Por que os SEOs devem abandonar o Excel e aprender SQL

A maioria da indústria de SEO usa o Excel para analisar os dados, que não é a melhor ferramenta à nossa disposição.

Como SEOs, a quantidade de dados a que estamos expostos está crescendo rapidamente a cada ano. No entanto, o Excel não é ótimo com big data e você está limitado a pouco mais de 1 milhão de linhas por pasta de trabalho.

Além disso, a forma como os dados são tratados nas planilhas torna as análises de SEO lentas e complicadas. As análises afetam os próprios dados e são difíceis de executar, repetir e compartilhar.

E é por isso que recomendo que todos os SEOs, especialmente os internos, usem SQL (e também Python).

Quais são as limitações do Excel

Se você já usou uma planilha, sabe:

• É fácil alterar acidentalmente algo que quebra seus dados.
• É difícil replicar uma análise antiga em novos dados.
• É lento quando os conjuntos de dados contêm mais de algumas centenas de milhares de linhas.
• É complicado compartilhar planilhas gigantes com outras pessoas.

Por que mudar do Excel para o SQL?

Se você mudar para o SQL do Excel, todos os problemas que mencionei acima desaparecem. E você recebe alguns benefícios extras:

1. SQL é mais rápido que o Excel. O que leva algumas horas no Excel pode ser concluído em poucos minutos no SQL.
2. SQL separa a análise dos dados. Quando você usa SQL, os dados de sua análise são armazenados separadamente. Isso significa que você pode enviar a seus colegas um pequeno arquivo de código para acessar sua análise. Eles podem executar novamente a análise sem arruinar seus dados. E todo o seu código é reutilizável.

O que é SQL?

SQL é a linguagem padrão usada para extrair e analisar dados armazenados em bancos de dados.

Aqui está um exemplo de sintaxe SQL:

Você pode entender essa sintaxe SQL mesmo sem conhecer a linguagem:

1. Seleciona todas as colunas
2. De uma tabela (fonte de dados)
3. Onde uma coluna é igual a 'algum valor'

É o mesmo que adicionar um filtro no Excel.

Por que os SEOs devem aprender SQL

O SQL abre as portas para a capacidade de lidar com mais dados. SEOs, e especialmente SEOs técnicos, encontram valor crescente em grandes conjuntos de dados e na combinação de grandes conjuntos de dados. Por exemplo, se você pensar em arquivos de log, dados de rastreamento e outros conjuntos de dados técnicos, todos eles excedem o limite do Excel.

E para lidar com esses dados, devemos usar uma ferramenta criada para analisar dados em escala. Essa – análise de dados em escala – é uma área em que o SQL se destaca.

Assim como o Excel, o SQL pode organizar um conjunto de dados para criar novas colunas usando funções agregadas ou condicionais que facilitam o consumo dos dados. No entanto, ele usa uma lógica mais próxima da programação, o que também o torna uma boa introdução ao lado técnico das coisas para SEOs interessados ​​em melhorar suas habilidades técnicas.

Aplicações práticas de SQL para SEOs técnicos

Agora vou compartilhar alguns exemplos de onde o SQL tem um desempenho melhor do que o Excel para análise de dados de SEO.

Antes de começarmos, lembre-se que para utilizar SQL para analisar dados, você precisa ter os dados armazenados em um banco de dados. Este não é um guia sobre como conseguir isso, mas aqui estão algumas dicas:

• Entre em contato com sua equipe de dados e veja o que eles já têm no data warehouse.
• Ou faça você mesmo seguindo este guia no Moz: “como usar a consulta grande para SEO em larga escala”.

Análise do arquivo de log

Os arquivos de log são um caso de big data. Os arquivos de log excedem facilmente 1 milhão de linhas, portanto, você não poderá analisar os dados no Excel sem amostragem. E a amostragem pode introduzir vieses ou erros.

No entanto, se você tiver os dados em um banco de dados (como o Big Query), poderá analisá-los com SQL.

Aqui estão algumas perguntas comuns que podemos responder facilmente com SQL:

• Com que frequência o Googlebot visita meu site?
• Qual user agent do Googlebot está rastreando meu site?
• Qual % de acertos de solicitações retornam uma resposta diferente de 200?
• Qual é a % de solicitações para cada diretório ou seção do site?

No meu blog, abordei detalhadamente a análise de arquivos de log e, se você quiser configurá-la em um banco de dados, confira este guia do Distilled on log file analysis in big query.

Análise de dados de rastreamento

Se você estiver rastreando sites grandes, eles também ultrapassarão facilmente o limite de 1 milhão de linhas do Excel por pasta de trabalho.

Mesmo os sites que teoricamente têm apenas alguns milhares de URLs podem chegar aos milhões devido à má implementação, uso de parâmetros, dados legados de migrações e muitos outros motivos.

O SQL permite analisar o conjunto de dados completo do software de rastreamento, como o OnCrawl, sem amostrar os dados. Isso significa que você pode usar os produtos em todo o seu potencial sem ter que se preocupar com a forma como irá analisá-los no Excel.

[Estudo de caso] Como lidar com auditorias em vários locais

Em poucas semanas, o uso do OnCrawl ajudou a Evergreen Media com ganhos rápidos de SEO em relação aos Featured Snippets do Google, otimização de snippets, melhorias de classificação para conversão de páginas, erros 404... Descubra como o OnCrawl pode facilitar o fluxo de trabalho de qualquer agência de SEO quando se trata de auditorias de SEO .

Leia o estudo de caso

Análise do Google Analytics

Se você já trabalhou com um site recebendo mais de 5 dígitos de visitas por mês, provavelmente achou o Google Analytics muito lento.

Usar o SQL para analisar os dados pode acelerar as coisas, para que você não precise navegar lentamente pela interface do usuário esperando muito tempo para que os dados sejam carregados.

E, como acontece com outras fontes de dados, o SQL permite que você analise seus dados do Google Analytics sem amostragem e pode economizar US$ 250.000 na atualização para premium.

Análise do Search Console

Os dados na interface do Google Search Console são ótimos, mas para filtrar/personalizar os dados você não tem muitas opções. Ele também limita você às primeiras 1.000 linhas de dados.

É melhor exportar os dados para o Excel, mas por que não ir mais longe e analisá-los com SQL!

Um programa para SEOs aprenderem SQL

SQL para análise de dados de SEO não é complicado. É muito mais fácil do que o Excel para pegar.

Para fins de SEO, você deve se concentrar em aprender a usar as seguintes funções:

• SELECIONAR e DE
• Comentários
• LIMITE
• ONDE
• Operadores de comparação
• Operadores lógicos
• ORDENAR POR
• AGRUPAR POR
• Funções agregadas
• CASO
• JUNTE-SE

Primeiro, recomendo fazer o curso SQL for Data Analysis na Udacity.

Em seguida, vá para o tutorial SQL do Modo Analytics. Você pode aplicar seu conhecimento do curso Udacity a conjuntos de dados em seu data warehouse público.

Por fim, você pode continuar praticando fazendo um curso na Codecademy ou Datacamp.

Cada uma dessas plataformas tem desafios práticos que você pode usar e adicionar ao seu portfólio.

Recursos úteis:

• Escolas W3
• guia de estilo SQL
• Educar

A linha de fundo

Se você quiser ficar à frente do pacote como SEO, é hora de começar a aprimorar suas habilidades de dados com ferramentas como SQL e Python.

SQL é um ótimo ponto de entrada, é fácil de aprender e lhe dará uma boa introdução à codificação. Depois de bloquear o SQL, você pode começar a aprender Python.