Una introducción al uso de R para SEO
Tiene lugar en siete etapas, a saber: definición del proyecto, recopilación de datos, análisis de datos, estadísticas, modelado y seguimiento del modelo.
Muchas empresas confían en el análisis predictivo para determinar la relación entre los datos históricos y predecir un patrón futuro.
Estos modelos ayudan a las empresas en el análisis de riesgos, el modelado financiero y la gestión de relaciones con los clientes.
El análisis predictivo se puede utilizar en casi cualquier industria, por ejemplo, atención médica, telecomunicaciones, petróleo y gas, seguros, viajes, comercio minorista, servicios financieros y productos farmacéuticos.
Se pueden usar varios lenguajes de programación en el análisis predictivo, como R, MATLAB, Python y Golang.
¿Qué es R y por qué se usa para SEO?
R es un conjunto de software libre y lenguaje de programación desarrollado por Robert Gentleman y Ross Ihaka en 1993.
Es ampliamente utilizado por estadísticos, bioinformáticos y mineros de datos para desarrollar software estadístico y análisis de datos.
R consiste en un extenso catálogo gráfico y estadístico respaldado por R Foundation y R Core Team.
Originalmente fue diseñado para estadísticos, pero se ha convertido en una potencia para el análisis de datos, el aprendizaje automático y la analítica. También se utiliza para análisis predictivos debido a sus capacidades de procesamiento de datos.
R puede procesar varias estructuras de datos, como listas, vectores y matrices.
Puede usar el lenguaje R o sus bibliotecas para implementar pruebas estadísticas clásicas, modelado lineal y no lineal, agrupamiento, análisis de series temporales y espaciales, clasificación y más.
Además, es un proyecto de código abierto, lo que significa que cualquiera puede mejorar su código. Esto ayuda a corregir errores y permite a los desarrolladores crear fácilmente aplicaciones en su marco.
¿Cuáles son las ventajas de R Vs. MATLAB, Python, Golang, SAS y Rust?
R contra MATLAB
R es un lenguaje interpretado, mientras que MATLAB es un lenguaje de alto nivel.
Por esta razón, funcionan de diferentes maneras para usar el análisis predictivo.
Como lenguaje de alto nivel, la mayoría de los MATLAB actuales son más rápidos que R.
Sin embargo, R tiene una ventaja general, ya que es un proyecto de código abierto. Esto facilita la búsqueda de documentos en línea y ayuda a la comunidad.
MATLAB es un software de pago, lo que significa que la disponibilidad puede ser un problema.
El veredicto es que los usuarios que buscan resolver problemas complejos con poca programación pueden usar MATLAB. Por otro lado, los usuarios que busquen un proyecto gratuito con un fuerte apoyo de la comunidad pueden usar R.
R contra Pitón
Es importante señalar que estos dos idiomas son similares en varios aspectos.
En primer lugar, ambos son lenguajes de código abierto. Esto significa que se pueden descargar y utilizar de forma gratuita.
En segundo lugar, son fáciles de aprender e implementar y no requieren experiencia previa con otros lenguajes de programación.
En general, ambos lenguajes son buenos para manejar datos, ya sea automatización, manipulación, big data o análisis.
R tiene la ventaja cuando se trata de análisis predictivo. De hecho, tiene sus raíces en el análisis estadístico, mientras que Python es un lenguaje de programación de propósito general.
Python es más eficiente al implementar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Por esta razón, R es mejor para el análisis estadístico en profundidad utilizando hermosas visualizaciones de datos y unas pocas líneas de código.
R contra vamos
Golang es un proyecto de código abierto que Google inició en 2007. Este proyecto se desarrolló para resolver problemas al crear proyectos en otros lenguajes de programación.
Se basa en C/C++ para sellar los espacios. Por lo tanto, tiene las siguientes ventajas: seguridad de la memoria, mantenimiento de subprocesos múltiples, declaración automática de variables y recolección de basura.
Golang es compatible con otros lenguajes de programación, como C y C++. Además, utiliza la sintaxis clásica de C, pero con funciones mejoradas.
La principal desventaja en comparación con R es que es nuevo en el mercado; por lo tanto, tiene menos bibliotecas y muy poca información disponible en línea.
R contra S.A.S.
SAS es un conjunto de herramientas de software estadístico creado y mantenido por el Instituto SAS.
Este paquete de software es ideal para el análisis predictivo de datos, la inteligencia comercial, el análisis multivariado, las investigaciones criminales, el análisis avanzado y la gestión de datos.
SAS es similar a R en muchos aspectos, lo que lo convierte en una excelente alternativa.
Por ejemplo, se lanzó por primera vez en 1976, lo que lo convierte en una fuente inagotable de información. También es fácil de aprender y depurar, viene con una buena interfaz gráfica de usuario y proporciona un buen resultado.
SAS es más difícil que R porque es un lenguaje de procedimiento que requiere más líneas de código.
El principal inconveniente es que SAS es un paquete de software de pago.
Por lo tanto, R podría ser su mejor opción si está buscando un conjunto de análisis de datos predictivo gratuito.
Finalmente, SAS carece de presentación gráfica, un gran inconveniente cuando se visualizan análisis de datos predictivos.
R contra Óxido
Rust es un lenguaje de programación multiparadigma de código abierto lanzado en 2012.
Su compilador es uno de los más utilizados por los desarrolladores para crear software eficiente y robusto.
Además, Rust ofrece un rendimiento estable y es muy útil, especialmente cuando se crean programas grandes, gracias a su seguridad de memoria garantizada.
