संगठित रैंकिंग के साथ असंबंधित SERP सुविधाओं का अवलोकन करें

TL;DR:

• SERP विशेषताओं का विश्लेषण अलग माप इकाइयों की आवश्यकता है। ऑर्गेनिक पोजीशन, ज्ञान ग्राफ़ क्षेत्र, विज्ञापन और संबंधित खोज अवलोकनों को एक रैंकिंग सूची में नहीं मिलाना चाहिए।
• मॉड्यूल एडाप्टर लिखने से पहले वास्तविक प्रतिक्रिया का इन्वेंटरी बनाएं। एक शीर्ष स्तर का JSON फ़ील्ड अपने आप में एक दृश्य खोज विशेषता नहीं है, और एक छोड़ी गई फ़ील्ड पृष्ठ पर अनुपस्थित होने का प्रमाण नहीं देती।
• हर माप के साथ स्थिति बनाए रखें। लंबित संग्रह, मानचित्रित न किए गए फ़ील्ड, शून्य, खाली कंटेनर, और अवलोकित मान अलग रिकॉर्ड के लायक हैं।

एक रिपोर्ट जो एक ऑर्गेनिक लिंक, एक ज्ञान पैनल, और एक विज्ञापन को एक रैंक की गई सूची में रखती है, इसमें शामिल प्रत्येक स्थिति का अर्थ खो देती है। ये तत्व अलग-अलग भूमिकाएँ निभाते हैं, और उनके डेटा के अलग-अलग आकार हो सकते हैं। उन्हें एक साथ गिनने से एक सुव्यवस्थित स्प्रेडशीट बन सकती है जबकि तुलना करना कठिन हो जाता है।

Scrapeless Google Search API संरचित खोज डेटा प्रदान करता है जो SERP विशेषताओं के विश्लेषण का समर्थन कर सकता है। पहले कार्यान्वयन कार्य का उद्देश्य यह देखना है कि एक पूर्ण प्रतिक्रिया वास्तव में क्या.Contains. यह गाइड एक स्थानीय फ़ील्ड इन्वेंटरी का निर्माण करती है, फिर समझाती है कि बिना ऑर्गेनिक रैंकिंग के अर्थ को बदले बिना मान्य मॉड्यूल को कैसे मैप करें।

प्रत्येक अवलोकन के लिए इकाई को परिभाषित करें

उस प्रश्न के साथ शुरू करें, जिसका उत्तर रिपोर्ट देनी चाहिए। ऑर्गेनिक URL उपस्थिति पूछती है कि संग्रहित ऑर्गेनिक सरणी में कौन से वेब लिंक दिखाई दिए। एक ज्ञान ग्राफ़ अवलोकन पूछता है कि कौन सी संरचित इकाई जानकारी प्रदान की गई थी। एक विज्ञापन अवलोकन एक अलग पहचान वाले भुगतान किए गए खोज तत्व के बारे में पूछता है।

प्रत्येक प्रश्न को अपनी खुद की रिकॉर्ड प्रकार और हरणांक दें। एक सरणी आइटम का क्रमिक संख्या स्रोत क्रम है। लौटाई गई ऑर्गेनिक स्थिति ऑर्गेनिक परिणाम स्कीमा से संबंधित है। बिना किसी अलग रूप से सत्यापित मैपिंग के इसे विज्ञापन की स्थिति या पैनल की दृश्य स्थान पर पुनः उपयोग नहीं किया जा सकता।

इन रिकॉर्ड के बीच में क्वेरी, पूर्ण अनुरोध, अवलोकन समय, और संग्रह राज्य सामान्य रखें। वो साझा संदर्भ विश्लेषकों को एक ही रन में मॉड्यूल की तुलना करने की अनुमति देता है बिना उन्हें एकल इकाई में समतल किए।

