Python e JavaScrip para profissionais de marketing

Python e JavaScrip para profissionais de marketing
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Transcrição modificada

Olá, aqui é Hamlet Batista, do RankSense. Estou animado para compartilhar com você algumas idéias poderosas que podem automatizar seu fluxo de trabalho de marketing típico. E falaremos especificamente sobre como alavancar Python e JavaScript para isso.

A importância da automação

Imagine que você deseja descobrir quais recursos do SERP seu concorrente possui e que você ainda não possui. Você pode usar o relatório SEMrush para isso e fazê-lo um de cada vez. Mas e se você precisar repetir esse processo todos os meses ou repeti-lo em vários concorrentes? Vamos aprender como podemos aproveitar a API do SEMrush. É um pouco de codificação para conseguir isso.

Por que você gostaria de aprender isso sozinho? Por que os SEOs precisariam codificar além do HTML?

Vamos falar sobre alguns dos motivos:

  • Você pode fazer um trabalho mais emocionante.
  • Você pode aumentar sua produtividade.
  • Você pode ganhar mais credibilidade.
  • Você também pode obter segurança no emprego.

Estudos de caso

Deixe-me compartilhar alguns dos estudos de caso mais interessantes que vi pessoas twittando:

Uso do Python no marketing: estudos de caso

Comecei a incentivar as pessoas a aprender sobre Python no ano passado, e Moshe, depois de passar apenas algumas semanas, construiu um fantástico analisador de logs, com o qual fiquei muito impressionado. Aprendi com Matt Lacuesta que um membro da equipe de sua agência criou uma visualização incrível a partir das perguntas “As pessoas também fazem”. Veja como isso é legal? Hülya criou um modelo de aprendizado de máquina para prever a pontuação do PageSpeed ​​para diferentes sites. São coisas incrivelmente poderosas que vêm da comunidade.

Recursos adicionais

Deixe-me compartilhar alguns artigos que você também pode pesquisar:

Nível mínimo de conhecimento em Python

Qual é o conhecimento mínimo de programação que você precisa? Eu costumava recomendar tutoriais e cursos disponíveis no Coursera, Udacity ou DataCamp. O feedback que recebi foi que muitos deles são projetados para engenheiros, para pessoas que desejam ter uma carreira em programação, o que geralmente não é o caso dos profissionais de marketing.

Pensando nisso, eu disse: “Ok, deixe-me reunir um recurso que será especificamente para profissionais de marketing”. Recentemente, publiquei um artigo no Search Engine Journal sobre uma introdução ao Python para profissionais de marketing. Se você está familiarizado com o trabalho com planilhas do Google e qual profissional de marketing não faz isso, poderá aprender Python.

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John Mueller já fez uma pergunta sobre qual tipo de conteúdo teve melhor desempenho em dispositivos móveis versus computadores. E ele usou a Wikipedia para descobrir, mas o que ele fez, não seria possível fazê-lo manualmente. Ele criou um notebook Python que ele compartilhou.

No meu artigo, passo a passo e explico linha por linha o que é usado e como tudo está funcionando. Ao mesmo tempo, aproveitei a oportunidade para apresentar os elementos básicos de como a linguagem de programação funciona e como você essencialmente reúne soluções para isso. É muito legal e muito poderoso, portanto, verifique isso.

O problema a resolver

Vamos falar sobre o que queremos fazer. Quais recursos de SERP meu concorrente possui e que eu não tenho? Temos que começar com o que são recursos SERP. A página Base de conhecimento do SEMrush para a ferramenta Rastreamento de posição possui uma lista deles.

Entre outros, existem trechos em destaque, pacote local, resenhas, amp, links de sites, vídeos, vídeos em destaque, principais notícias e as pessoas também perguntam. Todos esses recursos diferentes tornam os SERPs muito mais úteis para os usuários finais, mas, ao mesmo tempo, esses recursos estão se afastando das listagens orgânicas tradicionais que temos. É muito importante que você comece a dominá-los e a acompanhar quantos concorrentes têm e que não temos. É isso que vamos aprender.

Vamos abrir o relatório orgânico do SEMrush para o site da AutoZone como exemplo:

Relatório orgânico da zona automática

Aqui podemos ver todos esses recursos do site e o número de palavras-chave classificadas para esses recursos do SERP.

Estes são os mesmos dados para o site Advance Auto Parts:

Relatório Orgânico Avançado de Autopeças

Quando fiz a comparação para ambos, descobri que o AutoZone possui muito mais recursos SERP, exceto as principais histórias que eles têm sobre o mesmo.

Posso encontrar rapidamente essas informações e criar um exemplo de relatório como este:

Relatório de comparação de recursos SERP

Mas você pode encontrar fluxos de trabalho e recursos que você não possui imediatamente. E isso pode até ser sua vantagem competitiva, porque você descobriu um processo que ninguém mais conhece; em vez de tentar fazê-lo manualmente o tempo todo, você pode automatizá-lo com um pouco de programação.

