Hướng dẫn dùng seo words python

Python là gì? Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những tác động tích cực của Python đối với việc tự động hóa các nhiệm vụ trong SEO và cách mà nó có thể giúp bạn tiết kiệm được thời gian trong kỹ thuật SEO.

Tuy mình không phải là một chuyên gia về dữ liệu cũng như IT, nhưng những lợi ích mà Python đem lại chắc chắn sẽ giúp ích cho các bạn rất nhiều trong quá trình là một người làm SEO.

Python là gì?

Có thể hiểu, Python là một ngôn ngữ lập trình tương tác với mã nguồn mở. Được thiết kế với ưu điểm mạnh là dễ đọc, dễ học và dễ nhớ.

Ngoài ra, Python còn là ngôn ngữ có hình thức rất sáng sủa, cấu trúc rõ ràng, thuận tiện cho người mới học lập trình và được sử dụng rộng rãi trong phát triển trí tuệ nhân tạo hoặc AI.

Để có thể tìm hiểu sâu hơn về Python, Wikipedia đã có bài viết chia sẻ rất chi tiết về nó.

Thêm nữa, Python còn được một số tổ chức lớn trên thế giới sử dụng nhằm cung cấp năng lượng cho nền tảng của họ, thực hiện phân tích các dữ liệu và chạy các mô hình Machine Learning.

Các công ty bao gồm Google, YouTube, NASA, Netflix, Spotify hay IBM đã công khai tuyên bố Python là một phần quan trọng trong sự phát triển của họ, do tính đơn giản, tốc độ và khả năng mở rộng của nó.

Trên thực tế, trình thu thập thông tin trên web đầu tiên của Google thực sự được viết bằng Python và hiện nó vẫn là một trong những ngôn ngữ phía máy chủ chính thức của họ.

Cách chạy Python

Bạn có thể chạy các tập lệnh Python theo một số cách, tùy thuộc vào những gì mà bạn cảm thấy phù hợp nhất.

Hầu hết, các hệ thống đi kèm với Python đã được cài đặt. Bạn có thể chạy Python từ thiết bị hoặc dòng lệnh IDE hoặc là sử dụng các lựa chọn thay thế trên hệ thống đám mây, bao gồm:

• Jupyter Notebooks.
• Google Colab.

Những điều này sẽ cung cấp cho bạn trải nghiệm dễ dàng hơn nếu như bạn là người mới bắt đầu và đang tìm hiểu các yếu tố của từng dòng mã.

Thư viện Python

Sức mạnh chính của Python nằm ở trong các thư viện của nó, cho phép người dùng một số tiện ích bổ sung, bao gồm:

• Trích xuất dữ liệu.
• Phân tích và chuẩn bị.
• Tin học khoa học.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Machine Learning.

Một số thư viện hữu ích dành cho các tác vụ liên quan tới việc phân tích dữ liệu và tự động hóa gồm có:

• TensorFlow: Một thư viện Machine Learning với mã nguồn mở.
• NumPy: Dành cho các tính toán khoa học.
• SciPy: Dùng cho các tính toán khoa học và kỹ thuật.
• SciKit Lear: Machine Learning nhằm khai thác và phân tích dữ liệu.
• Pandas: Được sử dụng nhằm thao tác và phân tích dữ liệu.
• SpaCy: Một thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Requests: Một thư viện thực hiện các yêu cầu HTTP.

Python có ích như thế nào trong việc hỗ trợ kỹ thuật SEO?

Mặc dù, việc hiểu biết về các ngôn ngữ lập trình cho các trang web mà các bạn đang làm việc là rất quan trọng. Tuy nhiên, Python còn cung cấp rất nhiều về khả năng tự động hóa cho các tác vụ cấp thấp mà bạn chỉ cần dành ra vài giờ để có thể thực hiện.

