Python pour SEO : Comment Python peut automatiser votre stratégie SEO ? Python est déjà l’un des langages les plus importants dans le monde de la programmation. Cependant, nous avons récemment constaté que la technologie envahit également d’autres domaines.
En fait, le fait que l’une des principales applications soit l’intelligence artificielle signifie que les entreprises apprennent déjà à adopter le langage pour prendre de meilleures décisions et obtenir des résultats conformes aux objectifs de l’entreprise.
Ce langage est également utilisé de manière efficace dans les efforts visant à résoudre plusieurs problèmes pour les entreprises dans le domaine du web, que ce soit dans le développement de systèmes en ligne ou dans les stratégies de référencement.
En ce sens, il existe un univers étendu qui explore spécifiquement l’utilisation de Python pour le référencement.
Cela nous permet d’améliorer les résultats du marketing et de renforcer la stratégie d’attraction et de conversion des clients.
Python est un langage de programmation créé par le mathématicien Guido Van Rossum et présenté officiellement en 1991.
Il s’agit d’une technologie open-source, avec une immense communauté de développeurs. Il est capable d’être multiparadigmatique, c’est-à-dire fonctionnel, structuré ou orienté objet. C’est pourquoi il est considéré comme un langage universel.
Sa polyvalence est la conséquence de deux faits principaux : le premier est qu’il est multiplateforme, c’est-à-dire qu’il fonctionne bien dans plusieurs écosystèmes.
Le second est que ce modèle de programmation implique une immense bibliothèque avec différentes fonctions, classifications et normes qui peuvent être utilisées à différentes fins. Nous verrons plus loin quelles sont les applications exactes du langage.
Cependant, il ne s’agit pas seulement d’une technologie permettant d’écrire du code, mais également d’une philosophie de développement – ce qui, d’une certaine manière, explique son succès.
Cette idée se concentre sur certains principes, tels que la préférence pour la simplicité, l’accent mis sur la lisibilité du code, la clarté et la praticité.
Ces concepts ont été compilés dans ce que l’on appelle le Zen of Python, un ensemble de notions et de bonnes pratiques utilisées en programmation.
Cette liste a été créée par Tim Peters, un contributeur majeur au langage, et est devenue un standard de la documentation du langage, disponible même sur le site officiel.
Conformément à ces concepts, la technologie met davantage l’accent sur l’indexation, supprime les points-virgules (règle obligatoire dans la plupart des autres langages) et utilise des modèles similaires à d’autres langages connus, tels que Java et C.
La courbe d’apprentissage est incroyablement plus basse que dans d’autres cas, précisément en raison de cette philosophie qui vise à coopérer avec les programmeurs, en améliorant leur expérience.
Pour débuter en Python, vous pouvez utiliser un IDE, un terminal, ou même des options logicielles dans le nuage, comme Jupyter Notebook.
Si l’on considère les systèmes utilisés dans un but spécifique, Python se distingue comme l’une des options les plus intéressantes.
Si un professionnel d’un autre domaine entre dans l’univers de la programmation en utilisant ce langage, il le trouvera moins difficile que d’autres normes.
De plus, le retour est très intéressant, car cette norme de programmation est applicable dans plusieurs contextes et scénarios. Il coopère donc activement avec différents secteurs d’une organisation.
Apprentissage automatique et apprentissage profond
Dans ce sens, l’une des grandes opportunités est l’utilisation de Python pour les solutions d’intelligence artificielle, ainsi que ses sous-domaines : Machine Learning et Deep Learning.
Dans ce domaine, il convient également de mentionner l’utilisation de la technologie pour le traitement du Big Data et d’autres objectifs liés à la prise de décision basée principalement sur les données.
Cela est possible grâce à sa nature conviviale et à son soutien pour le traitement de grandes bases de données. Il existe d’innombrables bibliothèques et normes dans le langage dédié au calcul numérique, à la structure des données et à l’analyse statistique.
Cette technologie offre donc un large éventail de possibilités : régression, algorithmes d’apprentissage automatique, arbres de décision, entre autres techniques.
Toutes vous permettent de naviguer dans le Big Data et d’extraire des informations utiles en croisant ces données et en identifiant des modèles.
En pratique, ces stratégies peuvent se transformer en traitement du langage naturel, par exemple.
Les systèmes analysent les textes et décomposent les informations pour tenter d’en dégager le sens.