जब उपलब्ध हो, तो संबंधित-सर्च सुझाव एक सत्यापित फ़ील्ड के माध्यम से क्वेरी अन्वेषण से संबंधित होते हैं। ये रैंक की गई ऑर्गेनिक पृष्ठ नहीं हैं। इनके अपने अवलोकित पाठ और उत्पत्ति को संग्रहित करें, न कि अंतिम वेब लिंक के बाद अगले ऑर्गेनिक स्थिति सौंपें।

पूर्वापेक्षाएँ और प्रलेखित प्रतिक्रिया आकार

स्थानीय इन्वेंटरी के लिए Python और एक सहेजा हुआ JSON कैप्चर का उपयोग करें। बाहरी request, http_status, response, run_id, और received_at फ़ील्ड संग्रहकर्ता मेटाडेटा हैं। कोड अनुरोध नहीं भेजता या खाता-स्तरीय विशेषता कवरेज स्थापित नहीं करता है।

Google Search अनुरोध कार्यप्रवाह अभिनेता scraper.google.search, POST https://api.scrapeless.com/api/v1/scraper/request, और x-api-token हेडर का दस्तावेजीकरण करता है। लाइव संग्रह के लिए आपके खाता कुंजी की आवश्यकता होती है। Google Search पैरामीटर हर अवलोकन के साथ आने वाले खोज संदर्भ की व्याख्या करते हैं।

वर्तमान त्वरित प्रारंभ उदाहरण में एक organic_results सरणी, एक knowledge_graph ऑब्जेक्ट, और एक local_results ऑब्जेक्ट शामिल हैं। इसमें metadata और pagination जैसे गैर-मॉड्यूल जानकारी भी शामिल है। ये दस्तावेज़ उदाहरण हैं, इस लेख के लिए एकत्रित परिणाम नहीं।

नोट: यहां एक प्रमाणित API अनुरोध नहीं चलाया गया था। स्थानीय इन्वेंटरी का परीक्षण कृत्रिम कैप्चर पर किया गया था। विज्ञापन और संबंधित-सर्च एडाप्टर जानबूझकर बिना कॉन्फ़िगर किए गए हैं क्योंकि यह त्वरित आरंभ उदाहरण उनके फ़ील्ड नामों या पूर्ण प्रतिक्रिया अनुबंधों की स्थापना नहीं करता है। उन्हें इकट्ठा करने से पहले वर्तमान दस्तावेज़ीकरण और वास्तविक खाता आउटपुट के खिलाफ उन मैपिंग की पुष्टि करें।

फ़ील्ड राज्य से ट्रांसपोर्ट परिणाम को अलग करें

मॉड्यूल सामग्री का निरीक्षण करने से पहले HTTP परिणाम की जाँच करें। HTTP 201 एक लंबित कार्य का प्रतिनिधित्व करता है; HTTP 200 कार्य डेटा ले जाता है। एक लंबित प्रतिक्रिया “सभी सुविधाएँ अनुपस्थित” अवलोकन उत्पन्न नहीं करनी चाहिए।

एक पूर्ण प्रतिक्रिया के भीतर, एक अनुपस्थित कुंजी, एक शून्य मान, एक खाली सरणी, और एक खाली ऑब्जेक्ट के बीच के अंतर को बनाए रखें। JSON मान प्रकार उन भेदों को स्पष्ट बनाते हैं। आपका विश्लेषणात्मक मॉडल उन्हें तब तक बनाए रखना चाहिए जब तक कि एक सत्यापित एडाप्टर एक संकुचित अर्थ सौंपता है।
एक खाली वस्तु एक संरचनात्मक प्लेसहोल्डर हो सकती है। एक गैर-खाली वस्तु केवल खाली नेस्टेड मानों को समाहित कर सकती है। न तो स्थिति यह स्थापित करती है कि किसी व्यक्ति ने प्रदर्शित पृष्ठ पर एक उपयोगी ज्ञान पैनल देखा। नीचे की सूची JSON संरचना की रिपोर्ट करती है; एक मॉड्यूल-विशिष्ट एडेप्टर को प्रासंगिक नेस्टेड फ़ील्ड की जाँच करनी होगी।

