Python ile Google Bubble Yorumlama (SEO)
Google search central tarafından 26.09.2023 tarihinde iki güzel blog yazısı paylaşıldı. Bunlardan ilki: google aramalarında neden geri plana düştüğünüzü teknik sorgulamalar yoluyla keşfetmenize yönelik bilgilendirici bir yazıydı. İkincisi ise google bubble yoluyla nasıl keyword analizi yapacağınıza yönelik bir yazıydı.
Biz bugün ikinci yazıyı ele alıp python yardımıyla analizimizi zenginleştirmeye çalışacağız. Yazının orjinali burada.
Öncelikle şu sayfaya gidip, google search console hesabınızı looker ile bağlantılandırıp yetki vermelisiniz.
Karşınıza çıkacak ekranda dönem ve ülke seçimini yapın ve device olarak istediğiniz bir aracı seçin.
Bubble Python Analizi
Query bölümü boş kalsın. Bu şekilde sitenizin google aramalarına konu olan tüm keywordlerini görebileceğiz.
Burada odaklanmanız gereken unsurlar şunlardır:
y ekseninde keywordlerin ortalama pozisyonu
x ekseninde CTR datası bulunnmaktadır.
Bubble Python Analizi 2
Bu analizde google 2 eksen için ortalamayı hesaplamaktadır. Bu hesaplamalar göz önünde bulundurulduğunda 4 alan ortaya çıkmaktadır.
Bubble Python Analizi 3
Pyhton İle Analiz
Bubble Python Analizi 4
import pandas as pd df = pd.read_csv(r’seo.csv’) print(df)
ispanyolca python
Benim sitenin google üzerinde kayıtlı 5012 adet keyword’ü olduğu görülüyor. Şimdi bunları ayrıştıralım.
Device category‘i ortadan kaldıralım.
df.drop(columns=[‘Device Category’], inplace=True) df
Benim web sitem için CTR ortalaması 0.1921 iken ortalama pozisyon ise 5.82 idi.
1 numaralı alana ulaşalım.
filtered_df1 = df[(df[‘CTR’] > 0.1921) & (df[‘Average Position’] < 5.82)] filtered_df1
ispanyolca python 2
sorted_filtered_df1 = filtered_df1.sort_values(by=’Clicks’, ascending=False) sorted_filtered_df1
ispanyolca python 3
Şimdi 4 numaralı alanı araştıralım.
filtered_df4 = df[(df[‘CTR’] < 0.1921) & (df['Average Position'] < 5.82)] sorted_filtered_df4 = filtered_df4.sort_values(by='Clicks', ascending=False) sorted_filtered_df4
ispanyolca python 4
Bu bölgede 1478 keyword yaşıyor. Bu bölgenin 1 numaralı bölgeye taşınması için çalışmalara başlamalıyım.
Şimdi 2 numaralı alanı araştıralım.
filtered_df2 = df[(df[‘CTR’] > 0.1921) & (df[‘Average Position’] > 5.82)] sorted_filtered_df2 = filtered_df2.sort_values(by=’Clicks’, ascending=False) sorted_filtered_df2
ispanyolca python 5
Şimdi 3 numaralı alanı araştıralım.
filtered_df3 = df[(df[‘CTR’] < 0.1921) & (df['Average Position'] > 5.82)] sorted_filtered_df3 = filtered_df3.sort_values(by=’Clicks’, ascending=False) sorted_filtered_df3
ispanyolca python 6
Sonuç olarak, web sitem için aşağıdaki tablo ortaya çıkmıştır.
Bubble Python Analizi Tablo
Yaptığım analiz tamamen kendi bakış açım üzerinden biçimlenmiştir. Yatırım tavsiyesi değildir.
Github reposunda kodları bulabilirsiniz.
Doç. Dr. VeriDelisi