automatiser seo avec python
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Utiliser Python pour automatiser le SEO de son site web ?

L’intégration de Python dans ses stratégies de référencement naturel (SEO) offre de nombreuses possibilités pour optimiser sa visibilité d’un site web et faciliter son travail en tant que consultant SEO ou simple webmaster de site web.

Python, en tant que langage de programmation polyvalent et accessible, apporte une approche innovante à la gestion du SEO et à l’exécution des tâches SEO. Son utilisation dans ce domaine permet d’automatiser certaines tâches cruciales.

Que ce soit pour gérer les redirections, optimiser les images, analyser la structure des liens internes ou bien suivre des mots-clés depuis les SERPs de Google, Python offre des tas de fonctionnalités intéressantes qui devraient faciliter grandement le travail des spécialistes du SEO désireux de maximiser l’impact de leurs efforts.

Et contrairement à ce que l’on pourrait penser, adopter Python pour le SEO n’est pas quelque chose de très difficile et technique que seules les développeurs expérimentés maîtrisent. En se formant un peu dans ce domaine, n’importe quel référenceur web assidu pourra intégrer Python dans ses processus SEO. Mais que faire concrètement et par où commencer ?

Découvrez dans cet article pourquoi vous devriez utiliser Python pour automatiser le SEO de votre site web !

piliers du seo

Que sont Python et les scripts Python ?

Python, tout comme PHP, est un langage de programmation généraliste. Cela signifie qu’il peut être utilisé pour créer une large variété de programmes, allant de simples scripts automatisés à des applications Web complexes.

Un script Python, en ce qui le concerne, désigne un fichier contenant du code Python ou plus précisément des d’instructions écrites en Python. Une fois exécuté, ce code effectue une tâche particulière. Les scripts Python sont couramment utilisés pour automatiser des tâches, telles que :

👉 Traitement de fichiers : on peut faire énormément de choses avec un script Python, comme celles de lire, modifier ou créer des fichiers.

👉 Analyse de données : Python dispose de nombreuses bibliothèques pour l’analyse de données, ce qui en fait un choix populaire pour les statisticiens et les data scientists.

script python présentation

👉 Développement Web : les développeurs utilisent surtout Python et font des scripts Python pour le le développement de Back-end (côté serveur) de sites web et applications web.

👉 Administration système : avec des scripts Python, vous pouvez automatiser des tâches d’administration système, telles que la gestion des utilisateurs et des groupes.

Python pour automatiser le SEO : pour quelles tâches très précisément ?

Gérer les redirections, ajouter des balises ALT, faire du linking interne… Ces tâches SEO du quotidien, même si elles ont l’air simples au premier abord, peuvent finalement se montrer très chronophages et fatigantes à partir du moment où vous gérez un très gros site web ou plusieurs sites web.

Pour gagner en efficacité dans l’exécution de vos nombreuses tâches SEO, faites-vous aider par des scripts pythons bien pensés et conçus.

Voici une liste de tâches que font régulièrement les webmasters ou experts SEO dans leur métier et qu’il est possible d’automatiser à l’aide de scripts Python :

Voici une liste de tâches que font régulièrement les webmasters ou experts SEO dans leur métier et qu’il est possible d’automatiser à l’aide de scripts Python :

En webmastering, la gestion des redirections consiste à mettre en place des renvois permanents ou temporaires entre deux URLs différentes. Cela permet de rediriger les utilisateurs et les moteurs de recherche vers la nouvelle URL souhaitée lorsqu’ils accèdent à une URL obsolète ou non pertinente.

La gestion manuelle des redirections implique de naviguer à travers chaque URL, de mettre en place les redirections individuellement et de s’assurer de leur bon fonctionnement. C’est un tâche particulièrement fastidieuse et chronophage si vous gérez des sites web complexes avec de nombreuses URL. Elle présente aussi l’inconvénient d’être sujette à des erreurs humaines. Une solution pour y remédier est d’utiliser Python, un script python très précisément.

En utilisant des bibliothèques comme Requests et avec un script adapté, Python va interagir avec le serveur web de votre site web pour configurer les redirections, soit en utilisant des codes HTTP appropriés (comme 301 pour les redirections permanentes), soit en manipulant les fichiers .htaccess.

