プログラマティック SEO 2023 のデータセットを見つける方法: ヒントとコツ!!

公開: 2023-07-19

ちょっと、そこ！ プログラマティック SEO プロジェクト用の高品質のデータセットを見つけるのに苦労していませんか? 信じてください、私もそこに行ったことがあります。

SEO 愛好家として、私はコンテンツの最適化を成功させるには一流のデータセットを持つことが重要であることを理解しています。

それはSEO戦略の基礎のようなものです。 しかし、正直に言うと、適切なデータセットを見つけるのは非常に難しいことです。 すべてに当てはまる万能のアプローチはなく、干し草の山から針を探すような気分になることもよくあります。

でも、心配しないでください。皆さんと共有したい洞察があるからです。 この投稿では、プログラマティック SEO のためのデータセットを見つける方法に関する私の個人的な方法を公開します。 早速始めましょう。

目次

プログラマティック SEO データセットの目的は何ですか?

プログラマティック SEO プロジェクトに関しては、私にとってデータセットは宝の山のようなものです。 これらには、ページ テンプレートにマッピングできる必要なデータ ポイントがすべて含まれているため、一度に数百、さらには数千のページを作成できます。

それはゲームチェンジャーです！

私のアプローチを説明しましょう。 私は通常、ターゲットにしたいキーワードを明確に理解することから始めます。

How To Find Datasets For Programmatic SEO

この知識を武器に、私はデータセットの世界に飛び込み、SEO の目標に合致する完璧なデータセットを探します。 まるで宝探しに出かけているようです！

さまざまなソースやプラットフォームをナビゲートするときは、キーワードを念頭に置いて、必要な関連データ ポイントを提供するデータセットを探します。

それは、私のキーワードと、その可能性を解き放つ鍵を握るデータセットの間の点を結ぶようなものです。

発見したデータセットごとに、その品質、関連性、正確性を分析します。 プログラマティック SEO プロジェクトを推進するために、可能な限り最高のデータを確実に使用したいと考えています。

それは、成功を保証するレシピのために最高級の材料を選択するようなものです。

pSEO 用のデータセットの検索

プログラマティック SEO プロジェクトでターゲットにするキーワードを最終的に決定したら、必要なデータセットを見つけるというミッションに着手します。 私がそれに取り組む主な方法は 2 つあります。

  • データは 1 つの Web ページで利用可能:必要なデータがすべて 1 つの Web ページで便利に利用できることを発見したとき、私は金に打たれることがあります。 それは、政府の Web サイトや、データを編集して整理した個人のページである可能性があります。 無料または少額の料金を支払うだけでダウンロードできます。 それは、一か所に情報の宝庫を見つけたようなものです。
  • 複数の Web ページにデータが存在する:必要なデータとデータ ポイントがインターネット上の複数の Web ページに分散している場合もあります。 これには、データ スクレイピング技術を採用してさまざまなソースからデータを収集することが必要になります。 私は専用のツールとスクリプトを利用して各 Web サイトから必要な情報を抽出し、関連するすべてのデータ ポイントを確実に収集します。 それは、さまざまな場所からパズルのピースを集め、それらをつなぎ合わせて全体像を明らかにする探求に乗り出すようなものです。

どちらのアプローチにも、それぞれ独自の課題とメリットがあります。 すべてのデータを含む 1 つの Web ページを見つけると、よく整理されたライブラリに遭遇したような気分になります。

一方、データのスクレイピングには技術的な専門知識とさまざまな Web サイト間の慎重なナビゲーションが必要ですが、最終的には私の特定のニーズに合わせた包括的なデータセットが得られます。

先に進むにつれて、次の各シナリオを調べてみましょう。

データは 1 つの Web ページで利用可能

1. Googleの助けを借りましょう

グーグル

Google は、必要なデータセットを見つけるための強力なツールです。 関連するデータセットを見つけるために Google を活用する方法をいくつか紹介します。

  • データセットを直接検索します。Googleで検索するときに、キーワードに「データのダウンロード」という接頭辞または接尾辞を追加します。 これにより、Google は検索クエリに一致する複数の Web サイトのデータセットを自動的に表示することができます。
  • filetype: 検索演算子を使用できます。Google 検索エンジンは Microsoft Excel ファイル (.xls) のインデックスを作成します。 検索クエリに「filetype:xls」を追加すると、Excel 形式のデータセットを具体的に検索できます。
  • サイトを使用します: 検索演算子:この演算子を使用すると、特定の Web サイト内を検索できます。 これを利用して、検索の最後に「site:docs.google.com/spreadsheets」を追加することで、公開されている Google スプレッドシートを見つけることができます。 これにより、結果が絞り込まれ、その特定の Web サイトの Google スプレッドシートのみが表示されます。
  • Kaggle または他のサイトを検索する: Kaggle などの特定の Web サイトで site: 演算子を使用できます。 検索クエリに「site:kaggle.com」を追加すると、Kaggle で利用可能なデータセットに結果を集中させることができます。
  • Google のデータセット検索を使用する: Google のデータセット検索は、さまざまな Web サイトのデータセットを検索結果として表示する専用ツールです。 これは、プログラマティック SEO プロジェクトに関連するデータセットを探索して見つけるのに便利な方法です。

