立即应用的 2 个 SEO 内容分析细分 (2)

1. 立即应用的 立即应用的 2 2个 个SEO SEO 内容分析细 内容分析细分 分 渲染的 HTML 内容分析最常见的 JavaScript 问题之一是搜索引擎机器人无法识别和抓取页面上的 关键内容。这可能是由于一般编码错误或由于内容无法随时用于呈现和索引而导致的。 2 seo内容分析我们正在评估原始 HTML 与渲染的 HTML 以及页面上可见内容的差异。配置配置 > Spider > 提取并选择适当的选项来“存储HTML”和“存储渲染的HTML”。 开始网站抓取在“查看源代码”窗格中，这将阿根廷电话数据并排显示原始源 HTML 和渲染的 HTML，允许您比较差异并评估关键内容和链接是否在渲染的 DOM 中实际得到解释。原始 HTML 窗口上方的“显示差异”复选框使此比较过程更加高效。 目前的观察：目前，所选页面没有渲染 HTML 代码注意：如果发现任何渲染 HTML 代码，您可以 将“HTML”过滤器切换为“可见内容”，以准确识别哪些文本内容仅存在于渲染的 HTML 中。然后需 要优化那些页面内容。 FLESCH READING-EASE 评分分析 Flesch 阅读轻松度分数是多少？ Flesch 阅读轻松度测试是一种广 泛使用的可读性公式，用于评估文本的大致阅读等级水平。 它计算 0-100 之间的可读性分数。分数越高表明文本更容易阅读，而分数越低意味着文本更难阅 读。Flesch 阅读轻松度测试考虑–句子的平均长度（按单词数）。

2. 每个单词的平均音节数。 Flesch 阅读轻松分数 阅读轻松分数 (FRES) 测试的公式为 测试的公式为– 如何测试 SEO Spider 的可读性 1）抓取网站在顶部网址栏中输入网站进行可读性测试，然 后单击“开始”开始抓取和分析。 2) 查看“内容”选项卡单击顶部的内容选项卡可查看实时 填充到界面中的 URL。 内容选项卡将在每个页面上显示各种详细信息，例如字数、句子数、每句平均字数，以及 Flesch 阅读轻松度分数和可读性列。可读性列定义如下所示– Flesch 阅读轻松度分数– Flesch 阅读轻松度测试衡量文本的可读性。 这是一种广泛使用的可读性公式，它使用句子的平均长度和每个单词的平均音节数来提供 0-100 之间的分数。可读性——基于 Flesch 阅读轻松度分数和记录的分数组的整体可读性

3. 评估分类。 3）审查可读性过滤器使用内容选项卡过滤器可以快速识别可读性困难或非常 困难的页面。 每个过滤器的页面数将在爬网期间实时填充到右侧“概述”选项卡中。“问题”选项卡还将它 们标记为潜在的改进机会。可读性过滤器包括–可读性困难–这些页面的Flesch 阅读难度 分数在 30-49 之间。可读性非常困难–这些页面的 Flesch 阅读轻松度得分在 0-29 之间。 目前的观察：可读性难找到：17 可读性很难找到：3 4）导出数据所有可读性数据都可 以使用顶部的“导出”按钮导出。 您可以 您可以选择导出为 选择导出为 CSV Excel 工作簿或 Google 表格。建议：网站Flesch的阅读轻松度分数介于难度值之间。因此 ，无需采取任何行动。注意：如果Flesch网站的read-ease分数不在难度值之间。然后需要 优化网站页面内容以获得更好的可读性分数。 如何使用 PYTHON 查找低内容页面姓名电子邮件地址网址在 Web 开发和内容管理领域 ，识别网站上的低内容页面对于保持质量和用户体验至关重要。这些页面通常为用户提供 的价值很小，并且可能导致在线状态混乱且缺乏吸引力。 Python 具有多功能的库和工具，可用于自动化在网站上查找低内容页面的过程。使用 python 查找低内容页面使用这个Python工具我们可以分析网站的低内容页面，分析后我 们可以改进这些页面的内容，从而提高权威度和关键词排名。 步骤1：使用这个Python工具我们可以分析网站的低内容页面，分析后我们可以改进这些 页面的内容，从而提高权威度和关键词排名。步骤1：导入请求从 bs4 导入 BeautifulSoup 从 urllib.parse 导入 urlparse def extract_urls(域):

4. 向域 向域发送 发送 GET 请求 请求响 响应 应 requests.get(域) # 使用BeautifulSoup解析HTML内容汤 = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 查找 HTML 中的所有锚标记 (<a>) 锚标记 = soup.find_all('a') 网址 = [] # 从每 个锚标签中提取href属性对于anchor_tags中的标签： href = tag.get('href') 如果链接： 打印（f“网址：{url}”）print(f”字数: {word_count}”) 打印（）编辑代码并根据屏幕截图替 换域名 - 将您想要的域名放在这里。现在在桌面上创建一个文件夹 - 并将代码 a 保存为 python 在此文件夹中–第2步： 现在打开 anaconda 提示符–并使用 cd 命令转到该文件夹–现在安装这些 PIP – pip 安装 beautifulsoup4 逐个 pip 安装请求现在运行 python 代码– python url.py 我们已经提取了所 有页面的字数。 现在将列表复制到 Excel 文件中–脱颖而出 - 现在手动分析列表并删除页面上超过 1200 字 的着陆页。同时删除不相关的页面，如联系我们、登录页面、注册页面等。并列出1200 字以下的页面列表，以供进一步改进。 请记住，网络抓取应以负责任且符合道德的方式进行，遵守网站的使用条款并尊重 robots.txt 准则。此外，网站的结构可能会发生变化，因此可能需要定期更新您的抓取脚 本。