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Pesquisa automática de recursos SERP com Python

Montei um notebook Colab que usa esse fluxo de trabalho. Não demorou muito tempo para montar. E a razão é porque eu basicamente puxo o código que eu já escrevi, mas você pode fazer o mesmo com qualquer código. Você pode pegá-lo, fazer algumas pequenas modificações e costurá-lo para fazer o trabalho que deseja fazer.

Deixe-me mostrar o que acontece. Você não verá nenhum código porque, depois que eu o designar em um notebook, posso criar um formulário no qual você pode inserir as informações:

Colab Notebook Form

Todo o código ficará oculto para que não seja confuso ou claro para o usuário final. Mas quando você colocar as informações aqui, basta executar todas, e elas passarão por todas as etapas que eu criei para realizar meu fluxo de trabalho. No final, você obterá a saída. Nesse caso, não o recebi na primeira tentativa porque recebi um erro da Colab:

Mensagem de erro Colab

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Tentei ver rapidamente para ver se havia algum erro. Não, não havia. Isso acontece algumas vezes. Apenas execute novamente. E agora, eu recebi a saída. Eu recebi um CSV que foi baixado no meu computador.

Voltei novamente e agora forneço um domínio diferente:

Sabedoria semanal com Hamlet Batista: Python e JavaScript para profissionais de marketing. Imagem 6

Pense sobre isso. É como se eu estivesse desenvolvendo um novo recurso para o SEMrush sem ter que esperar que eles o adicionassem ou dependendo se eles querem ou não adicioná-lo. Não importa. Eu posso montar isso. Não é preciso muito tempo e esforço depois que eu domino o básico.

Então, depois de fazer o mesmo com as Auto Peças Avançadas. Vou obter outro arquivo CSV com isso. Agora temos a saída para nossa análise. Peguei os arquivos CSV e os importei manualmente para as planilhas do Google. Mas isso também é algo que pode ser automatizado se você seguir o artigo de introdução do Python que mencionei.

Estes são os dados do AutoZone:

Planilha do AutoZone

Com um pouco de modificação, eu posso fazer isso para qualquer número de domínios e, em vez de fornecer um de cada vez, eu posso fornecer uma lista, com muitas coisas legais que você pode fazer.

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O Código Explicado

Agora, vamos dar uma olhada no código sem entrar em detalhes malucos. Fui a este artigo e basicamente copiei e colei o código que já desenvolvi lá. Fiz uma alteração muito pequena:

Sabedoria semanal com Hamlet Batista: Python e JavaScript para profissionais de marketing. Imagem 8

Para o artigo, eu precisava extrair várias colunas do SEMrush. Nesse caso, eu só precisava de um, que usasse os recursos SERP. Você pode aprender sobre cada coluna na documentação da API:

Documentação da API SEMrush

Diz exatamente o que eu preciso, e é isso.

Descriptografando códigos de recurso SERP com JavaScript

Quando testei as alterações que fiz no código, encontrei algo interessante. Os recursos SERP que recebo da API não são os nomes, mas os números que identificam cada recurso:

Recursos de API SERP

Quando eu puxei esses recursos, não sabia o que os números significam e tive que traduzir esses recursos em seus nomes. Eu poderia fazer isso manualmente, criando o dicionário que diz: “O recurso ‘0’ SERP é esse, ‘1’ é esse”. Mas eu disse: “Ok, por que não faço isso automaticamente também?”

Quando preciso extrair informações de uma página, acho muito mais conveniente fazê-lo em JavaScript. Portanto, nesse caso, para outro artigo que publiquei, eu tinha um snippet de código que criei para abordar os tópicos de tendências do Google. Eu escolhi usar esse código e o adotei para este caso de uso específico.

A única coisa que eu precisava fazer era copiar um seletor da página. Um seletor permite endereçar um elemento em uma página. Sem ele, você não pode identificar um elemento.

Substituição do seletor JavaScript

Copio o seletor que identifica um único elemento. Eu só tenho que fazer uma única alteração, que é remover esta parte:

Removendo o Seletor CSS

Diz que não quero apenas esse elemento; Eu quero a coluna inteira.

Eu só tenho que mudar o seletor no código que eu já escrevi para um artigo diferente:

Código alterado

Eu não mudei mais nada, você vê. É o mesmo. Não se trata do Google Trends, mas posso usá-lo para o mesmo objetivo, apenas alterando o seletor.

Agora copio e colo o código no console das ferramentas de desenvolvedor do Chrome enquanto a página está aberta. Chamo a função que acabei de criar e obtenho todos os elementos. E era isso que eu precisava para criar o código Python.

Executando o Script

Felizmente, você achará isso útil. Muito obrigado.

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