Es compatible con otros lenguajes de programación, como C y C++.
A diferencia de R, Rust es un lenguaje de programación de propósito general.
Esto significa que se especializa en algo más que análisis estadístico. Aprender Rust puede llevar tiempo debido a su complejidad en comparación con R.
Por lo tanto, R es el lenguaje ideal para el análisis predictivo de datos.
Comenzando con R
Si desea aprender R, aquí hay algunos recursos excelentes que puede usar, tanto gratuitos como de pago.
Coursera
Coursera es un sitio web educativo en línea que cubre diferentes cursos. Instituciones de educación superior y empresas líderes en el sector desarrollan la mayoría de los cursos.
Este es un buen lugar para comenzar con R, ya que la mayoría de los cursos son gratuitos y de alta calidad.
Por ejemplo, este curso de programación en R está desarrollado por la Universidad Johns Hopkins y tiene más de 21 000 reseñas:
YouTube
YouTube tiene una extensa biblioteca de tutoriales de programación R.
Los tutoriales en video son fáciles de seguir y le brindan la oportunidad de aprender directamente de desarrolladores experimentados.
Otra ventaja de los tutoriales de YouTube es que puedes hacerlos a tu propio ritmo.
YouTube también ofrece listas de reproducción que cubren cada tema en profundidad con ejemplos.
Un buen recurso de YouTube para aprender R es cortesía de FreeCodeCamp.org:
Udemy
Udemy ofrece cursos pagos creados profesionalmente en diferentes idiomas. Incluye una combinación de video y tutoriales de texto.
Al final de cada curso, los usuarios reciben certificados.
Una de las principales ventajas de Udemy es la flexibilidad de sus cursos.
Ligency produjo uno de los cursos mejor calificados en Udemy.
Uso de R para la recopilación y el modelado de datos
Uso de R con la API de Google Analytics para informes
Google Analytics (GA) es una herramienta gratuita que los webmasters utilizan para recopilar información útil de sitios web y aplicaciones.
Sin embargo, la extracción de información de la plataforma para su posterior análisis y procesamiento de datos es un obstáculo.
Puede utilizar la API de Google Analytics para exportar datos en formato CSV o conectarlos a plataformas de big data.
La API ayuda a las empresas a exportar datos y fusionarlos con otros datos comerciales externos para un procesamiento avanzado. También ayuda a automatizar consultas e informes.
Aunque puede usar otros lenguajes como Python con la API de GA, R tiene un paquete avanzado de googleanalyticsR.
Es un paquete simple ya que solo necesita instalar R en la computadora y personalizar las consultas ya disponibles en línea para varias tareas. Con una experiencia mínima en programación de R, puede extraer datos de GA y enviarlos a Hojas de cálculo de Google, o almacenarlos localmente en formato CSV.
Con estos datos, a menudo puede superar los problemas de cardinalidad de datos al exportar datos directamente desde la interfaz de usuario de Google Analytics.
Si sigue la ruta de Google Sheets, puede usar estas hojas como fuente de datos para crear informes de Looker Studio (anteriormente Data Studio) y acelerar los informes de sus clientes, reduciendo el trabajo innecesario.
Usando R con Google Search Console
Google Search Console (GSC) es una herramienta gratuita ofrecida por Google que muestra el rendimiento de un sitio web durante la búsqueda.
Puede usarlo para verificar la cantidad de impresiones, clics y la posición de clasificación de la página.
Los estadísticos avanzados pueden conectar Google Search Console a R para un procesamiento de datos en profundidad o integración con otras plataformas como CRM y Big Data.
Para conectar la consola de búsqueda a R, debe usar la biblioteca searchConsoleR.
La recopilación de datos de GSC a través de R se puede usar para exportar y categorizar consultas de búsqueda de GSC con GPT-3, extraer datos de GSC a escala con filtrado reducido y enviar solicitudes de indexación por lotes a través de la API de R. indexación (para tipos de página específicos).
Cómo usar la API de GSC con R
Vea los pasos a continuación:
- Descargue e instale R Studio (enlace de descarga de CRAN).
- Instale los dos paquetes R llamados searchConsoleR usando el siguiente comando install.packages(«searchConsoleR»)
- Cargue el paquete usando la biblioteca() comando es decir biblioteca («searchConsoleR»)
- Cargue OAth 2.0 usandog scr_auth() ordenado. Esto abrirá automáticamente la página de inicio de sesión de Google. Inicie sesión con sus credenciales para completar la conexión de Google Search Console a R.
- Usa los comandos de el repositorio oficial de searchConsoler GitHuby para acceder a los datos de su consola de búsqueda usando R.
La extracción de consultas a través de la API, en pequeños lotes, también le permitirá extraer un conjunto de datos más grande y preciso en comparación con el filtrado en la interfaz de usuario de Google Search Console y la exportación a Hojas de cálculo de Google.
Al igual que con Google Analytics, puede usar Google Sheet como fuente de datos para Looker Studio y automatizar informes semanales o mensuales sobre el estado de las impresiones, los clics y la indexación.
Conclusión
Si bien la industria de SEO está muy enfocada en Python y cómo se puede usar para una variedad de casos de uso, desde la extracción de datos hasta el raspado de SERP, creo que R es un lenguaje poderoso para aprender y usar para el análisis y modelado de datos.
Cuando use R para extraer cosas como Google Auto Suggest, AAP o como una verificación de clasificación ad-hoc, es posible que desee invertir.
Más recursos:
Imagen destacada: Mil millones de fotos/Shutterstock
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