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miércoles, 21 de febrero de 2018

Optimización de motores de búsquedas a través de redes de texto

Tutorial de SEO: visualización de palabras clave para la optimización del motor de búsqueda

Nodus Lab


La visualización de redes de texto de los resultados de búsqueda de Google puede ser muy útil para las comprobaciones de optimización de motores de búsqueda (SEO). Los fragmentos de texto que los motores de búsqueda muestran en sus resultados de búsqueda se consideran los más relevantes para la consulta de búsqueda. Por lo tanto, sería muy útil saber qué otras palabras contienen esos fragmentos, de modo que podamos crear contenido que sea más relevante tanto para Google como para la audiencia.

Demostraremos nuestro enfoque utilizando el ejemplo de este artículo sobre análisis de redes de texto y visualización de datos para la optimización de motores de búsqueda.

Paso 1: identificar las consultas de búsqueda relevantes: contexto de SEO

Queremos que este artículo sea leído por aquellos interesados ​​en SEO, análisis de redes de texto y visualización de datos. Entonces, el primer paso es comprender mejor lo que las personas realmente están buscando cuando buscan esos términos: el contexto. Una búsqueda rápida en la Herramienta de palabras clave de Google y la función de autosugestión de Google revela que las siguientes frases de búsqueda más destacadas se utilizan en este contexto:



en todos los casos, los usuarios están buscando
"Herramientas", "técnicas", "software" y "tutorial"

Por lo tanto, vemos que hay un gran interés para el software y los tutoriales relacionados con la optimización del motor de búsqueda, así como la visualización de datos.

Lo que significa que este artículo se escribirá específicamente para incluir esas palabras clave tanto en su título principal (etiquetas) como en todo el texto.


Paso 2: Análisis de red de texto de resultados de búsqueda de Google: visualización de datos de SEO

Ahora que sabemos lo que los usuarios realmente están buscando, necesitamos ver qué resultados de búsqueda ven realmente. Esto es importante por dos razones diferentes:

  1. Los fragmentos de resultados de búsqueda contienen el texto que los motores de búsqueda consideran relevante para la consulta de búsqueda. Por lo tanto, sabremos qué otras palabras clave debe incluir nuestro texto para aparecer en los resultados de búsqueda.
  2. Al utilizar la visualización de la red de texto, identificaremos las lagunas, o las áreas vacías entre los grupos de palabras clave que tienden a coincidir en los fragmentos de texto. Estas lagunas nos mostrarán lo que falta en los resultados de búsqueda, de modo que podamos incluir esas partes faltantes en nuestro texto y asegurarnos de que aparezca en la parte superior de los resultados de búsqueda de Google.

Usaremos la herramienta de visualización de red de texto InfraNodus para visualizar fragmentos de texto de diferentes resultados de búsqueda. Este instrumento nos mostrará un gráfico de las palabras que tienden a coincidir una al lado de la otra en los mismos fragmentos (de las primeras 5 páginas de resultados). También nos mostrará las palabras clave más relevantes que se utilizan con la consulta de búsqueda que estamos estudiando.

Usando la función "Importar" de InfraNodus creamos una visualización de red de texto de los siguientes términos de búsqueda:

"SEO de optimización de motores de búsqueda"



Los propios términos de búsqueda se excluyen del gráfico, por lo que podemos ver el contexto real en el que aparecen en los resultados de búsqueda.

Hay tres clústeres prominentes en este gráfico, lo que significa que esas palabras tienden a coincidir más a menudo juntas:

1. "mejorar", "visibilidad", "sitio web", "ranking"



2. "optimizar", "google", "rango"



3. "servicio", "marketing", "agencia"



Esto demuestra que los resultados de búsqueda de Google básicamente tienen 3 temas principales: mejorar la visibilidad de un sitio web, optimizar el rango del sitio web de Google y también propuestas de / para agencias de marketing.

Lo que significa que si queremos encajar bien en esa constelación con nuestro artículo, tenemos que hacer dos cosas.

Primero, debemos incluir todos esos términos en este artículo (especialmente en,, y otras etiquetas). Hicimos eso de manera automática porque hemos estado escribiendo sobre las palabras anteriores.

En segundo lugar, el gráfico muestra lo que los usuarios realmente encuentran. Necesitamos proponerles algo original, algo que aún no encuentran. Esto se puede hacer cerrando las brechas en el gráfico entre los clústeres de términos de búsqueda que identificamos.

Puede jugar con el gráfico usando la interfaz a continuación. Haga clic en el icono del gráfico de la esquina superior derecha para eliminar los fragmentos de texto, haga clic en los nodos del gráfico para ver en qué resultados de búsqueda aparecen y cómo se relacionan entre sí.

Paso 3: mejore la visibilidad y el ranking de Google de la página de su sitio web - escriba algo original

Es importante notar aquí que Google todavía tiene en cuenta cuántas páginas externas se vinculan a su página y esto afectará la clasificación. Sin embargo, las palabras clave, especialmente para los sitios web que ya tienen un alto rango, son muy importantes.

Ahora demostraremos cómo puede mejorar la visibilidad y clasificación de esta página

  1. cerrar las brechas entre los diferentes clústeres de palabras clave que aparecen en el grafo y también
  2. proponer algo nuevo (que nuestros competidores en los resultados de búsqueda no escriben).

El primer punto ya está algo completo porque este artículo contiene todos los posibles conglomerados de palabras (contextos) que ya aparecen en los resultados de búsqueda. No nos arriesgaremos a repetirlos una vez más para evitar penalizaciones por spam de Google.

En cambio, puede ser interesante mencionar algunas veces más algunos términos que los usuarios están buscando junto con "seo" y "optimización de motores de búsqueda", pero que realmente no aparecen en los resultados de búsqueda. Estos serán mencionados más adelante.

El segundo punto también se cumple por el hecho de que estamos escribiendo sobre un nuevo tema: la visualización de la red de texto de los resultados de búsqueda de Google, que no encontrará en ningún otro lado.

Es importante tener esto en cuenta cuando se crean textos optimizados para SEO: cerrar las brechas entre diferentes temas y agregar nuevos aumentará su clasificación en los motores de búsqueda.

Paso 4: InfraNodus como herramienta SEO - Software para visualización de red de texto

Hemos mostrado más arriba cómo la herramienta de visualización de red de texto InfraNodus se puede utilizar para los resultados de búsqueda de Google.

Cree una cuenta (obtenga un código de invitación de nosotros), haga clic en "Importar", elija "Búsqueda de Google", escriba su consulta de búsqueda, elija el nombre para el Contexto (la categoría / lista donde se guardan los resultados), elija el número de los fragmentos de resultados de búsqueda que desea ver en el gráfico (preferimos 50), haga clic en "Guardar" y visualice el gráfico.



