Por qué los SEO deberían deshacerse de Excel y aprender SQL

La mayor parte de la industria de SEO usa Excel para analizar los datos, que no es la mejor herramienta a nuestra disposición.

Como SEO, la cantidad de datos a los que estamos expuestos crece rápidamente cada año. Sin embargo, Excel no es bueno con grandes datos y está limitado a poco más de 1 millón de filas por libro de trabajo.

Además, la forma en que se manejan los datos en las hojas de cálculo hace que los análisis de SEO sean lentos y engorrosos. Los análisis afectan a los datos en sí y son difíciles de realizar, repetir y compartir.

Y es por eso que recomiendo que todos los SEO, especialmente los internos, elijan SQL (y también Python).

¿Cuáles son las limitaciones de Excel?

Si alguna vez has usado una hoja de cálculo, entonces sabes:

• Es fácil cambiar accidentalmente algo que rompa sus datos.
• Es difícil replicar un análisis antiguo en datos nuevos.
• Es lento cuando los conjuntos de datos contienen más de un par de cientos de miles de filas.
• Es engorroso compartir hojas de cálculo gigantes con otras personas.

¿Por qué cambiar de Excel a SQL?

Si cambia a SQL desde Excel, todos los problemas que mencioné anteriormente desaparecerán. Y obtienes un par de beneficios adicionales:

1. SQL es más rápido que Excel. Lo que lleva unas pocas horas en Excel se puede completar en unos minutos en SQL.
2. SQL separa el análisis de los datos. Cuando usa SQL, los datos que analiza se almacenan por separado. Esto significa que puede enviar a sus colegas un pequeño archivo de código para acceder a su análisis. Pueden volver a ejecutar el análisis sin arruinar sus datos. Y todo su código es reutilizable.

¿Qué es SQL?

SQL es el lenguaje estándar utilizado para extraer y analizar datos almacenados en bases de datos.

Aquí hay un ejemplo de sintaxis SQL:

Puede comprender esta sintaxis SQL sin siquiera conocer el idioma:

1. Selecciona todas las columnas.
2. De una tabla (fuente de datos)
3. Donde una columna es igual a 'algún valor'

Es lo mismo que agregar un filtro en Excel.

Por qué los SEO deberían aprender SQL

SQL abre la puerta a la capacidad de manejar más datos. Los SEO, y especialmente los SEO técnicos, encuentran un valor cada vez mayor en grandes conjuntos de datos y en la combinación de grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, si piensa en archivos de registro, datos de rastreo y otros conjuntos de datos técnicos, todos superan el límite de Excel.

Y para manejar estos datos, deberíamos usar una herramienta diseñada para analizar datos a escala. Esto, el análisis de datos a escala, es un área en la que SQL sobresale.

Al igual que Excel, SQL puede manipular un conjunto de datos para crear nuevas columnas utilizando funciones agregadas o condicionales que facilitan el consumo de datos. Sin embargo, utiliza una lógica más cercana a la programación, lo que también lo convierte en una buena introducción al aspecto técnico de las cosas para los SEO interesados ​​en mejorar sus habilidades técnicas.

Aplicaciones prácticas de SQL para SEO técnicos

Ahora compartiré algunos ejemplos de dónde SQL funciona mejor que Excel para el análisis de datos de SEO.

Antes de comenzar, recuerde que para utilizar SQL para analizar datos, debe tener datos almacenados en una base de datos. Esta no es una guía sobre cómo lograrlo, pero aquí hay algunos consejos:

• Comuníquese con su equipo de datos y vea lo que ya tienen en el almacén de datos.
• O hágalo usted mismo siguiendo esta guía en Moz: “cómo usar big query para SEO a gran escala”.

Análisis de archivos de registro

Los archivos de registro son un caso de big data. Los archivos de registro superan fácilmente 1 millón de filas, por lo que no podrá analizar los datos en Excel sin tomar muestras. Y el muestreo puede introducir sesgos o errores.

