تلاش انجن کی اصلاح کے لئے ازگر کا استعمال کیسے کریں - Semalt ماہر



SEO کے لئے ازگر کا استعمال آپ کی ویب سائٹ کو مطلوبہ خصوصیات کی فراہمی کا ایک بہترین طریقہ ہوسکتا ہے جبکہ اسے تلاش انجنوں کے ل for بھی بہتر بناتا ہے۔ کیا آپ اپنی ویب سائٹ پر ازگر کے امکانات تلاش کرنے میں دلچسپی رکھتے ہیں؟ یہ سمجھنے کے کچھ ابتدائی دوستانہ طریقے یہ ہیں کہ ازگر کیسے کام کرتا ہے اور اسے آٹومیشن تکنیکی SEO اور ڈیٹا تجزیہ کے کام کے لئے کس طرح استعمال کیا جاسکتا ہے۔

جب ہم نے پہلی بار ازگر کا استعمال شروع کیا تو ہم نے اپنے ماہرین کو زیادہ سے زیادہ کثرت سے استعمال کرتے ہوئے پایا ، اور ہر نئے استعمال کے ساتھ ایک نیا تجربہ اور پروگرامنگ زبان کی بہتر تفہیم سامنے آئی۔ اس سے ہمیں اپنے پورٹ فولیو کی سطح بڑھانے میں مدد ملی ہے اور ہم SEO پروفیشنل کی حیثیت سے بہتر ہو گئے ہیں۔

ہمارے مؤکل کی ازگر کی ضروریات کو سنبھالنے کی ہماری صلاحیتوں میں کافی حد تک تکنیکی کاموں کی حدود ہیں جیسے اس بات کا اندازہ کرنا کہ الفاظ کے حساب اور حیثیت کوڈ جیسے عناصر وقت کے ساتھ کیسے تبدیلیاں لیتے ہیں۔ ہم مزید جدید کاموں کا بھی خیال رکھ سکتے ہیں ، جیسے داخلی لنک اور لاگ فائلوں کا تجزیہ۔

نیز ، ہم اس کے لئے ازگر کا استعمال کرنے میں کامیاب رہے ہیں:
  • ڈیٹا سیٹ کے بہت بڑے بٹس پر کام کرنا۔
  • ایسی فائلوں کے ساتھ کام کرنا جو عام طور پر ایکسل کو خراب کردیں گے یا فائلوں کو کوئی معنی خیز بصیرت نکالنے کے لئے پیچیدہ تجزیہ کی ضرورت ہوتی ہے۔

ہم اپنی SEO کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے کس طرح ازگر کا استعمال کرسکتے ہیں؟

جب ہم SEO کے لئے ازگر کا استعمال کرتے ہیں تو ، ہمیں کئی طریقوں سے بااختیار بنایا جاتا ہے۔ یہ اس کی خصوصیت کا شکریہ ہے جو صارفین کو بار بار ، کم سطحی افعال کو خود کار طریقے سے چلانے کی سہولت دیتا ہے جو عام طور پر مکمل ہونے میں طویل عرصہ لگے گا۔

اس ازگر کا استعمال کرکے ، ہمارے پاس دوسرے اہم اسٹریٹجک کاموں پر صرف کرنے اور دیگر کوششوں کو بہتر بنانے کے لئے زیادہ وقت اور توانائی حاصل ہے جو خود کار طریقے سے ناممکن ہیں۔

یہ ہمیں اعداد و شمار کے بڑے حصunوں کے ساتھ بہتر کام کرنے کی اجازت دیتا ہے ، جس سے ڈیٹا سے چلنے والے بہتر فیصلوں تک پہنچنا آسان ہوجاتا ہے ، جو ہماری دنیاوں کو قیمتی منافع فراہم کرتے ہیں اور ہمارے مؤکل ہماری کوششوں سے خوش ہوکر گھر چلے جاتے ہیں۔

ازگر کتنے موثر ثابت ہوسکتے ہیں اس کے لئے ، میک کین گلوبل انسٹی ٹیوٹ کے ذریعہ ایک مطالعہ کیا گیا ، اور اس نے پایا کہ ڈیٹا سے چلنے والی تنظیموں کو صارفین کے حصول میں 23 گنا زیادہ امکان ہے۔ امکان ہے کہ وہ ایسے صارفین کو برقرار رکھیں جو اپنی ویب سائٹ پر باقاعدہ سائٹوں سے چھ گنا زیادہ کلک کرتے ہیں۔ آپ ازگر کا استعمال کرکے ان سب سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔

