План действий по теме: Автоматизация SEO: скрейпинг, Python и отчёты
Опубликовано: 2025-12-01 22:00:44
SEO (Search Engine Optimization) — это необходимость для любого сайта, который хочет получить высокие позиции в поисковой выдаче. Но с каждым днём становится все сложнее, и ваша конкуренция становится сильнее. Мы знаем, что вам нужно больше времени для получения высоких результатов, и это может быть очень очень раздразнительным. Это понятно, но есть способы ускорить эту работу, используя Python и скрипты для скрейпинга. В этой статье я расскажу вам о 10 таких приемах, которые помогут вам сократить время и ускорить вашу работу в области SEO.
1. Собирание данных о конкурентах
Когда вы работаете на конкурентной нише, вам может потребоваться собрать данные о конкурентах. Это может быть долгим и скучным процессом, но с помощью скрипта на Python, вы можете сделать это очень быстро. Используя BeautifulSoup и Scrapy, вы можете получить данные о ваших конкурентах в нескольких часах, а не в течение нескольких дней.
Пример:
```python
import scrapy
from scrapy.spiders import Spider
class CompetitorsSpider(Spider):
name = "competitors"
start_urls = ["https://www.example.com/competitors/"]
def parse(self, response):
for href in response.css("a::attr(href)::attr(href)[:50]:
yield response.follow(href)
def parse(self, response):
yield {
yield {
"domain": response.urlparse(response.url).netloc(),
"title": response.css("title::text").get(),
"keywords": response.css("meta[name='keywords']::attr(content)",
"description": response.css("meta[name='description']::attr(content)",
"backlinks": response.css("a::attr(href)[15:]::attr(href)",
}
Run spider: `scrapy crawl competitors -o competitors.jl`
2. Проверка доступности ваших страниц
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def check_availability(url):
response = requests.get(url)
return response.status_code == 200
def check_availability(url):
try:
response = requests.get(url)
return response.status_code == 200
except:
return False
def check_availability(url):
try:
response = requests.get(url)
return response.status_code == 200
Заключение: кратко подытожьте ключевые действия и напомните о важности последовательности.
1. Собирание данных о конкурентах
Когда вы работаете на конкурентной нише, вам может потребоваться собрать данные о конкурентах. Это может быть долгим и скучным процессом, но с помощью скрипта на Python, вы можете сделать это очень быстро. Используя BeautifulSoup и Scrapy, вы можете получить данные о ваших конкурентах в нескольких часах, а не в течение нескольких дней.
Пример:
```python
import scrapy
from scrapy.spiders import Spider
class CompetitorsSpider(Spider):
name = "competitors"
start_urls = ["https://www.example.com/competitors/"]
def parse(self, response):
for href in response.css("a::attr(href)::attr(href)[:50]:
yield response.follow(href)
def parse(self, response):
yield {
yield {
"domain": response.urlparse(response.url).netloc(),
"title": response.css("title::text").get(),
"keywords": response.css("meta[name='keywords']::attr(content)",
"description": response.css("meta[name='description']::attr(content)",
"backlinks": response.css("a::attr(href)[15:]::attr(href)",
}
Run spider: `scrapy crawl competitors -o competitors.jl`
2. Проверка доступности ваших страниц
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def check_availability(url):
response = requests.get(url)
return response.status_code == 200
def check_availability(url):
try:
response = requests.get(url)
return response.status_code == 200
except:
return False
def check_availability(url):
try:
response = requests.get(url)
return response.status_code == 200
Заключение: кратко подытожьте ключевые действия и напомните о важности последовательности.
Поделиться:
Telegram