De ce SEO ar trebui să renunțe la Excel și să învețe SQL

Publicat: 2019-10-10

Majoritatea industriei SEO utilizează Excel pentru a analiza datele, care nu este cel mai bun instrument de care dispunem.

În calitate de SEO, cantitatea de date la care suntem expuși crește rapid în fiecare an. Cu toate acestea, Excel nu este grozav cu date mari și ești limitat la puțin peste 1 milion de rânduri per registru de lucru.

În plus, modul în care datele sunt gestionate în foile de calcul face ca analizele SEO să fie lente și greoaie. Analizele afectează datele în sine și sunt dificil de efectuat, repetat și partajat.

Și de aceea recomand ca toți SEO, în special cei interni, să preia SQL (și, de asemenea, Python).

Care sunt limitările Excel

Dacă ați folosit vreodată o foaie de calcul, atunci știți:

  • Este ușor să schimbi accidental ceva care îți distruge datele.
  • Este greu să reproduci o analiză veche pe date noi.
  • Este lent când seturile de date conțin peste câteva sute de mii de rânduri.
  • Este greoi să partajezi foi de calcul uriașe cu alte persoane.

De ce să treci de la Excel la SQL?

Dacă treci la SQL din Excel, toate problemele pe care le-am menționat mai sus dispar. Și obțineți câteva beneficii suplimentare:

  1. SQL este mai rapid decât Excel. Ceea ce durează câteva ore în Excel poate fi finalizat în câteva minute în SQL.
  2. SQL separă analiza de date. Când utilizați SQL, datele pe care le analizați sunt stocate separat. Aceasta înseamnă că le puteți trimite colegilor un mic fișier de cod pentru a vă accesa analiza. Ei pot rula din nou analiza fără a vă distruge datele. Și tot codul tău este reutilizabil.

Ce este SQL?

SQL este limbajul standard folosit pentru extragerea și analiza datelor stocate în bazele de date.

Iată un exemplu de sintaxă SQL:

Puteți înțelege această sintaxă SQL fără să cunoașteți limba:

  1. Selectează toate coloanele
  2. dintr-un tabel (sursa de date)
  3. Unde o coloană este egală cu „o anumită valoare”

Este același lucru cu adăugarea unui filtru în Excel.

De ce SEO ar trebui să învețe SQL

SQL deschide ușa pentru capacitatea de a gestiona mai multe date. SEO, și în special SEO tehnici, găsesc o valoare din ce în ce mai mare în seturi de date uriașe și în combinarea seturilor mari de date. De exemplu, dacă vă gândiți la fișierele jurnal, datele de accesare cu crawlere și alte seturi de date tehnice, toate acestea depășesc limita Excel.

Și pentru a gestiona aceste date ar trebui să folosim un instrument care este construit pentru analiza datelor la scară. Aceasta – analiza datelor la scară – este un domeniu în care SQL excelează.

La fel ca Excel, SQL poate dispută un set de date pentru a crea coloane noi folosind funcții agregate sau condiționale care ușurează consumul de date. Cu toate acestea, folosește o logică care este mai apropiată de programare, ceea ce o face și o bună introducere în partea tehnică a lucrurilor pentru SEO interesați să-și îmbunătățească abilitățile tehnice.

Aplicații practice ale SQL pentru SEO tehnice

Acum voi împărtăși câteva exemple de unde SQL funcționează mai bine decât Excel pentru analiza datelor SEO.

Înainte de a începe, amintiți-vă că pentru a utiliza SQL pentru a analiza datele, trebuie să aveți datele stocate într-o bază de date. Acesta nu este un ghid despre cum să realizați acest lucru, dar iată câteva indicații:

  • Luați legătura cu echipa dvs. de date și vedeți ce au deja în depozitul de date.
  • Sau fă-o singur, urmând acest ghid pe Moz: „cum să folosești interogarea mare pentru SEO pe scară largă”.

Analiza fișierului jurnal

Fișierele jurnal sunt un caz de date mari. Fișierele jurnal depășesc cu ușurință 1 milion de rânduri, așa că nu veți putea analiza datele în Excel fără eșantionare. Și eșantionarea poate introduce părtiniri sau erori.

Cu toate acestea, dacă aveți datele într-o bază de date (cum ar fi Big Query), le puteți analiza cu SQL.