Voici quelques options populaires si vous voulez automatiser la gestion des redirections :

Il s’agit d’une bibliothèque polyvalente pour les requêtes HTTP, y compris la gestion des redirections. Avec la fonction requests.get(), vous pourrez suivre les redirections automatiquement et de renvoyer le contenu de la page finale. De plus, requests offre un contrôle précis sur les paramètres de redirection, tels que le nombre maximum de redirections autorisées et les types de redirections à suivre.

Grâce à la fonction urllib.request.urlopen(), vous avez la possibilité de suivre les redirections automatiquement et de renvoyer un objet urllib.request.HTTPRedirectHandler.

Cette bibliothèque présente l’inconvénient d’être moins flexible que requests mais plus simple à utiliser pour des tâches de redirection basiques.

Il s’agit d’une bibliothèque Python d’analyse HTML et de manipulation de documents XML et permet d’extraire les méta-balises <meta> contenant des redirections HTTP, telles que <meta http-equiv= »refresh » content= »0; URL=https://newurl.com »>. Vous en aurez besoin pour automatiser les redirections définies dans le code HTML d’une page web.

En matière de gestion des redirections, Python offre la possibilité de faire des :

Analyses d’URL : le script Python va collecter et analyser les anciennes et nouvelles URL pour détecter les redirections nécessaires.

Validations et tests : une fois déployé, le script teste les redirections configurées pour s’assurer qu’elles fonctionnent correctement, évitant ainsi les erreurs qui pourraient nuire au classement.

Gestion continue : le script que vous avez conçu surveillera régulièrement les URL et mettre à jour les redirections si nécessaire, assurant ainsi la cohérence et la pertinence dans le temps.

L’utilisation de Python pour gérer les redirections facilite grandement le maintien d’une structure URL solide malgré les modifications structurelles de vos sites.  

Exemples de code Python pour détecter les redirections nécessaires dans un site web :

1. Suivre une redirection simple :

import requests

url = "https://exemple.com/rediriger"

response = requests.get(url)

if response.history:
    url_redirigee = response.url
    print("Redirection vers :", url_redirigee)
else:
    print("Aucune redirection détectée pour :", url)

Explication:

  • Ce code utilise la bibliothèque requests pour envoyer une requête GET à l’URL spécifiée.
  • La propriété response.history contient une liste d’objets Response représentant les redirections effectuées.
  • Si une redirection est détectée, l’URL de la page redirigée est stockée dans la variable url_redirigee et affichée à l’écran.
  • Si aucune redirection n’est détectée, un message indiquant qu’aucune redirection n’a été trouvée est affiché.

2. Détecter les redirections et enregistrer les informations :

import requests

def detecter_redirections(url, fichier_sortie):
    """
    Fonction pour détecter les redirections et enregistrer les informations

    Args:
        url (str): URL de départ
        fichier_sortie (str): Nom du fichier de sortie

    Returns:
        None
    """
    with open(fichier_sortie, "w") as f:
        response = requests.get(url)

        if response.history:
            for resp in response.history:
                f.write(f"Redirection de {resp.url} vers {response.url}\n")

        f.write(f"URL finale : {response.url}\n")

url_de_depart = "https://exemple.com/rediriger-plusieurs"
fichier_sortie = "redirections.txt"

detecter_redirections(url_de_depart, fichier_sortie)

Explication:

  • Cette fonction enregistre les informations de redirection dans un fichier texte.
  • Elle utilise une boucle for pour parcourir l’historique des redirections et écrire chaque redirection dans le fichier.
  • L’URL finale est également écrite dans le fichier.

Vous pouvez aussi utiliser Python pour le SEO de votre site web pour qu’il s’occupe de l’analyse automatique des liens internes. En effet, à l’aide de bibliothèques comme BeautifulSoup, il est possible d’extraire automatiquement avec des scripts des liens internes pour chaque page web de votre site, analyser la hiérarchie des liens, identifier les pages profondément enfouies, les pages mal liées ou encore les lacunes dans la connectivité entre les différentes sections du site.

Avec les rapports détaillés sur la structure des liens internes de votre site générés par Python, vous aurez toutes les informations nécessaires pour renforcer la cohérence et l’efficacité de la structure de liens de votre site web.

