Создание собственного SEO-инструмента на Python

Сегодня, 09/10/2025 21:11:43, Python становится все более популярным выбором для автоматизации задач SEO. Благодаря богатой экосистеме библиотек, создание собственных SEO-инструментов становится доступным даже для разработчиков с небольшим опытом. В этой статье мы рассмотрим основные шаги и библиотеки, необходимые для создания базового SEO-анализатора на Python.

Необходимые библиотеки

Для начала работы вам понадобятся следующие библиотеки:

  • BeautifulSoup4: Для парсинга HTML и XML, позволяющая легко извлекать данные из веб-страниц.
  • Pandas: Для анализа и манипулирования данными, например, для хранения результатов анализа.
  • Matplotlib: Для визуализации данных, например, для создания графиков ключевых слов.
  • Scrapy: Мощный фреймворк для веб-скрейпинга, полезен для обхода больших сайтов.
  • Advertools: Специализированная библиотека для SEO-анализа, предоставляющая инструменты для проверки мета-тегов, заголовков и других важных параметров.

Установить библиотеки можно с помощью pip:

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib scrapy advertools

Основные этапы создания SEO-инструмента

import requests

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)

from bs4 import BeautifulSoup

title = soup.title.text

meta_description = soup.find("meta", attrs={"name": "description"})["content"] if soup.find("meta", attrs={"name": "description"}) else None
keywords = soup.find("meta", attrs={"name": "keywords"})["content"] if soup.find("meta", attrs={"name": "keywords"}) else None
body_text = soup.body.get_text


3. Анализ данных


Проведите анализ извлеченных данных. Например, можно подсчитать количество ключевых слов, длину заголовка и описания, количество слов в тексте страницы:


keyword_count = len(keywords.split(",")) if keywords else 0
title_length = len(title)
description_length = len(meta_description) if meta_description else 0
word_count = len(body_text.split)


Выведите результаты анализа. Можно использовать Pandas для создания таблицы с результатами или Matplotlib для визуализации данных:


import pandas as pd
data = {'Parameter': ['Title Length', 'Description Length', 'Keyword Count', 'Word Count'],
 'Value': [title_length, description_length, keyword_count, word_count]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)


Расширенные возможности


Этот базовый инструмент можно расширить, добавив следующие функции:


    

  • Проверка индексации страницы: Использование Google Search Console API.
    • 

  • Анализ скорости загрузки страницы: Использование PageSpeed Insights API.
    • 

  • Проверка наличия битых ссылок: Обход сайта и проверка статуса каждой ссылки.
    • 

  • Анализ структуры сайта: Создание карты сайта и проверка ее валидности.
    • 

  • Анализ контента на уникальность: Использование API сервисов проверки уникальности.
    • 



Создание собственного SEO-инструмента на Python – это отличный способ автоматизировать рутинные задачи и получить более глубокое понимание SEO. Используя библиотеки, такие как Requests, BeautifulSoup4, Pandas и другие, вы можете создать мощный инструмент, который поможет вам улучшить позиции вашего сайта в поисковой выдаче. Не бойтесь экспериментировать и расширять функциональность вашего инструмента, чтобы он соответствовал вашим конкретным потребностям.