3 مجموعه مهارت داده شما برای موفقیت در سئو داده نیاز دارید

SEO SEO یک رویکرد علمی برای بهینه سازی جستجو است که متکی به تجزیه و تحلیل و فعال سازی داده ها برای تصمیم گیری است.

اما این تنها چیزی نیست که به دنبال دارد.

اگر می خواهید سازمان شما در سئو داده موفق شود ، سه تخصص مجزا وجود دارد که شما باید علاوه بر دانش و تجربه SEO ، آنها را توسعه دهید.

اینها مجموعه مهارتهای دانشمند داده ، تحلیلگر داده و مهندس داده است.

بودجه شما هرچه باشد ، امکان بهبود سئوی سایت خود با رویکرد پشتیبان داده وجود دارد. در حقیقت ، مفاهیمی که دانشمندان داده استفاده می کنند به طور فزاینده ای در دسترس هستند.

در اینجا مجموعه مهارتی وجود دارد که شما می خواهید SEO داده ها را به بخشی از برنامه خود تبدیل کنید.

1. مهندس داده

مهندسین داده ، متخصصانی هستند که زیرساخت اصلی شرکت داده بزرگ را آماده می کنند.

آنها اغلب مهندسین نرم افزاری هستند که داده های منابع مختلف را طراحی ، ساخت ، ادغام می کنند و مقدار زیادی داده را مدیریت می کنند.

هدف اصلی آنها بهینه سازی عملکرد در مورد دسترسی شرکت به داده های خود است.

در شرکت های بزرگ ، مهندسان داده با یک مدیر حقوقی برای همکاری می کنند GDPR یا CCPA انطباق ، و اغلب با یک مدیر امنیتی.

آنها غالباً از ETL (Extract، Transform and Load) برای متمرکز کردن داده ها استفاده می کنند و انبارهای داده بزرگی را ایجاد می کنند که می تواند برای گزارش یا تجزیه و تحلیل استفاده شود.

مهارت ها و ابزارهای اصلی را می توان در لیست زیر خلاصه کرد:

• هادوپ
• MapReduce.
• کندو
• خوک
• جریان داده
• NoSQL
• SQL
• برنامه نويسي.

چرا باید داده های خود را متمرکز کنید؟

اول از همه ، شما زمان بی نهایت در دسترس ندارید. جابجایی بین ابزارها نه تنها اتلاف وقت است ، بلکه عدم امکان ترکیب داده های منابع مختلف نیز اتلاف اطلاعات است.

اغلب ، شما باید داده های خود را با داده های کسب و کار (CRM) ، داده های مالی و بسیاری از انواع دیگر داده ها که همیشه با دسترسی و نگرانی های امنیتی همراه هستند ، ترکیب کنید.

بنابراین ، ساختن انبار داده های SEO خود با اطمینان از این کار عاقلانه است ابزارهای جستجوگرها به شما امکان می دهد داده ها را به درستی صادر کنید.

مهندس داده ماهرترین فرد برای متمرکز کردن داده های بدون ساختار از قبیل متون و نظرات و داده های ساختاریافته مانند آن در پایگاه داده ها و API ها است.

با این حال ، مشکلات زیادی وجود دارد.

اولین مشکل مربوط به حجم اطلاعات است.

اگر بیش از 100000 صفحه در وب سایت خود دارید و بازدید وب زیادی دارید ، خزیدن هفتگی و سیاهههای مربوط به روزانه به سرعت فضای زیادی را اشغال می کنند.

اگر داده های CRM و داده های رقبا را اضافه کنید ، این حتی پیچیده تر می شود.

و اگر سیستم مبتنی بر فن آوری های مناسب نباشد ، می توانید داده های ناقص ، مفقود شده یا کاذب داشته باشید.

تله های زیادی علاوه بر حجم داده وجود دارد.

این موارد شامل نگرانی های ارزی در صورت کار در سطح بین المللی است ، جایی که شما مجبور خواهید بود با نرخ های ارز صادر شده توسط موسسه معتبر مالی کشور خود مقابله کنید.

همچنین ممکن است شامل اختلاف زمانی باشد. اگر روزانه یک گردش مالی در فرانسه محاسبه کنید و مثلاً بخشی از گردش مالی در کانادا انجام شود ، باید محاسبه را زمانی شروع کنید که در کانادا نیمه شب است و در فرانسه نیمه شب نیست.

اینها فقط چند نمونه است ، اما هر مشاغل پر از دام است.

