Python ile Google Bubble Yorumlama (SEO)

Python ile Google Bubble Yorumlama (SEO)

Google search central tarafından 26.09.2023 tarihinde iki hoş blog yazısı paylaşıldı. Bunlardan birincisi: google aramalarında neden geri plana düştüğünüzü teknik sorgulamalar yoluyla keşfetmenize yönelik bilgilendirici bir yazıydı. İkincisi ise google bubble yoluyla nasıl keyword tahlili 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 irtibatlandırıp yetki vermelisiniz.

Karşınıza çıkacak ekranda devir ve ülke seçimini yapın ve device olarak istediğiniz bir aracı seçin.

Bubble Python Analizi

Query kısmı boş kalsın. Bu biçimde sitenizin google aramalarına mevzu olan tüm keywordlerini görebileceğiz.

Burada odaklanmanız gereken ögeler şunlardır:

y ekseninde keywordlerin ortalama pozisyonu

x ekseninde CTR verisi bulunnmaktadır.

Bubble Python Tahlili 2

Bu tahlilde google 2 eksen için ortalamayı hesaplamaktadır. Bu hesaplamalar göz önünde bulundurulduğunda 4 alan ortaya çıkmaktadır.

Bubble Python Tahlili 3

Pyhton İle Analiz

Bubble Python Tahlili 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. Artık 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 konum 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