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免费的SEO分析-将Google搜索与Moz＆nbspAPI结合

2019年10月23日

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我是自负盈亏的创业公司老板。因此，在说服财务总监花掉我们来之不易的自举资金之前，我想尽我所能。我也是一位具有数据和计算机科学背景的分析师，所以无论如何定义都有点怪胎。

我尝试着戴上SEO分析师的头衔，就是寻找大量免费数据来源，并将其整理成有见地的东西。为什么？因为将客户的建议基于猜想没有任何价值。最好将高质量的数据与良好的分析结合起来，以帮助我们的客户更好地了解对他们而言重要的是什么。

在本文中，我将告诉您如何开始使用一些免费资源，并说明如何组合独特的分析方法，这些方法可以为您的博客文章提供有用的见解（如果您是作家，则是代理机构，如果您是SEO，或者您的网站（如果您是自己进行SEO的客户或所有者）。

我要使用的方案是，我想分析一些SEO属性（例如，反向链接，Page Authority等），并查看它们对Google排名的影响。我想回答以下问题：“反向链接真的对进入SERP的第1页有效吗？”和“我真的需要在前10个结果中获得哪种页面权威评分？”为此，我需要结合起来来自许多Google搜索的数据，其中包含我要衡量的具有SEO属性的每个结果的数据。

让我们开始并研究如何结合以下任务以实现此目标，这些任务均可免费设置：

  • 使用Google自定义搜索引擎查询
  • 使用免费的Moz API帐户
  • 使用PHP和MySQL收集数据
  • 使用SQL和R分析数据

使用Google自定义搜索引擎查询

我们首先需要查询Google并存储一些结果。为了保持Google服务条款的正确性，我们不会直接抓取Google.com，而是会使用 Google的自定义搜索 特征。 Google的自定义搜索的主要目的是让网站所有者在其网站上提供类似Google的搜索小部件。但是，还有一个 休息 基于 谷歌搜索API 这是免费的，可让您查询Google并检索流行的结果 JSON格式。有 配额限制 但是可以对其进行配置和扩展，以提供良好的数据样本进行处理。

什么时候 正确配置 要搜索整个网络，您可以将查询发送到您的自定义搜索引擎（在我们的示例中是使用PHP），并将其视为Google响应，尽管有一些注意事项。使用自定义搜索引擎的主要限制是：（i）它不使用某些Google Web搜索功能（例如个性化结果）；以及（ii）如果您包含十个以上的网站，则可能包含Google索引的一部分结果。

尽管有这些限制，但仍有许多 搜索选项 可以传递给自定义搜索引擎以代理您可能期望Google.com返回的内容。在我们的场景中，我们在拨打电话时传递了以下内容：

https://www.googleapis.com/customsearch/v1?key=＆userIp =
＆cx＆q = iPhone + X＆cr = countryUS＆start =
1个

哪里：

Google说过 Google自定义搜索引擎与Google .com不同，但是在有限的产品测试中比较两者之间的结果时，我对相似之处感到鼓舞，因此继续进行分析。也就是说，请记住，以下数据和结果来自Google自定义搜索（使用“整个网络”查询），而不是Google.com。

使用免费的Moz API帐户

Moz提供了 应用程序接口 （API）。要使用它，您需要注册一个 Mozscape API密钥，它是免费的，但每月限制为2500行，每十秒钟一次查询。当前 付费计划 给您增加的配额，起价为每月250美元。具有免费的帐户和API密钥，然后您可以查询 链接API 并分析以下内容 指标：

Moz数据字段

Moz API代码

描述

ueid

32

外部数量 公平 链接到URL

uid

2048

到URL的链接数（外部链接，外部链接，是否等于或不等于）

umrp **

16384

网址的MozRank，以10分标准化

umrr **

16384

网址的MozRank（原始分数）

FMRP **

32768

URL子域的MozRank（归一化10分）

fmrr **

32768

URL子域的MozRank（原始分数）

我们

536870912

为此URL记录的HTTP状态代码（如果有）

乌帕

34359738368

标准化的100分得分，表示页面在搜索引擎结果中排名良好的可能性

pda

68719476736

归一化的100分得分代表域在搜索引擎结果中排名良好的可能性

注意：由于捕获了此分析，Moz记录表明它们已弃用这些字段。但是，在对此进行测试（15-06-2019）中，这些字段仍然存在。

在调用Links API之前，将Moz API代码添加在一起，如下所示：

www.apple.com％2F？Cols = 103616137253＆AccessID = MOZ_ACCESS_ID＆
过期= 1560586149＆Signature =

哪里：

  • http://lsapi.seomoz.com/linkscape/url-metrics/“ class =” redactor-autoparser-object“> http：//lsapi.seomoz.com/linksc … – Moz API的URL
  • http％3A％2F％2Fwww.apple.com％2F –我们要获取数据的编码URL
  • Cols = 103616137253 –上表中的Moz API代码总和
  • AccessID = MOZ_ACCESS_ID – Moz访问ID的编码版本（可在您的API帐户中找到）
  • Expires = 1560586149 –查询超时-设置为未来几分钟
  • 签名= – Moz访问ID的编码版本（可在您的API帐户中找到）