ہمیں آپ کی ویب سائٹ کو بہتر بنانے کے ل any کسی بھی آئیڈیاز یا حکمت عملی کی پشت پناہی کرنے کے لئے بھی ازگر کا استعمال مددگار ہے۔ یہ ممکن ہے کیونکہ ہم اس کو ہمارے پاس موجود ڈیٹا سے مقدار بخشتے ہیں اور اس کا استعمال بہترین فیصلے کرنے کیلئے کرتے ہیں۔ جب ہم ان خیالات کو عملی جامہ پہنانے کی کوشش کرتے ہیں تو ہم اپنی طاقت کا فائدہ اٹھاتے ہیں۔

ہم اپنے SEO ورک فلو میں ازگر کو کیسے شامل کریں؟

ہم دو بنیادی طریقوں کے ذریعے اپنے کام کے فلو میں ازگر کا استعمال کرتے ہیں۔
  1. ہم اس پر غور کرتے ہیں کہ مشکل کاموں کی انجام دہی کرتے وقت خودکار کیا کیا جاسکتا ہے اور اس عوامل پر خصوصی توجہ دیتے ہیں۔
  2. ہم اپنے تجزیہ کار میں کسی بھی خامی کی نشاندہی کرتے ہیں کیونکہ یہ جاری ہے یا کسی مکمل تجزیہ پر ہے۔
ہم نے دریافت کیا کہ ایک اور صارف نے ازگر سیکھنا تھا اس ڈیٹا پر انحصار کرنا ہے جو آپ کو فی الحال قابل قدر بصیرت تک رسائی حاصل کرنا ہے یا نکالنا ہے۔ اس طریقے سے ہمارے متعدد ماہرین کو بہت سی چیزیں سیکھنے میں مدد ملی ہے جن پر ہم اس مضمون میں گفتگو کریں گے۔

آپ کو سمجھنا چاہئے کہ ہم نے ایک اضافی فائدہ کے طور پر ازگر سیکھا ، اس لئے نہیں کہ ایس ای او کے حامی بننے کے لئے یہ ضروری ہے۔

میں ازگر کیسے سیکھ سکتا ہوں؟

اگر آپ امید کرتے ہیں کہ اس مضمون کو ازگر سیکھنے کے رہنما کے طور پر استعمال کرنے سے بہترین نتائج حاصل کریں گے تو ، یہاں کچھ مواد آپ کے پاس ہونا چاہئے۔
  • کسی ویب سائٹ سے کچھ ڈیٹا۔
  • آپ کے کوڈ کو چلانے کے لئے ایک مربوط ترقیاتی ماحول۔ جب ہم نے پہلی بار شروعات کی ، ہم نے گوگل کولاب اور جسٹر نوٹ بک کا استعمال کیا۔
  • ایک کھلا دماغ ہمیں یقین ہے کہ ہماری ذہنیت نے ازگر کے ساتھ اس کو اچھ makingا بنانے میں بہت طویل مدد کی ہے۔ ہم غلطیاں کرنے یا غلط کوڈ لکھنے سے نہیں ڈرتے تھے۔ ہر غلطی اس موقع پر سیکھنے کا موقع ہے جسے آپ کبھی بھی فراموش نہیں کرسکتے ہیں۔ غلطی سے ، آپ کو ایشو میں اپنے راستے پر کام کرنے کی ضرورت ہے اور اس کو حل کرنے کے طریقے معلوم کریں گے۔ یہ SEO کے پیشہ ور افراد کی حیثیت سے ہم کیا کرتے ہیں اس میں ایک بڑا حصہ ادا کرتا ہے۔

لائبریریاں دیکھیں

جب ہم نے ازگر سیکھنا شروع کیا تو ، ہم آن لائن اور مقامی طور پر لائبریریوں کے عام زائرین تھے۔ لائبریری ایک اچھا نقطہ آغاز ہے۔ بہت ساری لائبریریاں ہیں جن کی آپ جانچ پڑتال کرسکتے ہیں ، لیکن جب آپ کو اہم چیزیں پڑھانے کی بات آتی ہے تو تین لائبریریاں کھڑی ہوجاتی ہیں۔ وہ ہیں:

پانڈاس

یہ ایک ازگر لائبریری ہے جو ٹیبل ڈیٹا پر کام کرنے کے لئے استعمال ہوتی ہے۔ اس سے اعلٰی سطح کے ڈیٹا کی ہیرا پھیریوں کی اجازت ملتی ہے جہاں ڈیٹا فریم اہم ڈیٹا کا ڈھانچہ ہوتا ہے۔

