Perché i SEO dovrebbero abbandonare Excel e imparare SQL

Pubblicato: 2019-10-10

La maggior parte del settore SEO utilizza Excel per analizzare i dati, che non è lo strumento migliore a nostra disposizione.

In quanto SEO, la quantità di dati a cui siamo esposti cresce rapidamente ogni anno. Tuttavia, Excel non è eccezionale con i big data e sei limitato a poco più di 1 milione di righe per cartella di lavoro.

Inoltre, il modo in cui i dati vengono gestiti nei fogli di calcolo rende le analisi SEO lente e macchinose. Le analisi influiscono sui dati stessi e sono difficili da eseguire, ripetere e condividere.

Ed è per questo che consiglio a tutti i SEO, soprattutto interni, di acquisire SQL (e anche Python).

Quali sono i limiti di Excel

Se hai mai utilizzato un foglio di calcolo, allora sai:

  • È facile modificare accidentalmente qualcosa che interrompe i tuoi dati.
  • È difficile replicare una vecchia analisi su nuovi dati.
  • È lento quando i set di dati contengono più di duecentomila righe.
  • È ingombrante condividere fogli di calcolo giganti con altre persone.

Perché passare da Excel a SQL?

Se passi a SQL da Excel, tutti i problemi che ho menzionato sopra scompaiono. E ottieni un paio di vantaggi extra:

  1. SQL è più veloce di Excel. Ciò che richiede alcune ore in Excel può essere completato in pochi minuti in SQL.
  2. SQL separa l'analisi dai dati. Quando si utilizza SQL, i dati che si analizzano vengono archiviati separatamente. Ciò significa che puoi inviare ai tuoi colleghi un piccolo file di codice per accedere alla tua analisi. Possono rieseguire l'analisi senza rovinare i tuoi dati. E tutto il tuo codice è riutilizzabile.

Cos'è SQL?

SQL è il linguaggio standard utilizzato per estrarre e analizzare i dati archiviati nei database.

Ecco un esempio di sintassi SQL:

Puoi capire questa sintassi SQL senza nemmeno conoscere la lingua:

  1. Seleziona tutte le colonne
  2. Da una tabella (origine dati)
  3. Dove una colonna è uguale a "qualche valore"

È come aggiungere un filtro in Excel.

Perché i SEO dovrebbero imparare l'SQL

SQL apre le porte alla capacità di gestire più dati. I SEO, e in particolare i SEO tecnici, trovano un valore crescente in enormi set di dati e nella combinazione di grandi set di dati. Ad esempio, se pensi a file di registro, dati di scansione e altri set di dati tecnici, tutti superano il limite di Excel.

E per gestire questi dati dovremmo utilizzare uno strumento creato per analizzare i dati su larga scala. Questa, l'analisi dei dati su larga scala, è un'area in cui SQL eccelle.

Proprio come Excel, SQL può gestire un set di dati per creare nuove colonne utilizzando funzioni aggregate o condizionali che semplificano il consumo dei dati. Tuttavia, utilizza una logica più vicina alla programmazione, il che lo rende anche una buona introduzione al lato tecnico delle cose per i SEO interessati a migliorare le proprie competenze tecniche.

Applicazioni pratiche di SQL per SEO tecnici

Ora condividerò alcuni esempi di dove SQL si comporta meglio di Excel per l'analisi dei dati SEO.

Prima di iniziare, ricorda che per utilizzare SQL per analizzare i dati, è necessario che i dati siano archiviati in un database. Questa non è una guida su come ottenerlo, ma ecco alcuni suggerimenti:

  • Contatta il tuo data team e guarda cosa ha già nel data warehouse.
  • Oppure fai da te seguendo questa guida su Moz: “come utilizzare big query per SEO su larga scala”.

Analisi del file di registro

I file di registro sono un caso di big data. I file di registro superano facilmente 1 milione di righe, quindi non sarai in grado di analizzare i dati in Excel senza campionarli. E il campionamento può introdurre distorsioni o errori.

Tuttavia, se hai i dati in un database (come Big Query) puoi analizzarli con SQL.

