SEO'lar neden Excel'i bırakıp SQL öğrenmeli?

Yayınlanan: 2019-10-10

SEO endüstrisinin çoğu, elimizdeki en iyi araç olmayan verileri analiz etmek için Excel'i kullanır.

SEO uzmanları olarak maruz kaldığımız veri miktarı her yıl hızla artıyor. Ancak, Excel büyük veriler konusunda pek iyi değildir ve çalışma kitabı başına 1 milyon satırın biraz üzerinde bir sınırınız vardır.

Ek olarak, verilerin elektronik tablolarda işlenme şekli, SEO analizlerini yavaş ve hantal hale getirir. Analizler verilerin kendisini etkiler ve gerçekleştirilmesi, tekrarlanması ve paylaşılması zordur.

İşte bu yüzden tüm SEO'ların, özellikle şirket içi, SQL (ve ayrıca Python) almasını tavsiye ediyorum.

Excel'in sınırlamaları nelerdir?

Daha önce bir elektronik tablo kullandıysanız, bilirsiniz:

  • Verilerinizi bozan bir şeyi yanlışlıkla değiştirmek kolaydır.
  • Eski bir analizi yeni veriler üzerinde tekrarlamak zordur.
  • Veri kümeleri birkaç yüz binden fazla satır içerdiğinde yavaştır.
  • Dev elektronik tabloları diğer insanlarla paylaşmak zahmetlidir.

Neden Excel'den SQL'e geçmelisiniz?

Excel'den SQL'e geçerseniz yukarıda bahsettiğim tüm sorunlar ortadan kalkıyor. Ve birkaç ekstra avantaj elde edersiniz:

  1. SQL, Excel'den daha hızlıdır. Excel'de birkaç saat süren işler SQL'de birkaç dakikada tamamlanabilir.
  2. SQL, analizi verilerden ayırır. SQL kullandığınızda, analiz ettiğiniz veriler ayrı olarak saklanır. Bu, analizlerinize erişmek için iş arkadaşlarınıza küçük bir kod dosyası gönderebileceğiniz anlamına gelir. Verilerinizi bozmadan analizi yeniden çalıştırabilirler. Ve tüm kodunuz yeniden kullanılabilir.

SQL nedir?

SQL, veritabanlarında depolanan verileri çıkarmak ve analiz etmek için kullanılan standart dildir.

İşte bir SQL sözdizimi örneği:

Bu SQL sözdizimini, dili bilmeden bile anlayabilirsiniz:

  1. Tüm sütunları seçer
  2. Bir tablodan (veri kaynağı)
  3. Bir sütunun 'bir değere' eşit olduğu yer

Excel'de filtre eklemekle aynıdır.

SEO'lar neden SQL öğrenmeli?

SQL, daha fazla veri işleme yeteneğinin kapısını açar. SEO'lar ve özellikle teknik SEO'lar, büyük veri kümelerinde ve büyük veri kümelerini birleştirmede artan bir değer buluyor. Örneğin, günlük dosyaları, tarama verileri ve diğer teknik veri kümelerini düşünüyorsanız, hepsi Excel'in sınırını aşıyor.

Ve bu verileri işlemek için verileri ölçekte analiz etmek için oluşturulmuş bir araç kullanmalıyız. Bu, verileri ölçekte analiz etme, SQL'in üstün olduğu bir alandır.

Tıpkı Excel gibi, SQL de veri tüketimini kolaylaştıran toplama işlevleri veya koşullandırmaları kullanarak yeni sütunlar oluşturmak için bir veri kümesini değiştirebilir. Bununla birlikte, programlamaya daha yakın bir mantık kullanır, bu da onu teknik becerilerini geliştirmekle ilgilenen SEO'lar için şeylerin teknik yönüne iyi bir giriş yapar.

Teknik SEO'lar için SQL'in pratik uygulamaları

Şimdi SQL'in SEO veri analizi için Excel'den daha iyi performans gösterdiğine dair bazı örnekler paylaşacağım.

Başlamadan önce, verileri analiz etmek için SQL'i kullanmak için verilerin bir veritabanında saklanması gerektiğini unutmayın. Bu, bunu nasıl başaracağınıza dair bir rehber değil ama işte bazı işaretçiler:

  • Veri ekibinize ulaşın ve veri ambarında halihazırda nelere sahip olduklarını görün.
  • Veya Moz'daki bu kılavuzu izleyerek kendiniz yapın: “büyük ölçekli SEO için büyük sorgu nasıl kullanılır”.

Günlük dosyası analizi

Günlük dosyaları bir büyük veri durumudur. Günlük dosyaları kolayca 1 milyon satırı aştığından, verileri örneklemeden Excel'de analiz edemezsiniz. Ve örnekleme, önyargıları veya hataları ortaya çıkarabilir.

