Hoe datasets te vinden voor programmatische SEO 2024: tips en trucs !!

Hallo daar! Heeft u moeite om hoogwaardige datasets te vinden voor uw programmatische SEO-projecten? Geloof me, ik ben er ook geweest.

Als SEO-enthousiasteling begrijp ik hoe belangrijk het is om een ​​eersteklas dataset te hebben om succesvol te zijn in contentoptimalisatie.

Het is als het fundament van uw SEO-strategie. Maar laten we eerlijk zijn, het vinden van de juiste dataset kan een echte uitdaging zijn. Er is geen one-size-fits-all aanpak, en het voelt vaak als zoeken naar een speld in een hooiberg.

Maar maak je geen zorgen, want ik heb wat inzichten die ik met je wil delen. In dit bericht zal ik mijn persoonlijke methode onthullen voor Hoe datasets te vinden voor programmatische SEO. Laten we meteen beginnen, zullen we?

Wat is het doel van programmatische SEO-datasets?

Als het gaat om programmatische SEO-projecten, zijn datasets als goudmijnen voor mij. Ze bevatten alle benodigde gegevenspunten die ik kan toewijzen aan mijn paginasjablonen, waardoor ik honderden of zelfs duizenden pagina's in één keer kan maken.

Het is een game-wisselaar!

Laat me je door mijn aanpak leiden. Ik begin meestal met een duidelijk begrip van de zoekwoorden die ik wil targeten.

Gewapend met deze kennis duik ik in de wereld van datasets, op zoek naar de perfecte datasets die aansluiten bij mijn SEO-doelen. Het is alsof je op schattenjacht gaat!

Terwijl ik door verschillende bronnen en platforms navigeer, houd ik mijn zoekwoorden in gedachten, op zoek naar datasets die de relevante datapunten bieden die ik nodig heb.

Het is alsof ik de punten verbind tussen mijn zoekwoorden en de datasets die de sleutel vormen om hun potentieel te ontsluiten.

Met elke dataset die ik ontdek, analyseer ik de kwaliteit, relevantie en nauwkeurigheid ervan. Ik wil ervoor zorgen dat ik met de best mogelijke gegevens werk om mijn programmatische SEO-projecten van brandstof te voorzien.

Het is als het selecteren van de beste ingrediënten voor een recept dat succes garandeert.

Laten we, terwijl we verder gaan, elk van deze scenario's onderzoeken:

Gegevens zijn beschikbaar op één webpagina

1. Roep de hulp in van Google

Google is een krachtige tool om de datasets te vinden die je nodig hebt. Hier zijn enkele manieren waarop ik Google gebruik om relevante datasets te ontdekken:

• Zoek direct naar de dataset: Ik voeg het voorvoegsel of achtervoegsel 'downloadgegevens' toe aan mijn trefwoord wanneer ik op Google zoek. Dit helpt Google automatisch datasets weer te geven van meerdere websites die overeenkomen met mijn zoekopdracht.
• U kunt het bestandstype gebruiken: zoekoperator: de Google-zoekmachine indexeert Microsoft Excel-bestanden (.xls). U kunt specifiek zoeken naar datasets in Excel-formaat door "filetype:xls" toe te voegen aan uw zoekopdracht.
• Gebruik de site: zoekoperator: Met deze operator kan ik binnen een specifieke website zoeken. Ik kan het gebruiken om openbare Google-spreadsheets te vinden door "site:docs.google.com/spreadsheets" toe te voegen aan het einde van mijn zoekopdracht. Dit vernauwt de resultaten om alleen Google Spreadsheets van die specifieke website weer te geven.
• Zoek in Kaggle of andere sites: Ik kan de site gebruiken: operator met specifieke websites zoals Kaggle. Door "site:kaggle.com" aan mijn zoekopdracht toe te voegen, kan ik de resultaten concentreren op datasets die beschikbaar zijn op Kaggle.
• Gebruik Dataset Search van Google: Dataset Search van Google is een speciale tool die datasets van verschillende websites weergeeft als zoekresultaten. Het is een handige manier om datasets te verkennen en te vinden die relevant zijn voor mijn programmatische SEO-projecten.

Door deze technieken te gebruiken en gebruik te maken van de zoekmogelijkheden van Google, kunt u uw kansen op het vinden van de datasets die u nodig heeft voor uw programmatic SEO-projecten aanzienlijk vergroten.

Het is alsof u een enorme hoeveelheid informatie aanboort om toegang te krijgen tot de gegevens die uw SEO-strategieën zullen voeden.

2. Doorzoek overheidssites en repositories

Op bijna alle overheidswebsites vindt u openbare gegevens over uw projecten. De gegevens kunnen meestal gratis worden gedownload.