Ecco alcune domande comuni a cui possiamo rispondere facilmente con SQL:

  • Con quale frequenza Googlebot visita il mio sito web?
  • Quale user agent di Googlebot sta eseguendo la scansione del mio sito?
  • Qual è la percentuale di hit delle richieste che restituisce una risposta diversa da 200?
  • Qual è la % di richieste per ciascuna directory o sezione del sito?

Sul mio blog, ho trattato in dettaglio l'analisi dei file di registro e se vuoi configurarla in un database dai un'occhiata a questa guida di Distilled sull'analisi dei file di registro in big query.

Analisi dei dati di scansione

Se stai eseguendo la scansione di siti Web di grandi dimensioni, supereranno facilmente anche il limite di 1 milione di righe di Excel per cartella di lavoro.

Anche i siti Web che in teoria hanno solo un paio di migliaia di URL possono insinuarsi in milioni a causa della scarsa implementazione, dell'uso dei parametri, dei dati legacy delle migrazioni e di molti altri motivi.

SQL ti consente di analizzare l'intero set di dati dal software di scansione, come OnCrawl, senza campionare i dati. Ciò significa che puoi utilizzare i prodotti al massimo delle loro potenzialità senza doversi preoccupare di come lo analizzerai in Excel.

[Case Study] Gestione di più audit di siti

In poche settimane, l'utilizzo di OnCrawl ha aiutato Evergreen Media a ottenere risultati SEO rapidi per quanto riguarda gli snippet in primo piano di Google, l'ottimizzazione degli snippet, il miglioramento delle classifiche per la conversione delle pagine, 404 errori... Scopri come OnCrawl può semplificare il flusso di lavoro di qualsiasi agenzia SEO quando si tratta di audit SEO .
Leggi il caso di studio

Analisi di Google Analytics

Se hai mai lavorato con un sito che riceve più di 5 visite al mese, probabilmente hai scoperto che Google Analytics è molto lento.

L'uso di SQL per analizzare i dati può velocizzare le cose, quindi non è necessario spostarsi lentamente nell'interfaccia utente aspettando molto tempo per il caricamento dei dati.

E come con altre origini dati, SQL ti consente di analizzare i tuoi dati di Google Analytics senza campionamento e può farti risparmiare $ 250.000 sull'aggiornamento a premium.

Analisi di Search Console

I dati nell'interfaccia di Google Search Console sono ottimi ma per filtrare/personalizzare i dati non hai molte opzioni. Ti limita anche alle prime 1000 righe di dati.

È meglio esportare i dati in Excel, ma perché non andare oltre e analizzarli con SQL!

Un programma per i SEO per imparare l'SQL

L'analisi dei dati SQL per SEO non è complicata. È molto più facile di Excel da raccogliere.

Ai fini della SEO, dovresti concentrarti sull'apprendimento dell'uso delle seguenti funzioni:

  • SELEZIONA e DA
  • Commenti
  • LIMITE
  • DOVE
  • Operatori di confronto
  • Operatori logici
  • ORDINATO DA
  • RAGGRUPPARE PER
  • Funzioni aggregate
  • ASTUCCIO
  • GIUNTURA

Innanzitutto, consiglierei di seguire il corso SQL per l'analisi dei dati su Udacity.

Quindi passa all'esercitazione SQL Mode Analytics. Puoi applicare le tue conoscenze del corso Udacity ai set di dati nel loro data warehouse pubblico.

Infine, puoi continuare a esercitarti seguendo un corso su Codecademy o Datacamp.

Ognuna di queste piattaforme presenta sfide pratiche che puoi utilizzare e aggiungere al tuo portafoglio.

Risorse utili:

  • Scuole W3
  • Guida allo stile SQL
  • Educba

La linea di fondo

Se vuoi essere all'avanguardia come SEO, è ora che inizi a perfezionare le tue competenze sui dati con strumenti come SQL e Python.

SQL è un ottimo punto di ingresso, è facile da imparare e ti darà una bella introduzione alla programmazione. Dopo aver bloccato SQL, puoi iniziare a imparare Python.