5. 如何使用 如何使用 PYTHON PYTHON 执行关键字和着陆页分析 执行关键字和着陆页分析 在数字营销领域，了解关键字的重要性和优化着陆页对于推动自然流量和提高网站性能至 关重要。使用 Python执行关键字和着陆页分析可以为您的网站 SEO 策略提供有价值的见 解，帮助您做出数据驱动的决策。在本文中，我们将探索使用 Python 分析关键字和登陆 页面的分步过程。 如何使用 Python 执行关键字和着陆页分析使用这个Python工具，我们可以检查关键字 是否出现在相应的登陆页面上，以便我们可以采取进一步的行动。步骤1：在桌面上创 建一个文件夹–创建一个与屏幕截图所示相同的 xlsx 文件–重命名为– keywords_and_urls 打开文件–添加相同的标题。 从您的目标关键字列表中填写这些区域，添加关键字及其着陆页。与截图相同。第2步 ：

6. 打开 anaconda 提示符–使用 cd 代码打开该文件夹。运行 3 点代码– pip 安装 请求点安装熊猫 pip 安装 openpyxl 步骤3：导入请求进口重新将 pandas 导入为 pd def check_keyword_on_landing_page（关键字，landing_page_url）： 遍历每一行并检查相应登陆页面上是否存在关键字对于提示符下运行代码–该代码成 功运行。检查文件夹中是否有文件–打开它 - 该着陆页上不存在这 2 个关键字。推 荐：需要在该着陆页上实施关键字。 需要在该着陆页上添加相关内容。需要使用SEO工具优化页面来检查SEO分数。使用 Python 执行关键字和登陆页面分析可以显着改善网站的 SEO 策略和自然流量。 通过了解关键字的相关性和搜索量，您可以优化目标网页，以获得在搜索引擎结果上更高 的排名。Python 的自动化功能使其成为持续分析和数据驱动决策的宝贵工具。 如何审核任何网站的分页属性 如何审核任何网站的分页属性

7. 审核网站的 rel=”next” 和rel=”prev” 分页属性的主要动机是优化 SEO 并增强用 户体验。这些属性对于搜索引擎理解分页页面之间的关系至关重要。通过审核这些属性， 网站所有者可以确保正确实施，从而使搜索引擎能够准确地对内容进行索引和排名。 这提高了网站的可见性和自然搜索性能。此外，审核这些属性可以通过在分页页面之间实 现平滑导航来确保无缝的用户体验。用户可以轻松地从一个页面移动到另一页面而不会感 到困惑，从而提高用户满意度并鼓励进一步探索网站内容。 总体而言，审核rel=”next” 和 rel=”prev” 分页属性有助于优化 SEO、改善用户体 验并最大限度地发挥网站吸引自然流量的潜力。审核任何网站的分页属性审核步骤： 1) 在“配置 > 蜘蛛”下选择“抓取”和“存储”分页启用“抓取”，这意味着 rel=”next” 和rel=”prev”属性中引用的 URL 将被抓取。然后点击“确定” 2）抓 取网站输入网站 URL，然后单击“开始”按钮 3) 查看分页选项卡“分页”选项卡有 10 个过滤器，可帮助您了解分页属性实现，并识 别常见的分页问题。10 个过滤器中的 8 个可在爬网期间或结束时立即查看。“未链接的

8. 分页URL”和“分页循环”过滤器需要在爬网结束时通过“爬网分析”进行计算，以便填分页URL”和“分页循环”过滤器需要在爬网结束时通过“爬网分析”进行计算，以便填 充数据（稍后会详细介绍）。 4) 单击“抓取分析 > 开始”以填充分页过滤器转到爬网分析并单击配置勾选分页以收 集准确的数据，然后单击确定。单击“开始”。爬网分析完成后，“分析”进度条将达 到 100%，并且过滤器将不再显示“（需要爬网分析）”消息。从上面的屏幕截图中我们 可以看到该网站不包含任何未链接的分页 URL 问题。 因此，对于这种情况，无需采取任何操作。如果我们发现任何有关未链接分页 URL 问题 或分页循环的问题，下一步将采取什么措施？ 5) 使用“报告 > 分页> X”导出来批量 导出源 URL 和错误单击报告，然后转到分页，单击未链接的分页 URL 并导出包含未链 接的分页问题的批量 URL。 了解更多 联系我们 我们的关系 最新的邮件数据库数字营销服务 电话：+639851477071 Whatsapp：+639851477071 https://www.facebdata.com/ 是网站。