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Data Science meets SEO, Teil 5

Der letzte Teil dieser Serie über Suchmaschinenoptimierung/SEO und Data Science auf Basis meines Vortrags bei der SEO Campixx. Die Daten und den Code habe ich via Knit in ein HTML-Dokument überführt, das mein Notebook inklusive Daten nachvollziehbar macht. In dem Notebook sind auch ein paar mehr Untersuchungen drin, allerdings habe ich alles auf Englisch dokumentiert, da dies nicht nur für Deutsche interessant ist. Wer also alle Ergebnisse in einem Dokument lesen möchte (ohne die TF/IDF, WDF/IDF oder Stemming-Beispiele), schaut sich bitte das Data Science & SEO Notebook an. Speed und andere Faktoren sind in den vorherigen Teilen zu lesen.Continue reading

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Data Science meets SEO, Teil 3

In den ersten beiden Teilen ging es darum, was Data Science überhaupt ist und warum WDF/IDF-Werte sehr wahrscheinlich wenig mit dem zu tun haben, was bei Google unter der Motorhaube passiert. In diesem Teil geht es einen Schritt weiter, wir schauen nämlich, ob es Korrelationen zwischen Ranking Signalen und der Position gibt. Im Vortrag hatte ich das am Beispiel einer Suchanfrage gezeigt und angesichts der zur Verfügung stehenden Zeit auch eher kurz abgehandelt. Hier kann ich in die Tiefe gehen. Wir schauen uns hierbei allerdings erst einmal nur jedes einzelne Rankingsignal in Bezug auf die Positon an, nicht die eventuell vorhandene Wirkung der Rankingsignale untereinander.Continue reading

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Data Science meets SEO, Teil 2

Nachdem ich im ersten Teil erklärt habe, was Data Science ist und was es in diesem Bereich schon zum Thema SEO gibt, nun der zweite Teil, wo wir uns etwas genauer damit beschäftigen, was die linguistische Verarbeitung eines Dokuments durch eine Suchmaschine für eine Auswirkung auf SEO-Konzepte wie Keyword Density, TF/IDF und WDF/IDF hat. Da ich auf der SEO Campixx live Code gezeigt habe, biete ich hier alles zum Download an, was das Nachvollziehen der Beispiele noch erlebnisreicher macht 🙂 Das geht übrigens auch ohne die Installation von R, hier ist der komplette Code mit Erklärungen und Ergebnissen zu finden.Continue reading

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SEO-Monitoring mit R, AWS und Shiny

Shiny App SEO Reporting

Dies ist der vorläufig letzte Teil der Serie über SEO mit R und AWS. Im ersten Teil hatten wir die AWS-Instanz mit RStudio vorbereitet, im zweiten Teil eine kleine SEO-Analyse durchgeführt, im dritten Teil ging es um die Erstellung eines Sichtbarkeitsindexes und eines “actionable Reportings”. In diesem Teil geht es darum, dass es selbst dem hartgesottensten Data Scientist zu anstrengend ist, die einzelnen Skripte täglich durch RStudio laufen zu lassen. Das SEO Monitoring soll also über eine ansprechende Oberfläche laufen.Continue reading

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Ein eigener Sichtbarkeitsindex mit R und AWS

In der dritten Folge über Suchmaschinenoptimierung mit R und AWS geht es um das Erstellen eines eigenen Sichtbarkeitsindex, um eine aggregierte Übersicht über das Ranking vieler Keywords zu erhalten. Im ersten Teil hatten wir uns angeschaut, wie man mit R und einer AWS Free Tier EC2-Instanz automatisiert Daten aus der Webmaster Console zieht, im zweiten Teil ging es um erste Analysen anhand von Klickraten auf Positionen.Continue reading

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“Actionable” SEO-Reporting mit R und AWS

In dem ersten Teil ging es darum, wie mit R und einer zunächst kostenlosen AWS-Instanz ein automatisiertes SEO-Monitoring erstellt wird. Dabei wird die Webmaster Console per API jeden Tag abgefragt, und die Daten werden in eine Datenbank geschrieben. Das Datensammeln allein bringt natürlich nichts, irgendwas sollten wir damit auch anfangen, und mein Mantra, das jeder Student in meinen Veranstaltungen mehrmals pro Tag hört, ist “Daten – Information – Aktion”. In den meisten Abhandlungen steht Wissen an der Stelle von Aktion, denn die Verarbeitung von Informationen erst schafft Wissen. Im Bereich der Datenanalyse oder sogar Data Science aber geht es häufiger darum, nicht nur zu wissen, sondern mit dem Wissen auch etwas zu tun, idealerweise zu wissen, was zu tun ist. Der Grund, warum die meisten Reportings nicht gelesen werden, ist in der Regel, dass keine Aktion abgeleitet werden kann. 5 Likes mehr diese Woche. Ja und? Was mache ich jetzt morgen anders? Wir wollen also nicht einfach nur ein SEO-Reporting bauen, sondern ein SEO-Reporting erstellen, das uns sagt, wo etwas zu tun ist und was man tun sollte. “Actionable” heißt es auf Neudeutsch, und eine richtig schöne Übersetzung gibt es tatsächlich nicht im Deutschen. “Handlungsrelevant”? Ist irgendwie nicht das Gleiche. Leben wir also zunächst mit diesem Begriff.

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Kostenloses und automatisiertes SEO-Monitoring mit R und AWS

SEO-Monitoring mit R und AWSLangsam hält R Einzug in die Welt der Suchmaschinenoptimierung, und auch wenn R am Anfang etwas verwirrend sein mag (funktionale Programmierung anstatt prozedural), so kann man mit wenigen Zeilen Code coole Sachen bauen. Als Beispiel soll hier ein kostenloses SEO-Monitoring dienen, das natürlich kein bisschen mit Sistrix und Co mithalten kann, aber wenn man nur seine eigenen Rankings verfolgen will, dann ist dies eine tolle und vor allem kostenlose Lösung.Continue reading

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