لماذا يجب على مُحسّنات محرّكات البحث التخلص من Excel وتعلم SQL
نشرت: 2019-10-10تستخدم معظم صناعة تحسين محركات البحث برنامج Excel لتحليل البيانات ، وهي ليست أفضل أداة تحت تصرفنا.
بصفتنا مُحسّنات محرّكات البحث ، فإن كمية البيانات التي نتعرض لها تتزايد بسرعة كل عام. ومع ذلك ، فإن Excel ليس رائعًا مع البيانات الضخمة وأنت مقيد بما يزيد قليلاً عن مليون صف لكل مصنف.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن الطريقة التي يتم بها التعامل مع البيانات في جداول البيانات تجعل تحليلات تحسين محركات البحث بطيئة ومرهقة. تؤثر التحليلات على البيانات نفسها ، ومن الصعب إجراؤها وتكرارها ومشاركتها.
ولهذا السبب أوصي بأن تلتقط جميع مُحسّنات محرّكات البحث ، خاصةً داخل الشركة ، لغة SQL (وأيضًا لغة Python).
ما هي قيود Excel
إذا سبق لك استخدام جدول بيانات ، فأنت تعلم:
- من السهل تغيير شيء ما يؤدي إلى كسر بياناتك عن طريق الخطأ.
- من الصعب تكرار تحليل قديم على بيانات جديدة.
- يكون الأمر بطيئًا عندما تحتوي مجموعات البيانات على أكثر من مئات الآلاف من الصفوف.
- من المرهق مشاركة جداول البيانات العملاقة مع أشخاص آخرين.
لماذا التبديل من Excel إلى SQL؟
إذا قمت بالتبديل إلى SQL من Excel ، فإن جميع المشكلات التي ذكرتها أعلاه تختفي. وستحصل على ميزتين إضافيتين:
- SQL أسرع من Excel. يمكن إكمال ما يستغرق بضع ساعات في Excel في بضع دقائق في SQL.
- يفصل SQL التحليل عن البيانات. عند استخدام SQL ، يتم تخزين البيانات التي تقوم بتحليلها بشكل منفصل. هذا يعني أنه يمكنك إرسال ملف كود صغير لزملائك للوصول إلى تحليلك. يمكنهم إعادة إجراء التحليل دون إتلاف بياناتك. وجميع التعليمات البرمجية الخاصة بك قابلة لإعادة الاستخدام.
ما هو SQL؟
SQL هي اللغة القياسية المستخدمة لاستخراج وتحليل البيانات المخزنة في قواعد البيانات.
فيما يلي مثال على بناء جملة SQL:
يمكنك فهم بناء جملة SQL هذا دون معرفة اللغة:
- يختار كل الأعمدة
- من جدول (مصدر بيانات)
- حيث يساوي العمود "بعض القيمة"
إنه مماثل لإضافة عامل تصفية في Excel.
لماذا يجب أن تتعلم مُحسّنات محرّكات البحث SQL
يفتح SQL الباب أمام القدرة على التعامل مع المزيد من البيانات. تجد مُحسّنات محرّكات البحث ، وخاصة مُحسّنات محرّكات البحث التقني ، قيمة متزايدة في مجموعات البيانات الضخمة ، وفي الجمع بين مجموعات البيانات الكبيرة. على سبيل المثال ، إذا كنت تفكر في ملفات السجل وبيانات الزحف ومجموعات البيانات الفنية الأخرى ، فستتجاوز جميعها حد Excel.
وللتعامل مع هذه البيانات ، يجب أن نستخدم أداة مصممة لتحليل البيانات على نطاق واسع. هذا - تحليل البيانات على نطاق - هو أحد المجالات التي تتفوق فيها SQL.
تمامًا مثل Excel ، يمكن لـ SQL مناقشة مجموعة بيانات لإنشاء أعمدة جديدة باستخدام وظائف مجمعة أو شروط تجعل البيانات أسهل للاستهلاك. ومع ذلك ، فإنه يستخدم منطقًا أقرب إلى البرمجة ، مما يجعله أيضًا مقدمة جيدة للجانب التقني للأشياء بالنسبة إلى مُحسنات محركات البحث المهتمين بتحسين مهاراتهم التقنية.
تطبيقات عملية لـ SQL لمحركات البحث التقنية
الآن سوف أشارك بعض الأمثلة حول أداء SQL بشكل أفضل من Excel لتحليل بيانات SEO.
قبل أن نبدأ ، تذكر أنه لاستخدام SQL لتحليل البيانات ، يجب أن يكون لديك بيانات مخزنة في قاعدة بيانات. هذا ليس دليلًا حول كيفية تحقيق ذلك ولكن إليك بعض المؤشرات:
- تواصل مع فريق البيانات لديك واطلع على ما لديهم بالفعل في مستودع البيانات.
- أو افعل ذلك بنفسك باتباع هذا الدليل على Moz: "كيفية استخدام الاستعلام الكبير لتحسين محركات البحث على نطاق واسع".
