Comment utiliser Python dans des tâches SEO ?

Python est un langage de programmation qui permet de créer des scripts de collecte et de traitement automatisé de données. Son utilité en SEO est manifeste. Recherche de mots-clés pertinents, analyse de sitemap ou encore rédaction de meta descriptions : de nombreuses tâches peuvent être effectuées avec Python pour optimiser le référencement naturel d'un site web. Pour faciliter la tâche de l'équipe SEO, des bibliothèques Python proposent des scripts prêts à l'emploi.

Pourquoi utiliser Python en SEO ?

Il existe de nombreux outils en ligne, gratuits ou payants, pour analyser et optimiser le référencement naturel d'un site web. Ces outils SEO sont programmés par leurs éditeurs pour effectuer des tâches précises. Or cela ne répond pas nécessairement aux besoins exacts des utilisateurs. C'est pourquoi les équipes SEO utilisent Python : avec Python, il est possible de programmer des scripts personnalisés, en vue de réaliser avec exactitude les tâches SEO requises.

Concrètement, Python est utilisé en SEO pour :

• Faire du web scrapping. Python permet de collecter et de traiter automatiquement un volume massif de données issues du web. Les équipes SEO s'en servent pour étudier les stratégies de référencement naturel efficaces mises en œuvre par la concurrence. Elles peuvent alors s'en inspirer dans l'objectif d'améliorer le référencement naturel de leur propre site web.
• Analyser son propre site web. Les scripts Python permettent d'identifier les failles SEO pour les corriger, et d'automatiser certaines tâches pour accélérer le travail de référencement. À cet égard, Python est très utile pour optimiser les performances SEO d'un site web volumineux.

Exemple d'utilisation de Python en SEO : une entreprise identifie un site concurrent bien référencé. Avec Python, elle obtient la liste des requêtes Google qui redirigent vers ce site, et le classement de ces requêtes par volume mensuel de recherche : l'équipe SEO utilise ces informations pour se positionner sur les requêtes pertinentes, les plus populaires. Un script Python lui permet en outre d'analyser le contenu des pages de son site, pour vérifier que les mots-clés sont utilisés à bon escient.

Python est un langage de programmation en open-source. En conséquence, des développeurs le perfectionnent en continu pour étendre ses possibilités. Les scripts ainsi créés sont disponibles gratuitement dans des bibliothèques Python : Pandas, Beautiful Soup ou encore Pytrends. En pratique, les équipes utilisent ces scripts puissants pour utiliser plus facilement Python en SEO.

1 - Connaître les requêtes populaires pour une thématique

Quand une entreprise veut référencer son site web sur les thématiques liées à son domaine d'expertise, elle recherche les requêtes fréquemment renseignées par les internautes dans ce domaine. Elle peut ensuite alimenter son site web avec des contenus qui sont susceptibles de capter du trafic à partir de ces requêtes. Google Trends est très utile à cet effet.

Avec Python, et notamment grâce aux bibliothèques Pytrends et Pandas, il est possible de récupérer automatiquement les données de Google Trends, dans un format structuré, facile à exploiter. Le script Python utilisé, en outre, peut être programmé de manière à s'exécuter quotidiennement. Résultat : chaque jour, la liste des requêtes populaires liées à chaque thématique s'affiche, à jour, et classée par volumes de recherche. L'équipe SEO programme ses contenus éditoriaux sur la base des mots-clés pertinents, susceptibles de capter le trafic issu des requêtes les plus populaires, de manière à améliorer le référencement du site.

2 - Automatiser la rédaction des meta descriptions

Quand un site web est très volumineux, et notamment sur les sites de e-commerce, le travail de rédaction des meta descriptions de chaque page est chronophage. Or c'est une tâche importante pour améliorer le taux de clic sur les résultats naturels proposés par Google, et pour générer en conséquence du trafic qualifié. Un script Python permet d'automatiser la rédaction des meta descriptions de l'intégralité des pages du site, pour gagner du temps.