Er zijn meer dan 300 datasets beschikbaar op data.gov, bijvoorbeeld van de Amerikaanse overheid. Data.gov.in, een andere overheidswebsite, biedt meer dan 800 datasets en API's.

A. Raid-reddit

Reddit herbergt actieve communities waar u datasets over een breed scala aan onderwerpen kunt ontdekken.

Hier zijn enkele opmerkelijke Reddit-gemeenschappen:

• r/datasets: Deze community biedt een verzameling van diverse datasets die gebruikers beschikbaar hebben gesteld. U kunt bestaande datasets verkennen en downloaden, of zelfs specifieke datasets voor uw projecten opvragen.
• r/OpenData: Deze subreddit richt zich op open data-initiatieven, waarbij gebruikers datasets delen en bespreken die vrij toegankelijk zijn. Het is een geweldige plek om openbaar beschikbare datasets te vinden die kunnen worden gebruikt voor programmatische SEO-projecten.
• r/DataHoarder: Hoewel deze community zich voornamelijk richt op gegevensopslag en -archivering, deelt ze vaak grote datasets en biedt ze waardevolle inzichten voor dataliefhebbers. Het kan zijn dat u unieke datasets tegenkomt die u elders niet zo snel vindt.
• r/gegevens: Deze subreddit is gewijd aan het bespreken van datagerelateerde onderwerpen, waaronder datasets. Binnen deze community kunt u discussies, aanbevelingen en zelfs datasetverzoeken vinden.

Het voordeel van deze Reddit-community's is dat ze niet alleen toegang bieden tot bestaande datasets, maar ook de mogelijkheid bieden om te communiceren met andere dataliefhebbers die je misschien willen helpen met specifieke datasetverzoeken.

B. GitHub overvallen

GitHub is een schat aan data in verschillende formaten.

Hier ziet u hoe u het kunt gebruiken:

• Direct zoeken op GitHub: Ga naar GitHub.com en zoek naar specifieke datasets door relevante trefwoorden te gebruiken. Als je bijvoorbeeld op zoek bent naar autoverkoopgegevens, zoek dan naar 'autoverkoopgegevens' op GitHub.
• Gebruik site:github.com op Google: Om uw zoekopdracht te verfijnen tot GitHub, neemt u "site:github.com" op in uw Google-zoekopdracht. Dit zorgt ervoor dat de zoekresultaten alleen relevante datasets weergeven die op GitHub worden gehost.
• Gebruik site:github.com samen met inurl:csv: Als je specifiek datasets in CSV-formaat nodig hebt, combineer dan "site:github.com" met "inurl:csv" in je Google-zoekopdracht. Dit zal je helpen om datasets in het gewenste formaat te vinden op GitHub.

C. Openbare API's

Gegevens zijn niet beperkt tot CSV-, XLS- of MySQL-formaten; het kan ook beschikbaar zijn in API-formaat. Als u bekend bent met het werken met API's, kunt u API-gegevens gebruiken om programmatische SEO-sites te maken.

RapidAPI is een prominent platform dat tal van API's biedt voor verschillende projecten, zowel gratis als betaald.

Verken RapidAPI en andere API-lijstsites zoals ProgrammableWeb, PublicAPI's, AnyAPI en API List om API's te ontdekken die relevant zijn voor uw programmatische SEO-behoeften.

D. Zoeken op dataset repositories/zoekmachines

Verschillende opslagplaatsen voor datasets en zoekmachines kunnen u toegang geven tot een uitgebreide verzameling datasets. Denk aan de volgende platformen:

• Kaggle: Kaggle staat bekend om zijn uitgebreide verzameling datasets over uiteenlopende onderwerpen, variërend van financiën tot satellietbeelden. Het biedt een levendige gemeenschap van data-enthousiastelingen en organiseert vaak data science-wedstrijden.
• Geweldige openbare datasets: Deze samengestelde verzameling bevat honderden datasets in verschillende categorieën. Het wordt regelmatig bijgewerkt door de gemeenschap, waardoor een breed scala aan waardevolle gegevensbronnen wordt gegarandeerd.
• Gegevenswereld: Gegevens wereld is een platform dat toegang biedt tot een breed scala aan datasets. Het biedt tools voor samenwerking voor visualisatie, analyse en gegevensverkenning in verschillende domeinen.
• GegevensSN: GegevensSN biedt duizenden goed opgeschoonde datasets in verschillende formaten en categorieën. Het is een betrouwbare bron voor het vinden van hoogwaardige datasets voor uw programmatische SEO-projecten.
• NASA EarthData: Als uw project aardgerelateerde datasets vereist, NASA EarthData is een uitstekende bron. Het biedt toegang tot NASA's open-aardegegevens, die waardevol kunnen zijn voor milieu- en geografische analyses.
• Open data van de Wereldbank: Als u gegevens nodig heeft met betrekking tot het BBP, financiën, bevolking en andere sociaal-economische factoren in verschillende landen, Open data van de Wereldbank is een waardevolle hulpbron.
• Academische torrents: Academische Torrents host enorme datasets, inclusief die met betrekking tot onderzoek en de academische wereld. Het biedt toegang tot uitgebreide gegevensverzamelingen die nuttig kunnen zijn voor verschillende programmatische SEO-toepassingen.