También puede usar el análisis de red de texto para sus textos, para que pueda ver qué tan relevantes son para las consultas de búsqueda y los resultados de búsqueda en su tema. Para hacer eso, simplemente copie y pegue el texto en InfraNodus (o use la función de importación) y se visualizará como una red:



Si excluimos los términos como "búsqueda", "seo", "optimización" que deben figurar en este texto, vemos que las palabras clave como "resultado", "google" y "palabra clave" son las más destacadas. Tal vez los dos últimos están bien, pero el primero, "resultado", no fue prominente en las consultas de búsqueda y en la búsqueda ... err ... respuestas. Por lo tanto, tendría sentido revisar este artículo y eliminar esa palabra clave, por lo que no es tan prominente.

Paso 5: Salga de la burbuja del filtro: mejore el discurso en línea

Demostramos más arriba cómo se puede usar el análisis de red de texto para optimizar las páginas de sitios web para la búsqueda. El enfoque no es nuevo, sin embargo, esperamos que las herramientas y técnicas que proponemos sean útiles para cualquier persona interesada en SEO y visualización de datos.

Una cosa interesante de agregar es que la mayoría de las páginas en la web en realidad se crean con motores de búsqueda en mente, lo que significa que la mayoría de las veces vemos lo que esperamos encontrar. Por lo tanto, si le interesa darles a sus usuarios un poco de valor agregado y ayudarlos a salir de la burbuja de filtro de los motores de búsqueda, intente identificar los temas que serían novedosos para el discurso ya existente disponible en línea. Los gráficos de red de texto pueden ser muy útiles para eso y ofrecen una clara metáfora visual para la interacción digital.





PD
Después de dos días, este artículo ha estado en línea:

jueves, 7 de diciembre de 2017

Análisis de datos y sitios para funciones de SEO

SEO: cómo los datos pueden revelar errores y oportunidades ...
Virgile Juhan | JDN





La explotación de datos para mejorar el SEO fue uno de los principales temas de SEO Camp'us. Al final del día, dos retroalimentaciones instructivas, incluida la de Priceminister..

La explosión de datos también concierne a los SEO, y la explotación de este depósito de información está comenzando a madurar y tiene un fuerte impacto en la gestión del SEO. Esta es una de las lecciones que se pueden aprender de SEO Camp'us, el evento estrella de SearchBridge el 9 y 10 de marzo de 2017, del cual JDN fue socio.

"Los datos pueden provenir de Google y sus herramientas, como su webmaster. Pero también hay herramientas de terceros, tales Botify, Yooda o Majestic que puede proporcionar aún más datos. Cruzarlos a continuación, utilizando todos estos datos se utiliza para salir de una lógica empírica para la construcción de las estrategias impulsadas por datos-, "observó Olivier Tassel, consultor de NetBooster en su precisión en base a este tema de la conferencia (" empíricamente SEO a SEO de datos centrada en cómo su estrategia corporativa en 2017? "). Este especialista también señala que todos estos datos pueden ser monitorizados con soluciones personalizables de cuadros de mando muy flexibles y potentes, además de código abierto, como Superserie, desarrollado por Airbnb. Arriba: hábilmente explotados todos estos datos se pueden alimentar los sistemas de aprendizaje automático, y por lo tanto abierto a la senda predictiva.

Un DataViz para la detección de un fallo de funcionamiento

Para tomar un ejemplo la primera base, los datos de una herramienta útil SEO pueden ser explotadas por una solución DataViz para extraer rápidamente la atención a un problema importante. El caso fue presentado por Simon Georges, consultor de Makina Corpus. Este experto SEO Drupal y utilizó por primera vez el rastreo Screaming Frog herramienta para navegar por un sitio como Google haría. Gritando rana está en la lista que incluye las direcciones URL visitadas dentro de este sitio web. entonces esta lista se ha subido a la herramienta DataViz Gephi de código abierto. Y luego, sorpresa: si el sitio se supone que tiene tres secciones, una cuarta apareció muy claramente en el gráfico. la respuesta del propietario del sitio: "se ve como un tumor". Y eso es todo, de hecho.


DataViz realizado por Gephi que muestra 4 colores correspondientes a las cuatro partes de un sitio ... que se supone que hace que el recuento 3! © Simon Georges

Lo que pasa es que el sitio de la casa incluye un calendario de eventos. En esta agenda, no eran tan absolutamente clásico, un enlace "próximo mes" y "mes anterior". El rastreador se vio envuelto en un sinfín de estos enlaces. Volvió décadas atrás, y lo mismo antes. Esta es la cuarta sección del sitio, que aparece muy visual (púrpura aquí-contra) en Gephi, y por lo tanto en realidad corresponde a ... un calendario. "Luego, cuando se estudió el verdadero rastreo robot de Google, se confirmó que estaba tomando exactamente el mismo camino que el robot Screaming Frog. Por lo tanto, Google desperdiciando su tiempo para rastrear páginas sin ningún interés, mientras que para otras páginas con un gran potencial de SEO fueron descuidados o no del todo exploradas", lo que lleva Simon Georges.

SEO predictivo en PriceMinister

También hay ejemplos mucho más avanzadas en el campo de la minería de datos, predictivo y tendiendo a. SEO Priceminister Cecile Beroni, ha compartido su trabajo en el campo de datos grandes. Su entorno es uno de los sitios con alto volumen, un sitio con no menos de 24 millones de páginas, incluyendo 17 millones indexadas en Google. Por supuesto, SEO es altamente estratégica, con 30 a 40% de las visitas SEO (excluyendo consultas decir "marca", navegación).


Cécile Beroni, Priceminister SEO para SEO Camp'us © 2017 JDN

"Queríamos utilizar los primeros datos disponibles para mejorar la indexación de Google. El propósito era específicamente para aumentar el número de páginas indexadas o mejorar la rotación de URL rastreadas," resume SEO. Para este primer proyecto, el rastreo de Google es estudiado en profundidad, y cambios en el sitio para ayudar a guiar robots de Google ayudaron mucho mejor predecir qué páginas serán cubiertos. Un algoritmo de casa, confidencial, se ha desarrollado.

"Ahora sabemos que el 80% de las URL que Google rastree, mientras que en el principio era el 61%," dice SEO. "Al final, el número de páginas que se arrastró en realidad no ha aumentado. Especialmente la rotación viajó URL que ha sido mejorado." PriceMinister puede entonces "empujar" y almacenar millones de URL estratégicas - una cifra que tiende a limitar su caché solución sin barniz. "Anteriormente, Google podría obtener más de seis meses para recorrer todo el catálogo, ahora Google puede tener acceso a un mayor número de direcciones URL en un tiempo bastante corto. Este fue nuestro principio", recuerda Cécile Béroni.

