Teknik SEO için Python ve Makine Öğrenimi Ne Anlama Gelmektedir?
Python, platformları güçlendirmek, veri analizi yapmak ve makine öğrenimi modellerini çalıştırmak için en çok tercih edilen dillerden biridir. Özellikle AI platformların artması ile de popülerliği oldukça artmıştır. Özellikle teknik SEO’da, Python ile kolaylıkla çalışılabilir. Bu yazımda sizlere Teknik SEO için python ve makine öğrenimine dair aktarımlarda bulunacağım.
Python Nedir?
Python kısaca, satır satır yorumlanan açık kaynaklı, nesne yönelimli etkileşimli bir programlama dili olarak adlandırılabilir. Python’ı benim için özel kılan şeylerden biri de Google’ın ilk web crawler botu python ile kodlanmış olması ve bu yüzden de dikkatimi en çok çeken dillerden biri olduığunu söyleyebilirim.
Ayrıca Python hakkında bilinmesi gereken bir diğer bilgi ise, programlama dilleri içerisinde en kolay öğrenilebilen dil olarak da tanımlanmaktadır.
Python Nasıl Çalışır?
Python’ı çeşitli şekillerde çalıştırabilirsiniz. Çoğu sistem Python kurulu olarak gelir, bu büyük olasılıkla Python 3 olacaktır, ancak terminalinize “python” yazarak hangi sürüme sahip olduğunuzu öğrenebilirsiniz.
Eğer sürüm olarak Python 2 yüklüyse Python’ın web sitesinden son versiyonunu indirmenizi tavsiye ederim. Python 2 2020’de resmi olarak kullanımdan kaldırıldığı ve ikisi arasında bazı sözdizimi farklılıkları olduğu için Python web sitesinden Python 3’ü indirerek bunu Python sürüm 3’e güncelleyebilirsiniz, bu nedenle Python 3 kullandığınızdan emin olmanız en iyisidir.
Python sürüm güncellemesini terminal üzerinden de gerçekleştirebilirsiniz. Bunun için terminale “brew install pyenv” komutunu girmelisiniz.
Python’u terminalinizden veya komut satırı IDE’nizden (Entegre Geliştirme Ortamı) ve ayrıca Pycharm veya VSCode gibi masaüstü tabanlı platformlardan çalıştırabilirsiniz. Alternatif olarak da aşağıda örnek olarak verdiğim dahil bulut tabanlı alternatifleri kullanabilirsiniz:
Bu dahili bulut tabanlı alternatifler, özellikle python diline yeni başladıysanız öğelerini satır satır öğrenmenizi ve test etmenizi sağlamaktadır. Ayrıca ekibinizle paylaşmak için daha kolay bir deneyim sağlar.
Python Nasıl Öğrenilir?
Python öğrenmek için çeşitli çevrimiçi araçlar mevcuttur ve en iyi yöntem kendi öğrenme tarzınıza bağlıdır. Öğrenme yöntemlerine göre aşağıdaki platformları önerebilirim;
- Görsel bir öğrenen biriyseniz ve rahatlıkla video takip edebiliyorsanız da en basit ve en bilindik öğrenme platformu olan Udemy’i önerebilirim. Alternatif olarak da freeCodeCamp platformunu deneyebilirsiniz.
- Proje yapılandırmalı bir öğrenme tarzı ile daha iyi çalışıyorsanız Codecademy ve Sololearn denemek için harika yerlerdir. Bu web siteleri ayrıca öğrenmenizi takip etmek ve bir proje portföyü başlatmak için bir yol sağlar.
- Oyunlaştırma ve daha eğlence odaklı öğrenmeye yatkınsanız CodeCombat ve Checkio gibi bazı siteler python öğrenme yolculuğunuzda eğlenceli bir şekilde kodlama alışkanlığı oluşturmaktadır.
Python’un temelleri konusunda kendinizi rahat hissettiğinizde, yapılacak en iyi şey projeler üzerinde çalışmaya başlamaktır. Bu projelerin mutlaka SEO ile ilgili olması da gerekmez, ancak bazen projeler üzerinde çalışırken kullanabileceğiniz pratik örneklere sahip olmak faydalı olabilir. Python’un veri analizi yönüyle ilgileniyorsanız, Kaggle sitesinde bulunan ücretsiz veri kümelerine göz atmaya ve bunları kullanmayı deneyebilirsiniz.
