Entfesseln Sie die SEO-Power mit DataForSEO, Google API & GPT: Keyword-Recherche & Intent-Analyse in Python
Table of Contents
- Einleitung
- Vorbereitung
- Schritt 1: Erhalten von hochwertigen Schlüsselwörtern für SEO
- 3.1. Verwendung von Daten für SEO-API
- 3.2. Verwendung des Google Colab Notebooks
- Schritt 2: Schlüsselwortanalyse mit Python in Google Colab
- 4.1. Einrichten von Python in Google Colab
- 4.2. Abrufen von Daten aus der Datenbank von Daten für SEO
- Schritt 3: Durchführung einer Intent-Analyse mit OpenAI
- 5.1. Verwendung der OpenAI-GPT-API
- 5.2. Extrahieren von Entitäten aus Google-API
- Schritt 4: Visualisierung der Daten in Looker Studio
- 6.1. Installation von Looker Studio
- 6.2. Erstellen von Diagrammen und Grafiken
- Schritt 5: Weitergehende Analyse und Optimierung
- 7.1. Identifizierung von Wettbewerbern
- 7.2. Identifizierung von Content-Lücken
- 7.3. Bewertung des Traffic-Potenzials
- 7.4. Überprüfung der Suchmaschinenergebnisseiten
- Fazit
- Häufig gestellte Fragen (FAQ)
🔍Einleitung
Willkommen zu meinem Schritt-für-Schritt-Tutorial zum Erhalten von hochwertigen Schlüsselwörtern für SEO! In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie mithilfe von Daten für SEO-APIs hochwertige Schlüsselwörter erhalten, diese mit Python in Google Colab analysieren und eine Intent-Analyse mit OpenAI durchführen können. Wir werden auch lernen, wie wir die erhaltenen Daten in Looker Studio visualisieren können, um wertvolle Einblicke zu gewinnen. Lassen Sie uns direkt loslegen!
📚 Vorbereitung
Bevor wir beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie ein Google-Konto haben und einen Webbrowser verwenden können, um Google Colab zu verwenden. Sie können auch Looker Studio zur Visualisierung verwenden, aber dies ist optional. Um zu starten, benötigen wir die erforderlichen Tools und Daten. Daten für SEO bietet eine API mit umfangreichen Daten, darunter Google SERP-Ergebnisse, Domain-Datenbanken und eine Keyword-Datenbank mit über 4,8 Milliarden Schlüsselwörtern. Unser Ziel ist es, Daten von der API in Google Sheets zu speichern und sie dann in Looker Studio zu analysieren. Während dieser Tutorial-Reihe werden wir verschiedene Themen behandeln, darunter Schlüsselwortideen, Wettbewerberidentifikation, Anzeigen von Keywords und vieles mehr. Lasst uns loslegen!
📊 Schritt 1: Erhalten von hochwertigen Schlüsselwörtern für SEO
3.1 Verwendung von Daten für SEO-API
Zuerst müssen wir die Daten für SEO-API konfigurieren. Dazu benötigen wir unsere API-Schlüssel für Daten für SEO, OpenAI und Google. Sie können den Anweisungen folgen, um diese Schlüssel zu erhalten. Sobald Sie die Schlüssel haben, müssen Sie den Speicherort festlegen, an dem Sie die Daten speichern möchten. Standardmäßig erstellen wir einen Ordner namens "SEO-Daten" in Ihrem Google Drive. Sie können diesen Pfad in den entsprechenden Variablen definieren. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihren eigenen Code-Notebook in Google Drive speichern und dann den Code entsprechend anpassen. Sobald die Konfiguration abgeschlossen ist, können wir mit dem Abrufen der Daten beginnen.
3.2 Verwendung des Google Colab Notebooks
Google Colab ist eine interaktive Umgebung, in der Sie Python-Code in Ihrem Browser schreiben und ausführen können. Sie können einfach "Shift + Enter" drücken, um eine Zelle auszuführen. Zuerst initialisieren wir eine Variable und führen dann eine kleine Berechnung durch. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihr eigenes Colab-Notebook verwenden, indem Sie es in Ihrem Google Drive speichern. Sie können den Code nach Belieben anpassen und Ihre eigenen Analysen durchführen.
📊 Schritt 2: Schlüsselwortanalyse mit Python in Google Colab
4.1 Einrichtung von Python in Google Colab
Bevor Sie mit der Analyse beginnen können, müssen Sie sicherstellen, dass Python in Google Colab eingerichtet ist. Folgen Sie den Anweisungen, um die erforderlichen Pakete und Bibliotheken zu installieren. Sobald die Einrichtung abgeschlossen ist, können wir fortfahren.
