一直沒完整的解釋這個問題，這邊詳細說下吧。準確說不是Python對SEO有什么作用，而是會一門程序語言對SEO有什么用。Python僅是諸多程序語言中，個人評估下來最為推薦的一種，但用其它程序語言一般也沒太大的差別。后面簡單起見都以Python來說吧。

這就先要談SEO日常做什么工作，再談Python如何去結合，此處僅用流量分析一例來探討這個問題。

1. 初期流量數據

拿到一個網站先要看到它的流量分布于網站上的哪些著陸頁，才能有主次的針對性去優化。這是個看似簡單實則不易的需求。

百度統計、CNZZ等統計在拆分著陸頁的功能上都十分有限，基本用不上。另外至少對于大型網站，Google Analytics也不盡人意，這里主要是因為它給出來的數據樣本數太少，流量大的時候容易變得不準。

通過Google Analytics的API，可以導出逐日更精確的數據，這里已經需要使用到Python了，不過需求相對簡單。

進一步的，一般尤對于大型網站，流量分析的標準方式應該是儲存于Hadoop的自建JavaScript統計為主，服務器訪問日志為輔。無論是從Hadoop或日志抽取數據，都需要Python來支持。

2. 針對具體項目的流量分析

前面已經提到了分析流量應該是拆分著陸頁的，如網站上修改了列表頁，就應該看列表頁的流量如何變化，而不是看整站的情況。

稍進一步，如有這樣一個修改：網站上頁面原來的title如“星巴克團購”，加上城市名改成如“北京星巴克團購”，量化這樣一個項目的效果，不該僅看這類頁面的流量總體變化，也應該分析搜索詞，看包含城市名的搜索詞占整體流量的比例由多少漲到多少。這時候就需要Python把各個城市名拿出來逐一和搜索詞匹對。

又如，網頁做AB測試，如1版title為“魚香肉絲的做法|魚香肉絲怎么做”，2版為“魚香肉絲的做法|怎么做”，3版為“魚香肉絲的做法”，一個簡單的分組方法，就是取URL里面的數字ID除以測試總組數得出的余數來決定分組。如/post/300.html為組1，/post/301.html為組2，/post/302.html為組3。這樣修改以后，過幾周到幾個月，各個組之前的SEO流量就會呈現出不同的變化趨勢。計算這個的時候，也是需要用到Python的。

3. 長期的流量數據監控

Python除了上述之外，還被我用于構建數據分析系統等，通過系統能更加便捷的分析數據。此外，郵件監控報警也是一件可以做的事情。

如，百度的SEO流量大多數人都是會盯著看的，但比如360的SEO流量就未必會每天去看了。做過大型網站的SEO都知道，由技術人員不小心把搜索引擎爬蟲從服務器屏蔽掉是很正常的事情，這樣的事一出現，對應搜索引擎的流量就會飛速下降。但有時流量就算大幅下降了也沒人意識到。

通過Python每天計算各搜索引擎的流量/抓取/收錄等數據，并發送郵件報警，能夠及時的定位網站上很多問題，最小程度的減少隱患。

稍微總結下的話，上述提到的內容均是我們接觸的實例，也都是非得用程序語言實現不可的需求。因為有Python幫助，我們才能給網站的SEO真正做出效果。如果一個SEO還未完全意識到技術的重要性，只能說明日常SEO做的東西還太初級，所以才沒那么依賴技術。某種程度上說，不明白技術對于SEO多重要的情況下，該先補的不是技術，而該好好加強學SEO。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python能做什么效果_python对于做SEO主要有什么作用？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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