Python, öğrenmesi oldukça kolay olmakla kalmayıp aynı zamanda SEO uzmanları için çok yararlı olan inanılmaz derecede güçlü bir programlama dilidir. Bu olabilir:

• Web sitelerini kazımak, verileri ayrıştırmak ve raporlar oluşturmak gibi tekrarlayan SEO görevlerini otomatikleştirin; bu size zaman kazandırır.
• API'lere bağlanarak ChatGPT API, Google Search Console API, SEMrush veya Ahrefs gibi kaynaklardan zahmetsizce veri almanıza olanak tanır.

Bu kılavuzda, önceden deneyiminiz olmasa bile size Python programlamayı nasıl kullanacağınızı göstereceğim! 

Aşağıdaki birkaç kullanışlı aracı oluşturacağız: 

• bir site haritası dosyasını kazıyan ve hatalı URL'leri (404, 5xx) ayrı bir dosyaya kaydeden araç.
• ayıklayan kazıyıcı ve bir URL listesinden meta açıklama etiketleri.
• Belirli bir sayfa hakkında performans verilerini toplamak için PageSpeed ​​Insights API'sine bağlanan bir araç. 
• CSV dosyasıyla temel işlemleri gerçekleştiren program.
• Google Search Console ve Google Analytics'ten alınan verileri birleştiren program.
• ChatGPT API'sini kullanan ve sonuçları bir CSV dosyasına kaydeden kullanışlı bir araç.

Ve en iyi parçası? Önceden herhangi bir programlama deneyimine ihtiyacınız yok! Dalış yapalım ve başlayalım!

Programlamaya hemen başlamak için neye ihtiyacınız var? 

Python programlarını çalıştırmak için bir Python ortamına ihtiyacınız vardır. Bu eğitimin amacı için, kullanacağız Google İşbirliği. Üç nedenden dolayı harika: 

• Başlamak çok kolay. İçinde ilk Python programınızı oluşturmak sadece birkaç dakikanızı alacaktır (ya da hızlıysanız bir dakikanızı). 

• Hiçbir şey yüklemenize gerek yok bilgisayarınızda. 

• Arkadaşlarınızla veya iş arkadaşlarınızla aynı kod üzerinde çalışabilirsiniz. Google Dokümanlar'ı düşünün, ancak Python programlama için. Belirli bir programda zorlanıyorsanız, iş arkadaşınızdan yardım isteyebilirsiniz. 

Ama merak etmeyin adım adım atacağız. 

İşte anlaşma!

Başarınızı garantilemek için şu yönergeleri izlemeniz gerekir: 

• Önemli adımları kaçırmamak için bölümü baştan sona okuyun.

• Bir Python hatasıyla mı karşılaşıyorsunuz? ChatGPT'den düzeltmesini isteyin.

• Şanssız? Sorunu çözmek için yeni bir ChatGPT sohbeti başlatın.

• ChatGPT, CSV dosyalarınızla sorun yaşıyorsa verilerle birlikte daha fazla bağlam ve örnek bir satır sağlayın. Dosyanın yapısını, sütunlarını ve veri biçimini açıklayın.

• Python programının çökmesi durumunda ChatGPT'den istisna işleme eklemesini isteyin.
• ChatGPT size eksik girdi verir ve rastgele bir yerde bitirirse (evet, olur!), ChatGPT'den bittiği yerden başlamasını isteyin.

Anlaştık mı? 

İlk Python programınızı yazmak – “merhaba dünya”

Tüm programcılar yolculuklarına benzer bir şekilde başlar. Basit bir şeyi yapmak için tasarlanmış basit bir bilgisayar programı yaratırlar: Ekranda "Merhaba dünya" görüntülemek.

Haydi Yapalım şunu! 

Başlamak için ChatGPT'den sizin için bir Python programı oluşturmasını isteyin:

Ardından ChatGPT tarafından sağlanan kodu kopyalayın. Bunu, “Kodu kopyala” düğmesine tıklayarak yapabilirsiniz.

Daha sonra, Google Colab'ı aç (Python programlarınızı çalıştırabileceğiniz özel bir ortamdır) ve seçin “Yeni defter” Yeni bir çalışma alanı oluşturmak için.

Kopyalanan kodu Google Colab hücresine yapıştırın (rehberlik için aşağıdaki ekran görüntüsüne bakın) ve "Çalıştırmak" düğmesi:

Tebrikler! Az önce ilk Python programınızı yazdınız! Ekrana “merhaba dünya” yazdırdı. 