تحليل ملف السجل
ملفات السجل هي حالة من البيانات الضخمة. تتجاوز ملفات السجل مليون صف بسهولة ، لذلك لن تتمكن من تحليل البيانات في Excel بدون أخذ العينات. ويمكن أن يؤدي أخذ العينات إلى حدوث تحيزات أو أخطاء.
ومع ذلك ، إذا كانت لديك البيانات في قاعدة بيانات (مثل Big Query) ، فيمكنك تحليلها باستخدام SQL.
فيما يلي بعض الأسئلة الشائعة التي يمكننا الإجابة عليها بسهولة باستخدام SQL:
- كم مرة يزور Googlebot موقع الويب الخاص بي؟
- أي وكيل مستخدم Googlebot يزحف إلى موقعي؟
- ما النسبة المئوية للطلبات التي تعرض استجابة غير 200؟
- ما هي النسبة المئوية للطلبات لكل دليل أو قسم موقع؟
في مدونتي ، قمت بتغطية تحليل ملف السجل بالتفصيل ، وإذا كنت ترغب في إعداده في قاعدة بيانات ، فراجع هذا الدليل عن طريق تحليل ملف السجل في استعلام كبير.
تحليل بيانات الزحف
إذا كنت تقوم بالزحف إلى مواقع ويب كبيرة ، فإنها ستتجاوز بسهولة حد المليون صف في Excel لكل مصنف.
حتى مواقع الويب التي تحتوي نظريًا فقط على بضعة آلاف من عناوين URL يمكن أن تتسلل إلى الملايين بسبب سوء التنفيذ واستخدام المعلمات والبيانات القديمة من عمليات الترحيل والعديد من الأسباب الأخرى.
يتيح لك SQL تحليل مجموعة البيانات الكاملة من برنامج الزحف ، مثل OnCrawl ، دون أخذ عينات من البيانات. هذا يعني أنه يمكنك استخدام المنتجات إلى أقصى إمكاناتها دون الحاجة إلى القلق بشأن كيفية تحليلها في Excel.
[دراسة حالة] التعامل مع عمليات تدقيق متعددة للمواقع
اقرأ دراسة الحالةتحليل جوجل تحليلات
إذا سبق لك العمل مع موقع يحصل على أكثر من 5 أرقام من الزيارات شهريًا ، فمن المحتمل أنك وجدت أن Google Analytics بطيء جدًا.
يمكن أن يؤدي استخدام SQL لتحليل البيانات إلى تسريع الأمور ، لذلك لا يتعين عليك التنقل ببطء حول واجهة المستخدم في انتظار وقت طويل حتى يتم تحميل البيانات.
وكما هو الحال مع مصادر البيانات الأخرى ، يتيح لك SQL تحليل بيانات Google Analytics الخاصة بك دون أخذ عينات ويمكن أن يوفر لك 250000 دولار عند الترقية إلى الإصدار المميز.
تحليل Search Console
تعد البيانات الموجودة في واجهة Google Search Console رائعة ولكن لتصفية / تخصيص البيانات ، ليس لديك العديد من الخيارات. كما أنه يحدك في أول 1000 سطر من البيانات.
من الأفضل أن تقوم بتصدير البيانات إلى Excel ، ولكن لماذا لا تأخذها أكثر وتحللها باستخدام SQL!
منهج لمُحسّنات محرّكات البحث لتعلم SQL
SQL لتحليل بيانات SEO ليس معقدًا. إنه أسهل بكثير من الالتقاط من Excel.
لأغراض تحسين محركات البحث ، يجب أن تركز على تعلم استخدام المزادات التالية:
- اختر ومن
- تعليقات
- حد
- أين
- عوامل المقارنة
- العوامل المنطقية
- ترتيب حسب
- مجموعة من
- وظائف مجمعة
- قضية
- انضم
أولاً ، أوصي بأخذ دورة SQL لتحليل البيانات على Udacity.
ثم انتقل إلى البرنامج التعليمي Mode Analytics SQL. يمكنك تطبيق معرفتك من دورة Udacity على مجموعات البيانات في مستودع البيانات العام الخاص بهم.
أخيرًا ، يمكنك متابعة التمرين عن طريق أخذ دورة في Codecademy أو Datacamp.
كل من هذه المنصات لديها تحديات عملية يمكنك استخدامها وإضافتها إلى محفظتك.
موارد مفيدة:
- مدارس W3
- دليل أسلوب SQL
- ادوكبا
الخط السفلي
إذا كنت ترغب في البقاء في صدارة الحزمة بصفتك أحد كبار المسئولين الاقتصاديين ، فقد حان الوقت للبدء في صقل مهارات البيانات الخاصة بك باستخدام أدوات مثل SQL و Python.
SQL هي نقطة دخول رائعة ، ومن السهل التقاطها وستمنحك مقدمة لطيفة عن الترميز. بمجرد قفل SQL ، يمكنك البدء في تعلم Python.