Python ile Görevleri Otomatikleştirmenin Faydaları
Python, insanların duygularını yönlendirdiği stratejileri taklit edemese de, komut dosyaları çok sayıda görevi otomatikleştirmek için kullanılabilir.
Web scraping ile web sayfalarından veri çekmek, rakip analizi yapmak, anahtar kelime araştırması yapmak veya içerik analizleri yapmak mümkündür. Örneğin, bir e-ticaret web sitesinde bulunan ürün bilgilerini (isim, fiyat, özellikler) toplamak isteyebilirsiniz. Web scraping ile bu verileri hızlı ve verimli bir şekilde çekebilir, analiz edebilir ve kullanabilirsiniz. Ancak, web scraping yaparken web sitesinin kullanım koşullarına ve yasal düzenlemelere dikkat etmenizi öneririm.
Python, ayrıca rutin SEO görevlerini otomatikleştirerek XML site haritaları oluşturmak, metin dosyalarındaki hataları kontrol etmek veya belirli aralıklarla web sitenizin teknik SEO kontrollerini yapmak gibi işleri oldukça kolaylaştıran bir dil. Doğal dil işleme ile metin analizi ve işleme yaparak içerik optimizasyonu, anahtar kelime yoğunluğu analizi ve kullanıcılarınızın yorumlarını rahatlıkla analiz edebilirsiniz.
SEO’da Python Kullanımı
Üzerinde çalıştığımız web sitelerine güç veren dilleri (HTML, CSS ve JavaScript gibi) anlamak önemli olsa da Python, genellikle birkaç saatimizi harcayacağımız görevler için birçok otomasyon fırsatı sunar. Python, SEO çalışmalarında çok çeşitli şekillerde kullanılabilir. Veri analizi ve raporlama için Google Analytics ve Google Search Console gibi araçlardan verileri çekebilir ve bu verileri analiz ederek SEO stratejilerini belirleyebilirsiniz. Hatta verilerinizi AI ile birleştirerek stratejik çıkarımlarınızı destekleyebilirsiniz. Yani Python, biz SEO uzmanlarını yalnızca tekrarlayan görevlerden değil, aynı zamanda büyük veri kümelerinden kolaylıkla çıkarım yapmamızı ve analiz etmemize yardımcı olur.
Python ile otomatikleştirebileceğiniz görevlerin listesi sürekli olarak büyümektedir, ancak başlıca şunları içerir:
- Kullanıcı amacını belirleme
- Geçiş öncesinde URL’leri eşleme
- Dahili bağlantı analizi
- Anahtar kelime araştırması yapma
- Görüntüleri optimize etme
- Web scraping ile web sayfalarından veri çekmek.
Verileri daha iyi anlama becerisi sadece işimizi daha iyi yapmamıza yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda veriye dayalı kararlar almamızı da sağlayacaktır.
SEO İş Akışınıza Python Nasıl Eklenir?
Python’u iş akışınıza eklemenin en iyi yolu, özellikle sıkıcı, zaman alan görevler olmak üzere nelerin otomatikleştirilebileceğini düşünmeye başlamaktır. Alternatif olarak da, elinizdeki verilerle daha verimli bir şekilde başa çıkmanın bir yolu olarak da görebilirsiniz.
SEO dijital pazarlamada oldukça büyük bir paya sahiptir. Bu yüzden SEO yaparken başkalarının senaryolarından ilham almaktan, etrafta oynamaktan ve hatta öğrenirken bir şeyleri kırmaktan korkmayın, çünkü bu öğrenmenin en iyi yoludur.
Bir sorunun nedenini ve onu düzeltmenin yollarını bulmak SEO’cular olarak yaptığımız işin büyük bir parçasıdır ve Python’u öğrenirken de kullanırken de aynı şey geçerlidir.
Örnek Python Kullanım Yolları
Sizlere bu bölümde Python dilini nerelerde kullanabileceğinize dair proje örnekleri vereceğim. Projeleri deneyerek pratik elde edebilirsiniz.