Bir site haritası indiren bir program yazın

Pekala, daha pratik bir şeye geçelim. Bir site haritasından tüm URL'leri indiren ve bunları bir metin dosyasına kaydeden bir program oluşturmaya ne dersiniz?

ChatGPT ile bu programı sadece birkaç dakikada oluşturabilirsiniz.

Sohbete aşağıdaki istemi yazın:

"Merhaba Dünya" örneğinde yaptığınız gibi ChatGPT'den kodu aldıktan sonra, "Kodu kopyala" ChatGPT konsolunun sağ üst köşesinde bulunan düğme.

Şimdi, Google Colab not defterinizde, ana hücre zaten önceki programla dolu. 

Bunu halletmek için üç seçeneğiniz var:

1. Eski kodu kaldırın ve yenisini yapıştırın.
2. Yeni bir defter oluşturun.
3. Yeni bir hücre ekleyin.

Basitlik adına, aynı not defterine yeni hücreler ekleyelim.

Bunu yapmak için, Google Colab'da “Ekle”ye tıklayın ve ardından “Kod hücresi”ni seçin.

Devam edin ve ChatGPT'den aldığınız kodu yeni bir Google Colab hücresine yapıştırın, ardından "Çalıştır" düğmesini tıklayın.

Site haritanız nispeten küçükse, Google Colab birkaç saniye içinde görevi başarıyla tamamladığını size bildirir:

Oluşturulan dosya nerede?

İstemde, ChatGPT'den URL'lerin tam listesini indirmesini ve bunları bir metin dosyasına kaydetmesini istediniz. Bu dosyayı Google Colab'da bulmak için soldaki klasör simgesini tıklamanız yeterlidir; burada hızlı bir şekilde site haritası.txt dosyası.

Ardından, düzgün bir şekilde oluşturulup oluşturulmadığını görmek için dosyayı açabilirsiniz: 

Şimdi, bu programı geliştirmenin bazı yollarını keşfedelim:

çıkaracak bir program yazınız. ve bir URL listesinden meta açıklaması. 

Python'u kullanarak temel bilgileri çıkaracak bir programı kolayca yazabiliriz. (örneğin ve bir sayfa listesinden <meta> açıklama). 

İşte örnek bir bilgi istemi:

ChatGPT, görevi gerçekleştirmek için hızla bir Python programı oluşturdu:

Daha önce olduğu gibi, ChatGPT tarafından oluşturulan kodu kopyalayın ve Google Colab not defterinize yeni bir kod hücresi ekleyin. 

Kodu yapıştırdıktan sonra, "Çalıştır" düğmesini tıklayın.

Kullanmaya çalıştığınızda, dosyanın mevcut olmadığını söyleyen bir hatayla karşılaşırsınız. Bunu düzeltmek için “giriş.csv” kazımak istediğiniz URL'leri içeren dosya.

Tıkla "dosya" simgesini seçin ve ardından dosyayı yükleyin. Kendi dosyanızı kullanmak istemiyorsanız, şunu kullanın: benim örneğim. 

Dosyayı yükledikten sonra, program sorunsuz çalışmalı ve ayıklanmalıdır. ve meta açıklama değerleri. Beklendiği gibi, sonuçlar şuraya kaydedilecek: "özel_ekstraksiyon.csv" Dosya:

Harika iş çıkardınız, ChatGPT ve Python!

Bir web sitesinin hızını ölçen bir program yazın

Zaten çok şey öğrendiniz! 

Şimdi, daha gelişmiş bir şeye dalalım. Birden çok URL hakkında performans bilgilerini toplu olarak toplamak için PageSpeed ​​Insights API'sini kullanacağız. 

Yani merak etmeyin, biz çalıştıracağız 🙂 

Google PageSpeed ​​API'sine bağlanacak bir program yazmak ilk başta karmaşık görünebilir, ancak en iyi yanı, istemin kısa ve oldukça sezgisel olmasıdır:

Beklendiği gibi, ChatGPT benim için bu programı oluşturdu:

Ardından, kodu kopyalayıp Google Colab not defterinizdeki yeni bir hücreye yapıştırın.

Çalıştırmadan önce, lütfen PageSpeed ​​Insights API anahtarınızı koda girin.

