4. 1.
HAY VIDA MÁS ALLÁ DE
PYTHON
Tratar grandes volúmenes de datos no es tan sencillo
como seguir los pasos en un notebook o colab
5. ¿POR QUÉ SABER SQL ES IMPORTANTE PARA EL SEO?
▪ Sencillo, potente y sobretodo ÚTIL
▪ Las empresas usan BBDD para manejar sus datos
▪ No solo te serivirá para SEO
Para analizar determinados datos no es obligatorio
usar python, su curva de aprendizaje es alta
55
6. 1.169.296.677
Filas de logs en un único cliente, solo de Googlebot
5.118.841.009
Total filas en la base de datos!
44.63 GiB
Tamaño de la tabla de logs
6
7. ¿QUÉ NOS APORTA SQL AL SEO?
Google Analytics
Obtener informes que
de otra manera no
podrías realizar.
Análisis de Logs
Saber REALMENTE
qué hace Google en tu
web
Search Console
Los datos de Google
Search Console son
muy útiles
7
Screaming Frog
Analizar cosas específicas, unir
datos con otras fuentes, etc
Ficheros csv, json..
Analiza datos directamente de los
propios ficheros, ya estén alojados
en tu ordenador como en la nube.
Otros usos
Hay muchas fuentes de datos de
lo más variopinta en internet a
disposición de cualquiera
8. 2.
SeoQL, sentencias SQL
útiles para cualquier SEO
Vamos a ver algunas sentencias SQL que nos arrojarán
información útil para nuestro día a día
9. Place your screenshot here
9
CREAR TABLA ANALYTICS
Los campos variarán
según tus
necesidades, por
ejemplo dimensiones
personalizadas...
11. 11
select sum(visitas) as visitas
from Analytics
where fecha BETWEEN
'2020-01-01' and '2020-10-01
visitas
532.182
Visitas totales entre dos
fechas
12. 12
select
sum(visitas) as visitas,
uniqExact(landing) as UrlsUnicas
from
Analytics
where
fecha BETWEEN '2020-01-01' and
'2020-10-01'
visitas UrlsUnicas
532.182 1.756
Visitas totales y URLs con
tráfico entre dos fechas
13. 13
select
sum(visitas) as visitas,
uniqExact(landing) as
numLandingsUnicas
from
Analytics
where
fecha BETWEEN
'2020-01-01' and '2020-10-01'
and medium = 'organic'
visitas UrlsUnicas
532.182 1.756
Visitas orgánicas totales y
URLs con tráfico entre dos
fechas
14. 14
select t1.landing, visitasAnt,visitasAct,(visitasAct-visitasAnt) diffVisitas from
(
SELECT sum(visitas) visitasAnt,landing FROM Analytics where fecha BETWEEN
'2020-01-06' and '2020-01-11' group by landing
) as t1
ANY LEFT JOIN
(
SELECT sum(visitas) visitasAct,landing FROM Analytics where fecha BETWEEN
'2020-01-13' and '2020-01-18' group by landing
) as t2
using(landing)
where diffVisitas < 0
order by diffVisitas asc
15. AND TABLES TO COMPARE DATA
15
landing visitasAnt visitasAct diffVisitas
/modelos/ld-modelo-de-solicitud-de-certificado
-de-estudios-secundarios-lima.php
291 190 -101
/modelos/ld-modelo-de-solicitud-de-496.php 201 138 -63
/modelos/ld-modelo-de-liquidacin-de-una-myp
e.php
189 139 -50
16. 16
SELECT landing, toDate('2020-01-13') AS fechaIni_1, toDate('2020-01-19') AS fechaFin_2,
(((fechaIni_1 ) - (-1 * ((fechaIni_1 - fechaFin_2) - 1))) + ((toDayOfWeek(fechaIni_1) -
toDayOfWeek(((fechaIni_1 - 7) - (-1 * ((fechaIni_1 - fechaFin_2) - 1))))) - 1)) + 1 AS FechaInicial,
FechaInicial + ((((fechaFin_2 - 7) - (-1 * (fechaIni_1 - fechaFin_2))) - 1) - ((fechaIni_1 - 7) - (-1 * ((fechaIni_1
- fechaFin_2) - 1)))) AS FechaFinal, sumIf(visitas, fecha BETWEEN FechaInicial and FechaFinal) as
visitasAnt,
sumIf(visitas, fecha BETWEEN fechaIni_1 and fechaFin_2) as visitasAct,
visitasAct-visitasAnt as diffVisitas
from
Analytics
where
(fecha BETWEEN FechaInicial and FechaFinal)
or (fecha BETWEEN fechaIni_1 and fechaFin_2)
group by
landing
order by
diffVisitas
Compara tráfico entre dos fechas