Extraire des liens internes et analyser la structure d’un site web avec Python

Bibliothèques nécessaires:

  • requests: Pour envoyer des requêtes HTTP et récupérer le contenu des pages web.
  • BeautifulSoup: Pour analyser le code HTML et extraire les liens internes.
liens internes analysés par Python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def extraire_liens_internes(url):
    """
    Fonction pour extraire les liens internes d'une page web

    Args:
        url (str): URL de la page web

    Returns:
        list: Liste d'URL internes
    """
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    liens_internes = []

    for a in soup.find_all('a'):
        href = a.get('href')

        if href and href.startswith('/'):  # Filtrer les liens internes
            lien_complet = url + href
            liens_internes.append(lien_complet)

    return liens_internes

def analyser_structure_site(url_de_start):
    """
    Fonction pour analyser la structure du site web

    Args:
        url_de_start (str): URL de la page de départ
    """
    frontiere = [url_de_start]
    deja_visites = set()

    while frontiere:
        url_courante = frontiere.pop(0)

        if url_courante in deja_visites:
            continue

        deja_visites.add(url_courante)

        print(f"En cours d'analyse : {url_courante}")

        liens_internes = extraire_liens_internes(url_courante)

        for lien_interne in liens_internes:
            frontiere.append(lien_interne)

if __name__ == "__main__":
    url_de_start = "https://exemple.com"  # Remplacer par l'URL de votre site
    analyser_structure_site(url_de_start)

Explication du code :

  1. La fonction extraire_liens_internes prend une URL en paramètre et renvoie une liste d’URL internes trouvées sur cette page.
  2. Elle utilise requests pour récupérer le contenu HTML de la page et BeautifulSoup pour l’analyser.
  3. Elle extrait les liens internes en parcourant les balises <a> et en filtrant les liens qui commencent par /.
  4. La fonction analyser_structure_site prend une URL de départ en paramètre et explore le site web de manière récursive.
  5. Elle utilise une file d’attente frontiere pour stocker les URL à visiter et un ensemble deja_visites pour garder une trace des pages déjà visitées.
  6. Elle extrait les liens internes de chaque page visitée et les ajoute à la file d’attente.
  7. Cela permet d’explorer l’arborescence du site web et d’identifier les liens internes, leur hiérarchie et les pages potentiellement orphelines.

En SEO, chaque image nécessite une attention particulière. Elle doit notamment être compressée sans perte de qualité significative, avoir une balise alt appropriée, correctement renommée, avoir la bonne taille, être correctement référencée dans le fichier sitemap…

Or, il s’avère que les référenceurs et webmasters travaillent généralement avec un grand nombre d’images sur un site web, ce qui rend leur optimisation très chronophage manuellement. L’utilisation de scripts Python offre donc une alternative prometteuse et efficiente à cette tâche fastidieuse.

À l’aide de bibliothèques Python telles que Pillow, vous avez la possibilité de compresser automatiquement les images sans perte de qualité excessive. En parcourant les images, vos scripts Python pourront également générer ou modifier les balises alt de manière automatique, améliorant ainsi l’accessibilité et l’indexation par les moteurs de recherche.

Compresser des images dans un site web avec Python et Pillow :

from PIL import Image
import os

def compress_images(source_dir, dest_dir, quality=75):
    """
    Fonction pour compresser des images dans un répertoire

    Args:
        source_dir (str): Chemin d'accès au répertoire source
        dest_dir (str): Chemin d'accès au répertoire de destination
        quality (int): Qualité de compression JPEG (entre 0 et 100)
    """
    for filename in os.listdir(source_dir):
        if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.jpeg'):
            # Charger l'image
            image = Image.open(os.path.join(source_dir, filename))

            # Redimensionner l'image (facultatif)
            # image = image.resize((new_width, new_height))

            # Enregistrer l'image compressée
            image.save(os.path.join(dest_dir, filename), 'JPEG', quality=quality)

# Exemple d'utilisation
source_dir = "images/originals"
dest_dir = "images/compressed"
compress_images(source_dir, dest_dir)

Explication du code:

  1. Ce code importe les bibliothèques Pillow et os.
  2. La fonction compress_images prend trois arguments :
    • source_dir: Le chemin d’accès au répertoire contenant les images à compresser.
    • dest_dir: Le chemin d’accès au répertoire où les images compressées seront enregistrées.
    • quality: La qualité de compression JPEG (entre 0 et 100, une valeur inférieure entraînant une compression plus importante et une perte de qualité plus importante).
  3. La fonction parcourt les fichiers du répertoire source et sélectionne ceux qui ont l’extension .jpg ou .jpeg.
  4. Pour chaque image sélectionnée :
    • L’image est chargée en mémoire à l’aide de Image.open().
    • L’image est redimensionnée (facultatif) à l’aide de la méthode resize().
    • L’image est enregistrée au format JPEG compressé dans le répertoire de destination à l’aide de la méthode save().