در مرحله بعدی ، باید دقیق بودن داده ها را کاملاً زیر نظر داشته باشید زیرا داده ها می توانند به سرعت خراب شوند:

• آ جاوا اسکریپت اسکریپت GA ناپدید می شود و داده های ترافیکی شما اشتباه می شود.
• یک API پارامترهای بازگشت خود را تغییر می دهد و چندین فیلد دیگر مقداری دریافت نمی کنند.
• یک پایگاه داده دیگر به روز نمی شود زیرا دیسک سخت پر است.

فرقی نمی کند ، باید سریعاً این نوع ناهنجاری را تشخیص داده و در اسرع وقت اصلاح کنید.

در غیر این صورت داشبورد تولید شده توسط این داده ها اشتباه خواهد بود. شروع اسکریپت های بازگشتی برای محاسبه مجدد همه چیز خسته کننده و وقت گیر است.

اگر یک مهندس داده در تیم خود ندارید ، حداقل باید یک مدیر داشته باشید که سازگاری داده هایی را که از ابزارهای مختلف SEO بازیابی می کنید ، تأیید کند.

اکنون ابزارهای جستجوگرها به شما امکان می دهند داده های زیر را که باید برای تغییرات بالا یا پایین کنترل کنید به راحتی بکشید:

• داده های تجزیه و تحلیل: اسکریپت گم شده ، خطای ردیابی.
• داده های خزنده: خزیدن خیلی طولانی است ، خزیدن لغو شده است.
• داده های گزارش سرور: دوره های از دست رفته
• ابزار کلمات کلیدی data: افزودن کلمات کلیدی جدید.

ارتباط کلیدی است. با مدیریت حوادث خوب ، کل زنجیره داده برای استفاده توسط کارشناسان سئو ، تحلیلگران داده و مشاوران سئو.

2. دانشمند داده

دانشمند داده ، داده ها را با مدل های آماری ، یادگیری ماشین ، یا رویکردهای تحلیلی غنی می کند.

ماموریت اصلی آنها کمک به شرکت در تبدیل داده های ارائه شده توسط مهندسان داده به اطلاعات ارزشمند و قابل بهره برداری است.

در مقایسه با تحلیل گران داده (زیر را ببینید) ، دانشمندان داده باید مهارت های برنامه نویسی قوی برای طراحی الگوریتم های جدید و همچنین دانش تجاری خوب داشته باشند.

آنها باید قادر به توضیح ، توجیه و انتقال نتایج به غیر دانشمندان باشند.

از کدام زبان ها باید استفاده کرد و کدام روش؟

محبوب ترین فن آوری ها در سال 2021 برای علوم داده به ترتیب محبوبیت:

اگر نمی توانید در مورد زبان برنامه نویسی تصمیم بگیرید ، می توانم نکاتی را به شما بگویم.

اول از همه ، از محبوب ترین زبان در شرکت خود استفاده کنید.

اگر اکثر توسعه دهندگان از پایتون استفاده می کنند ، دیگر نیازی به فشار برای R نیست زیرا تلاش برای نگهداری کد در R هزینه نگهداری را دو برابر می کند. به این ترتیب ، توانایی خود را در انطباق نشان می دهید.

سپس ، اجازه دهید فناوری هایی که می خواهید برنامه های خود را روی آنها بکار ببرید ، انتخاب شما را راهنمایی کنند.

به عنوان مثال ، اگر تیم شما داشبوردهای خود را با Shiny تولید کند ، R بهترین دوست شما خواهد شد.

پس از آن ، توجه داشته باشید که R و پایتون اگر آنها را با C یا Scala مقایسه کنید ، تقریباً مشابه هستند. اگر CV خود را می سازید ، تسلط بر هر دو ایده آل است.

تا آنجا که به روش شناسی مربوط می شود ، روش علمی غالب است و جایی برای تجربه گرایی باقی نمی گذارد.

شما می خواهید زمینه و اهداف را به روشنی مشخص کنید ، سپس روشهای مختلف شناسایی شده را توضیح دهید و نتایج قابل تکرار را ارائه دهید.

سرانجام ، کاملاً ممکن است که شما وقت و حرفه ای برای انجام علم داده ندارید. در این حالت ، من توصیه می کنم از یک ارائه دهنده خدمات استفاده کنید.

صرف نظر از نمایندگی ، موارد تحویل و معیارهای موفقیت باید به طور واضح با آژانس انتخاب شده تعریف شوند تا در هنگام استفاده از محلول هیچ غافلگیری ناخوشایندی وجود نداشته باشد.