Ce type de script Python fonctionne en 4 temps :

1. Import de la liste complète des URL du site.
2. Analyse du contenu de chaque page correspondant à une URL.
3. Génération automatique de meta descriptions pour chaque page, en fonction du contenu et conformément aux règles SEO.
4. Export des résultats dans un fichier CSV.

Il suffit ensuite à l'équipe SEO de renseigner les meta descriptions manquantes. Ce type de script peut également fonctionner pour automatiser le remplissage des balises alt des images d'un site.

3 - Créer des clusters thématiques de mots-clés

Dans le cadre d'un projet de création de blog d'envergure, l'équipe SEO établit une liste de mots-clés pertinents eu égard à la thématique du site web. La liste est longue. Faute d'organisation structurée, le travail de création de contenus et de maillage interne est fastidieux. À cet effet, il est judicieux de créer des clusters de mots-clés pour chaque thématique. Il est possible de programmer un script Python pour exécuter cette tâche.

Un script Python pour organiser la liste de mots-clés en clusters thématiques fonctionne en 4 temps :

1. Import de la liste des mots-clés identifiés par l'équipe SEO.
2. Analyse des mots-clés à l'aide d'un algorithme de propagation d'affinité.
3. Création des clusters thématiques.
4. Export des résultats dans un fichier au format CSV.

Cette vision structurée facilite la planification des contenus éditoriaux et le maillage interne. Chaque cluster thématique peut en outre faire l'objet d'un sous-menu, pour améliorer l'UX sur le site. Ces actions contribuent à améliorer le référencement naturel du site.

4 - Optimiser le référencement naturel des pages web

Python permet d'analyser automatiquement un volume considérable de données. Or c'est une part du travail des spécialistes SEO : page après page, ils analysent les contenus et les balises pour s'assurer qu'ils sont conformes aux règles de Google. En utilisant un script Python, ils accélèrent leurs résultats. C'est très utile quand le site contient de nombreuses pages.

Grâce au script Python SEO Analyzer, ou avec l'aide d'une bibliothèque telle que Beautiful Soup, l'intégralité du code HTML des URL est analysée pour renvoyer les données suivantes :

• Nombre de mots.
• Titre H1.
• Balises meta.
• Mot-clé.

L'équipe SEO visualise ainsi, pour chaque page, si le référencement naturel est optimal ou s'il manque des éléments importants. Elle peut alors corriger les erreurs, pour gagner des places dans le classement Google.

5 - Analyser un sitemap avant migration d'un site web

Parmi les possibilités offertes par le langage de programmation Python, le mappage d'URL est très utilisé. Dans le cadre d'un projet de migration de site web, notamment, un script Python permet de sécuriser la redirection d'URL en générant un plan de redirection.

De manière générale, le langage Python peut être utilisé à diverses fins d'analyse d'URL. Cartographie du site, détection des erreurs 404 ou encore recensement des liens internes et externes : l'équipe SEO dispose d'une visibilité structurée sur le site web dans sa globalité. Quand le site est volumineux, c'est une aide importante pour accélérer le travail d'analyse et de correction des erreurs.

6 - Faire un audit de stratégie de contenu

Python est très utilisé pour faire du web scraping. De cette manière, les experts SEO analysent les stratégies les plus efficaces, pour s'en inspirer. Voici des exemples de données à analyser avec Python pour améliorer son SEO :

• Connaître les thématiques de prédilection des concurrents en matière de stratégie de contenu, et connaître leur fréquence de publication.
• Comparer les thématiques et les fréquences de publication des différents concurrents, pour identifier la meilleure stratégie eu égard à leur position respective dans les résultats des moteurs de recherche.
• Identifier les contenus éditoriaux mis à jour, pour évaluer l'opportunité de mettre à jour ses propres contenus.
• Analyser les sitemaps des concurrents, pour savoir s'ils publient davantage de contenus informatifs ou de pages produits.
• Analyser les mouvements des pages concurrentes dans le classement Google, pour en déduire les mauvaises pratiques à bannir et les bonnes pratiques à adopter.

Obtenir ces informations sur la concurrence, grâce à du web scraping programmé avec Python, sert les enjeux SEO des entreprises, mais également leurs enjeux marketing et commerciaux.

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