Örneğin, anahtarınız "myKey43434343" ise, satır şöyle görünmelidir: api_key = "anahtarım43434343"

PageSpeed ​​Insights API anahtarınız yoksa şu adresten edinebilirsiniz: https://developers.google.com/speed/docs/insights/v5/get-started 

Kodu girip kendi API anahtarınızı girdikten sonra, tekrar “Çalıştır” düğmesine tıklayın. 

Maalesef bir hatayla karşılaştım. Oh hayır!

Endişelenmeyin, bu eğitim için kodsuz bir yaklaşıma bağlı kalıyoruz. 

O halde ChatGPT'den hatayla ilgili yardım isteyelim:

ChatGPT, hatanın nedenini açıkladı ve düzeltme adımları sağladı. Not: Ekran görüntüsünü kısaltmak için kırptım. 

Bu durumda ChatGPT, get_pagespeed_insights_score yeni, geliştirilmiş bir sürümle çalışır. Kodu bir metin düzenleyicide yaptığınız gibi düzenleyebilirsiniz. girintiyi koru (Python'da esastır).

Alternatif olarak, zamanınız kısıtlıysa veya bunu tam olarak nereye yapıştırmanız gerektiğinden emin değilseniz, ChatGPT'den tüm programı yeniden oluşturmasını isteyin ve kodun tamamını değiştirerek doğrudan Google Colab Not Defterine kopyalayıp/yapıştırabilirsiniz. :

Yeni kodu Google Colab'a yapıştırdıktan sonra mükemmel çalışıyor! 

Daha da iyi bir program için aşağıdaki fikirleri göz önünde bulundurun:

Sadece bir veri sütununu çıkarmak için bir program yazın

Şimdi, çok sayıda veri içeren bir CSV dosyanız olduğunu, ancak yalnızca tek bir sütunu (örneğin, URL listesi içeren bir sütunu) ayıklamak istediğinizi hayal edin.

Sonra bunu Excel'de yaparsınız ve çöker. Tekrar denersiniz ve… çöker.

Excel'i unutun; Python'da yapabilirsiniz. İşte kullanabileceğiniz bilgi istemi: 

İş akışını zaten biliyorsunuz:

• ChatGPT'den programı oluşturmasını isteyin. 

• ChatGPT tarafından oluşturulan çıktıyı kopyalayın.

• Google Colab'da yeni bir kod hücresi ekleyin.

• Yükle giriş dosyası Google Colab'a. 
• Kodu yapıştırın ve "Çalıştır" ı tıklayın. 

Beklendiği gibi, program şu adresten 21 URL çıkardı: "gsc_data.csv" ve onları kurtardı 'urls_only.txt'. Aşağıda bu dosyanın önizlemesini görebilirsiniz: 

İki dosyayı birleştiren bir program yazın

ChatGPT'nin yardımcı olabileceği başka bir alan da iki dosyayı bir dosyada birleştiren bir program oluşturmaktır.

İki ayrı CSV dosyanız olduğunu hayal edin, biri Google Search Console'dan geliyor, ve diğeri Google Analytics'ten geliyor. Excel, daha büyük hacimlerde hızla başarısız olabilir. 

İşte örnek bir bilgi istemi: 

ChatGPT, iki CSV dosyasını birleştirebilen Python programını hızlı bir şekilde oluşturdu: 

Şimdi ne yapacağınızı zaten bildiğinizden şüpheleniyorum. Tereddüt etmeniz durumunda: 

• Çıktıyı ChatGPT'den kopyalayın.

• Çıktıyı Google Colab'deki yeni kod hücresine yapıştırın.
• Giriş dosyalarını yükle [1] [2] Google Colab'a. Bu eğitimin amacı için, tarafımdan sağlanan dosyaları kullanın [1] [2] Kendi dosyalarınızı kullanmak istemeniz durumunda şunlardan emin olun:
  – Her iki dosya da URL alanını içerir.
  – Her iki dosya da aynı biçimde URL'ler içerir.
• Kod hücresini çalıştırın.

Bu Python programı, aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi verileri mükemmel bir şekilde birleştirdi:

Programın daha da geliştirilmesi için fikirler: 

• Her iki kaynaktan gelen verilerin homojen olduğundan emin olun. Genellikle, Google Analytics verileri göreli bir URL sunarken, Google Arama Konsolu her zaman tam URL'yi sunar. Bu olursa, program başarısız olur. Bu gibi durumlarda, önce ChatGPT'ye "https://www” adresinden her URL'ye önek ga_data.csv ve sonra gerisini yapın. 