Sin embargo, si tiene los datos en una base de datos (como Big Query), puede analizarlos con SQL.

Aquí hay algunas preguntas comunes que podemos responder fácilmente con SQL:

• ¿Con qué frecuencia visita Googlebot mi sitio web?
• ¿Qué agente de usuario de Googlebot está rastreando mi sitio?
• ¿Qué porcentaje de aciertos en las solicitudes devuelve una respuesta distinta de 200?
• ¿Cuál es el % de solicitudes para cada directorio o sección del sitio?

En mi blog, he cubierto el análisis de archivos de registro en detalle y si desea configurarlo en una base de datos, consulte esta guía de Distilled sobre el análisis de archivos de registro en una consulta grande.

Análisis de datos de rastreo

Si está rastreando sitios web grandes, también superarán fácilmente el límite de 1 millón de filas de Excel por libro de trabajo.

Incluso los sitios web que teóricamente solo tienen un par de miles de URL pueden convertirse en millones debido a una implementación deficiente, el uso de parámetros, los datos heredados de las migraciones y muchas otras razones.

SQL le permite analizar el conjunto de datos completo del software de rastreo, como OnCrawl, sin muestrear los datos. Esto significa que puede utilizar los productos en todo su potencial sin tener que preocuparse por cómo los analizará en Excel.

[Estudio de caso] Manejo de múltiples auditorías de sitios

En unas pocas semanas, el uso de OnCrawl ha ayudado a Evergreen Media con ganancias rápidas de SEO con respecto a fragmentos destacados de Google, optimización de fragmentos, mejoras de clasificación para convertir páginas, errores 404... Descubra cómo OnCrawl puede facilitar el flujo de trabajo de cualquier agencia de SEO cuando se trata de auditorías de SEO .

Lea el estudio de caso

Análisis de Google Analytics

Si alguna vez ha trabajado con un sitio que obtiene más de 5 dígitos de visitas por mes, probablemente haya descubierto que Google Analytics es muy lento.

El uso de SQL para analizar los datos puede acelerar las cosas, por lo que no tiene que navegar lentamente por la interfaz de usuario esperando mucho tiempo para que se carguen los datos.

Y al igual que con otras fuentes de datos, SQL le permite analizar sus datos de Google Analytics sin muestreo y puede ahorrarle $ 250,000 en la actualización a premium.

Análisis de la consola de búsqueda

Los datos en la interfaz de Google Search Console son geniales, pero para filtrar/personalizar los datos no tienes muchas opciones. También lo limita a las primeras 1000 líneas de datos.

Es mejor que exporte los datos a Excel, pero ¿por qué no llevarlo más allá y analizarlo con SQL?

Un plan de estudios para que los SEO aprendan SQL

SQL para el análisis de datos de SEO no es complicado. Es mucho más fácil de aprender que Excel.

Para propósitos de SEO, debe enfocarse en aprender a usar las siguientes funciones:

• SELECCIONAR y DESDE
• Comentarios
• LÍMITE
• DONDE
• Operadores de comparación
• Operadores logicos
• ORDENAR POR
• AGRUPAR POR
• Funciones agregadas
• CASO
• ENTRAR

Primero, recomendaría tomar el curso SQL para análisis de datos en Udacity.

Luego continúe con el tutorial SQL de Mode Analytics. Puede aplicar su conocimiento del curso de Udacity a conjuntos de datos en su almacén de datos público.

Finalmente, puedes continuar practicando tomando un curso en Codecademy o Datacamp.

Cada una de estas plataformas tiene desafíos prácticos que puede usar y agregar a su cartera.

Recursos útiles:

• Escuelas W3
• guía de estilo SQL
• educaba

La línea de fondo

Si desea mantenerse a la vanguardia como SEO, es hora de que comience a pulir sus habilidades de datos con herramientas como SQL y Python.

SQL es un excelente punto de entrada, es fácil de aprender y le brindará una buena introducción a la codificación. Una vez que haya bloqueado SQL, puede comenzar a aprender Python.