एक स्थानीय फ़ील्ड इन्वेंटरी चलाएँ

कार्यक्रम को module_inventory.py के रूप में सहेजें और python3 module_inventory.py capture.json चलाएँ। यह एक व्युत्पन्न इन्वेंटरी प्रिंट करता है और इनपुट फ़ाइल को अपरिवर्तित छोड़ देता है। पायथन का JSON पार्सर और सीरियलाइज़र सामान्य-लाइब्रेरी फ़ंक्शन का उपयोग करके इनपुट और आउटपुट को संभालते हैं।

import argparse
import json
from pathlib import Path


def inventory(record):
    if not isinstance(record, dict):
        raise ValueError('Capture must be an object')
    status, payload = record.get('http_status'), record.get('response')
    base = {'run_id': record.get('run_id'), 'request': record.get('request'),
            'received_at': record.get('received_at'), 'fields': []}
    if status == 201:
        return dict(base, state='pending')
    if status != 200:
        return dict(base, state='transport_error' if status is None else 'http_error')
    if not isinstance(payload, dict):
        return dict(base, state='unmapped')
    fields = []
    for key, value in payload.items():
        if value is None:
            kind, state, size = 'null', 'null', None
        elif isinstance(value, list):
            kind, state, size = 'array', 'nonempty' if value else 'empty', len(value)
        elif isinstance(value, dict):
            kind, state, size = 'object', 'nonempty' if value else 'empty', len(value)
        else:
            kind = 'boolean' if isinstance(value, bool) else ('string' if isinstance(value, str) else 'number')
            state, size = 'scalar', None
        fields.append({'key': key, 'json_type': kind, 'field_state': state, 'size': size})
    return dict(base, state='inventoried', fields=fields)


if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('capture')
    args = parser.parse_args()
    print(json.dumps(inventory(json.loads(Path(args.capture).read_text(encoding='utf-8'))),
                     ensure_ascii=False, indent=2))

ऐरे के लिए, size का अर्थ है ऐरे तत्वों की संख्या। वस्तुओं के लिए, इसका मतलब तात्कालिक कुंजियों की संख्या है। यह एक परिणाम गिनती, पैनल गिनती, या दृश्यमान सामग्री का माप नहीं है। स्केलर्स और नल इस आवेदन स्कीमा में कोई आकार नहीं रखते हैं।

गुम कुंजियाँ इस कच्ची इन्वेंटरी में प्रकट नहीं होती हैं। किसी उत्तर के संविदा को स्थापित करने के बाद केवल स्पष्ट अपेक्षित-फील्ड सूची के साथ इन्वेंटरी की तुलना करें। अन्यथा, एक अनुमानित सूची स्पष्ट गुम विशेषताओं का निर्माण कर सकती है।

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मान्य फ़ील्ड्स को अलग डेटा सेट में मैप करें

एक कार्बनिक डेटा सेट बनाएं जिसमें रन संदर्भ, आइटम क्रमांक, लौटाई गई स्थिति, URL, शीर्षक, और यदि उपलब्ध हो तो स्निपेट शामिल हैं। इसकी पंक्ति गिनती की व्याख्या करने से पहले कार्बनिक ऐरे के आकार को सत्यापित करें। कच्ची कैप्चर में unsupported मानों को सुरक्षित रखें और मैपिंग समस्या को फ्लैग करें।

ज्ञान ग्राफ डेटा सेट के लिए, कच्चा वस्तु संदर्भ और व्यक्तिगत रूप से मान्य क्षेत्र संग्रहीत करें। उदाहरण उत्तर की वस्तु का आकार निरीक्षण के लिए एक प्रारंभिक बिंदु है, यह एक वादा नहीं है कि प्रत्येक इकाई के गुण हमेशा भरे हुए हैं। केवल कुंजी के अस्तित्व से निकली Boolean panel_present से बचें।