Automatiser l’ajout de balises alt sur les images d’un site web avec Python en utilisant une API de reconnaissance d’image :

Avantages:

  • Automatise la génération de descriptions pertinentes.
  • Gère les images complexes (graphiques, etc.).

Inconvénients:

  • Nécessite une clé API et peut générer des coûts supplémentaires.
  • Moins de contrôle sur la personnalisation des descriptions.

Exemple de code (en utilisant l’API Google Vision) :

import requests
import io
from google.cloud import vision_api
from google.cloud import vision_api.types

def detect_and_add_alt_tags(url, image_file):
    """
    Fonction pour détecter et ajouter des balises alt aux images d'une page web

    Args:
        url (str): URL de la page web
        image_file (str): Chemin d'accès au fichier image téléchargé
    """
    # Initialiser le client Vision API
    client = vision_api.ImageAnnotatorClient()

    # Lire l'image depuis le fichier
    with io.open(image_file, 'rb') as image_file:
        content = image_file.read()

    # Détecter les étiquettes dans l'image
    image = vision_api.types.Image(content=content)
    response = client.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations

    # Générer une description alternative à partir des étiquettes
    description_alt = " ".join([label.description for label in labels])

    # Ajouter la balise alt à l'image HTML (code non montré)

# Télécharger l'image depuis l'URL
image_file = "image.jpg"  # Nom de fichier temporaire
download_image(url, image_file)

# Détecter et ajouter la balise alt
detect_and_add_alt_tags(url, image_file)

Ce code utilise l’API Google Vision pour détecter automatiquement les objets et les scènes dans les images et générer des descriptions textuelles à utiliser comme balises alt. Cela permet d’améliorer l’accessibilité du site web pour les personnes utilisant des lecteurs d’écran et d’optimiser le référencement pour la recherche d’images.

Remarques importantes:

  • Ce code suppose que vous avez configuré l’API Google Vision et que vous disposez des autorisations nécessaires pour l’utiliser.
  • Vous devez remplacer url par l’URL réelle de la page web et vous assurer que le fichier image.jpg est créé dans le même répertoire que le code Python.
  • La partie manquante du code pour ajouter la balise alt à l’image HTML dépendra de la structure et du langage de programmation de votre site web.
  • Il est important de respecter les conditions d’utilisation de l’API Google Vision et de ne pas abuser du service.

Pour sous-titrer des images sur un site web en Python, vous aurez besoin de non pas une, mais une combinaison de bibliothèques pour accomplir différentes tâches :

1. Extraction des images et des URL:

  • requests : Cette bibliothèque offre la possibilité d’envoyer des requêtes HTTP et de récupérer le contenu HTML d’un site web.
  • Beautiful Soup : Celle-ci est utile pour parser et d’extraire des données à partir du contenu HTML d’un site web.

2. Génération de sous-titres d’images:

  • OpenAI API : L’API OpenAI fournit des modèles de langage avancés qui peuvent générer des sous-titres d’images à partir d’URL d’images.
  • Google Cloud Vision API : L’API Google Cloud Vision offre des fonctionnalités de détection et d’analyse d’images, qui vous pouvez utiliser pour extraire des informations pertinentes des images et générer des sous-titres descriptifs.

3. Ajout de sous-titres aux images:

  • JavaScript : grâce à JavaScript, vous pouvez manipuler dynamiquement le DOM d’un site web et injecter des sous-titres HTML à côté des images correspondantes.

Remarques:

  • Cet exemple de code fournit une structure de base pour sous-titrer des images sur un site web. Vous devrez l’adapter à vos besoins spécifiques et implémenter le code JavaScript pour injecter les sous-titres dans le DOM du site web.
  • L’utilisation de l’API OpenAI ou d’autres services API payants peut entraîner des frais.
  • Assurez-vous de respecter les conditions d’utilisation et les exigences de licence des bibliothèques et des services que vous utilisez.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