これらのテクニックを利用し、Google の検索機能を活用することで、プログラマティック SEO プロジェクトに必要なデータセットを見つける可能性が大幅に向上します。

それは、SEO 戦略の原動力となるデータにアクセスするために、膨大な情報プールを利用するようなものです。

2. 政府のサイトとリポジトリを検索する

プロジェクトに関する公開データは、ほぼすべての政府の Web サイトで見つけることができます。 データは通常、ほとんどの場合無料でダウンロードできます。

たとえば、米国政府からの data.gov では 300,000 を超えるデータセットが利用可能です。 もう 1 つの政府 Web サイトである Data.gov.in は、80 万を超えるデータセットと API を提供しています。

A.レディットを襲撃する

Reddit は、幅広いトピックに関するデータセットを発見できるアクティブなコミュニティをホストしています。

レディットの統計

ここでは、注目すべき Reddit コミュニティをいくつか紹介します。

  • r/datasets:このコミュニティは、ユーザーが利用できるようにしたさまざまなデータセットのコレクションを提供します。 既存のデータセットを探索してダウンロードしたり、プロジェクト用の特定のデータセットをリクエストしたりすることもできます。
  • r/OpenData:このサブレディットは、ユーザーが自由にアクセスできるデータセットを共有し、議論するオープン データ イニシアチブに焦点を当てています。 プログラマティック SEO プロジェクトに利用できる、公開されているデータセットを見つけるのに最適な場所です。
  • r/DataHoarder:このコミュニティは主にデータのストレージとアーカイブに焦点を当てていますが、多くの場合、大規模なデータセットを共有し、データ愛好家に貴重な洞察を提供します。 他では簡単に見つからないユニークなデータセットに出会えるかもしれません。
  • r/data:このサブレディットは、データセットなどのデータ関連のトピックについて議論することに特化しています。 このコミュニティ内でディスカッション、推奨事項、さらにはデータセットのリクエストを見つけることができます。

これらの Reddit コミュニティの利点は、既存のデータセットへのアクセスを提供するだけでなく、特定のデータセットのリクエストを支援してくれるデータ愛好家仲間と交流する機会も提供することです。

B. GitHub を襲撃する

GitHub は、さまざまな形式のデータの宝庫です。

GitHub

これを活用する方法は次のとおりです。

  • GitHub で直接検索: GitHub.com にアクセスし、関連するキーワードを使用して特定のデータセットを検索します。 たとえば、自動車販売データを探している場合は、GitHub で「自動車販売データ」を検索します。
  • Google で site:github.com を使用する:検索を GitHub に絞り込むには、Google 検索クエリに「site:github.com」を含めます。 これにより、検索結果には GitHub でホストされている関連データセットのみが表示されます。
  • site:github.com を inurl:csv とともに使用します。特に CSV 形式のデータセットが必要な場合は、Google 検索クエリで「site:github.com」と「inurl:csv」を組み合わせます。 これは、GitHub 上で目的の形式のデータセットを見つけるのに役立ちます。

C. パブリック API

データは CSV、XLS、または MySQL 形式に限定されません。 API 形式でも利用できます。 API の操作に慣れている場合は、API データを利用してプログラマティック SEO サイトを作成できます。

RapidAPI は、さまざまなプロジェクトに多数の API を無料および有料で提供する著名なプラットフォームです。

RapidAPI や、ProgrammableWeb、PublicAPIs、AnyAPI、API List などの他の API リスト サイトを探索して、プログラマティック SEO のニーズに関連する API を見つけてください。

D. データセット リポジトリ/検索エンジンでの検索

いくつかのデータセット リポジトリと検索エンジンを使用して、膨大なデータセット コレクションへのアクセスを提供できます。 次のプラットフォームを検討してください。

