Qui ne s’est pas déjà dit une fois qu’il aimerait appuyer sur un bouton pour que tout se fasse tout seul ?
Qui ne s’est jamais dit “j’en ai marre de faire du copier coller” et de faire tout le temps la même chose ?
Pour autant, les tâches répétitives sont souvent nécessaires pour bien faire votre travail.
Aujourd’hui je vous annonce le lancement de ma catégorie “Automatisation en Python” où je vais traiter des tâches répétitives et vous livrer le code python pour les faire. Si vous avez des suggestions, allez me les poser dans Questions – Réponses.
Les derniers articles sur l’automatisation avec Python :
- Catégoriser ses mots clés rapidement
- Récupérer ses mots clés GSC via l’API
- Récupérer les métriques Crux en API
- Optimisation des basiques SEO avec Python
- Faire un Content Gap avec Babbar
Analyse des données pour le référencement
L’analyse de donnée est une tâche qui est assez récurrente dans le job d’un SEO. Il est tout à fait possible d’automatiser une bonne partie du process d’analyse, selon la donnée et la source :
- Si la source est Google Analytics, vous allez surtout analyser les retours sur investissements au niveau du comportement utilisateur sur votre site.
- Avec Google Search Console, vous allez pouvoir analyser la performance de vos pages d’un point de vue des pages de résultats de recherche, et catégoriser vos clics (Marque vs hors marque par exemple).
- Avec Monitorank, vous allez pouvoir vérifier que vous apparaissez toujours sur les requêtes que vous définissez comme stratégiques.
- Avec Babbar, vous allez pouvoir analyser les signaux d’autorités url à l’url et comparer avec vos concurrents, et auditer vos backlinks ou vos possibilités de backlinks. Voire avoir des suggestions de maillage interne.
- Avec Yourtext Guru, vous allez pouvoir suivre le niveau d’optimisation sémantique de vos contenus.
Utilisation de Python pour l’analyse des données SEO
Utilisation des bibliothèques Python pour l’analyse SEO
La plupart des bibliothèques Python que j’utilise au quotidien traitent des CSV. Il s’agit de Pandas.
Mais sur mon plus gros projet d’automatisation, j’utilise configparser, os, csv, requests, subprocess, shutil, urllib, git, json, random, platform, collections, pandas, numpy et concurrent.
(Sans compter que git appelle un package personnel qui fait appel aux APIs).
Processus automatisé de collecte des données
Surtout à des fins de création d’historique, la collecte de donnée automatisée est un exercice important pour répéter une tâche.
Par exemple, importer les données de la Google Search Console et le déversement dans bigQuery est un process intéressant. Je vous recommande la conférence de Xavier Naudeau au SEO Camp’us à ce sujet (que je traiterai moi-même plus tard sur ce blog).
Utilisation des mots clés de recherche pour l’optimisation du contenu
Avec Yourtext Guru, sur une requête, vous pouvez obtenir la liste des termes attendus par le moteur de recherche. L’outil fonctionnant avec des APIs, vous pouvez voir les scores de contributions de vos termes et voir ceux des concurrents automatiquement. (Je ferai sans doute un sujet là dessus).
Automatisation de la recherche de mots-clés avec Python
Une chose qui peut être faite également avec Python, c’est d’aller chercher des mots clés sur des bases externes : On peut par exemple demander à Babbar de nous fournir les mots clés pour lesquels des concurrents se positionnent et travailler sur ces listes afin de trouver les mots clés pour lesquels on ne se positionne pas. On peut aussi aller chercher de la donnée du côté de Data For SEO. Data For SEO est un outil qui peut vous donner plein de mots clés et leur positionnement, en API directement.
Optimisation de votre site web
Automatiser l’optimisation des pages web avec Python
Avec Python et l’usage des APIs, vous pouvez aussi faire en sorte que votre script se connecte à l’API d’un outil génératif, comme ChatGPT, afin de produire du contenu. C’est une approche dangereuse : la création de contenu par outil génératif doit se faire de façon contrôlée, et ce quelque soit le sujet. Si vous ne contrôlez pas le contenu produit, vous risquez de produire un contenu dangereux qui peut vous valoir des ennuis légaux. Il en va de votre responsabilité de faire des contenus responsables et de qualité pour vos lecteurs.
Création de scripts Python pour optimiser le contenu
Pour autant, il est possible, avec un prompt correct et un process de relecture, de demander à chatGPT ou tout autre outil génératif de réécrire un contenu si on veut y intégrer des éléments attendus par le moteur de recherche. Ces éléments sont fournis par Yourtext Guru, à vous de faire le reste.
Optimisation des titles et meta descriptions avec des scripts Python
De la même façon, voire de façon un peu plus sûre, il est simple de demander une synthèse de son contenu sous forme de title et meta description. Attention, ce sont des éléments qui doivent faire cliquer, assurez vous donc de les relire avant de les poster.
