Presnetación en #DoYouSeo 2020 - SeoQL: SQL para SEO

1. SeoQL
SQL para SEO

2. HOLA!
SOY LINO URUÑUELA
Hablaré de SQL para SEO
Email linourunuela@gmail.com
info@funnelpunk.com
2
Mi blog: Mecagoenlos.com

3. SEO Y
DATOS
Poder obtener, transformar y
cargar datos es una ventaja
competitiva.
3

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...

10. 10
Sesiones totales
select sum(visitas) as visitas
from Analytics
where fecha BETWEEN
'2020-01-01' and '2020-10-01

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

17. 17
Compara tráfico entre dos fechas

18. 18
Tráfico acumulado por url.

19. 19
Tráfico acumulado por URL

20. 20
CREAR TABLA GSC
Los campos variarán
según tus
necesidades, por
ejemplo dimensiones
personalizadas...
CREATE TABLE
GSC_https_dominio_com (
fecha Date,
consulta String,
landing String,
clicks UInt32,
impresiones UInt32,
posicion Float32, ctr Float32,
dispositivo String, pais String
) ENGINE = MergeTree(
fecha, landing, 8192

21. 21
Cuántas KWs suben y bajan para determinada expresion regular

22. 22
Compara tráfico entre dos fechas

23. 23
Compara clicks, impresiones, posición entre dos fechas

24. 24
Compara tráfico entre dos fechas

25. 25
Agrupa por TOP3, TOP5 y TOP10 kws de SC

26. 26
Agrupa por TOP3, TOP5 y TOP10 kws de SC

27. 27
Agrupa por TOP3, TOP5 y TOP10 kws de SC

28. 28
Agrupa por TOP3, TOP5 y TOP10 kws de SC diario

29. 29
CTR por posición

30. 30
CTR por posición

31. 31
Canibalización

32. 32
Canibalización

33. 33
GRACIAS!
▪ Email
linourunuela@gmail.com
▪ info@funnelpunk.com