Utilizzo avanzato degli strumenti di Crawling

Gli strumenti di crawling sono essenziali per comprendere come i motori di ricerca vedono e interpretano il vostro sito web. Un utilizzo avanzato di questi strumenti può fornire insights preziosi per migliorare la struttura, il contenuto e le prestazioni SEO del vostro sito. In questo capitolo, esploreremo le tecniche avanzate di utilizzo dei principali strumenti di crawling.

1. Screaming Frog SEO Spider

Screaming Frog è uno dei tool di crawling più popolari e potenti. Ecco come utilizzarlo in modo avanzato:

Crawling personalizzato

• Utilizzate le “Custom Search” per cercare elementi specifici nel vostro sito.
• Esempio: Per trovare tutte le pagine con un H1 specifico:
  Configuration > Custom > Search
  Impostate:
• Extraction: “XPath”
• Expression: “//h1[contains(text(),’Parola chiave’)]”

Analisi dei reindirizzamenti

• Utilizzate la scheda “Redirect Chains” per identificare e correggere catene di reindirizzamenti.
• Esempio: Se trovate catene come A > B > C, considerate di reindirizzare direttamente A a C.

Crawling JavaScript

• Abilitate il rendering JavaScript per simulare come Google vede il vostro sito:
  Configuration > Spider > JavaScript
  Selezionate “JavaScript Rendering (Chromium)”

Esportazione personalizzata

• Create report personalizzati con le informazioni più rilevanti per il vostro sito.
• Esempio: Per esportare URL, titolo, H1 e meta description:
  Bulk Export > Custom
  Selezionate le colonne desiderate

Integrazione con API

• Collegate Screaming Frog con API esterne per arricchire i dati del crawl.
• Esempio: Integrazione con l’API di Pagespeed Insights:
  Configuration > API Access > PageSpeed Insights
  Inserite la vostra chiave API

2. DeepCrawl

DeepCrawl è un potente strumento di crawling basato su cloud. Ecco alcune tecniche avanzate:

Crawl incrementali

• Utilizzate i crawl incrementali per monitorare regolarmente i cambiamenti del sito.
• Impostate crawl settimanali e confrontate i risultati per identificare nuovi problemi o miglioramenti.

Segmentazione del sito

• Create “Site Sections” per analizzare parti specifiche del vostro sito separatamente.
• Esempio: Separate l’analisi di blog, e-commerce e pagine di prodotto.

Monitoraggio delle modifiche

• Utilizzate la funzione “Changes” per tracciare modifiche specifiche nel tempo.
• Esempio: Monitorate i cambiamenti nei title tag o nelle meta description.

Analisi dei contenuti duplicati

• Sfruttate il report “Duplicate Content” per identificare e risolvere problemi di contenuti duplicati.
• Utilizzate i filtri per concentrarvi su aree specifiche del sito.

3. Botify

Botify offre funzionalità avanzate per l’analisi SEO su larga scala. Ecco come sfruttarle:

Analisi del log server

• Integrate i dati del log server con i dati di crawling per una visione completa.
• Esempio: Identificate le pagine che Google crawla frequentemente ma che hanno prestazioni scarse.

Segmentazione avanzata

• Utilizzate “Segments” per analizzare gruppi specifici di URL.
• Esempio: Create un segmento per le pagine di prodotto con più di 100 visite al mese ma con un basso tasso di conversione.

Analisi delle prestazioni JavaScript

• Utilizzate la funzione “JavaScript Crawl” per comprendere come il contenuto caricato dinamicamente influenza la SEO.
• Confrontate i risultati del crawl con e senza rendering JavaScript.

Monitoraggio delle modifiche critiche

• Impostate alert per cambiamenti significativi nella struttura o nel contenuto del sito.
• Esempio: Alert per modifiche non autorizzate ai robots.txt o alla sitemap.

4. OnCrawl

OnCrawl combina dati di crawling, log e SEO. Ecco alcune tecniche avanzate:

Analisi del flusso di link

• Utilizzate la visualizzazione del flusso di link per ottimizzare la struttura interna del sito.
• Identificate le pagine importanti che ricevono pochi link interni.

Correlazione dati

• Sfruttate la funzione di correlazione dati per trovare relazioni tra metriche SEO.
• Esempio: Correlate la profondità di click con il tasso di conversione per ottimizzare la struttura del sito.

Monitoraggio delle prestazioni tecniche

• Utilizzate i report di prestazioni tecniche per identificare problemi di velocità e rendering.
• Concentrate l’ottimizzazione sulle pagine con alto potenziale ma basse prestazioni tecniche.

5. Utilizzo avanzato di strumenti di crawling open-source

Scrapy

Scrapy è un framework di scraping potente e flessibile. Ecco un esempio di utilizzo avanzato:

import scrapy

class SEOSpider(scrapy.Spider):
    name = 'seo_spider'
    start_urls = ['https://www.example.com']

    def parse(self, response):
        # Estrae titolo, H1 e meta description
        yield {
            'url': response.url,
            'title': response.css('title::text').get(),
            'h1': response.css('h1::text').get(),
            'meta_description': response.css('meta[name="description"]::attr(content)').get(),
        }

        # Segue i link interni
        for href in response.css('a::attr(href)'):
            yield response.follow(href, self.parse)

# Per eseguire: scrapy runspider seo_spider.py -o risultati.json

Questo spider crawla il sito, estrae informazioni SEO chiave e le salva in un file JSON.