Moz将返回类似以下JSON的内容：

数组
（
    （ut）=>苹果
    （uu）=> www.apple.com/
（ueid）=> 13078035
    （uid）=> 14632963
    （uu）=> www.apple.com/
    （ueid）=> 13078035
    （uid）=> 14632963
    （umrp）=> 9
    （umrr）=> 0.8999999762
    （fmrp）=> 2.602215052
    （fmrr）=> 0.2602215111
    （我们）=> 200
    （upa）=> 90
    （pda）=> 100
）

有关使用PHP，Perl，Python，Ruby和Javascript查询Moz的一个很好的起点，请参阅此 Github上的存储库。我选择使用PHP。

使用PHP和MySQL收集数据

现在，我们有了Google自定义搜索引擎和Moz API，几乎可以捕获数据了。 Google和Moz通过JSON格式响应请求，因此许多流行的编程语言都可以查询。除了我选择的语言PHP外，我还将Google和Moz的结果都写到了数据库中，然后选择了 MySQL社区版 为了这。也可以使用其他数据库，例如Postgres，Oracle，Microsoft SQL Server等。这样做可以使用SQL（结构化查询语言）以及其他语言（例如R，我将在以后进行介绍）来实现数据的持久性和即席分析。在创建用于保存Google搜索结果的数据库表（具有用于排名，URL等的字段）和用于保存Moz数据字段（ueid，upa，uda等）的表之后，我们就可以设计数据收集计划了。

Google提供了一个 慷慨的配额 使用自定义搜索引擎（每天使用相同的Google开发者控制台密钥最多可查询1亿个查询），但是Moz免费API的数量限制为2500。尽管对于Moz来说，根据计划和方案的不同，付费的选择权每月可提供12万至4000万行，费用范围为每月$ 250- $ 10,000。因此，在我探索免费选项的同时，我设计了代码，以便在2页的SERP（每页10个结果）中收集125个Google查询，使我能够保持在2500行的Moz配额之内。至于哪些搜索可以触发Google，有很多资源可供使用。我选择使用 蒙多沃 因为它们提供了许多类别的列表，每个列表最多500个单词，对于实验来说足够了。

我还引入了一些PHP帮助程序类以及我自己的数据库I / O和HTTP代码。

总之，使用的主要PHP构建块和源是：

要注意的一个因素是 两次Moz API调用之间的间隔为10秒。这是为了防止免费API用户过载Moz。为了用软件处理此问题，我编写了一个“查询调节器”，该查询阻止了在一个时间范围内连续调用之间对Moz API的访问。但是，尽管运行良好，这意味着连续拨打Moz 2500次仅需不到7个小时即可完成。

使用SQL和R分析数据

收集数据。现在，乐趣开始了！

现在该看看我们所拥有的。有时称为 数据争吵。我使用一种称为的免费统计编程语言 [R 以及称为的开发环境（编辑器） R工作室。还有其他语言，例如 斯塔塔 以及更多的图形数据科学工具，例如 画面，但是这些费用和Purple Toolz的财务主管不是一个可以克服的人！

我使用R已经有很多年了，因为它是开源的，并且它具有许多第三方库，使其非常通用并且适合此类工作。

让我们卷起袖子。

现在，我有几个数据库表，其中包含我在SERPS的2页上的125个搜索词查询的结果（即，每个搜索词有20个排名的URL）。两个数据库表保存Google结果，另一个表保存Moz数据结果。要访问这些文件，我们需要做一个数据库INNER JOIN，我们可以通过使用 RMySQL的 通过在R的控制台中键入“ install.packages（'RMySQL'）”，并在我们的R脚本顶部包含“ library（RMySQL）”行来加载。

然后，我们可以执行以下操作来连接并将数据获取到名为“ theResults”的R数据帧变量中。

库（RMySQL）
＃INNER JOIN这两个表
查询<-“
    选择A。*，B。*，C. *
    从
    （
        选择
            cseq_search_id
        从cse_query
    ）A-自定义搜索查询
    内部联接
    （
        选择
            cser_cseq_id，
            cser_rank，
            cser_url
        来自cse_results
    ）B-自定义搜索结果
    开启A.cseq_search_id = B.cser_cseq_id
    内部联接
    （
        选择 *
        从莫兹
    ）C-Moz数据字段
    开启B.cser_url = C.moz_url
    ;
”
＃（1）连接数据库
＃用您的数据库用户名替换USER_NAME
＃用您的数据库密码替换PASSWORD
＃将MY_DB替换为您的数据库名称
theConn <-dbConnect（dbDriver（“ MySQL”），用户=“ USER_NAME”，密码=“ PASSWORD”，dbname =“ MY_DB”）
＃（2）查询数据库并保存结果
结果<-dbGetQuery（theConn，theQuery）
＃（3）断开与数据库的连接
dbDisconnect（theConn）

注意：我有两个表来保存Google自定义搜索引擎数据。一种保存Google查询中的数据（cse_query），另一种保存结果（cse_results）。

现在，我们可以使用R的全部统计功能来开始争论。

让我们从一些总结开始，以便对数据有所了解。我对每个字段执行的过程基本相同，因此，让我们举例说明并使用Moz的“ UEID”字段（外部 公平 网址链接）。通过在R中键入以下内容，我可以得到：

