Mengapa Visualisasi Data Penting untuk SEO?

Mengapa Visualisasi Data Penting untuk SEO?

Sederhananya, jika Anda tidak dapat berbicara secara visual dengan kinerja situs, bersiaplah untuk berbicara secara verbal dengan kebingungan dan keberatan.

Visualisasi data bukanlah hal baru bagi pemasar pencarian. Setiap hari, kita berurusan dengan diagram lingkaran, diagram garis, dan kadang-kadang, membiarkan erangan kolektif saat kita mencoba dan menjelaskan kepada klien atau rekan tentang manfaat dari plot tersebar.

Memahami kapan harus menggunakan bagan atau grafik tertentu cukup sederhana begitu Anda mendapatkan inti mengapa masing-masing memiliki manfaat dalam mengkomunikasikan cerita dengan jelas.

Data Wrangling – Koleksi, Transformasi, dan Mendapatkan ‘Tidy’

Bagian terbaik tentang mulai memahami dasar-dasar ilmuwan data sebagai SEO adalah bahwa Anda mungkin memiliki akses ke data selangit di ujung jari Anda.

Mampu menggambar dari Google Analytics, Google Search Console, YouTube, Twitter, dan bahkan Spotify bisa menjadi berkat, namun mengingat berbagai proses yang memerlukan setiap tarik data, mampu menyelaraskan beberapa aliran dengan cara yang tetap akurat, relevan, dan bebas dari “bug” dapat membuat atau menghancurkan kepercayaan dan keputusan yang berasal dari data.

Tapi mari kita tidak maju dari diri kita sendiri. Sebelum kami laporkan, kami harus mengikuti langkah-langkah umum ini:

  1. Mengumpulkan Data

Dengan menggunakan alat seperti R dan RStudio, kita dapat menarik data dari sejumlah sumber menggunakan paket pra-dibuat yang dikembangkan untuk integrasi dengan alat Google seperti Search Console, Analytics, AdWords, dan bahkan Sheets. Tapi itu tidak berhenti sampai disitu!

Jika Anda memiliki akses ke database seperti CloudSQL, PostgreSQL atau MySQL, ada juga paket untuk Anda.

Kemungkinannya, apapun yang bisa Anda impikan untuk mengoleksi, bisa dilakukan dengan menggunakan R.

Setelah mengimpor data Anda, sekarang saatnya mengubahnya menjadi sesuatu yang berguna, dalam format yang sesuai dengan kebutuhan Anda.

  1. Transformasi Data

Setelah mengimpor data Anda, sekarang saatnya untuk menyelesaikan semuanya dengan cara yang menceritakan kisahnya. Dengan menggunakan paket dplyr dan tidyr, Anda dapat memfilter, mengatur, memilih, dan mengelompokkan segmen data yang besar dengan relatif mudah.

Tentu saja, ini juga dapat dilakukan dengan paket pilihan analisis favorit Anda, namun bagaimana dengan kasus di mana Anda ingin membandingkan data kata kunci dari BrightEdge atau Nozzle dengan Google Search Console, Analytics, dan AdWords? Bagaimana juga membuang data CRM dari database?

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*