ڈاٹا فریم بنیادی طور پر پانڈا پر ایک اسپریڈشیٹ ہے۔ تاہم ، اس کے افعال صرف ایکسل لائنز اور بائٹ حدود تک محدود نہیں ہیں۔ مائیکرو سافٹ ایکسل کے مقابلے میں جب یہ بہت تیز اور زیادہ موثر بھی ہے۔

درخواستیں

ایک درخواست کا استعمال ازگر میں HTTP درخواست کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ یہ درخواست کرنے پر مختلف طریقوں جیسے GET اور POST کا استعمال کرتا ہے ، اور آخر کار ، اس کا نتیجہ ازگر میں جمع ہوجاتا ہے۔ صارف مختلف درخواستوں جیسے ہیڈرز کا بھی استعمال کرسکتے ہیں ، جو مواد کے وقت اور اس کے کیچ کو جواب دینے کے لئے وقت کی مدت سے متعلق مفید معلومات ظاہر کریں گے۔

خوبصورت سوپ

یہ ایک لائبریری بھی ہے جو HTML اور XML فائلوں سے ڈیٹا نکالنے کے لئے استعمال ہوتا ہے۔ ہم زیادہ تر اسے ویب سکریپنگ کے لئے استعمال کرتے ہیں کیونکہ یہ عام HTML دستاویزات کو مختلف ازگر اشیاء میں تبدیل کرسکتا ہے۔ مثال کے طور پر صفحات کا عنوان نکالنے کے لئے اسے متعدد استعمال کیا گیا ہے۔ اس صفحے پر موجود href لنکس کو نکالنے کے لئے بھی استعمال کیا جاسکتا ہے۔

طبقاتی صفحات

یہاں ، آپ صفحات کو ان کے URL ڈھانچے یا صفحے کے عنوان کی بنیاد پر زمروں میں گروپ کرتے رہیں گے۔ آپ سائٹ کو توڑنے اور اسے ہر صفحے کے یو آر ایل کی بنیاد پر درجہ بندی کرنے کے لئے ایک سادہ ریجیکس کا استعمال کرتے ہوئے شروع کرتے ہیں۔ اگلا ، ہم ایک ایسا فنکشن شامل کرتے ہیں جو یو آر ایل کی فہرست میں شامل ہوتا ہے ، ڈیٹا فریم کے کالم میں قطعات شامل کرنے سے پہلے ایک مخصوص زمرہ میں یو آر ایل تفویض کرتے ہیں جہاں آپ کو اصل یو آر ایل فہرست مل جاتی ہے۔

ایک ایسا طریقہ بھی ہے جس کے بغیر ہم دستی طور پر حصے بنائے بغیر صفحات کو الگ کرسکتے ہیں۔ یو آر ایل ڈھانچے کا استعمال کرکے ، ہم وہ فولڈر پکڑ سکتے ہیں جو مرکزی دستاویز کے بعد موجود ہے اور اسے ہر یو آر ایل کی درجہ بندی کرنے کے لئے استعمال کرسکتے ہیں۔ یہ اب بھی منگول طبقہ کے ساتھ ہمارے ڈیٹا فریم میں ایک نیا کالم شامل کرے گا۔

ری ڈائریکٹ مطابقت

اگر ہم یہ نہیں جانتے ہیں کہ یہ ازگر کا استعمال ممکن تھا تو ہم نے کبھی اس کی کوشش نہیں کی۔ ہجرت کے دوران ، ری ڈائریکٹ شامل کرنے کے بعد ، ہم یہ دیکھ رہے تھے کہ آیا ری ڈائریکٹ میپنگ درست ہے یا نہیں۔ ہمارے ٹیسٹ کا انحصار اس بات پر تھا کہ کیا اس زمرے اور گہرائی میں ہر صفحے کی گہرائی میں کوئی تبدیلی آچکی ہے یا اگر وہ ایک جیسی رہی۔

جیسا کہ ہم نے یہ کیا ، ہمیں سائٹ کا پہلے اور بعد میں نقل مکانی کرال لینا پڑا اور ہر صفحے کو اس کے URL ڈھانچے کا استعمال کرتے ہوئے قطع کرنا پڑا ، جیسا کہ ہم نے پہلے بتایا ہے۔ اس کے بعد ، باقی کچھ باقی موازنہ آپریٹرز استعمال کرنے تھے جن کو ازگر میں تعمیر کیا گیا ہے جو اس بات کا تعین کرنے میں مدد کرتے ہیں کہ آیا ہر ازگر کی گہرائی کے زمرے میں کوئی تبدیلی آتی ہے یا نہیں۔