# Extraire les URL d'images à partir d'un site web
def extract_image_urls(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    image_urls = []
    for img in soup.find_all('img'):
        image_urls.append(img['src'])

    return image_urls

# Générer des sous-titres d'images à l'aide de l'API OpenAI
def generate_captions(image_urls):
    captions = []

    # Remplacer 'YOUR_OPENAI_API_KEY' par votre clé API OpenAI
    openai_api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'

    for image_url in image_urls:
        response = requests.post(
            'https://api.openai.com/v1/engines/davinci/completions',
            headers={
                'Authorization': f'Bearer {openai_api_key}',
                'Content-Type': 'application/json'
            },
            json={
                'prompt': f'Une description de l\'image suivante : {image_url}',
                'temperature': 0.7,
                'max_tokens': 100
            }
        )

        caption = json.loads(response.content)['choices'][0]['text'].strip()
        captions.append(caption)

    return captions

# Ajouter des sous-titres aux images sur un site web (nécessite du code JavaScript)
def add_captions_to_website(image_urls, captions):
    # Implémenter le code JavaScript pour injecter des sous-titres HTML à côté des images correspondantes
    pass

# Exemple d'utilisation
url = 'https://www.exemple.com'  # Remplacer par l'URL du site web cible
image_urls = extract_image_urls(url)
captions = generate_captions(image_urls)
add_captions_to_website(image_urls, captions)

Une balise hreflang est un attribut HTML qui indique la langue et la zone géographique ciblées par une page Web. Elle est utilisée pour signaler aux moteurs de recherche la version la plus pertinente d’une page à afficher pour un utilisateur en fonction de sa langue et de son emplacement.

Voici les éléments clés d’une balise hreflang :

➡️ hreflang : C’est le nom de l’attribut lui-même.

➡️ Code de langue : Il s’agit d’un code à deux lettres qui représente la langue de la page. Par exemple, « en » pour l’anglais, « fr » pour le français, « es » pour l’espagnol, etc.

➡️ Code de pays (facultatif) : Il s’agit d’un code à deux lettres qui représente le pays ciblé par la page. Par exemple, « US » pour les États-Unis, « FR » pour la France, « ES » pour l’Espagne, etc.

Voici un exemple de balise hreflang complète :

<link rel="hreflang" href="https://www.exemple.com/fr/" hreflang="fr-FR" />

En Python : utilisez la fonction html.escape()

Exemple de code :

<p>Nom d'utilisateur : <?= htmlspecialchars($_POST['nom_utilisateur']) ?></p>

Ce code affiche le nom d’utilisateur saisi par l’utilisateur dans un paragraphe HTML tout en le sécurisant contre les attaques par injection de code.

code html

 Lire aussi : Comment l’IA influence le SEO aujourd’hui et à l’avenir ?

Code Python pour la validation hreflang avec Beautiful Soup

Voici un exemple de code Python pour la validation hreflang en utilisant la bibliothèque Beautiful Soup :

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def validate_hreflang(url):
  """
  Fonction pour valider les balises hreflang d'une URL donnée.

  Args:
    url (str): L'URL de la page à valider.

  Returns:
    list: Une liste d'erreurs hreflang trouvées, ou une chaîne vide si aucune erreur n'est trouvée.
  """

  # Récupérer le contenu HTML de la page
  response = requests.get(url)
  if response.status_code != 200:
    return f"Erreur : Impossible de récupérer la page {url}"

  soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

  # Extraire les balises hreflang
  hreflang_tags = soup.find_all('link', rel='hreflang')

  # Initialiser la liste d'erreurs
  errors = []

  # Itérer sur les balises hreflang et vérifier leur conformité
  for tag in hreflang_tags:
    hreflang = tag['hreflang']
    if not hreflang.startswith('-'):  # Vérifier le format du code de langue
      errors.append(f"Erreur hreflang : Code de langue non valide '{hreflang}' sur la page {url}")

    # Vous pouvez ajouter ici d'autres vérifications, comme la vérification du code de pays, 
    # la cohérence des liens hreflang entre les pages, etc.

  return errors

# Exemple d'utilisation
page_url = "https://www.exemple.com/fr/"
errors = validate_hreflang(page_url)

if errors:
  for error in errors:
    print(error)
else:
  print("Aucune erreur hreflang trouvée sur la page.")

Explication du code :

  1. Importer les bibliothèques requises :
    • requests : Pour récupérer le contenu HTML des pages Web.
    • BeautifulSoup : Pour analyser le code HTML.
  2. Définir une fonction validate_hreflang :
    • Cette fonction prend une URL en argument.
    • Elle récupère le contenu HTML de la page à l’aide de requests.
    • Elle utilise BeautifulSoup pour analyser le code HTML et extraire les balises hreflang.
    • Elle vérifie le format du code de langue de chaque balise hreflang.
    • Elle ajoute les erreurs trouvées à une liste.
    • Elle renvoie la liste d’erreurs ou une chaîne vide si aucune erreur n’est trouvée.
  3. Exemple d’utilisation :
    • Une URL de page est définie.
    • La fonction validate_hreflang est appelée avec l’URL.
    • Les erreurs éventuelles sont imprimées à la console.