एक विज्ञापन डेटा सेट और एक संबंधित-खोज डेटा सेट आपके एप्लिकेशन डिज़ाइन में आरक्षित किए जा सकते हैं, लेकिन फ़ील्ड नाम, आकार, और राज्य अर्थशास्त्र की पुष्टि तक उनके एडेप्टर अक्षम छोड़ दें। एक अक्षम एडेप्टर को not_configured की रिपोर्ट करनी चाहिए, न कि शून्य अवलोकन। वह लेबल आपके आवेदन का वर्णन करता है, API समर्थन नहीं।

व्युत्पन्न रिकॉर्ड के बगल में स्कीमा संस्करण और एडेप्टर संस्करण बनाए रखें। यदि कोई फ़ील्ड बदलता है, तो मूल कैप्चर नए मैपिंग के लिए उपलब्ध रहता है। JSON स्कीमा ऑब्जेक्ट मॉडल आवश्यक और वैकल्पिक गुणों को औपचारिक रूप देने में सहायता कर सकता है बिना हर गुम वैकल्पिक गुण को संग्रह विफलता के रूप में मानते हुए।

रन में समान के साथ तुलना करें

एक तुलना को मेल खाने वाले क्वेरी दायरे, देश, भाषा, और संग्रह नियमों की आवश्यकता होती है। जानबूझकर परिवर्तन रिपोर्ट में होना चाहिए। एक देश परिवर्तन खोज संदर्भ को बदल सकता है; इसे आपकी वेबसाइट द्वारा किए गए फीचर परिवर्तन के रूप में नहीं समझा जाना चाहिए।

कार्बनिक स्थितियों की तुलना केवल उसी परिभाषित कार्बनिक अवलोकन विधि के भीतर करें। मॉड्यूल राज्यों की तुलना उसी एडेप्टर संस्करण और मान्य फ़ील्ड अर्थशास्त्र के भीतर करें। जब एक मैपर बदलता है, तो दोनों कैप्चर को फिर से संसाधित करें या यह बताएं कि रिकॉर्ड सीधे तुलना योग्य नहीं हैं।

नमूने के आकार को संग्रह कवरेज से अलग करें। एक लंबित रन किसी मॉड्यूल-मौजूदगी दर के लिए हरता नहीं है। एक अनमैप्ड फ़ील्ड को एक अलग अज्ञात श्रेणी की आवश्यकता हो सकती है। हरता समझाएं ताकि प्रतिशत, यदि आपकी टीम एक गणना करती है, तो उसका एक निरीक्ष्य अर्थ हो।

पिछले रन, वर्तमान रन, कच्चे फ़ील्ड मान, मैपर संस्करण, और समीक्षा परिणाम के साथ परिवर्तन के लिए साक्ष्य सुरक्षित रखें। उत्पत्ति मॉडल अवलोकन को उस परिवर्तन से अलग करने के लिए उपयोगी है जिसने रिपोर्ट बनाई।

डेटा क्या स्थापित नहीं कर सकता है उसकी समीक्षा करें

एक JSON उत्तर स्वचालित रूप से पिक्सेल प्लेसमेंट, दृश्यपटल दृश्यता, या किसी फीचर द्वारा कब्जा की गई स्क्रीन स्थान की मात्रा को स्थापित नहीं करता है। उन प्रश्नों के लिए एक अलग तरीके से कैप्चर और सत्यापित दृश्य विधि की आवश्यकता होती है। फ़ील्ड क्रम को स्क्रीनशॉट समन्वय के रूप में वर्णित न करें।