ایک خودکار اسکرپٹ کے طور پر ، اس کا تعین کرنے کے لئے یہ ہر یو آر ایل کے ذریعہ چلا کہ آیا زمرہ یا گہرائی کا کوئی اثر پڑتا ہے ، اور آؤٹ پٹ کے نتیجے میں ایک نیا ڈیٹا فریم آتا ہے۔ اس نئے ڈیٹا فریم میں اضافی کالم شامل ہوں گے جو میچ کرنے میں ناکام ہونے پر صحیح یا اس کے میل ہونے پر ظاہر ہوتے ہیں۔ ایکسل کی طرح ، پانڈا لائبریری کا استعمال آپ کو ڈیٹا کو اصل ڈیٹا فریم سے اخذ کردہ انڈیکس کی بنیاد پر اعداد و شمار کی اجازت دیتا ہے۔

اندرونی لنک تجزیہ

سائٹ کے کون سے حص .وں میں سب سے زیادہ روابط ہیں اس کے ساتھ ساتھ کسی سائٹ میں مزید داخلی روابط تیار کرنے کے لئے نئے مواقع تلاش کرنے کے ل to داخلی لنک تجزیہ چلانا ضروری ہے۔ اس تجزیے کو انجام دینے کے ل be ، ویب کرال سے ڈیٹا کے کچھ کالموں کی ضرورت ہوگی۔ مثال کے طور پر ، آپ کو سائٹ پر صفحات کے مابین لنک ان اور لنک آؤٹ کو ظاہر کرنے والے کسی بھی میٹرکس کی ضرورت ہوسکتی ہے۔

پہلے کی طرح ، ہمیں بھی اس ڈیٹا کو الگ کرنے کی ضرورت ہوگی تاکہ ہم ویب سائٹ کے مختلف زمروں کا تعین کرسکیں۔ یہ بھی بہت اہم ہے کیونکہ جب ان صفحات کے مابین روابط کا تجزیہ کرتے وقت اس نے ہماری مدد کی۔

اس تجزیہ کے دوران محور میزیں کارآمد ثابت ہوسکتی ہیں کیونکہ وہ ہمیں ہر صفحے پر داخلی روابط کی صحیح تعداد حاصل کرنے کے لئے زمرہ میں محور کی اجازت دیتے ہیں۔

ازگر کے ساتھ ، ہم رقم کے حصول کے لئے ریاضی کے افعال انجام دینے اور ہمارے پاس موجود کسی بھی عددی اعداد و شمار کے معنی کو بھی قابل بناتے ہیں۔

لاگ ان فائل تجزیہ

ایک اور وجہ جو ازگر فائدہ مند ہے اس کا لاگ فائل تجزیہ کرنا ہے۔ ہم جو بصیرت حاصل کرسکتے ہیں ان میں کسی سائٹ کے ان علاقوں کی نشاندہی کرنا شامل ہے جو گوگل سرچ بوٹ کے ذریعہ سب سے زیادہ کرال ہوجاتے ہیں۔ یہ وقت کے ساتھ درخواستوں کی تعداد میں ہونے والی کسی تبدیلی کی نگرانی کے لئے بھی استعمال ہوتا ہے۔

لاگ فائل تجزیہ ان صفحوں کی تعداد کو دیکھنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے جن کو فہرست میں نہیں بنایا جاسکتا یا ٹوٹے ہوئے صفحات جو کرال بجٹ کے مسائل کو حل کرنے کے لئے ابھی بھی بوٹ کی توجہ حاصل کر رہے ہیں۔

لاگ فائل تجزیہ کرنے کا آسان ترین طریقہ یہ ہے کہ کسی سائٹ کے یو آر ایل کو اس کی چھتری کے زمرے کی بنیاد پر تقسیم کیا جائے۔ ہم URL کی کل مقدار اور ہر طبقے کی اوسط رقم کا اعداد و شمار پیدا کرنے کے لئے محور میزیں بھی استعمال کرتے ہیں۔

نتیجہ اخذ کرنا

ازگر کے پاس بہت ساری پیش کش ہے ، اور دائیں ہاتھوں میں ، یہ ایک طاقتور اتحادی ہے۔ Semalt اور اس کے ماہرین کی ٹیم نے سالوں سے خاص ضرورتوں کے لئے ازگر پر انحصار کیا ہے۔ ہم جانتے ہیں کہ کام کیسے کرنا ہے ، اور ہمارے مؤکلوں کو یہ فائدہ ہے۔ آپ بھی آج کلائنٹ بن سکتے ہیں۔