1 of 65

Automatizace pro každodenní SEO

David Brenner - KLENOTA

2 of 65

Plán

🍲Omáčka na začátek

🦾Co se snažíme v KLENOTA automatizovat

🦾Jaké nástroje a jak k tomu používáme

🦾Konkrétní příklady použití

🍻Socializace

🚂21.30 odjezd Praha hl.n.

​

​

3 of 65

O mně

⌛Doing SEO since 2012

💼Centrum.cz -> Economia -> Sun Marketing -> Seznam -> KLENOTA

❤️Technické SEO & Data

🫶Běhání, badminton, cestování vlakem, koncerty, vinyly, 🌿vaření

​

4 of 65

O nás

  • Česká rodinná šperkařská firma
  • Sídlíme v Praze v Josefově na Starém městě
  • Působíme v 7 zemích (CZ, SK, PL, DE, FR, UK, COM)
  • SEO oddělení 2 + 2 (1 SEO specialista + 1 SEO specialistka + 2 Content specialistky)

​

E-shop

  • 7 domén
  • ~200 kategorií
  • ~4000 produktů vlastní výroby
  • Pravidelná publikace na našem blogu

​

Marketing

  • PPC
  • SEO
  • PR & print
  • Sociální sítě
  • Affiliate
  • E-mailing

5 of 65

Proč automatizovat?

6 of 65

Proč automatizovat

⏳Šetření času

✅Menší chybovost

⏱️Pravidelné naplánované úlohy

🥱Rutinní práci za mě odvede stroj/robot/algoritmus

⚙️Hromadné zpracování dat (například nějakým cyklem v pythonu)

⚠️Alerting

🚀Rychlejší přístup k datům na základě kterých se rozhoduji

👷‍♂️Předzpracovaná pracovní data

​

​

7 of 65

Automatizace v CZ SEO

(odkaz vede na středeční webinář)

​

​

​

​

8 of 65

Je automatizace vždy přínosná?

9 of 65

Ne.

10 of 65

Je automatizace vždy přínosná?

  • Spousta banálních činností, které by šly zautomatizovat nám v životě přináší radost
  • Lenivíme
  • Nemusíme se učit věci od fundamentálních základů
  • Špatně postavená automatizace = mrzení

11 of 65

Čeho v KLENOTA se automatizace týká (nebo může týkat)

SEO

  • Crawling
  • Stahování dat prostřednictvím API (CMS, Skladový systém, Collabim, OpenAI)
  • Reporty (výsledky, výkon produktů, chyby na webu, rozpočet)
  • Tvorba obsahu (osnovy článků, podklady pro články, Meta descriptions, zkracování/prodlužování meta tagů)
  • Klíčovky (klasifikace, klusterizace, sběr KW)
  • Alerting
  • Linkbuilding

Další

  • E-mailing
  • Customer care
  • PPC
  • Sociální sítě
  • Atd.

12 of 65

Co používáme

  • Screaming Frog
  • Keboola
  • Python
  • Google Sheets (+ Apps Script)
  • Looker Studio
  • Google BigQuery
  • Chat GPT
  • Extraktory a API třetích stran
    • CMS + DB produktů
    • Google Analytics
    • Google Search Console
    • Collabim
    • OpenAI
  • A další…

​

13 of 65

Server

+

Reporty

Connectory

Komponenty

Vizualizace

Alerty

Monitoring chyb

Dashboardy

14 of 65

Jednorázové procesy

15 of 65

Vstupní data

16 of 65

Automatické crawly

Funkce:

Custom extractory

Uložené konfigurace

Scheduled crawls

Bulk exports

Export do Google Sheets

Výstupy:

  • Aktuální data + zálohy
  • Textace -> Typy obsahu
  • Gramatické chyby, Rozbité odkazy, Linky s přesměrováním

Nevyužíváme napojení Screamig frog na API -> často to automatický crawl rozbije

17 of 65

Automatické crawly - Custom extractors

18 of 65

Automatické crawly - Configuration

19 of 65

Automatické crawly - Scheduling

20 of 65

Automatické crawly - Scheduling

21 of 65

Automatické crawly - Bulk exports

22 of 65

Data z API - CMS, DB produktů, Collabim

Parametry produktů (materiál, kámen, typ produktu, karáty, brus)

Skladovost produktů

Data o objednávkách (počet ks, cena, země dodání, storna)

Collabim (odkazy, klíčová slova)

23 of 65

API DB produktů

24 of 65

Collabim API

25 of 65

Transformace dat

26 of 65

Transformace dat

Spojování dat - vždy musí být společný sloupec (identifikátor) přes který se tabulky dají spojit

Čištění a konverze dat (desetiná čárka/tečka; velká/malá písmena; prázdné znaky)

Agregace dat

Extrakce sloupců

Výpočet nových hodnot

Vytváření nových dimenzí

27 of 65

28 of 65

Transformace dat v Keboola

SQL, Python, R

29 of 65

Transformace dat v Keboola

Výhody:

  • Různé vstupní i výstupní formáty
  • Zvládá velké objemy dat
  • Hodí se tam, kde je třeba před spojováním tabulek konverze a čištění
  • Intuitivní naklikávací rozhraní
  • Plánovač úloh
  • Zkušební Workspace, kde je možné si příkazy nad tabulkami vyzkoušet zdarma
  • 300 minut výpočetního času zdarma