Luego fue el blanco de una mejor predicción de palabras clave estratégicas "las principales palabras clave",. Para este proyecto, el sitio era capaz de confiar en un equipo interno (SEO, inteligencia de negocios, grandes volúmenes de datos), sino también en un proveedor de servicios externo, Authoritas, que proporciona gran cantidad de datos. Entre ellos: las palabras clave sobre la que se colocan Priceminister con su volumen de búsquedas y competidores que también están en sus resultados de búsqueda, entre otros. "Era necesario poner de relieve las oportunidades", dijo Seo. Ellos tomaron la forma de una lista bastante cruda de 2,4 millones de palabras clave que podrían apuntar sitio de comercio electrónico.

"A continuación, tuvo que trabajar en la lista, respondiendo a varias preguntas: ¿Tenemos el producto afectado por palabra clave ¿Cuál es la competencia para esa palabra clave, la presencia de Google Shopping también puede dar pistas interesantes de este tema ", detalla el empleado PriceMinister. Una vez que estos filtros producen, 1,4 millones de nuevas páginas de destino fueron creados o mejorados. El resultado anunciado por el sitio del comerciante es espectacular: 40% más de visibilidad en los resultados de reensamblaje de Google, según la herramienta de Searchmetrics.

miércoles, 6 de septiembre de 2017

SEO con Gephi: Un análisis visual e introductorio

Así que desea visualizar y comprender su enlaces de su sitio web 


SEO Kratie

El enlace interno de una página para entender es uno de los mayores desafíos de SEO. Con la visualización correcta, sin embargo, es rápidamente claro donde todavía hay espacio para la mejora. Con Gephi, los datos de rastreos (por ejemplo de Screaming Frog) pueden ser procesados y entendidos gráficamente. ¿Por qué esto es útil para usted, usted aprenderá en este post.


Tiene definitivamente un potencial de poster: La visualización de enlaces internos.

¿Qué es Gephi después de todo?

Gephi es un software libre para la visualización de grafos y redes (enlace a descargar). Con Gephi, los enlaces (enlaces o "aristas") pueden visualizarse visualmente entre diferentes elementos (URL o "nodos"). Dependiendo de lo cerca que estén los puntos individuales y de lo bien que estén conectados en red, se puede leer su relación y su significado.

¿Para qué necesitas Gephi?

Básicamente, la vinculación interna también se puede analizar en Excel. Pero en Excel verá dependiendo del tamaño de la pantalla, más bien de 50 URL. La visualización le permite ver de un vistazo las conexiones y pesos de miles de URL (dependiendo de cuándo sale su computadora). Además, no es posible mostrar en las tablas la estrecha relación entre las URL individuales. Con Gephi que va.

¿Cómo funciona Gephi?

Cómo el software funciona exactamente no debe ser parte del artículo. Esto, por otra parte, rompe el marco y por otro lado, otros ya han hecho el esfuerzo. Así que asegúrese de revisar una de estas fuentes:


Sin embargo, esto no es un requisito previo para entender este artículo. Mi objetivo es ponerlo en primer lugar en todos los enfoques de la evaluación a corazón - o en primer lugar para la herramienta para inspirar.

¿Qué puedes hacer en Gephi?


Básicamente, tiene las siguientes opciones para personalizar su estructura de los vínculos:

  • Ajuste la distribución o extensión de la red ("Layout")
  • Cambiar el tamaño de las URL (≈Nodos)
  • Cambiar el color de las URL
  • Cambiar el color de los enlaces (≈ aristas)

Se recomienda que considere cuidadosamente las métricas que desea utilizar para sus URL antes de iniciar. A continuación, carga estos como una tabla de nodos con columnas para estas métricas o atributos. Los números no se deben importar como "cadena", sino como "largo" en la ventana después de la subida (más información sobre posibles tipos de datos). De lo contrario, no podrá establecer ponderación o coloración gradual después de estos valores.


Ejemplos de evaluaciones


Evaluación temática

Comencemos con lo más obvio: colorear por tema - o incluso por tipo de página o por or o. Si tiene los atributos adecuados, puede colorear directamente los nodos de acuerdo con la "partición" correspondiente en la pestaña "Información general" en "Diseño"



Si no ha hecho el trabajo preliminar necesario, también puede seleccionar los nodos correspondientes directamente en el "laboratorio de datos", editar con el botón derecho del ratón y colorear como desee:



Sin embargo, es más útil trabajar con atributos y columnas adicionales. De lo contrario, sobrescribirá sus cambios todo el tiempo.

Dependiendo del resultado, puede colorear los bordes según el mismo principio para que ciertos enlaces cruzados sean más visibles. Una coloración según los temas puede ser así (para todos los ejemplos, he elegido el diseño "Fruchtermann Reingold" para la distribución):



Esto tiene una cierta estética, pero una delimitación de las áreas temáticas sólo es condicionalmente aparente: Parece que hay de todas las coloraciones dos áreas, que se mezclan muy fuertemente en el margen inferior derecho.

Sería mejor si hubiera una clara demarcación en los silos temáticos, que incluso puede parecer así en casos extremos:



En ambos casos usted ve un círculo colorido fuera. Esto se debe al hecho de que aquí hay documentos individuales sin limpiar (como versiones impresas). Son hermosamente colorido, pero no debe existir realmente (más en mi blogpost sobre el control que se arrastra).

Evaluación ponderada

Hasta aquí todo bien. ¡Pero hay más! A menudo no se trata sólo del tema, sino también de la ponderación. El clásico es el PageRank interno, que se puede calcular en "Descripción general" con dos clics: "Start PageRank", marca de verificación "Use edge weight" y confirme:



Pero otras métricas también son interesantes para la ponderación. Por ejemplo, puede crear una priorización numérica de las páginas de destino principales (manualmente) para resaltarlas. Para ello, debe seleccionar la métrica apropiada como "Ranking":



Allí, sin embargo, su métrica sólo aparece si lo ha almacenado como un valor numérico real (por ejemplo, como un tipo de datos Entero o largo, no como una cadena). El resultado es el siguiente:




Es interesante notar que algunos de los espacios de aterrizaje que son importantes para nosotros aparecen en el círculo exterior - es decir, no están conectados muy bien internamente. Además, hay un área relativamente grande en la parte inferior derecha de las páginas, que parecen tener poca relevancia para nosotros.

Estos hallazgos ahora pueden combinarse, por ejemplo con el PageRank interno, que además podemos destacar en color:




Podemos ver más claramente que hay ciertos nodos más grandes (es decir, URL), que son todavía muy blancos y, por tanto, ligeramente vinculados. Esto significa que estas URL deben estar vinculadas mejor.

Una posibilidad alternativa de la evaluación es agregar adicionalmente el tráfico orgánico:


}


Aquí de nuevo se puede ver que hay una URL con un montón de tráfico, que está mal conectado. Además, la gran pila hacia abajo a la derecha otra vez, que es en general muy blanco y por lo tanto sólo trae muy poco tráfico.