Ce code fournit un exemple de base de la validation hreflang avec Beautiful Soup. Vous pouvez l’étendre pour inclure d’autres vérifications et fonctionnalités selon vos besoins.

Google search console est le meilleur ami du webmaster. En les collectant et en analysant les données que cet outil fournit, vous pouvez suivre vos performances SEO, identifier les opportunités d’amélioration, détecter les problèmes techniques de votre site web qui peuvent nuire à son référencement, analyser le comportement des internautes sur votre site web (clics, impressions, taux de clics, etc.), découvrir de nouveaux mots-clés pertinents pour votre site web.

Et même, créer des rapports personnalisés sur vos données SEO, configurer des alertes pour être notifié des changements importants dans vos performances et Intégrer les données Google Search Console avec d’autres outils d’analyse web.

Pour collecter des données Google Search Console avec Python, vous aurez besoin des bibliothèques et outils suivants :

Google Search Console API : cette API vous offre la possibilité d’accéder aux données de votre Search Console.

Bibliothèque cliente Google API : cette bibliothèque est nécessaire pour interagir avec les API Google, y compris l’API Google Search Console.

Un compte Google : vous aurez besoin d’un compte Google pour vous connecter à l’API Google Search Console.

Un projet Google Cloud Platform (facultatif) : si vous souhaitez stocker vos données Google Search Console dans un entrepôt de données cloud, vous aurez besoin d’un projet Google Cloud Platform.

Lire aussi : Comment faire de la division euclidienne avec Python ?

 

Voici un exemple de code Python pour collecter des données Google Search Console :

import googleapiclient.discovery
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

def get_search_console_data(site_url):
  """
  Récupère les données Google Search Console pour un site web donné.

  Args:
    site_url: URL du site web pour lequel vous souhaitez récupérer les données.

  Returns:
    Dictionnaire contenant les données Google Search Console.
  """

  # Configurez les autorisations Google API.
  credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name('credentials.json', scopes=['https://www.googleapis.com/auth/searchconsole'])
  service = googleapiclient.discovery.build('searchconsole', 'v1', credentials=credentials)

  # Récupérez les données de la Search Console pour le site web donné.
  site_property_id = get_site_property_id(site_url)
  report_request = service.searchanalytics().reports().get(sitePropertyId=site_property_id, startDate='2023-01-01', endDate='2023-12-31').execute()
  return report_request

def get_site_property_id(site_url):
  """
  Récupère l'ID de propriété du site web pour la Search Console.

  Args:
    site_url: URL du site web pour lequel vous souhaitez récupérer l'ID de propriété.

  Returns:
    ID de propriété du site web pour la Search Console.
  """

  # ... (implémentation de la fonction get_site_property_id)

if __name__ == '__main__':
  site_url = 'https://www.exemple.com'
  data = get_search_console_data(site_url)
  print(data)

Ce code est un exemple simple et ne montre que la récupération des données de base. Vous pouvez étendre ce code pour collecter d’autres types de données et les traiter selon vos besoins.

Où apprendre Python afin d’automatiser son SEO ?

Si vous ignorez comment faire et que vous désirez apprendre Python et le machine learning plus en profondeur pour votre SEO, rendez-vous sur le site PythoniaFormation.com.

Le site Pythonia Formation est une excellente ressource pour apprendre Python. Il propose une variété de formations en ligne et de tutoriels qui vous permettront de maîtriser les bases du langage et de découvrir comment l’utiliser pour des tâches SEO spécifiques.

Voici quelques raisons pour lesquelles vous devriez choisir ce site sur la formation Python :

Formations complètes et de qualité : PythoniaFormation.com propose des formations complètes qui couvrent tous les aspects de Python, de la syntaxe de base aux concepts les plus avancés.

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Tutoriels pratiques :  en plus des formations, PythoniaFormation.com propose également une grande variété de tutoriels pratiques qui vous permettront d’apprendre à utiliser Python pour des tâches SEO spécifiques.

Apprentissage à votre rythme : vous pouvez suivre les formations et les tutoriels à votre propre rythme, en fonction de votre disponibilité et de votre niveau de connaissance.

Lire aussi : Tout savoir sur le hack par mots-clés japonais (black hat SEO)

Conclusion

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