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Construire un système de surveillance SEO avec Python, Celery et l'API SERP Scraper.

#Marketing numérique
2025-10-31 23:2712 min de lecture

Introduction au contenu
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La vidéo présente Junas, responsable du développement produit chez Oxylabs, qui explique comment construire un système de suivi SEO en utilisant Python, Celery et l'API Subs scraper. Il expose les bases du suivi SEO, son importance pour les entreprises, et met en avant les défis liés à la construction de tels systèmes, y compris les coûts d'infrastructure et la pertinence technologique. Junas souligne la nécessité d'un système de suivi SEO pour automatiser la collecte de données et suivre les indicateurs clés. La discussion inclut un aperçu détaillé du projet, en se concentrant sur la manière dont Python et Celery facilitent l'évolutivité et la distribution efficace de la charge de travail, tandis que Redis sert de courtier de messages. Au fur et à mesure que la conversation progresse, il explique la structure des dossiers pour le projet, l'intégration avec un fichier de configuration, et les méthodes pour authentifier les requêtes API. Finalement, la vidéo se conclut par une démonstration en direct, illustrant la fonctionnalité du système en traitement des mots clés et en compilant les résultats, tout en soulignant les considérations pour l'extraction de données et l'évolutivité des opérations.

Informations clés

  • Junas, responsable du développement de produits chez Oxylabs, parle de la création d'un système de surveillance SEO en utilisant Python, Celery et une API de scraping.
  • La surveillance SEO est le processus d'optimisation de la visibilité et des classements d'une page web dans les résultats des moteurs de recherche.
  • Un système de surveillance SEO est nécessaire pour mesurer les classements SEO, automatiser la collecte de données pour des indicateurs clés, et localiser les résultats de recherche.
  • Les défis de la construction d'un système de surveillance SEO comprennent les coûts d'infrastructure et de développement, les contraintes de temps, la nécessité de rester technologiquement pertinent et l'adaptation aux structures de données publiques en évolution.
  • L'API Scraper simplifie le scraping de données en évitant les CAPTCHAs et le géoblocage, en fournissant un contenu JSON prêt à l'emploi et en étant facile à intégrer grâce à une documentation complète.
  • Le projet Python implique la lecture de fichiers d'entrée contenant des mots-clés, en utilisant un script principal ainsi que des outils comme Celery pour la gestion des tâches et Redis pour la diffusion de messages.
  • Le processus garantit une extraction de données continue, permettant des mises à jour régulières et une gestion des données SEO avec un effort manuel réduit.

Analyse de la chronologie

Mots-clés de contenu

Système de surveillance SEO

Une discussion dirigée par Junas, Responsable Produit chez Oxylabs, mettant en avant les éléments impliqués dans la construction d'un système de surveillance SEO utilisant Python, Celery et l'API Scraper, et son importance dans l'amélioration de la visibilité des pages web et des classements dans les résultats des moteurs de recherche.

Python et Celery

Python est un outil polyvalent dans l'ingénierie des données et est souvent utilisé en conjonction avec Celery pour gérer et distribuer des tâches. Cette combinaison est particulièrement utile pour le suivi du référencement (SEO), car elle permet de traiter de grandes quantités de données de manière efficace. Python offre une syntaxe simple et des bibliothèques puissantes qui facilitent le développement rapide d'applications. Celery, quant à lui, est un système de répartition de tâches qui permet de gérer des tâches en arrière-plan et de les exécuter de manière asynchrone. Cela signifie que les ingénieurs peuvent lancer des processus de traitement de données complexes sans bloquer l'exécution d'autres parties de l'application. En utilisant Python avec Celery, il devient possible de surveiller et d'analyser les performances SEO en temps réel. Cette approche permet d'optimiser les stratégies de contenu et de répondre rapidement aux évolutions du marché. Ainsi, Python et Celery forment une combinaison puissante pour les ingénieurs de données souhaitant améliorer leurs processus de gestion des données et d'analyse SEO.

Scraper API

Introduction à l'API Scraper, discutant de ses capacités à faciliter l'extraction de données tout en surmontant des défis tels que le blocage géographique et la détection de bots.

Collecte de données et automatisation.

Mise en avant de l'importance d'automatiser la collecte de données publiques pour des indicateurs clés, y compris la localisation des Pages de Résultats de Recherche (SRP), avec des informations sur l'infrastructure requise et les coûts de développement.

Défis dans la surveillance du SEO.

Aperçu des défis rencontrés lors de la construction d'un système de surveillance SEO, y compris les coûts d'infrastructure, la pertinence technologique, l'adaptation aux changements des données publiques et l'assurance de la validité des données à grande échelle.

Démonstration du projet

Démonstration d'un projet qui consiste à mettre en place un système de suivi SEO basé sur Python, décrivant la structure des dossiers, la gestion des entrées/sorties et le traitement des fichiers d'entrée axés sur les mots-clés.

Flexibilité opérationnelle

Discussion sur la scalabilité et la flexibilité du système, permettant des opérations de scraping de données continues et une gestion dynamique des nouvelles requêtes en utilisant Celery et l'intégration API.

Points clés

Résumé des points clés de la présentation, y compris la facilité de développement, l'importance de choisir les bons outils, et la prise en compte des indicateurs opérationnels et de la gestion des ressources.

Questions et réponses connexes

Qu'est-ce que la surveillance SEO ?

La surveillance SEO est un processus d'optimisation visant la visibilité et les classements d'une page web dans les résultats des moteurs de recherche.

Qu'est-ce qui est nécessaire pour construire un système de surveillance SEO ?

Un système de surveillance SEO peut être construit en utilisant Python, Celery et l'API de scraping Subs.

Pourquoi un système de surveillance SEO est-il nécessaire ?

Pour mesurer les classements SEO, évaluer l'impact, automatiser la collecte de données pour les indicateurs clés et collecter des pages de résultats de recherche localisées (SRPs).

Quels sont les défis rencontrés lors de la construction d'un système de surveillance SEO ?

Parmi les défis, on trouve les coûts d'infrastructure et de développement, la garantie de la pertinence technologique, l'adaptation aux changements de structure des données publiques et la gestion de la validité des données.

Quel rôle l'API de scraping Subs joue-t-elle dans le suivi du SEO ?

L'API Subs scraper aide à extraire les données SEO disponibles publiquement sans être bloqué ou faire face à des solutions de captchas. Elle est conçue pour une intégration conviviale pour les développeurs.

Quels avantages Python offre-t-il en ingénierie des données ?

Python est flexible, adapté à une variété d'applications, dispose de nombreuses bibliothèques et cadres, et facilite un développement rapide et des itérations.

What is the function of Celery in an SEO monitoring system? Quelle est la fonction de Celery dans un système de surveillance SEO ?

Celery est utilisé pour la gestion des files d'attente de tâches, permettant la distribution des charges de travail et le traitement parallèle des demandes.

Comment regroupe-t-on les résultats dans un système de suivi SEO ?

Les résultats sont agrégés en créant des tâches qui envoient des requêtes à l'API du scraper Subs et collectent les réponses qui sont ensuite formatées et stockées.

Quels indicateurs clés devraient être surveillés dans les données SEO ?

Les indicateurs clés incluent les positions de classement, la visibilité, le trafic, l'engagement des utilisateurs et les taux de conversion.

Quelles sont les meilleures pratiques pour gérer un projet de suivi SEO ?

Les meilleures pratiques incluent l'utilisation des bons outils, des mises à jour fréquentes du projet si nécessaire, et des tests systématiques des données collectées.

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