Una introducción al uso de R para SEO


El análisis predictivo se refiere al uso de datos históricos y su análisis mediante estadísticas para predecir eventos futuros.

Se lleva a cabo en siete pasos, y estos son: definición del proyecto, recopilación de datos, análisis de datos, estadísticas, modelado y seguimiento del modelo.

Muchas empresas confían en el análisis predictivo para determinar la relación entre los datos históricos y predecir un patrón futuro.

Estos patrones ayudan a las empresas con el análisis de riesgos, el modelado financiero y la gestión de relaciones con los clientes.

El análisis predictivo se puede utilizar en casi todos los sectores, por ejemplo, atención médica, telecomunicaciones, petróleo y gas, seguros, viajes, comercio minorista, servicios financieros y productos farmacéuticos.

Se pueden usar varios lenguajes de programación en el análisis predictivo, como R, MATLAB, Python y Golang.

¿Qué es R y por qué se usa para SEO?

R es un paquete de software libre y lenguaje de programación desarrollado por Robert Gentleman y Ross Ihaka en 1993.

Es ampliamente utilizado por estadísticos, bioinformáticos y mineros de datos para desarrollar software estadístico y análisis de datos.

R consiste en un extenso catálogo gráfico y estadístico respaldado por R Foundation y R Core Team.

Originalmente fue creado para estadísticos, pero se ha convertido en una potencia para el análisis de datos, el aprendizaje automático y la analítica. También se utiliza para el análisis predictivo debido a sus capacidades de procesamiento de datos.

R puede procesar varias estructuras de datos, como listas, vectores y matrices.

Puede usar el lenguaje R o sus bibliotecas para implementar pruebas estadísticas clásicas, modelado lineal y no lineal, agrupamiento, análisis de series temporales y espaciales, clasificación, etc.

Además, es un proyecto de código abierto, lo que significa que cualquiera puede mejorar su código. Esto ayuda a corregir errores y facilita a los desarrolladores la creación de aplicaciones en su marco.

¿Cuáles son los beneficios de R vs. MATLAB, Python, Golang, SAS y Rust?

R vs. MATLAB

R es un lenguaje interpretado, mientras que MATLAB es un lenguaje de alto nivel.

Por esta razón, funcionan de diferentes maneras para utilizar el análisis predictivo.

Como lenguaje de alto nivel, la mayoría de los MATLAB actuales son más rápidos que R.

Sin embargo, R tiene una ventaja general, ya que es un proyecto de código abierto. Esto facilita la búsqueda de materiales en línea y el apoyo de la comunidad.

MATLAB es un software de pago, lo que significa que la disponibilidad puede ser un problema.

El veredicto es que los usuarios que buscan hallar cosas complejas con poca programación pueden usar MATLAB. Por otro lado, los usuarios que busquen un proyecto gratuito con un fuerte respaldo de la comunidad pueden usar R.

R vs. Pitón

Es importante tener en cuenta que estos dos idiomas son similares en varios aspectos.

Primero, ambos son lenguajes de código abierto. Esto significa que son gratuitos para descargar y usar.

En segundo lugar, son fáciles de aprender e implementar y no requieren experiencia previa con otros lenguajes de programación.

En general, ambos lenguajes son buenos para manipular datos, ya sea automatización, manipulación, big data o análisis.

R tiene la ventaja cuando se trata de análisis predictivo. Esto se debe a que tiene sus raíces en el análisis estadístico, mientras que Python es un lenguaje de programación de propósito general.

Python es más eficiente al implementar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Por esta razón, R es el mejor para el análisis estadístico profundo utilizando hermosas visualizaciones de datos y unas pocas líneas de código.

R vs. Golang

Golang es un proyecto de código abierto que Google lanzó en 2007. Este proyecto se desarrolló para hallar problemas al crear proyectos en otros lenguajes de programación.

Se basa en C/C++ para sellar las brechas. Por lo tanto, tiene las siguientes ventajas: seguridad de la memoria, mantenimiento de subprocesos múltiples, declaración automática de variables y recolección de basura.

Golang es compatible con otros lenguajes de programación, como C y C++. Además, utiliza la sintaxis clásica de C, pero con características mejoradas.

La principal desventaja en comparación con R es que es nuevo en el mercado, por lo tanto, tiene menos bibliotecas y muy poca información disponible en línea.

R vs. S.A.S.

SAS es un conjunto de herramientas de software estadístico creado y administrado por el instituto SAS.

Este paquete de software es espiritual para el análisis predictivo de datos, la inteligencia comercial, el análisis multivariado, la investigación criminal, el análisis avanzado y la gestión de datos.

SAS es similar a R en varios aspectos, lo que lo convierte en una excelente alternativa.

Por ejemplo, se lanzó por primera vez en 1976, lo que lo convierte en una fuente inagotable de información. También es fácil de aprender y depurar, viene con una buena interfaz gráfica de usuario y proporciona una buena salida.

SAS es más complicado que R porque es un lenguaje de procedimiento que requiere más líneas de código.

La principal desventaja es que SAS es un paquete de software de pago.

Por lo tanto, R podría ser su mejor opción si está buscando un conjunto de análisis de datos predictivo gratuito.

Por último, SAS carece de presentación gráfica, un gran revés a la hora de visualizar análisis de datos predictivos.

R vs. Óxido

Rust es un lenguaje de programación de paradigmas múltiples de código abierto lanzado en 2012.

Su compilador es uno de los más utilizados por los desarrolladores para crear software eficiente y robusto.

Además, Rust ofrece un rendimiento estable y es muy útil, especialmente al crear programas grandes, gracias a su seguridad de memoria garantizada.

