Automatiza auditorías SEO técnicas con Python. Aprende a crear scripts para análisis de rendimiento, detección de errores y monitoreo de sitios a gran escala con pandas, BeautifulSoup y Selenium.
Automatización de procesos SEO con Python
Contenido del Artículo
Configuración de Entorno
Librerías esenciales para automatización:
Requests + BeautifulSoup
Scraping y análisis HTML básico
Selenium
Interacción con JavaScript y renderizado
# Instalación de dependencias
pip install requests beautifulsoup4 selenium pandas numpy matplotlib
# Configuración inicial
from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless') # Ejecución en background
La automatización reduce tiempo de auditorías en 80% para sitios con +10,000 páginas
| Librería | Uso | Complejidad |
|---|---|---|
| Requests | HTTP requests | Baja |
| BeautifulSoup | Parseo HTML | Media |
| Selenium | Renderizado JS | Alta |
| Pandas | Análisis datos | Media |
Scripts para Auditorías Comunes
Automatización de tareas repetitivas:
Detector de enlaces rotos
Escaneo masivo de HTTP status codes
Analizador de meta tags
Extracción y evaluación de títulos/descripciones
# Auditoría de encabezados H1
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
urls = ['https://ejemplo.com/pag1', 'https://ejemplo.com/pag2']
results = []
for url in urls:
try:
res = requests.get(url, timeout=10)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
h1s = soup.find_all('h1')
h1_count = len(h1s)
results.append({'url': url, 'h1_count': h1_count, 'status': res.status_code})
except Exception as e:
results.append({'url': url, 'error': str(e)})
# Exportar a CSV
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(results)
df.to_csv('h1_audit.csv', index=False)
Scripts personalizados detectan 40% más problemas que herramientas comerciales
Análisis Avanzado de Datos
Técnicas para big data SEO:
Análisis de rendimiento
Correlación entre métricas técnicas y ranking
Machine Learning
Predicción de potencial de ranking
# Correlación entre velocidad y posición
import pandas as pd
import seaborn as sns
# Cargar datos
data = pd.read_csv('seo_data.csv')
# Calcular correlación
correlation = data[['load_time', 'position']].corr()
print(f"Correlación: {correlation.iloc[0,1]:.2f}")
# Visualización
sns.scatterplot(x='load_time', y='position', data=data)
Velocidad de carga explica 35% de varianza en posiciones TOP 10 según análisis de 100,000 páginas