Python trao quyền cho các chuyên gia về SEO theo một số cách vì nó không chỉ cho phép bạn thực hiện việc tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại mà còn trích xuất và phân tích các tập dữ liệu lớn hơn.

Số lượng các nhà phân tích dữ liệu thì ngày càng tăng, do đó, việc có thể phân tích dữ liệu hiệu quả sẽ giúp cho bạn giải quyết được nhiều vấn đề phức tạp trong một khoảng thời gian ngắn hơn.

Điều này giúp cho bạn tiết kiệm được khoảng thời gian quý báu và có thể thực hiện các nhiệm vụ SEO quan trọng khác hiệu quả hơn.

Những yếu tố trên kết hợp với nhau đã dẫn tới sự phát triển về mức độ phổ biến của Python đối với các chuyên gia trong lĩnh vực SEO.

Khả năng hiểu rõ hơn về dữ liệu không chỉ giúp bạn thực hiện công việc của mình tốt hơn mà còn giúp bạn đưa ra các quyết định khác nhau dựa trên các dữ liệu đó.

Những quyết định này sau đó sẽ cho phép các bạn cung cấp các thông tin chi tiết, cụ thể cho khách hàng và các bên liên quan có thể tin tưởng hơn vào các đề nghị mà các bạn đang muốn thực hiện.

Tự động hóa với Python

Mặc dù Python sẽ không thể bắt chước các chiến lược dựa trên cảm xúc của con người, tuy nhiên các tập lệnh Python có thể sử dụng để tự động hóa một số lượng lớn các tác vụ ngốn nhiều thời gian.

Danh sách các tác vụ mà bạn có thể tự động hóa bằng Python:

• Xác định mục đích của người dùng.
• Mapping URLs ahead of a migration.
• Phân tích các liên kết nội bộ.
• Thực hiện việc nghiên cứu từ khóa.
• Tối ưu hóa hình ảnh.
• Scraping websites.

Tập lệnh mẫu để thử

Bạn đã sẵn sàng để bắt đầu với Python?

Dưới đây là một số tập lệnh hữu ích mà VietMoz đã tổng hợp lại, cùng với mô tả vô cùng ngắn gọn về cách hoạt động của từng tập lệnh cũng như những thách thức mà chúng ta cần giải quyết.

Chú thích hình ảnh bằng Pythia

Pythia là một mô-đun tự học khá sâu được Facebook tạo ra, tập lệnh này tạo ra phụ đề cho URL của hình ảnh.

Từ chú thích này, sau đó có thể được sử dụng dành cho các hình ảnh hiện đang thiếu thẻ Alt, thực sự rất quan trọng đối với khả năng truy cập cũng như tìm kiếm hình ảnh.

Tập lệnh này được dựa trên cơ chế “the bottom up and top down mechanism”, tính toán các kết quả bằng cách tập trung sự chú ý vào các yếu tố khác nhau ở trong cùng một hình ảnh.

Đối với mỗi từ được tạo ra, sự chú ý được tập trung sâu vào các Pixel riêng lẻ trên hình ảnh, phác thảo vùng được chú ý một cách tối đa.

Tập lệnh này có thể thực hiện dễ dàng là do nó có thể chạy trực tiếp từ Google Colab và không cần mã hóa trực tiếp.

Khi một bản sao của mã cần thiết được lưu vào ổ đĩa Google Colab cá nhân của bạn thì tất cả các ô có thể được chạy và thực hiện từng bước cho bạn.

Thao tác này sẽ tải xuống các nguồn dữ liệu cần thiết để chạy theo quy trình, cũng như tự động hoàn thành tất cả các bước “bình thường cần được thực hiện theo cách thủ công”.

Ví dụ, tất cả các thư viện đều sẽ được cài đặt, các lớp sẽ được tạo cùng với các chức năng đã được gán.

Điều này sẽ tạo ra một khu vực để có thể thêm vào URL hình ảnh.