علاوه بر این ، ممکن است لازم باشد سیستم عامل های علم داده را نیز در نظر بگیرید. گزینه های موجود برای شما بسته به بودجه شما بسیار متفاوت خواهد بود.

3. تحلیلگر داده

تحلیل گران داده ، متخصصان داده های تجارت گرا هستند که می توانند داده ها را جستجو و پردازش کنند ، گزارشات را ارائه دهند ، داده ها را خلاصه و تجسم کنند.

آنها می دانند که چگونه از ابزارها و روشهای موجود برای حل یک مشکل استفاده کنند و به افراد در سراسر شرکت کمک کنند تا از طریق گزارشگری و گرافیکی موقت ، سeriesالات خاص را درک کنند.

آنها کار خود را بر اساس انبارهای داده مهندسان داده و نتایج الگوریتم های دانشمندان داده انجام می دهند.

مهارت های آنها متنوع است و می تواند شامل آمار ، داده کاوی و تجسم داده ها باشد.

از چه نرم افزاری باید استفاده کرد؟

استودیو داده در زمینه SEO به خوبی شناخته شده است اما در تجارت ، بازار تحت سلطه Tableau Software ، SAP ، Microsoft و IBM است.

خرید اخیر Looker توسط گوگل باعث شده است که در سال های آینده نیز در زمره رهبران قرار گیرد.

در انتخاب راه حل تجسم داده دقت کنید.

توانایی تحلیلگران داده در انطباق سریع با ابزارها ما را به مسئله “ساخت یا خرید” بازمی گرداند. اگر بودجه داشته باشید ، راه حل های اختصاصی در وقت شما صرفه جویی می کنند.

نحوه ایجاد داشبوردهای عالی

روش های بسیاری وجود دارد اما در اینجا چارچوب اهداف SMART به راحتی به خاطر سپرده می شود و می تواند در اینجا نیز اعمال شود:

• نمودارها را نگه دارید خاص و ساده است ، زیرا اطلاعات بیش از حد اطلاعات را از بین می برد.
• محور y و محور x باید نشان دهند قابل اندازه گیری داده ها.
• یک نمودار باید بر روی آن متمرکز شود قابل دستیابی معیارها ، زیرا هیچ ملاحظه ای در نظارت بر معیارهایی که هیچ تأثیری در تجارت شما ندارند ، وجود ندارد. آب و هوا یک مثال عالی است: در بعضی از سایت ها نقش مهمی دارد و در برخی دیگر هیچ.
• داشبورد همیشه باید داشته باشد مربوط خلاصه ها به منظور خواندن سریع و درک آنها. اگر درک آنها بیش از سه ثانیه طول بکشد ، می توانید نتیجه نهایی را بهبود ببخشید. در ابتدا ، کاربران ممکن است از یک مرور کلی راضی باشند ، اما سپس ممکن است با جابجایی فیلترها به مشاهده دقیق تری از داده ها نیاز داشته باشند.
• مهمترین داده زمان است ، بنابراین حتماً ردیابی کنید مبتنی بر زمان مقایسه داده ها هر روز ، ماه ، سال و غیره

البته ، به خاطر داشته باشید که اگر تحلیلگران داده بر SQL تسلط داشته باشند ، می توانند به راه حل های منبع باز مانند Metabase یا Superset روی آورند.

سرانجام ، تحلیل گرانی که مهارت برنامه نویسی دارند ، می خواهند Shiny را برای R یا Dash را برای پایتون جستجو کنند.

پروژه های سئو اطلاعات

دنیای سئو داده قطعاً کمتر مبهم شده است.

همانطور که برای هر پروژه ای ، شما باید برای موفقیت در پروژه های بزرگ مقیاس خود را با افراد مناسب احاطه کنید یا در مهارت های حرفه ای که در این مقاله آورده ایم ، مهارت کافی کسب کنید: مهندسی داده ، تجزیه و تحلیل داده ها ، علم داده.

در این مرحله ، شما احتمالاً هنگام مطالعه این مقاله نقاط ضعف یا قوت شرکت خود را شناسایی کرده اید.

دریغ نکنید که با استخدام ، برون سپاری یا آموزش به نقاط ضعف خود برسید.

منابع بیشتر:

---

اعتبار تصویر

همه عکسهای صفحه گرفته شده توسط نویسنده ، مه 2021