Ancak, verileriniz bir veritabanında (Big Query gibi) varsa, SQL ile analiz edebilirsiniz.

SQL ile kolayca yanıtlayabileceğimiz birkaç genel soru:

  • Googlebot web sitemi ne sıklıkla ziyaret ediyor?
  • Sitemi hangi Googlebot kullanıcı aracısı tarıyor?
  • İsteklerin yüzde kaçı, 200 olmayan bir yanıt döndürüyor?
  • Her dizin veya site bölümü için isteklerin yüzdesi nedir?

Blogumda, günlük dosyası analizini ayrıntılı olarak ele aldım ve bunu bir veritabanında kurmak istiyorsanız, büyük sorguda günlük dosyası analizinde Distilled tarafından hazırlanan bu kılavuza göz atın.

Tarama veri analizi

Büyük web sitelerini tarıyorsanız, bunlar Excel'in çalışma kitabı başına 1 milyon satır sınırını da kolayca aşacaktır.

Teorik olarak yalnızca birkaç bin URL'ye sahip olan web siteleri bile, zayıf uygulama, parametre kullanımı, geçişlerden gelen eski veriler ve diğer birçok nedenden dolayı milyonlara ulaşabilir.

SQL, verileri örneklemeden OnCrawl gibi tarama yazılımlarından tüm veri kümesini analiz etmenize olanak tanır. Bu, Excel'de nasıl analiz edeceğiniz konusunda endişelenmenize gerek kalmadan ürünleri tam potansiyelleriyle kullanabileceğiniz anlamına gelir.

[Örnek Olay] Birden çok site denetimini yönetme

Birkaç hafta içinde, OnCrawl'ı kullanmak Evergreen Media'nın Google Öne Çıkan Parçacıklar, parçacık optimizasyonu, sayfaları dönüştürmek için sıralama iyileştirmeleri, 404 hataları ile ilgili SEO hızlı kazanımları ile yardımcı oldu... Konu SEO denetimleri olduğunda OnCrawl'ın herhangi bir SEO ajansının iş akışını nasıl kolaylaştırabileceğini öğrenin .
Örnek olayı okuyun

Google Analytics analizi

Ayda 5 basamaktan fazla ziyaret alan bir siteyle çalıştıysanız, muhtemelen Google Analytics'in çok yavaş olduğunu görmüşsünüzdür.

Verileri analiz etmek için SQL kullanmak işleri hızlandırabilir, bu nedenle verilerin yüklenmesi için uzun süre bekleyerek kullanıcı arayüzünde yavaşça gezinmeniz gerekmez.

Diğer veri kaynaklarında olduğu gibi SQL, Google Analytics verilerinizi örnekleme yapmadan analiz etmenize olanak tanır ve premium sürüme yükseltmede size 250.000 ABD Doları tasarruf sağlayabilir.

Arama Konsolu analizi

Google Arama Konsolu arayüzündeki veriler harika ancak verileri filtrelemek / özelleştirmek için çok fazla seçeneğiniz yok. Ayrıca sizi ilk 1000 veri satırıyla sınırlar.

Verileri Excel'e aktarmanız en iyisidir, ancak neden daha ileri götürüp SQL ile analiz etmeyesiniz?

SEO'ların SQL öğrenmesi için bir müfredat

SEO veri analizi için SQL karmaşık değildir. Almak Excel'den çok daha kolaydır.

SEO amaçları için, aşağıdaki işlevleri kullanmayı öğrenmeye odaklanmalısınız:

  • SEÇ ve KİMDEN
  • Yorumlar
  • SINIR
  • NEREDE
  • Karşılaştırma Operatörleri
  • Mantıksal operatörler
  • TARAFINDAN SİPARİŞ
  • GRUP TARAFINDAN
  • Toplama Fonksiyonları
  • DURUM
  • KATILMAK

İlk olarak, Udacity'de Veri Analizi için SQL kursuna katılmanızı tavsiye ederim.

Ardından, Mod Analizi SQL öğreticisine geçin. Udacity kursundan edindiğiniz bilgileri, genel veri ambarlarındaki veri kümelerine uygulayabilirsiniz.

Son olarak Codecademy veya Datacamp'ta bir kurs alarak pratik yapmaya devam edebilirsiniz.

Bu platformların her biri, kullanabileceğiniz ve portföyünüze ekleyebileceğiniz pratik zorluklara sahiptir.

Yardımcı kaynaklar:

  • W3 Okulları
  • SQL stil kılavuzu
  • educba

Alt çizgi

Bir SEO uzmanı olarak önde olmak istiyorsanız, SQL ve Python gibi araçlarla veri becerilerinizi geliştirmenin zamanı geldi.

SQL harika bir giriş noktasıdır, anlaşılması kolaydır ve size kodlamaya güzel bir giriş sağlayacaktır. SQL'i kilitledikten sonra Python öğrenmeye başlayabilirsiniz.