Sau đó, chú thích sẽ được cập nhật cho mỗi hình ảnh, có thể được sử dụng trực tiếp làm thẻ alt thay thế hoặc để truyền thông tin cho việc tạo ra một hình ảnh.

Hamlet Batista đã viết về một hướng dẫn toàn diện để tạo ra văn bản từ hình ảnh bằng Python, điều đó cho thấy tập lệnh này đang hoạt động.

Trình phân tích SEO

Mình đã tìm thấy được tập lệnh Trình phân tích SEO này, được tạo bởi Seth Black trên trang GitHub, chúng được sử dụng để phân tích cấu trúc của một trang web bằng cách thu thập dữ liệu và cung cấp phân tích các vấn đề về SEO cơ bản.

Tuy nhiên, để có thể thực hiện tập lệnh Trình phân tích SEO này thì yêu cầu bạn phải sử dụng Python 3.4 trở lên, cũng như các gói BeautifulSoup và urllib.

Sau khi cài đặt, bạn có thể thu thập các thông tin một trang web từ trang chủ hoặc sơ đồ trang XML.

Cho tới bước hoàn tất việc thu thập dữ liệu trang web, nó sẽ hiển thị dữ liệu bao gồm: Số lượng từ, tiêu đề của trang và mô tả meta cũng như các cảnh báo [nếu có] đối với các tiêu đề, mô tả meta và văn bản thay thế còn thiếu.

Trình tối ưu hóa hình ảnh

Một phát hiện khác của GitHub là tập lệnh này, được tạo bởi Victor Domingos, được viết bằng Python thuần túy và được sử dụng để giảm bớt kích thước tệp của hình ảnh.

Và tất nhiên, nó yêu cầu bạn phải sử dụng Python 3.6 trở lên cùng với thư viện Pillow để có thể chạy.

Sau khi cài đặt, bạn sẽ có thể tối ưu hóa một hình ảnh hoặc một thư mục có nhiều hình ảnh trong đó, bằng cách sử dụng chuỗi thích hợp được nêu chi tiết bên trong kho lưu trữ GitHub.

Điều đáng chú ý của nó là tập lệnh này tối ưu hóa hình ảnh một cách triệt để. Vậy nên, bạn nên lưu lại một bản sao trước khi chạy thao tác.

Ở trong ví dụ này, hình ảnh chạy qua tệp lệnh đã giảm được 5% kích thước tệp từ 2.8MB xuống còn 2.6MB mà thôi.

Như bạn có thể thấy ở bên dưới, không có sự khác biệt rõ ràng giữa hình ảnh gốc và hình ảnh đã được tối ưu hóa.

Ngay cả việc giảm 5% kích thước tệp ảnh trên một trang cũng có thể tác động đáng kể tới hiệu suất.

Các khả năng khác

Ba ví dụ trên chỉ là cơ bản. Trên thực tế, có rất nhiều khả năng tự động hóa và tối ưu hóa hơn bằng cách sử dụng các tập lệnh Python, bao gồm:

• Phân tích liên kết nội bộ.
• Phân tích tệp nhật ký.
• Xác thực Hreflang.
• Tính toán tăng trưởng Keywords.
• Thu thập dữ liệu GSC.
• Thực hiện các phân tích đối thủ cạnh tranh.

Cung cấp năng lượng cho Machine Learning

Python cũng là một ngôn ngữ vô cùng phổ biến được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng Machine Learning với thao tác đơn giản, trực quan và khả năng dễ tiếp cận của nó.

Machine Learning cũng là mã nguồn mở, đối với một số nhà phát triển cung cấp, hỗ trợ cho người dùng.

Ngoài ra, chúng ta cũng có một số lượng lớn các thư viện hữu ích khi làm việc và tạo ra các mô hình Machine Learning.

Machine Learning là gì?

Machine Learning là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo [AI] cung cấp cho các hệ thống khả năng “tự học” và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần phải lập trình rõ ràng. Machine Learning tập trung vào việc phát triển các chương trình của máy tính để có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó cho việc “tự học”.

