SEOがExcelを捨ててSQLを学ぶべき理由

公開: 2019-10-10

SEO業界のほとんどは、Excelを使用してデータを分析していますが、これは私たちが自由に使える最良のツールではありません。

SEOとして、私たちがさらされるデータの量は毎年急速に増加しています。 ただし、Excelはビッグデータには適しておらず、ブックあたりの行数は100万行強に制限されています。

さらに、スプレッドシートでデータを処理する方法により、SEO分析が遅くなり面倒になります。 分析はデータ自体に影響を及ぼし、実行、繰り返し、共有することは困難です。

そのため、すべてのSEO、特に社内でSQL（およびPython）を採用することをお勧めします。

Excelの制限は何ですか

スプレッドシートを使用したことがある場合は、次のことをご存知でしょう。

  • データを破壊する何かを誤って変更するのは簡単です。
  • 新しいデータで古い分析を複製することは困難です。
  • データセットに数十万行を超える場合は遅くなります。
  • 巨大なスプレッドシートを他の人と共有するのは面倒です。

なぜExcelからSQLに切り替えるのですか？

ExcelからSQLに切り替えると、上記の問題はすべて解消されます。 そして、いくつかの追加のメリットがあります。

  1. SQLはExcelよりも高速です。 Excelで数時間かかることは、SQLでは数分で完了できます。
  2. SQLは分析をデータから分離します。 SQLを使用する場合、分析するデータは個別に保存されます。 これは、分析にアクセスするための小さなコードファイルを同僚に送信できることを意味します。 彼らはあなたのデータを台無しにすることなく分析を再実行することができます。 そして、すべてのコードは再利用可能です。

SQLとは何ですか？

SQLは、データベースに格納されているデータの抽出と分析に使用される標準言語です。

SQL構文の例を次に示します。

言語を知らなくても、このSQL構文を理解できます。

  1. すべての列を選択します
  2. テーブルから（データソース）
  3. 列が「ある値」に等しい場合

これは、Excelでフィルターを追加するのと同じです。

SEOがSQLを学ぶべき理由

SQLは、より多くのデータを処理する機能への扉を開きます。 SEO、特に技術的なSEOは、巨大なデータセットや大規模なデータセットの組み合わせで価値が高まっています。 たとえば、ログファイル、クロールデータ、その他の技術データセットについて考えると、それらはすべてExcelの制限を超えています。

そして、このデータを処理するには、大規模なデータ分析用に構築されたツールを使用する必要があります。 これは、データを大規模に分析することであり、SQLが優れている分野の1つです。

Excelと同様に、SQLはデータセットをまとめて、データを使いやすくする集計関数または条件を使用して新しい列を作成できます。 ただし、プログラミングに近いロジックを使用しているため、技術スキルの向上に関心のあるSEOにとって、技術的な側面を紹介するのにも役立ちます。

テクニカルSEOのためのSQLの実用的なアプリケーション

ここで、SEOデータ分析においてSQLがExcelよりも優れたパフォーマンスを発揮する例をいくつか紹介します。

始める前に、SQLを使用してデータを分析するには、データベースにデータを保存する必要があることを忘れないでください。 これはそれを達成する方法のガイドではありませんが、ここにいくつかの指針があります：

  • データチームに連絡して、データウェアハウスにすでにあるものを確認してください。
  • または、Mozに関するこのガイド「大規模SEOにBigQueryを使用する方法」に従って自分でそれを行ってください。

ログファイル分析

ログファイルはビッグデータの場合です。 ログファイルは簡単に100万行を超えるため、サンプリングせずにExcelでデータを分析することはできません。 また、サンプリングによってバイアスやエラーが発生する可能性があります。

ただし、データベース（Big Queryなど）にデータがある場合は、SQLを使用してデータを分析できます。

SQLで簡単に答えられる一般的な質問を次に示します。

  • Googlebotはどのくらいの頻度で私のウェブサイトにアクセスしますか？
  • どのGooglebotユーザーエージェントが私のサイトをクロールしていますか？
  • リクエストヒットの何％が200以外の応答を返しますか？
  • 各ディレクトリまたはサイトセクションのリクエストの割合はいくつですか？

私のブログでは、ログファイル分析について詳しく説明しました。データベースに設定する場合は、このガイドのDistilled on log fileanalysis inbigqueryを確認してください。

クロールデータ分析

大規模なWebサイトをクロールしている場合は、ブックご​​とにExcelの100万行の制限を簡単に超えてしまいます。

理論的には数千のURLしかないWebサイトでさえ、実装の不備、パラメーターの使用、移行によるレガシーデータ、およびその他の多くの理由により、数百万に達する可能性があります。

SQLを使用すると、データをサンプリングせずに、OnCrawlなどのクロールソフトウェアからの完全なデータセットを分析できます。 これは、Excelでの分析方法を気にすることなく、製品を最大限に活用できることを意味します。

[ケーススタディ]複数のサイト監査の処理

数週間で、OnCrawlを使用することで、Googleの注目のスニペット、スニペットの最適化、ページ変換のランキングの向上、404エラーに関するSEOのクイックウィンでEvergreenMediaを支援しました。 。
ケーススタディを読む

GoogleAnalytics分析

月に5桁以上の訪問があるサイトで作業したことがある場合は、おそらくGoogleAnalyticsが非常に遅いことに気付いたでしょう。

SQLを使用してデータを分析すると処理速度が向上するため、データが読み込まれるのを長時間待ってユーザーインターフェイスをゆっくりと移動する必要はありません。

また、他のデータソースと同様に、SQLを使用すると、サンプリングせずにGoogle Analyticsデータを分析でき、プレミアムへのアップグレードで250,000ドル節約できます。

検索コンソールの分析

Google検索コンソールのインターフェースのデータは素晴らしいですが、データをフィルタリング/カスタマイズするには、多くのオプションがありません。 また、データの最初の1000行に制限されます。

データをExcelにエクスポートするのが最善ですが、それをさらに進めてSQLで分析してみませんか。

SEOがSQLを学ぶためのシラバス

SEOデータ分析のためのSQLは複雑ではありません。 Excelよりも簡単に入手できます。

SEOの目的のために、あなたは以下の機能を使うことを学ぶことに集中するべきです::

  • SELECTとFROM
  • コメントコメント
  • 制限
  • どこ
  • 比較演算子
  • 論理演算子
  • 注文者
  • GROUP BY
  • 集計関数
  • 場合
  • 加入

まず、UdacityのSQL forDataAnalysisコースを受講することをお勧めします。

次に、ModeAnalyticsSQLチュートリアルに進みます。 Udacityコースの知識を、パブリックデータウェアハウスのデータセットに適用できます。

最後に、CodecademyまたはDatacampのコースを受講して、練習を続けることができます。

これらの各プラットフォームには、ポートフォリオに使用および追加できる実用的な課題があります。

役立つリソース：

  • W3スクール
  • SQLスタイルガイド
  • Educba

結論

SEOとして業界をリードしたい場合は、SQLやPythonなどのツールを使用してデータスキルを磨き始めましょう。

SQLは優れたエントリポイントであり、簡単に理解でき、コーディングの概要を知ることができます。 SQLをロックダウンすると、Pythonの学習を開始できます。