Почему SEO-специалистам следует отказаться от Excel и изучить SQL

Опубликовано: 2019-10-10

Большая часть индустрии SEO использует Excel для анализа данных, что не является лучшим инструментом в нашем распоряжении.

Как SEO-специалисты, объем данных, с которыми мы сталкиваемся, быстро растет с каждым годом. Однако Excel не очень хорошо работает с большими данными, и вы ограничены чуть более 1 миллионом строк в книге.

Кроме того, способ обработки данных в электронных таблицах делает SEO-анализ медленным и громоздким. Анализы влияют на сами данные, и их трудно выполнять, повторять и делиться ими.

Вот почему я рекомендую всем SEO-специалистам, особенно штатным, освоить SQL (а также Python).

Каковы ограничения Excel

Если вы когда-либо пользовались электронными таблицами, то знаете:

  • Легко случайно изменить что-то, что сломает ваши данные.
  • Трудно воспроизвести старый анализ на новых данных.
  • Это медленно, когда наборы данных содержат более пары сотен тысяч строк.
  • Делиться гигантскими электронными таблицами с другими людьми обременительно.

Зачем переходить с Excel на SQL?

Если перейти на SQL из Excel, все проблемы, о которых я говорил выше, исчезнут. И вы получаете пару дополнительных преимуществ:

  1. SQL быстрее, чем Excel. То, что занимает несколько часов в Excel, можно выполнить за несколько минут в SQL.
  2. SQL отделяет анализ от данных. Когда вы используете SQL, данные, которые вы анализируете, хранятся отдельно. Это означает, что вы можете отправить своим коллегам небольшой файл кода для доступа к вашему анализу. Они могут повторить анализ, не испортив ваши данные. И весь ваш код можно использовать повторно.

Что такое SQL?

SQL — это стандартный язык, используемый для извлечения и анализа данных, хранящихся в базах данных.

Вот пример синтаксиса SQL:

Вы можете понять этот синтаксис SQL, даже не зная языка:

  1. Выбирает все столбцы
  2. Из таблицы (источник данных)
  3. Где столбец равен «какому-то значению»

Это то же самое, что добавить фильтр в Excel.

Почему оптимизаторы должны изучать SQL

SQL открывает возможности для обработки большего количества данных. SEO-специалисты, и особенно технические SEO-специалисты, находят все большую ценность в огромных наборах данных и в объединении больших наборов данных. Например, если вы думаете о файлах журналов, данных сканирования и других технических наборах данных, все они превышают ограничения Excel.

И для обработки этих данных мы должны использовать инструмент, созданный для анализа данных в масштабе. Это — анализ данных в масштабе — одна из областей, в которой SQL превосходит другие.

Как и Excel, SQL может обрабатывать набор данных для создания новых столбцов, используя агрегатные функции или условные операторы, которые упрощают использование данных. Тем не менее, он использует логику, более близкую к программированию, что также делает его хорошим введением в техническую сторону вещей для SEO-специалистов, заинтересованных в улучшении своих технических навыков.

Практическое применение SQL для технических SEO-специалистов

Теперь я поделюсь некоторыми примерами того, где SQL работает лучше, чем Excel для анализа данных SEO.

Прежде чем мы начнем, помните, что для использования SQL для анализа данных вам необходимо хранить данные в базе данных. Это не руководство о том, как этого добиться, но вот несколько советов:

  • Обратитесь к своей команде данных и узнайте, что у них уже есть в хранилище данных.
  • Или сделайте это сами, следуя этому руководству на Moz: «Как использовать большой запрос для крупномасштабного SEO».

Анализ файла журнала

Лог-файлы — это случай больших данных. Файлы журналов легко превышают 1 миллион строк, поэтому вы не сможете анализировать данные в Excel без выборки. Кроме того, выборка может привести к систематическим ошибкам или систематическим ошибкам.

Однако если у вас есть данные в базе данных (например, Big Query), вы можете проанализировать их с помощью SQL.