Deze dataset-repository's en zoekmachines bieden een schat aan vrij beschikbare datasets, waardoor ze waardevolle bronnen zijn voor het vinden van de gegevens die u nodig heeft voor uw programmatische SEO-projecten.

Gegevens zijn aanwezig op meerdere webpagina's

Als de gegevens die u nodig hebt verspreid zijn over meerdere webpagina's van verschillende sites, wordt het schrapen van gegevens essentieel om die informatie automatisch te verzamelen en te consolideren. Laten we in de details duiken:

1. Door tools zonder code te gebruiken: Voor eenvoudigere gegevensextractietaken zijn er verschillende tools zonder code beschikbaar die scraping toegankelijker maken. Populaire opties zijn OctoParse, ScrapingBee, Zyte en ParseHub. Persoonlijk heb ik ontdekt dat OctoParse behoorlijk effectief is. Deze tools bieden meestal functies zoals automatische detectie van herhaalde elementen en paginering op webpagina's, waardoor het handig is om te beginnen met scrapen. De desktopversie van OctoParse maakt het bijvoorbeeld mogelijk om tot 10,000 rijen gegevens te schrapen onder het gratis abonnement. U kunt de geëxtraheerde gegevens exporteren in indelingen zoals CSV, XLS, JSON en MySQL.
2. Door aangepaste scripts te gebruiken: Voor complexere scraping-vereisten is het schrijven van aangepaste scraper-scripts noodzakelijk. Python-bibliotheken zoals Selenium, Scrapy, BeautifulSoup, Requests en lxml bieden uitgebreide documentatie en functionaliteiten om aan de slag te gaan met webscraping. Het is echter belangrijk op te merken dat het schrapen van gegevens een tijdrovend en ingewikkeld proces kan zijn. Het omvat het schrapen van de gegevens en deze vervolgens opschonen om ze bruikbaar te maken. Als je niet bedreven bent in coderen of geen tijd hebt om te investeren in leren, raad ik aan een ervaren freelance dataschraper in te huren. Platforms zoals Upwork bieden toegang tot bekwame webschrapers die uw schrapbehoeften efficiënt kunnen afhandelen, zodat u zich kunt concentreren op andere cruciale aspecten van programmatische SEO.

Houd er rekening mee dat hoewel het schrapen van openbaar beschikbare gegevens over het algemeen niet illegaal is, het essentieel is om de algemene voorwaarden van de websites die u aan het schrapen bent, te bekijken en na te leven.

Bovendien kan het werken met een freelance webschraper de last verlichten schrapen en gegevens opschonen, waardoor u meer tijd en energie heeft om u te concentreren op andere essentiële aspecten van uw programmatische SEO-projecten.

Quick Links:

• Wat betekent SEO: Basics uitgelegd!
• Wat doet ChatGPT? ChatGPT voor inhoud en SEO?
• De definitieve gids voor SEO voor e-commerce
• Wat zijn SEO-diensten: wat omvatten SEO-bedrijfsdiensten?

Conclusie: hoe datasets te vinden voor programmatische SEO 2024

Voordat we afronden, wil ik nog een bonustip met je delen. Beperk jezelf niet tot het gebruik van slechts één dataset voor je programmatische SEO-projecten; je kunt eigenlijk meerdere datasets combineren om iets echt unieks te creëren.

Laat me je een voorbeeld geven: stel je voor dat je één dataset hebt met autonamen en specificaties, en een andere dataset met jaarlijkse verkoopgegevens voor die auto's.

Door deze datasets samen te voegen, kunt u een krachtige dataset maken die zowel de details als de verkoopcijfers van elke auto bevat.

Als u uw hoogwaardige dataset eenmaal in handen heeft, is de volgende stap het maken van een even hoogwaardige paginasjabloon waarin de gegevens naadloos zijn verwerkt.

Vergeet niet dat het niet alleen gaat om het hebben van de gegevens; het gaat er ook om het op een boeiende en gebruiksvriendelijke manier te presenteren.

En hey, als je vragen hebt of verdere hulp nodig hebt, aarzel dan niet om hieronder een reactie achter te laten. Ik ben hier om u te helpen bij uw programmatische SEO-reis. Veel plezier met zoeken naar datasets!