嘿！ 您是否正在努力为您的程序化 SEO 项目寻找高质量的数据集？ 相信我，我也去过那里。
作为一名 SEO 爱好者，我了解拥有一流的数据集对于在内容优化方面取得成功的重要性。
这就像 SEO 策略的基础。 但让我们面对现实吧，找到正确的数据集可能是一个真正的挑战。 没有一刀切的方法，而且常常感觉就像大海捞针一样。
但别担心，因为我有一些见解可以与您分享。 在这篇文章中，我将透露我个人的方法 如何查找程序化 SEO 的数据集。 让我们开始吧，好吗？
程序化 SEO 数据集的目的是什么？
当谈到程序化 SEO 项目时，数据集对我来说就像金矿。 它们包含我可以映射到页面模板的所有必要数据点，使我能够一次性创建数百甚至数千个页面。
这是一个游戏规则的改变者！
让我向您介绍我的方法。 我通常首先清楚地了解我想要定位的关键词。
有了这些知识，我深入数据集的世界，寻找符合我的 SEO 目标的完美数据集。 这就像踏上寻宝之旅！
当我浏览各种来源和平台时，我会牢记我的关键字，寻找提供我需要的相关数据点的数据集。
这就像将我的关键字和数据集之间的点连接起来，这是释放其潜力的关键。
对于我发现的每个数据集，我都会分析其质量、相关性和准确性。 我想确保我正在使用尽可能最好的数据来推动我的程序化 SEO 项目。
这就像为保证成功的食谱选择最好的原料一样。
寻找 pSEO 数据集
一旦我最终确定了我的程序化 SEO 项目的目标关键字，我就开始执行寻找所需数据集的任务。 我主要有两种方法：
- 一个网页上可用的数据： 有时，当我发现我需要的所有数据都可以在一个网页上方便地获得时，我会发现黄金。 它可以是政府网站或个人页面，他们在其中编译和组织数据。 我可以免费下载它或支付少量费用。 这就像在一个地方偶然发现了一个信息宝库。
- 数据存在于多个网页上： 在其他情况下，我需要的数据和数据点分散在互联网上的多个网页上。 这就需要采用数据抓取技术从各种来源收集数据。 我利用专门的工具和脚本从每个网站提取所需的信息，确保收集所有相关的数据点。 这就像开始寻找从不同地点收集拼图并将它们拼凑在一起以揭示完整的图片。
两种方法都有其独特的挑战和回报。 当我找到包含所有数据的单个网页时，就像偶然发现了一个组织良好的图书馆。
另一方面，数据抓取需要技术专业知识并仔细浏览不同的网站，但最终结果是根据我的特定需求量身定制的综合数据集。
随着我们继续前进，让我们检查一下每个场景：
数据在一个网页上可用
1.借助谷歌
Google 是一个强大的工具，可以帮助您查找所需的数据集。 以下是我利用 Google 发现相关数据集的一些方法：
- 直接搜索数据集： 在 Google 上搜索时，我将“下载数据”前缀或后缀添加到我的关键字中。 这有助于 Google 自动显示来自多个网站的与我的搜索查询匹配的数据集。
- 您可以使用文件类型： 搜索运算符：Google 搜索引擎索引 Microsoft Excel 文件 (.xls)。 您可以通过在搜索查询中添加“filetype:xls”来专门搜索 Excel 格式的数据集。
- 使用站点：搜索运算符： 该运算符允许我在特定网站内进行搜索。 我可以通过在搜索末尾添加“site:docs.google.com/spreadsheets”来利用它来查找公共 Google 表格。 这会缩小结果范围，仅显示该特定网站的 Google 表格。
- 搜索 Kaggle 或其他网站： 我可以将 site: 运算符用于 Kaggle 等特定网站。 通过将“site:kaggle.com”添加到我的搜索查询中，我可以将结果集中在 Kaggle 上可用的数据集上。
- 使用 Google 的数据集搜索： Google 的数据集搜索是一种专用工具，可将来自各个网站的数据集显示为搜索结果。 这是探索和查找与我的程序化 SEO 项目相关的数据集的便捷方法。
通过利用这些技术并利用 Google 的搜索功能，您可以显着提高找到程序化 SEO 项目所需数据集的机会。
这就像利用大量信息来访问数据，为您的 SEO 策略提供动力。
2. 搜索政府网站和存储库
您可以在几乎所有政府网站上找到您项目的公共数据。 数据通常大部分时间都可以免费下载。
例如，data.gov 上有超过 300 万个数据集，来自美国政府。 另一个政府网站 Data.gov.in 提供超过 800 万个数据集和 API。
A.Raid Reddit
Reddit 拥有活跃的社区，您可以在其中发现各种主题的数据集。
以下是一些著名的 Reddit 社区：
- r/数据集： 该社区提供了用户提供的各种数据集的集合。 您可以探索和下载现有数据集，甚至可以为您的项目请求特定数据集。
- r/开放数据： 该 Reddit 子版块重点关注开放数据计划，用户可以在其中共享和讨论可免费访问的数据集。 这是查找可用于程序化 SEO 项目的公开数据集的好地方。
- r/数据囤积者： 虽然主要专注于数据存储和归档，但该社区经常共享大型数据集并为数据爱好者提供有价值的见解。 您可能会遇到在其他地方不容易找到的独特数据集。
- 读取器/数据： 该 Reddit 子版块致力于讨论与数据相关的主题，包括数据集。 您可以在此社区中找到讨论、建议，甚至数据集请求。
这些 Reddit 社区的优势在于，它们不仅提供对现有数据集的访问，还提供与其他数据爱好者互动的机会，他们可能愿意帮助您解决特定的数据集请求。