Pyspider

Pyspider offre un’interfaccia web per il crawling. Ecco un esempio di script avanzato:

from pyspider.libs.base_handler import *

class SEOHandler(BaseHandler):
    crawl_config = {
        'itag': 'v1',
        'headers': {'User-Agent': 'SEO Bot'}
    }

    def on_start(self):
        self.crawl('https://www.example.com', callback=self.index_page)

    def index_page(self, response):
        for each in response.doc('a[href^="http"]').items():
            self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page)

    def detail_page(self, response):
        return {
            "url": response.url,
            "title": response.doc('title').text(),
            "h1": response.doc('h1').text(),
            "word_count": len(response.text.split())
        }

Questo script crawla un sito, segue i link e raccoglie informazioni SEO dettagliate.

6. Tecniche avanzate di analisi dei dati di crawling

Visualizzazione della struttura del sito

Utilizzate strumenti di visualizzazione dei dati come Gephi per creare mappe visive della struttura del vostro sito basate sui dati di crawling.

Esempio di processo:

1. Esportate i dati di link interni dal vostro strumento di crawling.
2. Importate i dati in Gephi.
3. Utilizzate l’algoritmo di layout “Force Atlas 2” per visualizzare la struttura.
4. Colorate i nodi in base a metriche come PageRank o profondità di click.

Analisi delle correlazioni

Utilizzate strumenti statistici come R o Python per analizzare correlazioni tra diverse metriche SEO.

Esempio di script R per analizzare la correlazione tra profondità di click e PageRank:

# Supponiamo che i dati siano in un file CSV chiamato 'crawl_data.csv'
data <- read.csv("crawl_data.csv")

# Calcola la correlazione
correlation <- cor(data$click_depth, data$pagerank)

# Visualizza la correlazione
plot(data$click_depth, data$pagerank, 
     main="Profondità di Click vs PageRank",
     xlab="Profondità di Click", ylab="PageRank")
abline(lm(data$pagerank ~ data$click_depth), col="red")

print(paste("Correlazione:", correlation))

Machine Learning per l’analisi SEO

Utilizzate tecniche di machine learning per prevedere le prestazioni SEO basate sui dati di crawling.

Esempio di script Python per un modello di regressione semplice:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# Carica i dati
data = pd.read_csv('crawl_data.csv')

# Prepara i dati
X = data[['word_count', 'internal_links', 'page_speed']]
y = data['organic_traffic']

# Dividi in set di training e test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Crea e addestra il modello
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Valuta il modello
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"R-squared: {score}")

# Usa il modello per fare previsioni
predictions = model.predict(X_test)

Questo script crea un modello per prevedere il traffico organico basato su conteggio delle parole, link interni e velocità della pagina.

7. Integrazione dei dati di crawling con altri dati SEO

Combinazione con dati di Google Search Console

Integrate i dati di crawling con quelli di Google Search Console per una visione più completa.

Esempio di processo:

1. Esportate i dati di prestazioni da GSC.
2. Esportate i dati di struttura dal vostro tool di crawling.
3. Combinate i dati usando l’URL come chiave.
4. Analizzate come la struttura del sito influenza le prestazioni di ricerca.

Integrazione con dati di analytics

Combinate i dati di crawling con quelli di Google Analytics per comprendere come la struttura del sito influenza il comportamento degli utenti.

Esempio di analisi:

1. Identificate le pagine con alto bounce rate da GA.
2. Confrontate queste pagine con i dati di crawling (es. tempo di caricamento, profondità di click).
3. Cercate correlazioni e opportunità di miglioramento.

8. Automazione del processo di crawling

Crawling programmato

Impostate crawl regolari per monitorare costantemente il vostro sito.

Esempio di script bash per eseguire Screaming Frog da riga di comando:

#!/bin/bash

# Imposta la data
date=$(date +"%Y-%m-%d")

# Esegui Screaming Frog in modalità headless
/path/to/screamingfrogseospider --headless --crawl https://www.example.com

# Sposta e rinomina il report
mv /path/to/reports/internal_html.csv /path/to/archive/internal_html_$date.csv

# Invia una notifica
echo "Crawl completato per $date" | mail -s "Crawl Report" your@email.com

Integrazione con sistemi CI/CD

Integrate il crawling nel vostro processo di sviluppo per identificare problemi SEO prima del deploy.

Esempio di step in un file .gitlab-ci.yml:

seo_check:
  stage: test
  script:
    - python run_crawler.py
    - python analyze_seo_data.py
  only:
    - master

Conclusione

L’utilizzo avanzato degli strumenti di crawling può fornire insights profondi sulla struttura e le prestazioni SEO del vostro sito. Combinando diverse tecniche e integrando i dati di crawling con altre fonti di informazioni SEO, potete ottenere una comprensione completa del vostro sito e identificare opportunità di miglioramento.

Ricordate che il crawling è solo il primo passo. L’analisi dei dati, l’interpretazione dei risultati e l’implementazione di cambiamenti basati su questi insights sono altrettanto importanti. Utilizzate questi strumenti regolarmente, sperimentate con diverse configurazioni e tecniche di analisi, e integrate i risultati nella vostra strategia SEO complessiva per ottenere il massimo beneficio.

Infine, tenete sempre presente che mentre gli strumenti di crawling possono fornire informazioni preziose, è la vostra comprensione del contesto del sito, degli obiettivi di business e del comportamento degli utenti che guiderà le decisioni SEO più efficaci.