Es compatible con otros lenguajes de programación, como C y C++.

A diferencia de R, Rust es un lenguaje de programación de propósito general.

Esto significa que se especializa en algo más que análisis estadístico. Puede llevar tiempo aprender Rust debido a sus complejidades en comparación con R.

Por lo tanto, R es el lenguaje espiritual para el análisis predictivo de datos.

Comenzando con R

Si está interesado en aprender R, aquí hay algunos recursos excelentes que puede usar, tanto gratuitos como de pago.

Coursera

Coursera es un sitio web educativo en línea que cubre diferentes cursos. Instituciones de educación superior y empresas líderes en la industria desarrollan la mayoría de los cursos.

Es un buen lugar para comenzar con R, ya que la mayoría de los cursos son gratuitos y de alta calidad.

Por ejemplo, este curso de programación en R está desarrollado por la Universidad Johns Hopkins y cuenta con más de 21.000 reseñas:

Youtube

YouTube tiene una extensa biblioteca de tutoriales de programación R.

Los tutoriales en video son fáciles de seguir y le ofrecen la oportunidad de aprender sin rodeos de desarrolladores experimentados.

Otra ventaja de los tutoriales de YouTube es que puedes hacerlos a tu propio ritmo.

YouTube también ofrece listas de reproducción que cubren cada tema ampliamente con ejemplos.

Un buen recurso de YouTube para aprender R es cortesía de FreeCodeCamp.org:

Udemy

Udemy ofrece cursos de pago creados por profesionales en diferentes idiomas. Incluye una combinación de video y tutoriales de texto.

Al final de cada curso, los usuarios reciben certificados.

Una de las principales ventajas de Udemy es la flexibilidad de sus cursos.

Uno de los cursos mejor calificados en Udemy ha sido producido por Ligency.

Uso de R para recopilación y modelado de datos

Uso de R con la API de Google Analytics para informes

Google Analytics (GA) es una herramienta gratuita que los webmasters utilizan para recopilar información útil de sitios web y aplicaciones.

Sin embargo, extraer información de la plataforma para un mayor análisis y procesamiento de datos es un obstáculo.

Puede utilizar la API de Google Analytics para exportar datos a formato CSV o conectarlos a plataformas de big data.

La API ayuda a las empresas a exportar datos y fusionarlos con otros datos comerciales externos para un procesamiento avanzado. También ayuda a automatizar consultas e informes.

Aunque puede usar otros lenguajes como Python con la API de GA, R tiene un avanzado paquete googleanalyticsR.

Es un paquete fácil ya que solo necesita instalar R en la computadora y personalizar las consultas ya disponibles en línea para varias tareas. Con una experiencia mínima en programación R, puede extraer datos de GA y enviarlos a Hojas de cálculo de Google, o almacenarlos localmente en formato CSV.

Con estos datos, a menudo puede superar los problemas de cardinalidad de datos al exportar datos sin rodeos desde la interfaz de usuario de Google Analytics.

Si elige la ruta de Hojas de cálculo de Google, puede usar estas Hojas de cálculo como fuente de datos para desarrollar estudio de mirada (anteriormente Data Studio) y agilice los informes de sus clientes, reduciendo el trabajo innecesario.

Usando R con la consola de búsqueda de Google

Consola de búsqueda de Google (GSC) es una herramienta gratuita ofrecida por Google que muestra el rendimiento de un sitio web en la búsqueda.

Puede usarlo para verificar la cantidad de impresiones, clics y posición en la clasificación de la página.

Los estadísticos avanzados pueden conectar Google Search Console a R para un procesamiento de datos en profundidad o integración con otras plataformas como CRM y Big Data.

Para conectar la consola de búsqueda a R, debe usar la biblioteca searchConsoleR.

La recopilación de datos de GSC a través de R se puede usar para exportar y categorizar consultas de búsqueda de GSC con GPT-3, extraer datos de GSC a escala con filtrado reducido y enviar solicitudes de indexación por lotes a través de la API de indexación (para tipos de página específicos).

Cómo utilizar la API de GSC con R

Vea los pasos a continuación:

  1. Descarga e instala R studio (enlace de descarga CRAN).
  2. Instale los dos paquetes R conocidos como searchConsoleR usando el siguiente comando install.packages(“searchConsoleR”)
  3. Cargue el paquete usando la biblioteca() comando, es decir biblioteca («searchConsoleR»)
  4. Cargar OAth 2.0 usandog scr_auth() dominio. Esto abrirá la página de inicio de sesión de Google automáticamente. Inicie sesión con sus credenciales para terminar de conectar Google Search Console a R.
  5. Usa los comandos de el repositorio oficial de GitHub de searchConsoleRy para consentir a los datos en su Consola de búsqueda usando R.

Obtener consultas a través de la API, en pequeños lotes, también le permitirá obtener un conjunto de datos más grande y preciso en lugar de filtrar en la interfaz de usuario de Google Search Console y exportar a Hojas de cálculo de Google.

Al igual que con Google Analytics, puede utilizar la Hoja de cálculo de Google como fuente de datos para Looker Studio y automatizar informes de estado de indexación, clics e impresiones semanales o mensuales.

Conclusión

Si bien la industria de SEO se enfoca mucho en Python, y cómo se puede usar para una variedad de casos de uso, desde la extracción de datos hasta el raspado de SERP, creo que R es un lenguaje fuerte para aprender y usar para el análisis de datos y modelado.

Cuando use R para extraer cosas como Google Auto Suggest, PAA o como una verificación de clasificación ad hoc, es posible que desee invertir.

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