Ainsi, le système peut identifier le sentiment exact qui a été exposé dans un texte, de la même manière qu’un être humain l’identifierait.
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L’automatisation
Il est clair que l’automatisation est au centre de nos préoccupations. La puissance de Python nous permet de déléguer certaines fonctions importantes et fondamentales aux machines pour qu’elles les résolvent et en tirent des enseignements.
Avec l’évolution de ces algorithmes, il est possible d’obtenir des résultats de plus en plus performants avec ces fonctions.
De cette manière, les humains peuvent se concentrer sur d’autres tâches, telles que des questions plus stratégiques, qui requièrent un peu plus de créativité.
Bibliothèques et visualisation de données
Le langage peut également être appliqué à l’extraction de données, au calcul scientifique, à l’analyse et à la préparation de l’information.
Pour les questions d’apprentissage automatique, certains outils utiles sont : TensorFlow, la bibliothèque Scikit-learn, SpaCy et Panda. Pour le calcul scientifique, on peut citer SciPy et NumPy.
En outre, il s’agit d’un bon outil pour transformer vos données et les rendre plus faciles à visualiser.
Il est courant d’utiliser cette technologie pour créer des rapports, des diagrammes et d’autres graphiques afin de comprendre les informations et d’en extraire de la valeur.
Cette approche peut être utilisée pour optimiser les campagnes et les présentations commerciales, par exemple.
Programmation web
Cependant, nous avons aussi l’application Python pour la programmation web. Les frameworks, comme Django, sont devenus un moyen intéressant d’appliquer les principes du langage à ce type de développement, à la fois sur le front-end et le back-end.
Grâce à la simplicité et à la polyvalence, il est possible d’améliorer les résultats, de faciliter les tests, de gérer l’interactivité et de traiter une plus grande quantité de données.
Sur le web, Django permet de formater et d’organiser l’information, d’authentifier les données et de valider les informations dans les formulaires, par exemple.
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Intégration avec d’autres langages
Un autre avantage est l’intégration avec d’autres langages plus courants, comme Java. Cela rend Python puissant et utile dans différents contextes, ce qui contribue encore plus à sa polyvalence.
En parlant de l’utilisation de Python pour l’automatisation des tâches, nous arrivons à la base de l’utilisation de ce langage pour les activités de référencement.
C’est ce que nous allons explorer plus en détail dans la prochaine rubrique.
Initialement, nous pouvons résumer la relation entre Python et le référencement en citant deux objectifs : analyser de grandes quantités de données sans risque d’erreurs et automatiser des tâches qui laissent les professionnels libres de travailler sur d’autres sujets, comme nous l’avons déjà mentionné.
Nous verrons ci-dessous les principales applications de ce langage pour l’univers du référencement.
Cartographie des URL
Lorsqu’un site migre vers une autre adresse, il est fréquent que les liens de l’ancienne adresse se cassent et dirigent l’utilisateur vers une page d’erreur.
Cependant, la fameuse technologie permet de cartographier les URL dans ces situations, en corrélant certains anciens liens avec les nouvelles adresses.
Même s’il est possible de supprimer ces références des pages de recherche de Google, il est important d’effectuer ce mappage afin d’éviter tout désagrément pouvant générer des pertes commerciales.
Avec Python, les administrateurs de sites peuvent le faire de manière pratique et automatisée, en gérant de grandes quantités de pages sans problèmes majeurs.
Analyse des liens internes
Si l’objectif est de recueillir des informations sur les liens internes, la technologie peut également être utile.
Grâce à elle, il est possible d’analyser le nombre de liens, de vérifier s’il y a des liens brisés, quels sont les liens vers des images sans balise alt, etc. Il est également possible d’analyser s’ils sont internes, externes ou s’ils pointent vers un sous-domaine.
En d’autres termes, il est possible d’obtenir une cartographie générale de la stratégie de création de liens du site web, ce qui permet de retracer les actions d’amélioration.
Sur un site web de grande taille, il est pratiquement impossible de le faire manuellement. C’est pourquoi l’outil est très utile et offre une assistance rapide et dynamique.
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Recherche de mots-clés
Le marketing numérique dépend beaucoup des mots-clés. Alors pourquoi ne pas utiliser la programmation dans cette fonction également ?
Vous pouvez rechercher des mots-clés pertinents pour votre buyer persona et ceux qui ont le plus de valeur sur le marché afin de créer un contenu spécifique pour le classement sur Google.