B.Raid GitHub
GitHub 是各种格式数据的宝库。
以下是您可以如何利用它：
- 直接在GitHub上搜索： 访问 GitHub.com 并使用相关关键字搜索特定数据集。 例如，如果您要查找汽车销售数据，请在 GitHub 上搜索“汽车销售数据”。
- 在 Google 上使用 site:github.com： 要将搜索范围缩小到 GitHub，请在 Google 搜索查询中包含“site:github.com”。 这将确保搜索结果仅显示 GitHub 上托管的相关数据集。
- 使用 site:github.com 和 inurl:csv： 如果您特别需要 CSV 格式的数据集，请在 Google 搜索查询中将“site:github.com”与“inurl:csv”结合起来。 这将帮助您在 GitHub 上找到所需格式的数据集。
C. 公共 API
数据不限于 CSV、XLS 或 MySQL 格式； 它还可以以 API 格式提供。 如果您熟悉使用 API，则可以利用 API 数据创建程序化 SEO 网站。
RapidAPI 是一个著名的平台，为各种项目提供大量免费和付费的 API。
探索 RapidAPI 和其他 API 列表网站（例如 ProgrammableWeb、PublicAPIs、AnyAPI 和 API 列表），以发现与您的程序化 SEO 需求相关的 API。
D. 数据集存储库/搜索引擎搜索
多个数据集存储库和搜索引擎可以让您访问大量数据集。 考虑以下平台：
- 卡格尔： Kaggle 以其广泛收集的不同主题的数据集而闻名，从金融到卫星图像。 它提供了一个充满活力的数据爱好者社区，并经常举办数据科学竞赛。
- 很棒的公共数据集： 这个精选的集合包含数百个不同类别的数据集。 它由社区定期更新，确保了广泛的有价值的数据资源。
- 数据世界： 数据世界 是一个提供对各种数据集的访问的平台。 它提供了跨不同领域的可视化、分析和数据探索的协作工具。
- 数据SN： 数据SN 提供数千个各种格式和类别的经过适当清理的数据集。 它是为您的程序化 SEO 项目寻找高质量数据集的可靠资源。
- 美国宇航局地球数据： 如果您的项目需要与地球相关的数据集， 美国宇航局地球数据 是一个极好的来源。 它提供对 NASA 开放地球数据的访问，这对于环境和地理分析非常有价值。
- 世界银行开放数据： 如果您需要不同国家的 GDP、金融、人口和其他社会经济因素相关的数据， 世界银行开放数据 是一种宝贵的资源。
- 学术种子： 学术洪流 托管大量数据集，包括与研究和学术界相关的数据集。 它提供对广泛数据集合的访问，这些数据可用于各种程序化 SEO 应用程序。
这些数据集存储库和搜索引擎提供了大量免费可用的数据集，使其成为查找程序化 SEO 项目所需数据的宝贵资源。
数据存在于多个网页上
如果您需要的数据分散在各个站点的多个网页中，则数据抓取对于自动收集和整合该信息至关重要。 让我们深入了解细节：
- 通过使用无代码工具： 对于更简单的数据提取任务，可以使用多种无代码工具来使抓取变得更容易。 流行的选项包括 OctoParse、ScrapingBee、Zyte 和 ParseHub。 就我个人而言，我发现 OctoParse 非常有效。 这些工具通常提供自动检测重复元素和网页分页等功能，方便开始抓取。 例如，OctoParse 的桌面版本允许在免费计划下抓取最多 10,000 行数据。 您可以以 CSV、XLS、JSON 和 MySQL 等格式导出提取的数据。
- 通过使用自定义脚本： 对于更复杂的抓取要求，需要编写自定义抓取脚本。 Selenium、Scrapy、BeautifulSoup、Requests 和 lxml 等 Python 库提供了丰富的文档和功能来帮助您开始 Web 抓取。 然而，值得注意的是，数据抓取可能是一个耗时且复杂的过程。 它涉及抓取数据，然后清理数据以使其可用。 如果您不精通编码或没有时间投入学习，我建议您聘请经验丰富的自由数据抓取者。 像 Upwork 这样的平台提供了熟练的网络抓取工具，他们可以有效地处理您的抓取需求，使您能够专注于程序化 SEO 的其他关键方面。
请记住，虽然抓取公开数据通常并不违法，但有必要查看并遵守您要抓取的网站的条款和条件。
此外，与自由网络爬虫一起工作可以减轻 抓取和数据清理，为您提供更多的时间和精力来专注于程序化 SEO 项目的其他重要方面。
快速链接：
结论：如何查找 2024 年程序化 SEO 的数据集
在结束之前，让我与您分享一个额外的提示。 不要限制自己只使用一个数据集来进行程序化 SEO 项目； 实际上，您可以组合多个数据集来创建真正独特的东西。
让我举个例子：假设您有一个包含汽车名称和规格的数据集，另一个包含这些汽车的年度销售数据的数据集。
通过合并这些数据集，您可以创建一个强大的数据集，其中包括每辆车的详细信息和销售数据。
现在，一旦您掌握了高质量的数据集，下一步就是创建一个同样高质量的页面模板，无缝地合并数据。
请记住，这不仅仅是拥有数据；还在于拥有数据。 它还以一种引人入胜且用户友好的方式呈现它。
嘿，如果您有任何疑问或需要进一步帮助，请随时在下面发表评论。 我在这里为您的程序化 SEO 之旅提供帮助。 快乐的数据集狩猎！