Quá trình “học tập” thường bắt đầu với các quan sát hoặc nghiên cứu dữ liệu. Ví dụ như kinh nghiệm trực tiếp hoặc qua hướng dẫn, dễ tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu để đưa ra các quyết định tốt hơn trong tương lai.

Mục đích chính là cho phép máy tính “tự học” mà không cần có sự can thiệp hoặc trợ giúp của con người và điều chỉnh các hành động sao cho phù hợp.

Tuy nhiên, thông qua cách sử dụng các thuật toán cổ điển của Machine Learning, văn bản đều được coi là một chuỗi các từ khóa. Và nó sẽ tiếp cận thông tin [tự học] dựa trên phân tích ngữ nghĩa, bắt chước khả năng hiểu ý nghĩa của một văn bản giống con người.

Python & Machine Learning

Khi chạy kết hợp cùng với Machine Learning, Python có thể được dùng nhằm cung cấp năng lượng cho các tập lệnh để tạo ra một tập dữ liệu, trước khi nó tóm tắt lại và trực quan hóa toàn dữ liệu.

Từ đây, mô hình sẽ đánh giá các thuật toán để có thể đưa ra những dự đoán trong tương lai.

Các ví dụ về Machine Learning ngoài đời thực

Việc sử dụng Machine Learning trên các website đang ngày càng tăng lên, với các mô hình mới được tạo ra và dữ liệu đào tạo trở nên dễ truy cập hơn.

Một số ví dụ về Machine Learning ngoài đời thực:

• Thuật toán RankBrain của Google.
• Chương trình Baidu’s Deep Voice.
• Các Timeline đang được quản lý của Twitter.
• Đề xuất Netflix và Spotify.
• Tính năng Einstein của Salesforce.

Machine Learning có ích như thế nào với kỹ thuật SEO?

Do có khả năng giải quyết được các vấn đề phức tạp, không có gì quá ngạc nhiên khi mà các mô hình Machine Learning đang được sử dụng nhằm giúp cuộc sống của các chuyên gia SEO trở nên dễ dàng hơn.

Giống như Britney Muller từng nói: “Machine Learning đang trở nên dễ tiếp cận hơn và sẽ đưa chúng tôi đến một chiến lược cao hơn”.

Điều này sẽ cho phép bạn có thể dành nhiều thời gian hơn để tìm giải pháp, thay vì việc chỉ xác định vấn đề.

Một số ví dụ về mô hình Machine Learning được sử dụng trong SEO:

• Đánh giá chất lượng nội dung.
• Xác định được khoảng trống của các Keywords và cơ hội đối với các Keywords đó.
• Có được thông tin chi tiết về mức độ tương tác của người dùng.
• Tối ưu hóa thẻ tiêu đề.
• Tự động tạo mô tả meta.
• Phiên âm lại các âm thanh.

Mô hình NLP của Google

Một trong những mô hình đáng để thử là API xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Google, sử dụng công nghệ Machine Learning để tiết lộ ra cấu trúc và ý nghĩa của văn bản. Nó phân tích văn bản để có thể hiểu được cảm xúc, cũng như trích xuất ra những thông tin chính.

API này không chỉ cho phép bạn tạo ra được một mô hình cá nhân hóa dành cho nội dung, mà nó còn cung cấp kết quả phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn, giúp bạn biết sâu hơn về sự am hiểu của Google đối với nội dung của bạn đưa ra.

Kết luận

Hy vọng rằng, qua những thông tin mình đã chia sẻ bên trên sẽ giúp cho các bạn hiểu được phần nào đó về tầm quan trọng của Python với các kỹ thuật SEO, giúp cho bạn tự động hóa được các tác vụ và phân tích dữ liệu phức tạp nhằm tăng hiệu quả làm việc của bạn.