Evaluación combinada


Por último, se puede combinar todo: la "importancia SEO" (tamaño), así como la conexión en red (posición), así como la afiliación temática o semántica (color):




Aquí de nuevo se hace evidente que dos importantes páginas de desembarque rojas están temáticamente fuera de las rutas batidas, más bien en la zona verde. De hecho, hay dos URLs que se encuentran en entornos de páginas independientes (otras migas de pan, etc.). Es por lo tanto útil traer estas páginas en el bloque superior grande por la vinculación hábil.

Evaluación de backlinks

Si lo desea, también puede incluir enlaces entrantes, es decir, vínculos de retroceso, en la evaluación. En este caso, sólo se tiñen los bordes: cuanto más naranja, más alta es la métrica de confianza de Power * de LinkResearchTools, por lo que esto corresponde a la intensidad de este enlace. Podemos ver fácilmente cuáles de nuestras páginas importantes (grandes) y de tráfico fuerte (azul) todavía están débilmente conectadas en red:



¡Tantas posibilidades, tantas ideas!

Espero que usted pueda ver de los ejemplos seleccionados, cuánto se puede extraer de la herramienta. Para mí, el atractivo especial reside no sólo en la estética, sino también en la tangibilidad de situaciones complejas. Con las imágenes, los enemigos de Excel y no-SEO pueden ser explicados, lo que significa la vinculación interna en absoluto - y por qué es relevante.

Por supuesto hay mucho más que el anterior. ¿Qué evaluaría? ¿Qué ideas tienes? Parte con mucho gusto en los comentarios!

Si usted no desea construir tal cosa usted mismo, sólo póngase en contacto con nosotros (en Alemán!) y vamos a hacerlo!

martes, 18 de julio de 2017

Marketing: Cómo ayuda a la gestión de SEO el uso de grafos

SEO: Cómo impulsar su tráfico de Web con visualización de grafos

Grégory DOMINÉ | Linkurious
En esta entrada de blog nuestros amigos de NetBooster explican cómo convertir los datos de su sitio web en una visualización de grafos para mejorar su palabra clave y las decisiones de contenido de SEO.


Search Engine Optimization es una disciplina de marketing digital que tiene como objetivo mejorar la visibilidad de sitios web en los motores de búsqueda. Una gran parte del trabajo consiste en la minería de datos semánticos para medir el interés y localizar el potencial de crecimiento del tráfico.

Mientras tanto, mediante la ingeniería inversa algoritmo de búsqueda de Google, los expertos SEO tienden a organizar los sitios web en arquitecturas significativas que se rastrean, entendido e indexado por las arañas de Google.

De su blog personal a la venta al por menor en línea de primera clase, la semántica y la arquitectura de la información se convierten en críticas de hecho cuando Google tiene que decidir qué página - de un competidor o de su Web site - alineará primero en las páginas de los resultados de la búsqueda.

SEO orientado a datos

Durante muchos años, la experiencia SEO se basó principalmente en tácticas de prueba y aprendizaje, pero nosotros, en NetBooster, fomentamos el uso de datos para predecir y medir el éxito de SEO.

Mientras que la recolección de datos para dar forma a la estructura del sitio web era un desafío complejo, se hizo obvio que la visualización del gráfico podía ayudarnos a hacer sentido fuera de él: un Web site es apenas otra red de nodos (Webpages) ligados.

Así que empezamos recogiendo datos de SEO: rastreo de sitios, búsqueda centrada en el sitio, búsqueda centrada en el usuario, clasificaciones de sitios.

Rastreo del sitio

Por definición, un sitio web es una red de archivos (la mayoría de las veces los documentos HTML también se llaman páginas web) vinculados entre sí. Pero una página también puede vincularse a otra sin reciprocidad.

De acuerdo con el tamaño del sitio web, la gran cantidad de páginas y enlaces entre ellos puede ser rápidamente abrumadora. Por lo tanto, los expertos SEO utilizan el software para rastrear cada página y cada enlace de un sitio web. El rastreo del sitio resulta en una tabla en la que se enumeran todos (ver datos de ejemplo a continuación: la página car.html tiene un enlace hacia la página plane.html).

Esta red de nodos y enlaces será la base de nuestra base de datos de gráficos.


Búsqueda centrada en el sitio

Google Search Console es una herramienta gratuita que proporciona datos de búsqueda para un sitio determinado. Ofrece a los webmasters una visión general de las actuaciones de su sitio web para cada consulta específica buscada por sus visitantes (ver ejemplos de datos a continuación: la palabra clave ha conducido 20 visitas de Google a la página car.html).


Página fuentePágina destino
mysite.com/transportation/car.htmlmysite.com/transportation/plane.html

Estos datos serán útiles para determinar qué consultas, buscadas en Google, realmente dirigen tráfico a la página de un sitio web. La mayoría de las veces, resulta en miles de entradas.

Búsqueda centrada en el usuario

Google Keyword Planner es otra herramienta gratuita proporcionada por la empresa de Mountain View. Ayuda a los expertos de SEO a pesar volúmenes de búsqueda de miles de consultas y acciones de prioridad (ver ejemplo de datos a continuación: la palabra clave coche se ha buscado 12.000 veces el mes pasado).



CategoryKeyword
Monthly average search volume
Transportationcar
12,000
Transportationplane
8,000
Transportationtrain
4,000


A medida que cada palabra clave está completamente categorizada, los expertos en SEO pueden agruparlos en grupos de intenciones y extrapolar la demanda de búsqueda para propósitos más amplios (por ejemplo, palabras clave como coche, avión y tren podrían agruparse en un grupo de transporte y acumular un volumen de búsqueda de 24.000 consultas por mes).

Esta taxonomía es fundamental para reducir el alcance de las asignaciones de sitios y para priorizar los temas más estratégicos: puede decidir fácilmente si priorizar la creación de contenido dedicado al transporte o al alojamiento.


Visualización del sitio

Después de recopilar e importar los datos en una base de datos de grafos (decidimos usar Neo4J asociado con Linkurious después de resultados infructuosos usando Gephi) pudimos solicitar cualquier nodo de nuestro sitio web y mostrar enlaces entre ellos:

  • Nodos de palabras clave, recopilados a través de datos de búsqueda centrados en el sitio y datos de búsqueda centrados en el usuario;
  • Nodos de página, recopilados a través de datos de rastreo de sitios.

Esto es cuando empezamos a convertir los datos de nuestro sitio web en visualización.

Clasificación por categoría de palabras clave

Una vez importados en la base de datos Neo4J y mostrados a través de Linkurious, ahora podríamos mostrar todas las palabras clave relacionadas con una categoría y ver cuáles de ellas estaban dirigiendo el tráfico al sitio web.