Auditer un site web rapidement avec Python
Construction d’outils d’automatisation SEO avec Python
Grâce à Python, je peux faire un script qui va lancer plusieurs tâches à partir d’un nom de site (host). Par exemple, je peux lancer un Screaming Frog en Command Line Interface simplement, ou envoyer plusieurs jobs à la suite (ou en parallèle).
Automatisation des tâches SEO grâce à Python
La collecte de données peut se faire facilement en utilisant Python. Avec ce langage de programmation, vous pouvez automatiser la récupération de données en vous connectant à l’API des outils que vous utilisez le plus.
Comment l’automatisation avec Python peut-elle être utilisée pour améliorer le référencement SEO sur WordPress ?
WordPress utilise une API pour poster des contenus. Grâce à cette API, il est possible d’automatiser l’upload en masse de contenus et de publier ainsi de nouveaux contenus optimisés. Avec Python, il est possible de créer des scripts qui permettent d’analyser les données pertinentes pour le référencement SEO. Par exemple, on peut extraire les mots-clés les plus pertinents à partir du contenu, les analyser avec des outils en API dédiés au SEO, et les utiliser pour optimiser le contenu publié.
Quelles bibliothèques Python sont recommandées pour l’analyse de données SEO ?
BeautifulSoup est une bibliothèque Python puissante pour l’extraction d’une page web. Elle est couramment utilisée pour le web scraping et l’analyse de données. En combinant BeautifulSoup avec d’autres bibliothèques telles que Pandas, ggplot, networkx, numpy et csv, on peut effectuer une analyse approfondie des données extraites.
Sinon, en utilisant la bibliothèque networkx, on peut calculer le PageRank d’une page web. Pandas est idéal pour la manipulation et la gestion des données extraites, tandis que ggplot permet de créer des graphiques et des visualisations attrayantes. Si l’on souhaite extraire le contenu principal d’une page web, Trafilatura est une autre bibliothèque très utile.
Python est un langage puissant pour le web scraping, ce qui peut s’avérer très utile en cas d’audit ou d’automatisations.
Quels sont les avantages d’utiliser Python pour l’automatisation des tâches SEO ?
C’est facile à apprendre et à utiliser, c’est plutôt rapide, et ça permet de passer au C facilement après (non je rigole)…
Python est un langage de programmation puissant qui peut être utilisé dans de nombreux domaines. Que vous soyez un développeur web, un analyste de données ou un expert en référencement, Python peut vous aider à automatiser vos tâches et à améliorer votre efficacité. Sa syntaxe claire et concise, associée à sa grande popularité, en font un langage incontournable.
Quels outils Python recommandez-vous pour l’analyse des données de référencement pour les moteurs de recherche ?
Voici le texte amélioré : Les vôtres : développez vos propres scripts Python et vous pourrez implémenter votre méthodologie d’analyse de données directement dans l’outil. Avec Python, vous pouvez automatiser les tâches de référencement SEO, analyser les données, créer des scripts pour le web et utiliser des bibliothèques pour le traitement du langage naturel. Python est un langage polyvalent utilisé dans le référencement et l’optimisation des moteurs de recherche, notamment avec WordPress. Vous pouvez également utiliser l’API Google pour analyser les tendances Google (avec Trends). Avec Python, vous pouvez également automatiser les tâches de construction de liens internes pour améliorer la transmission du signal en interne de votre site web.
Comment pouvez-vous automatiser la création de liens avec Python pour le référencement SEO ?
Automatiser la création de liens, pas encore, sauf peut être en interne : il suffit de connaître l’intégralité des urls de votre site et leur contenu pour identifier les plus proches sémantiquement et faire votre maillage au mieux.
Peut-on utiliser le langage de programmation Python pour le traitement des données dans le domaine du référencement SEO ?
Oui, bien évidemment, c’est d’ailleurs là où vous allez pouvoir vous en servir le plus, c’est dans le traitement des données. Mais techniquement, même votre crawler vous fournit des données. Tout dépend de votre approche et de la méthode qui vous servira pour analyser ces données et extraire les clés.
Python peut vous aider dans ce processus en utilisant des scripts et des bibliothèques. Vous pouvez automatiser certaines tâches, telles que le web scraping pour la construction de liens sur des sites référencés par Google. Python peut également vous aider avec l’API WordPress, l’API REST pour le traitement du langage naturel, et bien plus encore.
Python est un langage puissant qui peut faciliter votre travail dans le domaine du SEO et de l’analyse des données. Avec ses fonctionnalités avancées et sa flexibilité, il peut vous aider à optimiser votre contenu et à améliorer votre référencement sur les moteurs de recherche.