دیگه از کندی اکسل و پیچیدگی فرمول‌ها کلافه شدی؟ می‌خوای راحت‌تر و سریع‌تر داده‌های سئوتو آنالیز کنی؟ من خودم یه راه خیلی خوب پیدا کردم! تو این مقاله می‌خوام تجربه‌م رو با پایتون و کولب باهات درمیون بذارم تا با همدیگه یه انقلاب تو کار سئو راه میندازیم و به نتایج باحالی برسی. مثلاً تصور کن بتونی هزاران تا کلیدواژه رو تو چند دقیقه آنالیز کنی یا بدون هیچ دردسری یه گزارش کامل از وضعیت سایتت داشته باشی.
اکسل؛ راه حلی ناکارآمد برای داده‌های حجیم سئو
قبلا مجبور بودم برای کارای سئو با اکسل ورژن‌های مختلف دست و پنجه نرم کنم. حتی اکسل ۲۰۱۶ رو به ۲۰۲۱ آپدیت کردم که سرعتش کمی بهتر شد و حتی پسوند ذخیره رو هم باینری کردم، اما بازم وقتی تعداد کلیدواژه‌ها به ۳۰-۴۰ هزار تا رسید، دیگه اکسل جوابگو نبود.
به دنبال راه حلی بهتر؛ آشنایی با پایتون و Colab
عادت ندارم بگم دیگه راهی نیست، برای همین رفتم سمت پایتون. چون می‌خواستم سریع کار رو شروع کنم به جای لوکال رفتم سمت colab گوگل.
پایتون و Colab؛ تحولی بزرگ در پردازش داده‌های سئو
باورم نمیشه چه کارایی که باهاشون نمیشه کرد! به خصوص با کمک Gemini که یه دستیار کدنویسی فوق‌العاده است. بهش می‌گی چی کار کنه، خودش برات کد می‌نویسه. البته گاهی باید دستش رو بگیرم و کمی راهنماییش کنم، چون یکی دو بار کدی که داد، اشتباه بود و باعث شد داده ها ناقص بشن. پس حتما باید قبل از اجرای کدها، اون ها رو بررسی کرد. اما در کل خیلی کارمو راحت کرده.
مثلا یه بار با کمک پایتون، یک فایل اکسل با ۹۰ هزار کلیدواژه رو توی چند دقیقه پردازش کردم. این یعنی چی؟ یعنی دیگه نیازی نیست ساعت‌ها منتظر بمونم تا اکسل یه کار ساده رو انجام بده.
تجربه شخصی من از استفاده از پایتون و Colab در سئو
بعد از اینکه با پایتون و Colab آشنا شدم، دیگه به اکسل به عنوان ابزار اصلیم برای کارهای سئو نگاه نمی‌کنم. پایتون و Colab به من این امکان رو دادن که تحلیل‌های پیچیده‌تری رو انجام بدم و به نتایج دقیق‌تری برسم. الان می‌تونم به راحتی داده‌های بزرگ رو پردازش کنم، مدل‌های یادگیری ماشین رو پیاده‌سازی کنم و حتی ربات‌های ساده‌ای برای خودکارسازی کارهام بسازم.
پایتون و Colab واقعا یه گیم‌چنجر برای من بودن. اگه شما هم مثل من با حجم بالای داده‌های سئو دست و پنجه نرم می‌کنید، پیشنهاد می‌کنم حتما بهشون یه نگاه بندازید. مطمئنم که پشیمون نمی‌شید.