4.2 Abrufen von Daten aus der Datenbank von Daten für SEO
Der erste Datenpunkt, den wir verwenden werden, stammt von Daten für SEO. Wir werden Keyword-Ideen aus vordefinierten Seed-Keywords erhalten. Geben Sie die Seed-Keywords, den Standort, die Sprache und eventuelle Filter an. Für diese Anfrage haben wir einige Beispielinformationen ermittelt, darunter Impressionen, Wettbewerbsniveau und mehr. Diese Informationen speichern wir in einem Pandas-Datenrahmen, der uns eine einfache Manipulation und Analyse ermöglicht. Wir können den Rahmen filtern, nach Wettbewerbsniveau sortieren und schnelle Analysen durchführen. Darüber hinaus erstellen wir eine Google-Tabelle, um die Ergebnisse zu speichern. Im nächsten Schritt werden wir diese Daten in Looker Studio visualisieren.
📊 Schritt 3: Durchführung einer Intent-Analyse mit OpenAI
5.1 Verwendung der OpenAI GPT-API
Nun kommt die Intent-Analyse ins Spiel. Mit OpenAI GPT können wir Texte analysieren und spezifische Elemente oder Entitäten extrahieren. Wir können Personen, Orte, Organisationen, Daten und andere wichtige Informationen identifizieren. In unserem Fall verwenden wir Google-API, um die im Text erwähnten Entitäten zu extrahieren. Wir speichern diese Informationen jedoch nicht in der Google-Tabelle.
5.2 Extrahieren von Entitäten aus der Google-API
Für jeden Titel und jede Meta-Beschreibung verwenden wir die Google-API, um die enthaltenen Entitäten zu extrahieren. Dazu definieren wir den Text und rufen die API auf. Wir erhalten Informationen wie die Wichtigkeit der Entität, die Anzahl der Erwähnungen usw. Diese Informationen können uns helfen, relevantere Inhalte zu erstellen und uns eine bessere Chance zu geben, in den Suchergebnissen höher zu ranken.
📊 Schritt 4: Visualisierung der Daten in Looker Studio
6.1 Installation von Looker Studio
Um unsere Ergebnisse zu visualisieren, können wir Looker Studio verwenden. Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken und richten Sie Looker Studio ein. Mit Looker Studio können wir Diagramme und Grafiken erstellen, um einen besseren Überblick über unsere Daten zu erhalten.
6.2 Erstellen von Diagrammen und Grafiken
Wir können verschiedene Arten von Diagrammen und Grafiken erstellen, um unsere Daten zu analysieren. Beispielsweise können wir Schlüsselwörter nach Suchvolumen hervorheben, die von Google Ads empfohlen werden, oder den Wettbewerbsbereich visualisieren. Wir erstellen eine Verbindung zur Google-Tabelle und können die Daten entsprechend filtern und visualisieren.
📊 Schritt 5: Weitergehende Analyse und Optimierung
7.1 Identifizierung von Wettbewerbern
Wir können die Daten verwenden, um unsere Wettbewerber zu identifizieren und deren Ranking-Schlüsselwörter herauszufinden. Dies ermöglicht es uns, Content-Lücken zu identifizieren und unsere Inhalte zu optimieren.
7.2 Identifizierung von Content-Lücken
Eine weitere wichtige Analyse besteht darin, Content-Lücken zu finden. Wir können unseren Wettbewerbern folgen und herausfinden, welche Keywords sie verwenden, um ihnen einen Schritt voraus zu sein.
7.3 Bewertung des Traffic-Potenzials
Es ist auch wichtig, das Traffic-Potenzial zu bewerten, das unsere Konkurrenten erhalten. Mit den erhaltenen Daten können wir eine Schätzung des Traffic-Volumens vornehmen und die Sichtbarkeit in Bezug auf die Suchmaschinenrankingposition visualisieren.
7.4 Überprüfung der Suchmaschinenergebnisseiten
Zum Schluss möchten wir die Suchmaschinenergebnisseiten überprüfen. Wir nutzen die Google-API, um die wichtigsten Informationen zu erhalten und zu analysieren. Dies ermöglicht es uns, den Kontext der Suchergebnisseiten besser zu verstehen und unsere Strategie entsprechend anzupassen.
Fazit
Herzlichen Glückwunsch! Sie haben nun gelernt, wie Sie hochwertige Schlüsselwörter für SEO erhalten, diese analysieren und die Intent-Analyse durchführen. Durch die Verwendung von Daten für SEO, Google Colab und OpenAI können Sie wertvolle Einblicke gewinnen und Ihre SEO-Strategie verbessern. Vergessen Sie nicht, Ihre Analysen regelmäßig zu überprüfen und Ihre Inhalte entsprechend anzupassen. Wenn Sie Fragen haben oder weitere Unterstützung benötigen, stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung. Viel Erfolg bei Ihrer SEO-Optimierung!
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
- Was ist die Daten für SEO-API?
- Wie kann ich meinen eigenen API-Schlüssel erhalten?
- Welche Funktionen bietet Google Colab?
- Wie nutze ich Google Colab für SEO-Analysen?
- Wie extrahiere ich Entitäten aus Textdaten?
- Wie visualisiere ich meine Daten in Looker Studio?
- Wie identifiziere ich meine Wettbewerber?
- Wie finde ich Content-Lücken in meinem SEO-Strategien?
- Wie schätze ich das Traffic-Potenzial ein?
- Was sind die Vorteile der Intent-Analyse für SEO?
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