar a estratégia e oferecer uma visão completa.

Essa categorização, feita com Deep Learning, permite entender qual o objetivo de cada palavra-chave e como o site pode corresponder melhor a ele.

Como sabemos, existem quatro tipos de busca: informacional, transacional, navegacional e para investigação comercial.

Entender como as keywords se alinham dentro desses grupos ajuda as empresas a compreender melhor as preferências do cliente. Além disso, é interessante também analisar as SERPs atuais e quais empresas já estão conseguindo rankear melhor para cada grupo.

Otimização de imagens

Em estratégias digitais, o desempenho é um indicador importante.

Quando trabalhamos com sites e Marketing Digital, é fundamental estipular métricas para acompanhar a velocidade de carregamento do site e entender como isso afeta a experiência do usuário.

Para isso, os administradores podem usar Python a fim de otimizar imagens e reduzir o seu tamanho, sem sacrificar a qualidade.

Acompanhamento de palavras-chave

Se o foco for acompanhar o desempenho das keywords, a tecnologia também pode ser útil. É possível monitorar a performance delas e obter dados para trabalhar em melhorias dos conteúdos e aprimorar o posicionamento nas páginas de pesquisa.

Melhoria de performance

No geral, o time responsável também consegue otimizar a performance do site usando ferramentas do Python.

Com elas, existe a possibilidade de analisar cada página e identificar fatores que estejam prejudicando a velocidade de carregamento e interferindo na experiência.

É possível acompanhar cada uma e obter insights práticos para melhorias.

Extração de dados

A prática de web scraping é outro fator que pode ser automatizado. Trata-se da extração e mineração de dados de sites para diversas finalidades, como entender o usuário, adquirir vantagem competitiva e outras.

As bibliotecas e frameworks favorecem o trabalho com uma grande quantidade de dados, seguindo os princípios já mencionados de analisá-los em busca de informações úteis.

 

Como funciona o Python para SEO na prática?

Neste tópico, vamos conhecer as ferramentas usadas na prática e alguns algoritmos para resolver problemas de SEO em Python.

Adição de legendas em imagens

Para esse fim, temos que usar o Pythia, um framework de Deep Learning. O objetivo principal é gerar legendas e tags para imagens que estão com essas informações em falta, de modo a otimizar o SEO para pesquisas visuais e a acessibilidade do site.

O grande destaque é que pode ser utilizado direto do Google Colab, uma ferramenta que facilita o desenvolvimento.

Com uma cópia do código necessário para o perfil da aplicação do Google, você consegue rodar o sistema e obter uma fácil saída para inserir o link de uma imagem, com um botão para clicar. Ao usar o botão, o algoritmo gera a legenda.

Então, como conseguir legendar todas as imagens em uma URL específica? Ora, temos que usar a função seguinte para analisar a URL e gerar saídas em formas de legenda:

Já esse código vai extrair todas as imagens em uma URL, um passo antes:

Ao passo que o código a seguir finaliza a adição de legendas em todas elas:

Otimização de imagens

Esse script para otimizar imagens foi criado por Victor Domingos e está disponível no GitHub.

O propósito é diminuir o tamanho dos arquivos, a fim de impulsionar o desempenho. O nome da aplicação é “optimize-images”. Para instalá-la, é preciso adicionar a seguinte linha:

Para otimizar um único arquivo, o usuário precisa adicionar o seguinte comando:

Para otimizar todas as imagens de uma única pasta, o usuário deve:

Análise de SEO

Há outro script, que pode ser encontrado no GitHub do usuário Seth Black, com o principal objetivo de fazer uma análise completa do SEO de um site.

Ele conta as palavras das páginas, identifica erros, como a falta de meta descrições, títulos e alt tag.

Eis uma imagem que demonstra um pouco da lógica da classe “main” do projeto:

Aqui, também, as importações da classe principal:

Por sua vez, temos os métodos e loops da classe responsável por analisar o site:

Para instalar, segue o comando:

Já para utilizar, o usuário deve digitar:

O vídeo abaixo demonstra o código para análise de uma URL em busca da palavra-chave, o que é uma boa prática para SEO On Page. Ele verifica se os títulos e H1s contêm a keyword, bem como analisa o tamanho da URL.

Busca por erros 404

Esse script procura por páginas que estão com erro 404, ou seja, links quebrados.

É muito útil para otimizar a experiência do usuário e impedir que ele esbarre em caminhos sem saída. O algoritmo utiliza a biblioteca Beautifulsoup.

Essa parte do código é para coletar os links no HTML do site:

Já essa parte é para enviar uma requisição a esses links e verificar o código de resposta. Ou seja, ele vai identificar quando houver um erro 404.

Como vimos, existe um grande potencial de uso do Python para SEO. A linguagem é uma das tecnologias mais proeminentes do momento, justamente por sua velocidade, versatilidade, clareza e facilidade de aprendizado.

Além disso, pode ser usada para aplicações de Machine Learning e Deep Learning, bem como automatizar análises de SEO, checagem de links quebrados, entre outros.

Desse modo, é uma importante tecnologia para uso no Marketing, especialmente no mundo digital. As empresas conseguem identificar e mitigar os erros comuns e garantir melhores resultados.

Gostou de aprender mais sobre o assunto? Então, entenda melhor como funciona uma auditoria de SEO!