En el siguiente ejemplo, las palabras clave relacionadas con management (strategic management) generaron visitas a 2 páginas del sitio web (nodos grises). El tamaño de los nodos de palabras clave muestra su volumen de búsqueda mensual (manager es más solicitado que management).



Visualización del cluster de palabras clave de management y sus conexiones a páginas web.

En este otro ejemplo, las palabras clave relacionadas con finance no generan tráfico alguno en el sitio web.



Visualización del cluster de palabras clave finance.

Siguiendo esta metodología, el análisis de todos los temas identificados en los datos de búsqueda centrados en el usuario puede caracterizar el tráfico a un sitio web y revelar el potencial de crecimiento: los temas que no tienen una página de respuesta pueden abordarse a través de la creación de contenido.

Creación de página

La creación de páginas que reflejan estructuras semánticas consistentes era una tarea fastidiosa. Y por desgracia, tuvimos que mover cada nodo manualmente para diseñar patrones significativos, ya que aún no sabíamos sobre la opción de peso de ForceLink Layout (que distribuiría nodos según el peso de su enlace) disponible en el SDK.

En la siguiente figura, creamos una nueva página (nodo gris con estrellas) destinada a capturar tráfico de las palabras clave relacionadas con las finanzas: our-finance-programs.html


Visualización de las nuevas conexiones entre la página web y el clúster de palabras clave finance.

Pero estas estructuras pueden ser mucho más complejas, dependiendo del tamaño de los clústeres de palabras clave. En el siguiente ejemplo, las palabras clave relacionadas con el grado de tema, se han reorganizado manualmente en varios subclases, cada uno vinculado a una nueva página dedicada.


Visualización de subgrupos de palabras clave degree y sus respectivas conexiones a páginas web.

Despliegue de contenido

Por último, la visualización de estructuras web que mezclan páginas (existentes o nuevas) y palabras clave (que conducen tráfico o aún no) a menudo resulta en una cartografía compleja.

Pero más allá de su complejidad aparente, tal visualización puede ofrecer una hoja de ruta consistente para la creación y el despliegue de contenido con el fin de ganar más visitantes: cada página existente debe ser editada para dirigir su campo semántico correctamente; Cada nuevo campo semántico puede ser abordado a través de la creación de un contenido específico. Y todos deben estar unidos entre sí dentro de una organización significativa.


Representación de grafos de una estructura de sitio web y las conexiones entre palabras clave, tráfico y páginas web.

PDs: muchas gracias a Olivier Tassel por inspirar esta visualización ya Dimitri Tacita por hacerla posible.

domingo, 30 de abril de 2017

SEO con Gephi: Pagerank y modularidad para grupos de páginas web


Visualizaciones fáciles de PageRank y grupos de páginas con Gephi

Search Engine Land



En abril del año pasado, colaborador Search Engine Land Paul Shapiro ha escrito una entrada brillante sobre el cálculo de PageRank interna. El puesto ha esbozado método para examinar los enlaces internos de un sitio web con el fin de determinar la importancia de las páginas web dans le.

Esto es asombroso de gran alcance, el objetivo Creo que el concepto de Pablo podría ser más fácil de usar. Utilizó R, qui es un lenguaje y entorno de computación estadística, y la salida es básicamente un montón de números.

Quiero que le muestre cómo hacer los Sami en Gephi con sólo pulsar unos pocos botones en lugar de un montón de código - y, con unos pocos clics más, puede visualizar los datos de una manera que se siente orgulloso de mostrar a sus clientes .

Te voy a mostrar cómo obtener este resultado como un ejemplo de cómo Gephi puede ser útil en sus esfuerzos de SEO. Podrás ble para ver qué páginas son las más fuertes es sus páginas web, páginas determinan cómo se pueden agrupar por temas e identificar algunas cuestiones de sitios web comunes, tales como errores de rastreo o pobres de enlaces internos. A continuación voy a describir algunas ideas para Tomando el concepto al siguiente nivel de geek.

¿Qué es Gephi?

Gephi es un software de código abierto se utiliza para representar gráficamente que las redes y se utiliza comúnmente para representar las redes informáticas y redes de medios sociales.

Es un programa de escritorio simple, basada en Java que se ejecuta en Windows, Mac o Linux. Aunque la versión actual de Gephi es 0.9.1, le animo a descargar la versión anterior 0.9.0, o más tarde la versión 0.9.2, en su lugar. De esa manera usted será ble para seguir aquí, y evitará los errores y los dolores de cabeza de la versión actual. (Si no has-hecho recientemente, puede que tenga que instalar Java en su ordenador también.)

1. Para empezar, el rastreo de su sitio web y la recopilación de datos

Normalmente uso Screaming Frog para el rastreo. Dado que estamos interesados ​​en las páginas aquí y no otros archivos, tendrá que excluir cosas de los datos de rastreo.

Para hacer eso, Aquellos de ustedes con la versión de pago de los deberes de software Implementar la configuración que voy a describir a continuación. (Si está utilizando los límites de versión libre que a qui la recogida de 500 URL y no le permiten ajustar la configuración muchos tienen, voy a explicar qué hacer después.)

Ir a “Configuration” > “Spider” y verá algo parecido a la siguiente captura de pantalla. Haga que el suyo que coincida con la mía para los mejores resultados. Normalmente aussi añadir .*(png|jpg|jpeg|gif|bmp)$ a “Configuration” > “Exclude” para deshacerse de las imágenes, qui Screaming Frog deja veces en el retraso de rastreo.



Para iniciar el rastreo, podría URL de su sitio en el espacio en la parte superior izquierda (foto de abajo). A continuación, haga clic en "Inicio" y esperar a que el rastreo hasta el final.



Cuando se termina el rastreo, vaya a “Bulk Export” > “All Inlinks.” Usted querrá cambiar “Files of Type” a “.csv”  y guardar el archivo.

La limpieza de la hoja de cálculo


  • Eliminar la primera fila que contiene “All Inlinks.”
  • Eliminar la primera columna, “Type.”
  • Cambie el nombre del "destino" a la columna "Target".
  • Eliminar todas las demás columnas Además de “Source” y “Target.”.
  • Guardar el archivo editado (y puedes volver a hacer un uso seguro del tipo de archivo es .csv).



Opcionalmente, puede dejar otras columnas como código de estado o de texto de enlace si desea que este tipo de datos es la gráfica. Los dos principales campos que voy a estar explicando cómo utilizar son “Source” y “Target.”

Si está utilizando la versión gratuita de Screaming Frog, tendrá que hacer un montón de trabajo de limpieza para filtrar las imágenes, archivos CSS y JavaScript.