Вот несколько общих вопросов, на которые мы можем легко ответить с помощью SQL:

  • Как часто робот Googlebot посещает мой веб-сайт?
  • Какой пользовательский агент Googlebot сканирует мой сайт?
  • Какой % запросов возвращает ответ, отличный от 200?
  • Каков % запросов для каждого каталога или раздела сайта?

В своем блоге я подробно описал анализ файла журнала, и если вы хотите настроить его в базе данных, ознакомьтесь с этим руководством от Distilled по анализу файла журнала в большом запросе.

Анализ данных сканирования

Если вы сканируете большие веб-сайты, они также легко превысят ограничение Excel в 1 миллион строк на книгу.

Даже веб-сайты, которые теоретически имеют всего пару тысяч URL-адресов, могут вырасти до миллионов из-за плохой реализации, использования параметров, устаревших данных из миграций и многих других причин.

SQL позволяет анализировать полный набор данных из программного обеспечения для сканирования, такого как OnCrawl, без выборки данных. Это означает, что вы можете использовать продукты в полной мере, не беспокоясь о том, как вы будете анализировать их в Excel.

[Пример успеха] Проведение аудитов нескольких сайтов

За несколько недель использование OnCrawl помогло Evergreen Media добиться быстрых успехов в области SEO в отношении Google Featured Snippets, оптимизации фрагментов, улучшения рейтинга для преобразования страниц, ошибок 404... Узнайте, как OnCrawl может упростить рабочий процесс любого SEO-агентства, когда дело доходит до SEO-аудита. .
Читать тематическое исследование

Анализ Google Аналитики

Если вы когда-либо работали с сайтом, который посещает более 5 значных чисел в месяц, вы, вероятно, обнаружили, что Google Analytics работает очень медленно.

Использование SQL для анализа данных может ускорить работу, поэтому вам не придется медленно перемещаться по пользовательскому интерфейсу, ожидая долгой загрузки данных.

Как и в случае с другими источниками данных, SQL позволяет анализировать данные Google Analytics без выборки и может сэкономить вам 250 000 долларов США при переходе на премиум-версию.

Анализ консоли поиска

Данные в интерфейсе Google Search Console великолепны, но для фильтрации/настройки данных у вас не так много вариантов. Это также ограничивает вас первыми 1000 строками данных.

Лучше всего экспортировать данные в Excel, но почему бы не пойти дальше и не проанализировать их с помощью SQL!

Программа для SEO-специалистов по изучению SQL

SQL для анализа данных SEO не сложен. Это гораздо проще, чем Excel подобрать.

В целях SEO вы должны сосредоточиться на обучении использованию следующих функций:

  • ВЫБЕРИТЕ и ИЗ
  • Комментарии
  • ПРЕДЕЛ
  • КУДА
  • Операторы сравнения
  • Логические операторы
  • СОРТИРОВАТЬ ПО
  • ГРУППА ПО
  • Агрегатные функции
  • КЕЙС
  • ПРИСОЕДИНИТЬСЯ

Во-первых, я бы порекомендовал пройти курс SQL для анализа данных на Udacity.

Затем перейдите к учебнику Mode Analytics SQL. Вы можете применить свои знания из курса Udacity к наборам данных в их общедоступном хранилище данных.

Наконец, вы можете продолжить практику, пройдя курс на Codecademy или Datacamp.

У каждой из этих платформ есть практические задачи, которые вы можете использовать и добавлять в свое портфолио.

Полезные ресурсы:

  • Школы W3
  • Руководство по стилю SQL
  • Эдукба

Суть

Если вы хотите оставаться впереди остальных в качестве оптимизатора, пришло время отточить свои навыки работы с данными с помощью таких инструментов, как SQL и Python.

SQL — отличная отправная точка, его легко освоить, и он даст вам хорошее представление о программировании. Как только вы освоите SQL, вы можете начать изучать Python.