  • Kaggle: Kaggle は、金融から衛星画像に至るまで、さまざまなトピックに関するデータセットの広範なコレクションで有名です。 データ愛好家の活気に満ちたコミュニティを提供し、データ サイエンス コンテストも頻繁に開催されます。
  • 素晴らしい公開データセット:この厳選されたコレクションには、さまざまなカテゴリにわたる数百のデータセットが含まれています。 コミュニティによって定期的に更新され、幅広い貴重なデータ リソースが保証されます。
  • Data World: Data World は、多様なデータセットへのアクセスを提供するプラットフォームです。 さまざまなドメインにわたる視覚化、分析、データ探索のための共同ツールを提供します。
  • DataSN: DataSN は、適切にクリーニングされた数千のデータセットをさまざまな形式とカテゴリで提供します。 これは、プログラマティック SEO プロジェクト用の高品質のデータセットを見つけるための信頼できるリソースです。
  • NASA EarthData:プロジェクトに地球関連のデータセットが必要な場合、NASA EarthData は優れたソースです。 これにより、NASA のオープンアース データへのアクセスが提供され、環境および地理の分析に役立つ可能性があります。
  • 世界銀行オープンデータ:さまざまな国の GDP、財政、人口、その他の社会経済的要因に関連するデータが必要な場合、世界銀行オープンデータは貴重なリソースです。
  • Academic Torrents: Academic Torrents は、研究や学術関連のデータセットを含む大規模なデータセットをホストします。 さまざまなプログラマティック SEO アプリケーションに役立つデータの広範なコレクションへのアクセスを提供します。

これらのデータセット リポジトリと検索エンジンは、自由に利用できる豊富なデータセットを提供しており、プログラマティック SEO プロジェクトに必要なデータを見つけるための貴重なリソースとなっています。

データが複数の Web ページに存在する

必要なデータがさまざまなサイトの複数の Web ページに分散している場合、その情報を自動的に収集して統合するためにデータ スクレイピングが不可欠になります。 詳細を見てみましょう。

  1. ノーコード ツールを使用する:より単純なデータ抽出タスクのために、スクレイピングをよりアクセスしやすくするいくつかのノーコード ツールが利用可能です。 人気のあるオプションには、OctoParse、ScrapingBee、Zyte、ParseHub などがあります。 個人的には、OctoParse が非常に効果的であることがわかりました。 これらのツールは通常、Web ページ上の繰り返し要素の自動検出やページネーションなどの機能を提供しており、スクレイピングを始めるのに便利です。 たとえば、OctoParse のデスクトップ バージョンでは、無料プランで最大 10,000 行のデータをスクレイピングできます。 抽出したデータは、CSV、XLS、JSON、MySQL などの形式でエクスポートできます。
  2. カスタム スクリプトを使用する場合:より複雑なスクレイピング要件の場合は、カスタム スクレイパー スクリプトを作成する必要があります。 Selenium、Scrapy、BeautifulSoup、Requests、lxml などの Python ライブラリは、Web スクレイピングを始めるための広範なドキュメントと機能を提供します。 ただし、データのスクレイピングは時間がかかり、複雑なプロセスになる可能性があることに注意することが重要です。 これには、データをスクレイピングし、それをクリーンアップして使用できるようにすることが含まれます。 コーディングに熟練していない場合、または学習に投資する時間がない場合は、経験豊富なフリーランスのデータ スクレーパーを雇うことをお勧めします。 Upwork のようなプラットフォームを利用すると、スクレイピングのニーズを効率的に処理できる熟練した Web スクレイパーにアクセスできるため、プログラマティック SEO の他の重要な側面に集中できるようになります。

一般に公開されているデータをスクレイピングすることは通常は違法ではありませんが、スクレイピングしている Web サイトの利用規約を確認し、遵守することが重要であることに留意してください。

さらに、フリーランスの Web スクレイパーと協力すると、スクレイピングとデータ クリーニングの負担が軽減され、プログラマティック SEO プロジェクトの他の重要な側面に集中するためのより多くの時間とエネルギーが得られます。

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結論: プログラマティック SEO 2023 用のデータセットを見つける方法

最後に、ボーナスのヒントを共有しましょう。 プログラマティック SEO プロジェクトで使用するデータセットを 1 つだけに制限しないでください。 実際に複数のデータセットを組み合わせて、本当にユニークなものを作成できます。

例を示します。車の名前と仕様を含む 1 つのデータセットと、それらの車の年間販売データを含む別のデータセットがあると想像してください。

これらのデータセットを結合することで、各車の詳細と販売台数の両方を含む強力なデータセットを作成できます。

高品質のデータセットを入手したら、次のステップは、データをシームレスに組み込んだ同様に高品質のページ テンプレートを作成することです。

単にデータを持っているだけではないことを忘れないでください。 また、魅力的でユーザーフレンドリーな方法でそれを提示することも重要です。

ご質問がある場合、またはさらにサポートが必要な場合は、お気軽に以下にコメントを残してください。 私はあなたのプログラマティック SEO の旅をお手伝いするためにここにいます。 データセットハンティングを楽しんでください!