En Excel, si vas a "Insertar" y haga clic en "Tabla", obtendrá una ventana emergente. Haga su caja fuerte de datos ha-ha definido correctamente, haga clic en "Mi TIENE encabezados de tabla", y haga bien. Ahora, seleccione la flecha en la parte superior derecha de la columna "Target", y un cuadro de búsqueda aparecerá. Lo utilizan para filtrar las filas de la tabla para identificar que contienen las extensiones para los diferentes tipos de archivos, como .js o .css.

Una vez que tenga una visión de todas las filas de la tabla que tienen uno infractor tipo de archivo, seleccionar y eliminar toda la información para aquellas filas. Haga esto para cada tipo de archivo de la antes mencionada y presentar cualquier tipo de imágenes como .jpg, .jpeg, .png, .gif, .bmp o cualquier otra cosa. Cuando haya terminado, es necesario guardar el archivo como .csv de nuevo.

2. Uso Gephi para visualizar los datos de rastreo



Importación de nuestros datos


  • En la pantalla emergente que aparece al abrir la aplicación, haga clic en “New Project.”
  • A continuación, seleccione “File” > “Import Spreadsheet.”
  • Elija su archivo .csv y hacer seguro el “Separator” se establece como “Comma” y “As table” se establece como “Edges table.” Si usted tuviera que hacer un montón de limpieza de datos de Excel, haga amargo que ha eliminado cualquier filas en blanco dentro de sus datos antes de importarlo.
  • Haga clic en “Next,” y asegúrese de que “Create missing nodes” se comprueba antes de pulsar "Finish".

Para nuestros propósitos - Visualización de enlaces internos - los "Edges" son los enlaces internos, y "nodos" son diferentes páginas de la web. (Nota: Si se tropieza con un error de memoria, puede aumentar la cantidad de memoria en Asignado por Gephi Siguiendo esta guía).

Si realmente-tienen un amplio conjunto de datos o desea combinar varios conjuntos de datos, puede importar varios archivos en Gephi.

Una vez que todos los datos están en el "Laboratorio de Datos", se puede cambiar a "Información general". A continuación, verá un cuadro negro probable como la de abajo. No se preocupe, vamos a hacer que bonita en un minuto.




El cálculo de PageRank y modularidad

En la pestaña "Estadísticas", ejecute "PageRank" y "Modularidad". (Seleccionar "ventana" y "Estadísticas" si usted no ve la pestaña "Estadísticas").

Recomiendo el uso de la configuración predeterminada de PageRank, el objetivo de modularidad que lo haría destildaría "Use pesos." Esto añadirá los datos acerca de sus páginas en nuevas columnas que serán utilizados para la visualización.




Es posible que tenga que ejecutar modularidad un par de veces para hacer las cosas de la manera deseada 'em. racimos modularidad páginas que están más conectados con one modularidad otra en grupos o clases (cada par représentée un número). Usted tendrá que formar grupos de páginas que son lo suficientemente grande como para ser significativo, pero lo suficientemente pequeño como para obtener su cabeza alrededor.

Estás clustering, después de todo, por lo que la agrupación de todas sus páginas en dos o tres grupos, probablemente, trae un montón de cosas juntos diferencia. Propósito si al final con 200 racimos, eso no es del todo útil, tampoco. En caso de duda, el objetivo de un mayor número de grupos, ya que muchos de los grupos será probablemente muy pequeño y los deberes agrupaciones mano aún ser revelado.

No se preocupe, te voy a mostrar cómo comprobar y ajustar sus grupos en un minuto. (Nota :. Un menor modularidad le dará más grupos y A modularidad Superior le dará grupos Menos Tweak esto mediante fracciones en lugar de números enteros, como un pequeño cambio hace una gran diferencia).

Ajustar su configuración Modularidad

Vamos a ver lo que hemos hecho. Cambiar la pestaña de "Laboratorio de Datos" y mirar a la "Tabla de datos." Allí encontrará sus nuevas columnas para PageRank y Clase modularidad. Los deberes números de PageRank se alinean con los números de artículo mencionado de Paul Shapiro, el objetivo tesis que tienes que hacer sin tener ningún tipo de codificación. (Recuerde, los números de la tesis de PageRank son internos, no lo hemos Consulte lo general a "PageRank").

La modularidad Clase asigna un número a cada página, de modo altamente Eso páginas interconectadas recibe el número de Sami. Utilizar la funcionalidad de filtro en la parte superior derecha para aislar cada página de su grupo, y el globo ocular se examinan algunas de las direcciones URL para ver qué tan cerca están relacionados con la tesis de ser blanco. Si las páginas terminaron en el mal Clase modularidad, es necesario Puede Volver a ajustar la configuración, o podría indicar indicación de que usted no está haciendo un buen trabajo bajo el mecanismo de interconexión feliz.

Recuerde que su modularidad se basa es la vinculación interna, en realidad no el contenido de las páginas, por lo que está identificando aquellas que están normalmente unidos entre sí - Los que no deberías ser unidos entre sí.

En mi caso, he elegido un bufete de abogados y con la configuración predeterminada, que terminó con el desglose siguiente cuando me ordenadas según la modularidad, qui probablemente mejor hecho podría tener con algunos ajustes:

  • Clase 0 = lesión
  • Clase 1 = familia
  • Clase 2 = algunas páginas aleatorias
  • Clase 3 = penal
  • Clase = 4 tráfico
  • Clase 5 = DWI
  • Clase 6 = un par de páginas al azar

Puede volver a la pestaña "general" y continuará haciendo ajustes hasta que esté satisfecho con sus grupos de páginas. Incluso se ejecutan varias veces con modularidad números de la même pueden dar resultados diferentes ligeramente cada vez, por lo que puede llevar algún jugando para llegar a un punto de donde usted está satisfecho con los resultados.

Vamos a hacer una foto con Layout

Te prometí una visualización Más temprano, y es probable que te preguntas cuando llegamos a ese recurso compartido. Vamos a hacer que el cuadrado negro en una visualización real de que es más fácil de entender.

Ir a "Visión general"> "Diseño". En el cuadro desplegable lado izquierdo donde dice ": elija un diseño," seleccionar "ForceAtlas 2."




Ahora sólo tiene que jugar con los ajustes que para conseguir una visualización que se sienta cómodo. (Si alguna vez se pierde, haga clic en la imagen de la lupa poco en el lado izquierdo de la imagen, y que centrarán y el tamaño de la visualización así que todo es visible en la pantalla.) Para el patrón de la estrella por encima, he puesto "Escala" de 1000 y "gravedad" a 0,7, el resto objetivo son valores predeterminados. Los dos principales ajustes que jugar con escalamiento son probable y gravedad.