>摘要（theResults $ moz_ueid）
   最小第一区中位数第三区最高
      0 1 20 14709 182 2755274
>分位数（theResults $ moz_ueid，概率= c（1，5，10，25，50，75，80，90，95，99，100）/ 100）
       1％5％10％25％50％75％80％90％95％99％100％
      0.0 0.0 0.0 1.0 20.0 182.0 337.2 1715.2 7873.4 412283.4 2755274.0

观察这一点，您会发现数据由于中位数与均值的关系而偏斜（很大），而中位数与均值之间的关系被较高四分位数范围内的值（超过观测值的75％的值）拉动。但是，我们可以将其绘制为 R中的盒子和晶须图 其中每个X值都是从Google定制搜索排名1-20开始按等级排列的UEID分布。

请注意，我们在y轴上使用了对数刻度，以便我们可以显示变化范围很大的所有值！

Google排名在Moz UEID R中的盒须图（注：对数刻度）

箱形图和晶须图很棒，因为它们在其中显示了大量信息（请参见R中的geom_boxplot函数）。紫色方框区域表示四分位间距（IQR），它是观测值的25％到75％之间的值。每个“框”中的水平线代表中间值（订购时位于中间），而从框延伸的线（称为“晶须”）代表1.5倍IQR。晶须外的点称为“离群值”，它显示每个等级的观察值集的范围。尽管有对数刻度，但我们可以看到中值从排名10上升到排名1明显，表明股权链接的数量可能是Google的排名因素。让我们进一步探讨 密度图。

密度图非常类似于分布（直方图），但显示的是平滑线而不是条形图。与直方图非常相似，密度图的峰值显示了数据值的集中位置，可以在比较两个分布时提供帮助。在下面的密度图中，我将数据分为两类：（i）排名1-10的SERP第1页上显示的结果为粉红色；以及（ii）在SERP第2页上显示的结果为蓝色。我还绘制了两种分布的中位数，以帮助说明Page 1和Page 2之间的结果差异。

从这两个密度图得出的结论是，第1页SERP结果比第2页结果具有更多的外部股权反向链接（UEID）。您还可以在下面看到这两个类别的中值，清楚地显示了第1页（38）的值远大于第2页（11）的值。因此，我们现在有一些数字可用于反向链接的SEO策略。

＃根据结果（cser_rank）所在的SERP页面在R中创建一个因子
>结果$ rankBin <- paste("Page", ceiling(theResults$cser_rank / 10)) > theResults $ rankBin <- factor(theResults$rankBin) # Now report the medians by SERP page by calling ‘tapply’ > tapply（theResults $ moz_ueid，theResults $ rankBin，中位数）
第1页第2页
    38 11

由此，我们可以推断出股权反向链接（UEID）很重要，如果我根据此数据为客户提供建议，我想说他们应该寻求38个以上基于股权的反向链接，以帮助他们进入SERP的第1页。当然，这是一个有限的样本，需要更多的研究，需要考虑更大的样本和其他排名因素，但是您可以理解。

现在，让我们研究另一个比UEID范围更小的指标，然后看看Moz的UPA指标，这是页面在搜索引擎结果中排名良好的可能性。

>摘要（theResults $ moz_upa）
   最小第一区中位数第三区最高
   1.00 33.00 41.00 41.22 50.00 81.00
>分位数（theResults $ moz_upa，概率= c（1、5、10、25、50、75、80、90、95、99、100）/ 100）
  1％5％10％25％50％75％80％90％95％99％100％
  12 20 25 33 41 50 53 58 62 75 81

UPA是提供给URL的数字，范围为0-100。数据的表现比以前的UEID无界变量的均值和中位数靠得很近，从而表现出更“正态”的分布，正如我们通过在R中绘制直方图看到的那样。

莫兹的UPA得分的直方图

我们将像以前一样执行第1页：第2页的分裂和密度图，并在将UPA数据分为两组时查看UPA分数分布。

＃调用“ tapply”按SERP页面报告中位数
> tapply（theResults $ moz_upa，theResults $ rankBin，中位数）
第1页第2页
    43 39

总之，来自两个Moz API变量的两个分布非常不同。但是两者都显示出SERP页面之间分数的差异，并且为您提供了切实的价值（中位数），可以与您合作并最终为客户提供关于您自己的SEO的建议。

当然，这只是一个小样本，不应该从字面上理解。但是，借助Google和Moz的免费资源，您现在可以看到如何开始开发自己的分析功能，以使假设基于而不是接受规范。 SEO排名因素一直在变化，拥有自己的分析工具来进行自己的测试和实验将帮助您提高信誉，甚至可能对迄今未知的事物提供独特的见解。

Google为您提供了健康的免费配额，可从中获取搜索结果。如果您需要的免费Moz数量超过每月2500行，则有 众多付费计划 您可以购买。 MySQL是一个 免费下载 并且R也是一个 免费包装 用于统计分析（以及更多）。

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