W pewnym momencie swojej kariery jako specjalisty SEO być może będziesz chciał rozwinąć swoje umiejętności, by zdobyć lepiej płatne zlecenia. Jednym z najlepszych rozwiązań jest nauka data science, czyli po prostu analizowania danych i tworzenia modeli statystycznych. Data science jest jednym z najmodniejszych kierunków rozwoju w ostatnich latach, warto poznać chociaż podstawy żeby móc zaoferować lepsze od innych usługi.
Podstawy mają znaczenie
Każdy może kopiować i wklejać kod i uruchamiać skrypty, wielu specjalistów data science rozpoczynało od rozkładania na czynniki pierwsze pracę innych i naukę przez ten proces. Jednak jeśli chcesz się nauczyć porządnie, musisz przejść przez podstawy programowania i statystyki.
W procesie nauki data science dla SEO należy skupić się na trzech obszarach:
- Statystyka: Dlaczego poszczególne dane nie są tworzone w ten sam sposób
- Analityka: Jak korzystać z Google Analytics i platform analitycznych
- Narzędzia i wsparcie: Zrozumienie oczyszczania kodu, kontroli wersji oraz zdolność do wyszukiwania rozwiązań problemów na jakie natrafiłeś poprzez poszukiwanie rady w sieci.
Pamiętaj, żeby nie rzucać się od razu na głęboką wodę. Data science jest bardzo skomplikowaną dziedziną i lepiej uczyć się jej od podstaw małymi kroczkami.
Zrozumienie jak działa wizualizacja danych
Wizualizacja danych pokazuje informacje w taki sposób, żeby można było z nich wyciągnąć użyteczne wnioski. Przy wykorzystaniu Google Analytics wielu profesjonalistów wykorzystuje tradycyjne wykresy liniowe do eksploracji danych orz przekazywania klientowi przyczyn i skutków.
Wykresy liniowe są jednak słabe w pokazywaniu proporcji, znacznie lepsze są w tym wypadku na przykład wykresy kołowe. Wykresy liniowe nie nadają się również do porównywania danych – tutaj lepsze są wykresy słupkowe. Wiedza na temat różnych rodzajów wykresów i ich zastosowania jest kluczowa w prezentacji danych.
Wizualizacja danych nie jest niczym nowym dla osób związanych z SEO i marketingiem. Codziennie mamy do czynienia z wykresami kołowymi, liniowymi czy słupkowymi. Wykorzystujemy je do lepszego zrozumienia otrzymanych danych oraz przedstawiania efektów swoich działań klientom.
Przygotowanie danych
Wiele początkujących osób ma błędne przekonania co do pracy w data science. Olbrzymią częścią działań specjalistów z tej dziedziny nie jest przeprowadzanie skomplikowanych analiz i prognoz, lecz po prostu zebranie i przygotowanie danych, które następnie będzie się badać. Na szczęście w przypadku specjalistów SEO proces ten nie jest taki trudny.
W końcu możemy korzystać z danych wyciągniętych z takich aplikacji i narzędzi jak Google Analytics, Google Search Console, YouTube, Twitter czy nawet Spotify. Nawet w takich przypadkach przed przystąpieniem do analizy musimy jednak przyjrzeć się pozyskanym danym, żeby upewnić się, że nasze analizy nie będą zakłamane.
Umiejętność manipulacji danymi powinna być podstawą każdego specjalisty SEO. Co z tego, że mamy dostęp do mnóstwa zróżnicowanych danych, skoro nie potrafimy ich dobrze zebrać w jedną całość, a w rezultacie nie możemy przystąpić do kompleksowej analizy?
Wielu z nas jednak idzie na skróty i korzysta z gotowych rozwiązań typu BrightEdge w celu przygotowania automatycznych raportów. Jednak jeśli chcemy naprawdę zagłębić się w zebrane dane i przejrzeć je na wskroś, musimy sami rozwinąć takie umiejętności.
Statystyka Twoją bronią
Zrozumienie statystyki nie jest potrzebne w pierwszym etapie nauki data science, możesz nie wiedzieć nic na ten temat i nauczyć się podstaw programowania (dla osób zajmujących się data science poleca się R albo Pythona) oraz zbierania danych, ale bez znajomości statystyki dalej nie zajdziesz.
Zresztą, zastanów się sam nad tą kwestią. Czy nie wykorzystywałeś statystyki w swojej dotychczasowej pracy jako specjalista SEO? Jak przygotowywałeś raporty dla klientów, jak sprawdzałeś postęp swoich prac? Właśnie, bez statystyki nic byś nie zrobił w branży pozycjonowania i optymalizacji stron internetowych.