Yönlendirmelerin Alaka Düzeyi
Python’u kullanabileceğiniz ilk pratik yol, bir yönlendirme alaka düzeyi komut dosyası oluşturarak bir geçiş için uygulanan yönlendirme eşlemesinin doğru olup olmadığını belirlemektir.
Bu, geçiş öncesi ve sonrası sitenizin taranmasını ve farklı kategorilerin URL yapılarına göre segmentlere ayrılmasını içerir.
Sonrasında Python’un yerleşik karşılaştırma operatörlerinden bazılarını kullanarak her sayfanın klasörünün ve derinliğinin aynı kalıp kalmadığını veya taşıma sonrasında değişip değişmediğini belirleyebilirsiniz.
Aşağıda size adım adım Google Colab üzerinden bunu nasıl yapacağınızı anlattım.
Yönlendirme Alaka Düzeyi Python Kullanımı
- Segmentation Github dosyasına gidin ve dosyanın URL’ini kopyalayın.
- Google Colab’i açın.
- Colab üzerinden Github yazan yere tıklayın ve repoya ulaşıp, kodu çekin.
- Yönergeler doğrultusunda çıktı alabilirsiniz.
Ek olarak da GitHub üzerinde kodu geliştirerek sizlerle paylaştım. Geliştirdiğim ve GitHub’da paylaştığım Segmentation Checker’a buradan ulaşabilirsiniz.
Internal Link (İç Link) Analizi için Python Kullanımı
Tarama verilerini kullanan bir diğer pratik komut dosyası, dahili bağlantı analizi yapmak için Python kullanmaktır. Bu, sitenizin en çok dahili bağlantıya sahip bölümlerini belirlemenize ve farklı bölümler için dahili bağlantıyı iyileştirme fırsatlarını keşfetmenizi sağlayacaktır.
Bu, URL’lerin farklı kategorilerini belirlemek için segmentasyonu ve sitedeki her kategoriye giden dahili bağlantıların sayısını dışa aktarmak için pivot tabloları kullanacaktır.
Bunun için Github üzerinden hazırladığım python kodunu inceleyebilirsiniz. (Internal link analysis )
Pythia ile Resim Altyazısı Oluşturma
Facebook tarafından oluşturulan modüler bir derin öğrenme çerçevesi olan Pythia’yı kullanan bu betik, bir resim URL’si için bir başlık oluşturur. Bu başlık daha sonra erişilebilirlik ve resim arama için önemli olan alt etiketleri eksik olan resimler için kullanılabilir.
Pythia, dikkati bir resimdeki farklı öğelere odaklayarak sonuçları hesaplayan aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya mekanizmasına dayanmaktadır ve şu an kullanılan AI’ların “bu nedir” gibi tanımlama, makine öğreniminin oluşumunda büyük katkı sağladığını söyleyebilirim.
Pythia, genel anlamda seçtiği pikselleri bir araya getirerek resim üzerinde bütünlük sağlayıp, bunların tanımını yapmaktadır. Daha basit bir anlatımla, görüntü içindeki ayrı piksellere ağırlıklandırma atar ve maksimum dikkatin olduğu bölgenin ana hatları çizerek tanımlar.
Ayrıca bu komut dosyası Google Colab üzerinden de rahatlıkla çalıştırılabilmektedir. Gerekli kodun bir kopyasını kişisel Google Colab ‘ınıza kaydedildikten sonra, rahatlıkla çalıştırabilirsiniz.
Bu sayede, çalıştırmak için gereken veri kaynaklarını kolaylıkla indirip, manuel olarak gerçekleştirilmesi gereken tüm adımları otomatik olarak tamamlayacaktır. Örnek vermek gerekirse de tüm kütüphaneler yüklenecek, sınıflar oluşturulacak ve fonksiyonlar otomatik olarak atanacaktır.
Sizler için Google Colab üzerinde çalışabileceğiniz bir python kodu hazırladım. Yakın zamanda bu kodu web siteme tool olarak da eklemeyi planlamaktayım. Şimdilik https://github.com/ceydaguz/alt-text-generator adresi üzerinden alt text oluşturucuya ulaşabilirsiniz.
Fikirleriniz ve geri bildirimleriniz benim için çok önemli. Lütfen bunlarla ilgili sorunuz, fikriniz veya geri bildiriminiz olursa benimle iletişime geçin. Herkese bol kullanıcılı günler.