इसी तरह, एक मॉड्यूल अवलोकन क्लिक, यात्रा, रूपांतरण, या इम्प्रेशन गिनती को साबित नहीं करता है। उन व्यावसायिक परिणामों को उनके अपने डेटा स्रोतों में रखें। एक खोज फ़ीचर एक अनुसंधान प्रश्न के लिए प्रासंगिक हो सकता है बिना हर डाउनस्ट्रीम परिणाम के लिए एक प्रॉक्सी बने।

चेतावनी लिखने से पहले अप्रत्याशित स्थितियों की जांच करें। एक नल फ़ील्ड, अक्षम एडेप्टर, या बदले हुए उत्तर आकार को डेटा समीक्षा की ओर ले जाना चाहिए। केवल एक तुलना योग्य, व्याख्यायित अवलोकन इस दावे का समर्थन कर सकता है कि किसी संचयित नमूने में फीचर बदल गया।

निष्कर्ष

इन्वेंटरी को जवाब दें, प्रत्येक मॉड्यूल के अनुबंध की पुष्टि करें, और जैविक रैंकिंग को अन्य खोज सुविधाओं से अलग रखें। स्पष्ट क्षेत्र राज्य और अडैप्टर संस्करण परिणामस्वरूप रिपोर्ट को समीक्षा करना आसान बनाते हैं और डेटा को गायब होने से रोकते हैं जिससे यह एक आविष्कृत फीचर प्रवृत्ति में बदल जाए।

सामग्री अंतर विश्लेषण पर निर्णय लेते समय समीक्षा की गई मॉड्यूल अवलोकनों का उपयोग एक इनपुट के रूप में करें कि कौन से खोज अनुभवों को आगे की संपादकीय अनुसंधान की आवश्यकता है।

अपनी अगली खोज अवलोकन तैयार करें

स्क्रैपलेस गूगल सर्च एपीआई का उपयोग करें इस कार्यप्रवाह के लिए खोज साक्ष्य एकत्र करने के लिए। अपने संग्रह बजट की योजना बनाते समय स्क्रैपलेस मूल्य निर्धारण की समीक्षा करें, और अपनी अनुरोध कॉन्फ़िगरेशन के बगल में गूगल सर्च पैरामीटर्स रखें।

अपने कार्यान्वयन पर डिस्कॉर्ड या Телеграм पर समुदाय के साथ चर्चा करें।

सामान्य प्रश्न

प्र. क्या एक knowledge_graph कुंजी यह साबित करती है कि एक आबाद पैनल प्रकट हुआ?

नहीं। मूल्य और सत्यापित नेस्टेड क्षेत्रों का निरीक्षण करें। कुंजी की उपस्थिति और दृश्य आबाद सामग्री अलग दावे हैं।

प्र. क्या विज्ञापन एक रैंकिंग सूची में जैविक परिणामों के बाद जोड़े जा सकते हैं?

यह मापन इकाइयों को मिलाएगा। अलग-अलग डेटा सेट को बनाए रखें और केवल उन स्थितियों का उपयोग करें जिनका अर्थ संबंधित स्कीमा द्वारा स्थापित है।

प्र. क्या इन्वेंटरी खोजना सुविधाओं की गिनती करती है?

नहीं। यह शीर्ष-स्तरीय JSON प्रकारों और कन्टेनर आकारों को रिकॉर्ड करता है। फीचर-विशिष्ट अर्थ के लिए एक सत्यापित अडैप्टर की आवश्यकता होती है।

प्र. एक छोड़े गए क्षेत्र का क्या अर्थ है?

इसका अर्थ है कि कुंजी कैप्चर किए गए वस्तु में अनुपस्थित थी। यह अकेले में यह स्थापित नहीं करता कि संबंधित विशेषता रेंडर की गई खोज पृष्ठ से अनुपस्थित थी।

प्र. क्या विज्ञापनों और संबंधित खोजों को नमूने में लागू किया गया है?

नहीं। उनके अडैप्टर सत्यापन की प्रतीक्षा में असंरचित रहते हैं। लेख उन मै핑 को आविष्कृत नहीं करता है।