Iată câteva întrebări frecvente la care putem răspunde cu ușurință cu SQL:

  • Cât de des vizitează Googlebot site-ul meu?
  • Ce agent de utilizator Googlebot accesează cu crawlere site-ul meu?
  • Ce procentaj dintre cererile de accesare returnează un răspuns non-200?
  • Care este procentul de solicitări pentru fiecare director sau secțiune de site?

Pe blogul meu, am tratat analiza fișierelor jurnal în detaliu și, dacă doriți să o configurați într-o bază de date, consultați acest ghid de la Distilled despre analiza fișierelor jurnal în interogare mare.

Analiza datelor cu crawlere

Dacă accesați cu crawlere site-uri web mari, acestea vor depăși cu ușurință limita de 1 milion de rânduri pentru fiecare registru de lucru din Excel.

Chiar și site-urile web care, teoretic, au doar câteva mii de adrese URL se pot strecura la milioane din cauza implementării proaste, a utilizării parametrilor, a datelor moștenite din migrații și a multor alte motive.

SQL vă permite să analizați setul complet de date din software-ul de crawling, cum ar fi OnCrawl, fără a eșantiona datele. Aceasta înseamnă că puteți folosi produsele la întregul lor potențial fără a fi nevoie să vă faceți griji cu privire la modul în care le veți analiza în Excel.

[Studiu de caz] Gestionarea mai multor audituri ale site-urilor

În câteva săptămâni, utilizarea OnCrawl a ajutat Evergreen Media să obțină câștiguri rapide SEO în ceea ce privește Google Featured Snippets, optimizarea fragmentelor, îmbunătățirea clasamentului pentru conversia paginilor, erori 404... Aflați cum OnCrawl poate ușura fluxul de lucru al oricărei agenții SEO atunci când vine vorba de audituri SEO .
Citiți studiul de caz

Analiza Google Analytics

Dacă ați lucrat vreodată cu un site care înregistrează mai mult de 5 cifre pe lună, atunci probabil că ați considerat că Google Analytics este foarte lent.

Folosirea SQL pentru a analiza datele poate accelera lucrurile, astfel încât nu trebuie să navigați încet prin interfața cu utilizatorul așteptând mult timp pentru încărcarea datelor.

Și, ca și în cazul altor surse de date, SQL vă permite să analizați datele dvs. Google Analytics fără eșantionare și vă poate economisi 250.000 USD la trecerea la premium.

Analiza Search Console

Datele din interfața Google Search Console sunt grozave, dar pentru a filtra/personaliza datele nu aveți prea multe opțiuni. De asemenea, vă limitează la primele 1000 de linii de date.

Cel mai bine este să exportați datele în Excel, dar de ce să nu le duceți mai departe și să le analizați cu SQL!

O programă pentru SEO pentru a învăța SQL

SQL pentru analiza datelor SEO nu este complicată. Este mult mai ușor de preluat decât Excel.

În scopuri SEO, ar trebui să vă concentrați pe învățarea să utilizați următoarele funcții::

  • SELECT și FROM
  • Comentarii
  • LIMITĂ
  • UNDE
  • Operatori de comparare
  • Operatori logici
  • COMANDA PENTRU
  • A SE GRUPA CU
  • Funcții agregate
  • CAZ
  • A TE ALATURA

În primul rând, aș recomanda să urmați cursul SQL pentru analiza datelor pe Udacity.

Apoi treceți la tutorialul SQL Mode Analytics. Vă puteți aplica cunoștințele de la cursul Udacity la seturile de date din depozitul lor public de date.

În cele din urmă, puteți continua să exersați urmând un curs pe Codecademy sau Datacamp.

Fiecare dintre aceste platforme are provocări practice pe care le puteți folosi și adăuga la portofoliul dvs.

Resurse utile:

  • Școli W3
  • Ghid de stil SQL
  • Educba

Linia de jos

Dacă doriți să rămâneți în fruntea pachetului ca SEO, este timpul să începeți să vă lustruiți abilitățile de date cu instrumente precum SQL și Python.

SQL este un punct de intrare grozav, este ușor de preluat și vă va oferi o introducere frumoasă în codificare. Odată ce ați blocat SQL, puteți începe să învățați Python.