Escalamiento gobierna el tamaño de la visualización; El Superior se establece, la más escasa su gráfico será. La manera más fácil de entender la gravedad es pensar en los nodos como los planetas. Cuando aumenta la gravedad, esto atrae todo más cerca. Puede ajustar esta marcando la casilla "Más fuerte gravedad" y ajustando el número de gravedad.

Hay algunas otras opciones, y los efectos son de cada interfaz Explicado dans le. No dude en jugar con ellos (siempre se puede cambiar de nuevo) y ver si hay algo que ayuda a que la visualización más clara.

¿Qué queremos mostrar?

En el caso citado, queremos mostrar modularidad Ambos grupos de páginas () y PageRank interna. La mejor manera que he encontrado para hacer esto es para ajustar el tamaño de los nodos se basa PageRank y los colores se basan modularidad. En la ventana "Aspecto", seleccione "nodos", "Tamaño" (el segundo icono), y en la "pestaña" donde hay un desplegable de "Clasificación Elija un atributo," seleccionar "PageRank".

Elija Algunos tamaños y pulsa "Aceptar" hasta que los nodos más importantes son distinguibles de los otros. En la captura de pantalla a continuación, tengo el tamaño mínimo establecido como el 100 y el tamaño máximo en 1.000. Ajuste del tamaño del nodo se basa PageRank le ayuda a identificar fácilmente significativo es sus páginas web - son más grandes.




Para visualizar los grupos de páginas con modularidad, todavía nos queremos estar en la ventana de "Apariencia", el objetivo de este tiempo queremos seleccionar "nodos" "color" (el primer icono), y "Música". En el desplegable hacia abajo para "Elija un atributo," seleccionar "Clase modularidad."

Algunos colores predeterminados están pobladas, meta si desea cambiar ellos, hay un pequeño botón verde de "paleta". En la Paleta, si hace clic en "Generar", puede especificar el número de colores para mostrar basándose se cuántos grupos La modularidad consiguió cuando se ejecuta.

En mi caso, las clases 2 y 6 no eran muy grandes, así que estoy haciendo clic en Cerrar en sus colores y cambiando a em negro. Si desea mostrar sólo un tema específico, cambiar el color de una sola clase modularidad, dejando los otros hicieron comentarios otro color.




Cambio de la visualización

Puede usted desear para etiquetar los nodos de modo que sabemos lo Representan la página. Para agregar una etiqueta con la dirección URL, tenemos que volver a la pestaña "Laboratorio de Datos" y seleccione la tabla de datos. Hay una caja en la parte inferior para "Copiar datos a otra columna," y queremos copiar "ID" para "etiqueta" para obtener las direcciones URL para mostrar. El proceso es similar para los bordes. Si ha guardado el texto de anclaje del rastreo, puede etiquetar cada flanco con el texto del ancla.

De nuevo en la pestaña "Ver", tendrá que seleccionar cómo desea que su visualización que se vea. Normalmente selecciono "Default curvo" en virtud de los ajustes preestablecidos, el objetivo de una gran cantidad de personas como "Straight predeterminado".

Cambiar el tamaño de fuente y el tamaño proporcional para las etiquetas ayudará a visualizar em de manera que se pueden leer en diferentes tamaños. Sólo jugar con la configuración de la ficha de vista previa para conseguir que se muestre la forma que desee.

Para la visualización de abajo, he apagado etiquetas de nodo y el borde de manera que no repartiera la identidad del sitio web de la empresa, salvo derecho particular que he utilizado. En su mayor parte, Han hecho un buen trabajo agrupando sus páginas y que une internamente. Si hubiera dejado columna de texto del ancla en la hoja de cálculo de Screaming Frog, podría haber tenido Cada enlace interno (línea) muestra las TIC con el ancla de texto como un sello de borde y cada página enlazada desde (círculos) como una etiqueta de nodo.


Gephi para los conjuntos de datos más grandes

Para los conjuntos de datos más grandes, todavía se puede utilizar Gephi, AUNQUE su gráfico es probable que se parecen más a un mapa estelar. Me graficada los enlaces internos de Search Engine Land, meta que tuvo que ajustar el escalado a 5000 y gravedad a 0,2 en los ForceAtlas 2 ajuste.

Todavía se puede ejecutar cálculos de PageRank y modularidad, el propósito es probable que necesite cambiar el tamaño de los ganglios a algo grande para ver Cualquier dato que su gráfico. También puede que tenga que añadir más colores a la paleta, como se describió anteriormente, ya que hay muchas clases de modularidad probables más distintivas en un conjunto de datos de este tamaño. Esto es lo que el gráfico de SEL se ve como antes de teñirlo.




¿Por qué esto tiene alguna importancia?

Gephi se puede utilizar para mostrar una variedad de problemas. En una Anteriormente he publicado en mi artículo sobre el futuro de SEO, que mostró una fractura entre HTTPS y HTTP.

Además, se puede descubrir secciones qui puede ser considerado por un cliente significativo que enviaban muy bien conectado internamente. Por lo general, la tesis están más lejos hacia fuera en la visualización debido a la gravedad, y es posible que desee enlazar a ellos más de las páginas de actualidad relacionadas.

Una cosa es decirle a un cliente que necesita más enlaces internos, el objetivo es mucho más fácil para mostrarles que ellos consideran una página a ser significativo En realidad es muy aislado. El cuadro abajo Fue creado por un simple cambio de mi modularidad hasta que sólo tenía dos grupos. Comentarios Este era porque tenía dos enlaces HTTP y HTTPS en mi rastreo, y reduje la modularidad hasta que tenía sólo dos grupos, la mayoría de qui relacionados fueron páginas HTTP > HTTP y páginas HTTPS > HTTPS.




Hay un montón de otras cosas que este tipo de visualización que pueden pista sobre. Busque nodos individuales por sí mismos. Puede usted encontrar tonos de páginas escasas o incluso errores de rastreo. Trampas de araña puede mostrar como una especie de una línea infinita de páginas y páginas que no están en las agrupaciones adecuadas puede significar que enviaban une internamente a partir de ellos las páginas más relevantes.

Un sitio web bien ligado internamente puede parecer más como un círculo que una estrella, y no me parece que es un problema incluso si los colores no siempre se alinean en grupos. Hay que recordar que cada sitio web es única y visualización de cada uno es diferente.




Es difícil de explicar todas las posibilidades, el objetivo si se intenta algunos de estos, usted comenzará a ver los problemas comunes o tal vez incluso algo nuevo y diferente. Estas visualizaciones se permitirá ayudar a los clientes a entender que usted siempre está hablando. Yo te prometí que sus clientes les va a encantar.

Gephi: tiene una serie de opciones para la exportación .png, .svg, .pdf o si desea crear imágenes estáticas. Más divertido es exportar para su uso página web fue por lo que se crea una experiencia interactiva. Para hacer eso, echa un vistazo a los complementos de Gephi - En particular, la exportación y SigmaJS Gexf-JS Web Viewer.

