Le langage de programmation Python est au cœur du processus d’un référencement technique. Celui-ci permet de faire de l’automatisation SEO, de l’analyse de données et pleins d’autres bonnes choses encore.
Étant donné que Google est une machine utilisant beaucoup d’intelligence artificielle et plus particulièrement d’apprentissage automatique, le développement Python permet de simuler de la même manière que fait Google pour une meilleure stratégie SEO de référencement.
Les “Data Engineer” utilisent principalement Python pour développer leurs algorithmes. Mais avant même les réseaux de neurones, Google utilisait Python dès les prémices de leurs moteurs de recherche comme pour l’exploration du Web avec leurs fichier robots.txt d’explorations.
Bibliothèques Python SEO
Une des nombreuses raisons pour lesquelles Python est un langage très apprécié est son nombre de bibliothèques, notamment pour la gestion des erreurs.
Si vous ne savez pas ce qu’est une bibliothèque en programmation, il s’agit tout simplement de ligne de code déjà écrite. Ainsi, un développeur peut utiliser les fonctions à sa guise sans avoir à les refaire. Pour les débutants c’est une aubaine, car quand on ignore comment faire quelque chose de SEO technique et que l’on veut pourtant le faire, on peut s’y aventurer.
Pour un référenceur, voici les choses qui nous seront utiles pour analyser les résultats :
- Extraction de données (utiliser des API).
- Analyse des mots-clés SEO et préparation.
- Calcul scientifique.
- Traitement du langage naturel pour le suivi des résultats.
- Apprentissage automatique pour l'analyse des mots-clés SEO.
- crawl et indexation et indexation
- …
Ainsi, en référencement naturel et optimisation pour les moteurs de recherche, les bibliothèques qui vont principalement nous intéresser sont :
- Pandas : Utilisé pour la manipulation et l’analyse des données.
- NumPy : Utilisé pour les calculs scientifiques.
- SciPy : Permet d'automatiser les calculs scientifiques et techniques.
- SciKit Learn : Apprentissage automatique pour l’exploration et l’analyse de données.
- SpaCy : Une grande bibliothèque de traitement du langage naturel pour les moteurs de recherche.
- Requests : Une bibliothèque pour faire des requêtes HTTP et analyser les sites web.
- Beautiful Soup : Utilisé pour extraire des données de fichiers HTML et XML, ce qui permet d'automatiser le traitement de contenus web.
- Matplotlib : Pour créer des visualisations à partir de données.
Ce que vous pouvez faire avec Python pour le référencement
Voici quelques points clés que vous pourrez faire avec Python et dont nous parlerons en temps venu sur ce blog.
- Mappage des URL avant une migration.
- Optimisation des images (Webperf et auto remplissage des balises H1-H6 alt par exemple)
- Optimisation du contenu (recherche sémantique et entités, sémantique et espaces vectorielles, statistiques
- TF*IDF, etc)
- N gram
- SEO prédictif
- Analyse des liens internes
- Indexation & Crawl
- Machine Learning
- Reprendre les mots-clés de la Google Search Console pour optimiser
- …
La meilleure façon d’ajouter Python à votre flux de travail est de commencer à réfléchir à ce qui peut être automatisé, en particulier les tâches fastidieuses et chronophages comme le remplissage des balises alt des images.
Une autre raison pour laquelle Python est un très bon moyen de passer à l’étape supérieur est grâce à l’analyse et le traitement des données afin de tirer des conclusions plus sérieuses sur ce que vous devez faire, modifier ou non et comment mieux optimiser.
Les ressources à consulter pour faire du SEO avec Python
Il existe beaucoup de ressources, essentiellement en Anglais ou vous pourrez apprendre ce que vous voulez faire avec du Python pour le référencement.
Voici les principaux :
advertools – Elias Dabbas :
advertools est à la fois une source d’information et un package Python pour les SEO
SEO_Pythonistas :
Quelques auteurs à suivre, notamment sur Twitter ou Linkedin :
- Moshe Ma-yafit
- Lazarina Stoy
- Francis Angelo Reyes
- Yaniss Illoul
- Danielle Rohe
- Muhammad Hammad
- Charley Warginer
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