• ChatGPT'den verileri daha kapsamlı bir şekilde analiz etmesini isteyin. Örneğin, ziyaretçilerin üzerinde çok zaman harcadıkları, ancak… Google kullanıcılarının sıfır tıklama aldığı URL'ler bulmak isteyebilirsiniz. Bu size, kullanıcılarınız için ilginç olan ancak dizine eklenmemiş veya bazı önemli sıralama sorunları olan URL'lerin bir listesini gösterecektir. 

ChatGPT API'yi kullanma

ChatGPT API'nin gücüyle çeşitli görevleri toplu olarak gerçekleştirebilir, bu görevleri daha verimli hale getirebilir ve zaman kazandırabilirsiniz. Daha önce bahsedilen örneklerden bazılarının toplu olarak nasıl yürütülebileceği aşağıda açıklanmıştır:

• Makalelerinizi toplu olarak özetleyin: Birçok makale için aynı anda özet veya meta açıklama oluşturabilirsiniz.
• İçerik kalitesini toplu olarak kontrol edin: Web sitenizin içeriğinin ne kadar iyi olduğunu görmek için ChatGPT'den makalelerinizin listesini otomatik olarak gözden geçirmesini isteyin.
• Düzeltmek toplu olarak etiketler: ChatGPT'den bir URL listesinden geçmesini, başlık etiketlerini çıkarmasını ve ChatGPT'nin web sitenizin daha fazla tıklama ve dönüşüm için daha iyi etiketler.
• Dil bilgisini toplu olarak düzeltin: Birden çok blog makalesindeki dilbilgisi hatalarını aynı anda düzeltin.

Şimdi pratik yap! ChatGPT kullanarak aşağıdaki özelliklere sahip bir program oluşturalım:

• Bir URL listesi içeren bir input.txt dosyasını okur.
• Her URL için, arama sonuçlarında kullanıcıların tıklama olasılığını belirlemek için etiket.

Bu şekilde, her birinin performansını anlayarak web sitenizi daha verimli ve etkili bir şekilde optimize edebilirsiniz. etiket.

İşte örnek bir bilgi istemi:

Her zaman olduğu gibi, ChatGPT böyle bir program oluşturma zorluğuyla karşı karşıya kaldı! 

Başlamak için şu basit adımları izleyin:

• Çıktıyı ChatGPT'den kopyalayın.

• Çıktıyı Google Colab'de yeni bir kod hücresine yapıştırın.

• Kodu şu şekilde değiştirin: OpenAI API anahtarınızı ekleyin.

• Kod hücresini çalıştırın.

Hata: eksik modül

“ olduğunu belirten bir hatayla karşılaşırsanızopenai modül bulunamadı”, onu yüklemeniz gerekecek. Bunu yapmak için, sadece komutu ekleyin !pip kurulum açık ChatGPT çıkışından önce hücreyi tekrar çalıştırın.

Program bana sonuçları içeren beklenen dosyayı verdi: 

Önemli not: 

Sayfaların tıklanabilirliğini değerlendirirken ChatGPT'nin nasıl bir mantık izlediği belli değil. Ne yazık ki, Google gibi daha çok bir kara kutu. 

Daha öngörülebilir sonuçlara sahip olmak istiyorsanız, ChatGPT özel eğitim tekniklerini kullanın. Her zaman olduğu gibi, nişinizde çalıştığından emin olun!

ChatGPT'den size Python kodunu açıklamasını istemek 

Python ve SEO'da yeniyseniz, oradaki tüm Python programları bunaltıcı görünebilir. Ancak Endişelenmeyin, belirli bir Python kodunun ne yaptığını anlamanın kolay bir yolu var!

ChatGPT'den size açıklamasını isteyin. İşte örnek bir bilgi istemi:

Benim durumumda, ChatGPT'den dosyaları ayıklamayı amaçlayan programlardan birini açıklamasını istedim. ve daha önce oluşturduğumuz meta açıklama etiketleri:

Tamamlayan

Umarım talimatlarım Python'da programlamaya başlamanıza yardımcı olmuştur. Şimdi, öğrendiklerinizi eyleme dökmenin zamanı geldi.

Günlük SEO işinizde size yardımcı olabilecek bazı programları düşünün ve bunları yazmanıza yardımcı olması için chatGPT'den yararlanın!

İyi eğlenceler!

Bu nedenle, biraz yardıma ihtiyacınız olduğunda bu özelliği kullanmaktan çekinmeyin!

PS

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.onely.com/blog/python-for-seo/