¿Qué más podemos hacer con Gephi?

Añadir información adicional acerca de los vínculos

Si puede-tener un rastreador que identifican el alquiler de los enlaces, se puede ajustar el peso de sus bordes se basa de manera diferente en el alquiler del enlace. Digamos, por ejemplo, que le damos a cada contenido Enlace un valor mayor que, por ejemplo, un sistema de navegación o pie de página de enlaces. Esto nos permite cambiar el cálculo PageRank interno basado en el peso de los enlaces, determinadas por sus alquiler. Que mostraría probable una representación más exacta de cómo Google está valorando probable es que los enlaces en base a su inversión.

Esto nos permite cambiar el cálculo PageRank interno basado en el peso de los enlaces, determinadas por sus alquiler. Que mostraría probable una representación más exacta de cómo Google está valorando probable es que los enlaces en base a su inversión.

Recalando en métricas de terceros para obtener una visión más completa

La visualización que hemos estado trabajando allí hasta el momento ha sido-en base a cálculos internos de PageRank y asume que todas las páginas tienen el mismo peso en la salida. Sabemos, por supuesto, que esta no es la forma en que Google ve las cosas, que cada página habría Enlaces de variable, la fuerza, la clase y la relevancia de ir a ellos desde sitios externos.

Para hacer nuestra visualización más compleja y útil, podemos cambiarlo para tirar en las métricas de terceros más que la fuerza interna PageRank. Hay un número de diferentes fuentes para esta información como sea posible, tales como Moz Page Authority, Ahrefs URL Rating, o Majestic Citation Flow o Trust Flow. Cualquiera de estos deben trabajar, por lo que elegir a su favorito. Los deberes resultado ser una representación más exacta de la página web como los motores de búsqueda lo ven, ya que ahora se tiene en cuenta la fuerza de las páginas.

Podemos empezar con el archivo Sami hemos creado para mostrar encima de PageRank interna. En Gephi, vamos a ir a la pestaña "Laboratorio de Datos" y hacer un uso seguro estamos en la pestaña "nodos". Hay una opción "Exportar tabla", y se puede exportar sus columnas en un archivo .csv de su elección. Abrir ese archivo exportado en Excel y crear una nueva columna con cualquier nombre que desee. Me pasó a llamarlo "CF" ya que estoy usando flujo Cita Majestic en mi ejemplo.

Ahora, vamos a incorporar a los datos de terceros. En la hoja de cálculo que exportan desde Gephi, he copiado los datos de Majestic que tiene la página en una columna de flujo y Cita en el segundo. Ahora tenemos que casarse con estos datos a la primera, y se puede hacer esto utilizando una fórmula BUSCARV.

En primer lugar, seleccionar los datos Majestic - Ambas columnas - y convertirlo en un rango con nombre. Para ello, vaya al menú desplegable Insertar y seleccione Nombre. A partir de ahí, elegir la opción "definir" y nombre de rango de sus datos Majestic lo que quiera. Para nuestro ejemplo, lo llamaremos "majestuosa".

A continuación, volver a la columna "CF" en el conjunto de datos original. Haga clic en la primera celda en blanco y tipée =VLOOKUP(A2,majestic,2,FALSE), A continuación, pulsa "Enter" en su teclado. Copiar esto a todas las otras entradas "CF" haciendo doble clic en el pequeño cuadrado en la parte inferior derecha de la caja. Esta fórmula utiliza los datos en la columna A - la URL - tener una llave, y luego hacerlo coincidir con la dirección URL en los datos Majestic Sami. Luego se dirige a la siguiente columna de datos Majestic - los datos PageRank externa que estamos buscando - y tira de ella hacia la columna de la FQ.

A continuación, tendrá que hacer clic en la letra de la columna en la parte superior de la columna de la CF para seleccionar todo en la columna. Haga clic en "CTRL + C" para copiar, a continuación, haga clic derecho e ir a "Pegado especial" en los que aparece y seleccionar el menú "Valores". Esta es nuestra fórmula para reemplazar a los números reales. Ahora podemos eliminar las filas que se había nuestros datos de terceros y salvar a nuestro archivo de nuevo como .csv.



De vuelta en Gephi y en el "Laboratorio de Datos," queremos hacer clic en "Importar hoja de cálculo" para tirar en la tabla que acaba de hacer. Seleccione el archivo .csv creado. Esta vez, a diferencia con los pasos anteriores, queremos cambiar "como mesa" a "mesa de nodos." Haga clic en "Siguiente" y hacer agrio "nodos de fuerza que ser creado como nuevos" no está marcada, después haga clic en "Finalizar". Esta deberes reemplazar la tabla nodos de datos con nuestra tabla modificada que incluye CF.

En la parte inferior de la pantalla de aplicación, verá un botón de "Copiar datos a otra columna." Simplemente queremos seleccionar "CF" y en el "Copiar a" queremos seleccionar "PageRank". Ahora, en vez PageRank interna de los datos generados, estamos utilizando los datos de PageRank externas de terceros.

De vuelta en la pestaña "Información general", queremos mirar en "Apariencia" y pulsa "Aceptar" una vez más. Ahora nuestros nodos deberías ser de un tamaño basado en la fuerza es a partir de nuestros datos CF Majestic. En mi siguiente gráfico, se puede ver qui son las páginas más fuerte en el sitio web, Teniendo en cuenta las medidas externas de la fuerza de las páginas.





Se puede decir mucho sólo de esta imagen de uno. Cuando se enciende en las etiquetas, se puede ver en cada páginas quien representa cada círculo. El color indica agrupación a cual se agrupa, y el tamaño de círculo indica la fuerza relativa de la página.

La tesis de la parte superior más lejos puntos son, al menos las páginas están vinculadas internamente. Se puede decir por el número de nodos de cada color qué categorías que el cliente ha creado en su mayor feliz y lo que ha sido exitoso para ellos en la atracción de los enlaces externos. Por ejemplo, se puede ver que hay una gran cantidad de puntos de color púrpura, lo que indica que es probable indicación área significativa práctica el año para la empresa y que están creando una gran cantidad de feliz a su alrededor.

El problema es mayor Que la púrpura puntos están más lejos del centro, indicando indicación de que no están bien comunicados internamente. Sin dar demasiado lejos, te puedo decir que muchos de los puntos lejanos a cabo son las entradas del blog. Y mientras lo hacen un buen trabajo de los blogs con enlaces a otras páginas, hacer un trabajo pobre Ellos, por la promoción de sus entradas de blog en el sitio web.

Conclusión

Espero que hayan disfrutado jugando junto con sus propios datos y ha conseguido un buen sentido de cómo Gephi puede ayudar a visualizar grandes datos procesables para usted y para sus clientes.