En outre, le langage vous permet de classer les milliers de mots-clés existants par intention, afin d’améliorer la stratégie et d’offrir une expérience complète.
Cette catégorisation, réalisée grâce au Deep Learning, permet de comprendre l’objectif de chaque mot-clé et comment le site peut mieux y correspondre.
Comme nous le savons, il existe quatre types de recherche : informationnelle, transactionnelle, navigationnelle et commerciale.
Comprendre comment les mots-clés s’alignent au sein de ces groupes aide les entreprises à mieux comprendre les préférences des clients.
Il est également intéressant d’analyser les SERP actuels et de voir quelles entreprises obtiennent déjà un meilleur classement pour chaque groupe.
Optimisation de l’image
Dans les stratégies numériques, la performance est un indicateur important.
Lorsque vous travaillez avec des sites web et le marketing numérique, il est essentiel de stipuler des mesures pour suivre la vitesse de chargement de votre site web et comprendre comment cela affecte l’expérience de l’utilisateur.
Pour ce faire, les administrateurs peuvent utiliser Python pour optimiser les images et réduire leur taille sans compromettre la qualité.
Suivi des mots-clés
Si l’objectif est de suivre les performances des mots-clés, la technologie peut également s’avérer utile.
Il est possible de surveiller leur comportement et d’obtenir des données pour travailler à l’amélioration du contenu et du positionnement sur les pages de recherche.
Amélioration des performances
En général, l’équipe responsable peut également optimiser les performances globales du site à l’aide d’outils Python.
Grâce à eux, il est possible d’analyser chaque page et d’identifier les facteurs qui nuisent à la vitesse de chargement et interfèrent avec l’expérience.
Il est possible de surveiller chaque page et d’obtenir des informations pratiques sur les améliorations à apporter.
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Extraction de données
La pratique du « web scraping » est un autre facteur qui peut être automatisé. Il s’agit de l’extraction et de l’exploitation de données à partir de sites à des fins diverses, telles que la compréhension de l’utilisateur, l’obtention d’un avantage concurrentiel, etc.
Les bibliothèques et les frameworks favorisent le travail avec une grande quantité de données, en suivant les principes déjà mentionnés.
Dans cette rubrique, nous présenterons quelques outils et algorithmes utilisés pour résoudre les problèmes de référencement en Python.
Ajouter des sous-titres aux images
Pour ce faire, nous devons utiliser Pythia, un framework de Deep Learning. L’objectif principal est de générer des sous-titres et des tags pour les images qui manquent de ces informations afin d’optimiser le référencement pour le marketing visuel et d’améliorer l’accessibilité du site web.
Vous pouvez accéder à cette fonctionnalité directement depuis Google Colab, un outil qui facilite le développement.
Avec une copie du code nécessaire pour le profil d’application Google, vous pouvez exécuter le système et obtenir une sortie facile pour insérer le lien d’une image, avec un bouton à cliquer. Lorsque vous utilisez le bouton, l’algorithme génère la légende.
Optimisation des images
Ce script d’optimisation des images a été créé par Victor Domingos et est disponible sur GitHub.
L’objectif est de réduire la taille des fichiers pour augmenter les performances. Le nom de l’application est « optimize-images« .
Analyse SEO
Il existe un autre script, qui se trouve sur la page GitHub de Seth Black, dont l’objectif principal est d’effectuer une analyse SEO complète d’un site web.
Il compte les mots des pages et identifie les erreurs, telles que l’absence de méta-description, de titre et de balise alt.
Recherche d’erreurs 404
Ce script recherche les pages qui contiennent une erreur 404, c’est-à-dire des liens brisés.
Il est très utile pour optimiser l’expérience de l’utilisateur et éviter qu’il ne se retrouve dans des impasses. L’algorithme utilise la bibliothèque Beautifulsoup.
Conclusion
Comme nous l’avons vu, l’utilisation de Python pour le référencement est très prometteuse. Ce langage est l’une des technologies les plus en vue du moment, précisément en raison de sa rapidité, de sa polyvalence, de sa clarté et de sa facilité d’apprentissage.
En outre, il peut être utilisé pour des applications de Machine Learning et de Deep Learning, ainsi que pour automatiser l’analyse SEO, la vérification des liens brisés, entre autres.
Il s’agit donc d’une technologie importante à utiliser dans le domaine du marketing, en particulier dans le monde numérique. Les entreprises peuvent identifier et atténuer les erreurs courantes et garantir de meilleurs résultats.
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