Nevýhody:

  • Od určitého objemu dat je to placené
  • Je třeba znát základy SQL, Pythonu nebo R

​

Doporučuju školení od Tastu: https://academy.taste.cz/posunte-svou-datovou-analyzu-za-hranice-excelu

30 of 65

Transformace dat v Keboola - Dashboard

31 of 65

Transformace dat v Keboola - Components

32 of 65

Transformace dat v Keboola - Components

33 of 65

Transformace dat v Keboola - Transformations

34 of 65

Transformace dat v Keboola - Transformations

35 of 65

Transformace dat v Keboola - Flows

36 of 65

SQL napíše ChatGPT :)

37 of 65

SQL debuguje ChatGPT :)

38 of 65

Transformace dat v Looker Studiu

Výhody:

  • Práce s daty z různých zdrojů
  • Intuitivní a snadno použitelné
  • Zdarma

Nevýhody:

  • Při větších datech pomalé (neplatí pro data z Big Query)

​

​

​

39 of 65

Transformace dat v Looker Studiu - Blending

40 of 65

Transformace dat v Looker Studiu - Custom field

41 of 65

Transformace dat v Google Sheets

Doporučuji školení od Marka Prokopa: https://www.prokopsw.cz/cs/skoleni-google-sheets

42 of 65

Ukládání dat

43 of 65

Ukládání dat do Google Sheets

Výhody:

  • All-in-one nástroj: úložiště, transformace, vizualizace
  • Možnost používání všeobecně známých vzorců
  • Databázové vzorce Query a Filter
  • Apps Script a Pluginy
  • Vyzná se v tom každý, kdo někdy pracoval s Excelem

Nevýhody:

  • Datové limity
  • Rychlost zpracování vzorců
  • Bezpečnost

44 of 65

Ukládání dat do Google Big Query

Výhody:

  • Možnost úložiště i transformací (SQL)
  • Práce s velkými daty
  • Bleskurychlá integrace s Looker studiem a Google Cloud nástroji

Nevýhody:

  • Od jistého objemu placený nástroj
  • K transformacím je třeba znát SQL
  • Není tak intuitivní pro neprogramátory

45 of 65

Konkrétní příklady

46 of 65

Alerting chyb

47 of 65

Alerting chyb

48 of 65

Alerting chyb

49 of 65

Produktový přehled

50 of 65

Statistiky podle typu obsahu - CZ

51 of 65

Statistiky podle typu obsahu - CZ

52 of 65

Statistiky podle typu obsahu - CZ

53 of 65

Statistiky podle typu obsahu - DE

54 of 65

Odkazové příležitosti

​

👨‍💻

👨‍💻

Odkazové příležitosti

Evidence odkazů s cenou

Kontrola funkčnosti odkazů

SEO Rozpočet

Odkazy, které chceme

55 of 65

Odkazové příležitosti

56 of 65

Příležitosti pro získání odkazu ze staršího článku

Máme seznam domén, kde můžeme získat odkaz (výměna nebo nákup) a chceme získat seznam vstupních stránek relevantních pro umístění odkazu.

​

Klíčová slova

Domény

  • V cyklu se dotazuj Google na URL:

https://www.google.com/search?q=site%3A[DOMENA]+[KW]&ie=UTF-8

  • Stáhni odkazy na výsledky vyhledávání z první stránky

Vstupní stránky

57 of 65

Detekce gramatických chyb

Pravidelný report Spelling errors

👨‍💻

Seznam KW, které nejsou chyba

(globálně nebo pro daný jazyk)

Odečtení věcí, které nejsou chyba z reportu

Filtrovatelný seznam chyb k opravení

Oprava chyby

Není chyba - Příště už se do Looker Studia nedostane

👨‍💻

58 of 65

59 of 65

Export storen pro PPC

60 of 65

GPT-4: Klasifikace/tagování klíčových slov

Využití pluginu do Google Sheets a napojení na API

Volitelně se to dá zpracovat Pythonem nebo Rkem

Stačí na to model GPT 3.5 Turbo

​

Pro představu: Jedno klasifikační schéma nad 7000 klíčovými slovy trvalo 20 minut a stálo 4 dolary. Chybovost nebyla vyšší než by udělal člověk :)

​

61 of 65

GPT-4: Meta Descriptions

Využití Google Sheets pluginu a napojení na API

Je potřeba GPT-4

Volitelně se to dá zpracovat Pythonem nebo Rkem

S API opatrně, jinak můžou kredity utíkat dost rychle a nekontrolovaně

​

Doporučení: Data zpracovávejte po menších dávkách (třeba 100 řádků). GPT-4 je pomalejší.

62 of 65

N-gramovač (brzy na mém GitHubu)

63 of 65

N-gramy v OpenRefine

64 of 65

Co si z toho odnést?

  • Automatické Crawlování
  • Automatické stahování dat z API
  • Transformace dat + ukládání do Big Query (nebo jiné databáze)
  • Stačí základní znalosti programování. ChatGPT často pomůže
  • Pak už stačí “jen” dobře data interpretovat

​

​

65 of 65

Děkuju!

david@klenota.com

https://www.vevlaku.cz

@dejfnn