프로그래매틱 SEO 2023용 데이터세트 찾는 방법: 팁과 요령!!

이봐! 프로그래밍 방식의 SEO 프로젝트를 위한 고품질 데이터 세트를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니까? 저를 믿으세요. 저도 거기에 가봤습니다.

SEO 애호가로서 저는 콘텐츠 최적화에 성공하기 위해 최고의 데이터 세트를 보유하는 것이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다.

이는 SEO 전략의 기초와 같습니다. 하지만 올바른 데이터 세트를 찾는 것은 정말 어려운 일입니다. 천편일률적인 접근 방식은 없으며 종종 건초더미에서 바늘 찾기처럼 느껴집니다.

하지만 걱정하지 마세요. 여러분과 공유할 몇 가지 통찰력이 있기 때문입니다. 이 게시물에서는 프로그래밍 방식의 SEO를 위한 데이터 세트를 찾는 방법 에 대한 개인적인 방법을 공개합니다. 바로 시작해 볼까요?

프로그래밍 방식의 SEO 데이터 세트의 목적은 무엇입니까?

프로그래밍 방식의 SEO 프로젝트와 관련하여 데이터 세트는 저에게 금광과 같습니다. 여기에는 내 페이지 템플릿에 매핑할 수 있는 모든 필수 데이터 요소가 포함되어 있어 한 번에 수백 또는 수천 페이지를 만들 수 있습니다.

그것은 게임 체인저입니다!

내 접근 방식을 안내해 드리겠습니다. 저는 보통 타겟팅하려는 키워드를 명확하게 이해하는 것부터 시작합니다.

이 지식으로 무장한 저는 데이터 세트의 세계에 뛰어들어 제 SEO 목표와 일치하는 완벽한 데이터 세트를 찾습니다. 마치 보물 찾기를 시작하는 것과 같습니다!

다양한 소스와 플랫폼을 탐색하면서 키워드를 염두에 두고 필요한 관련 데이터 포인트를 제공하는 데이터 세트를 찾습니다.

내 키워드와 잠재력을 여는 열쇠를 쥐고 있는 데이터 세트 사이에 점을 연결하는 것과 같습니다.

발견한 각 데이터 세트로 품질, 관련성 및 정확성을 분석합니다. 프로그래밍 방식의 SEO 프로젝트에 연료를 공급하기 위해 가능한 최고의 데이터로 작업하고 있는지 확인하고 싶습니다.

성공을 보장하는 레시피를 위해 가장 좋은 재료를 선택하는 것과 같습니다.

앞으로 나아가면서 다음 각 시나리오를 살펴보겠습니다.

하나의 웹 페이지에서 데이터를 사용할 수 있습니다.

1. 구글의 도움을 받아라

Google은 필요한 데이터 세트를 찾기 위한 강력한 도구입니다. 다음은 Google을 활용하여 관련 데이터 세트를 검색하는 몇 가지 방법입니다.

• 데이터 세트 직접 검색: Google에서 검색할 때 내 키워드에 "데이터 다운로드" 접두사 또는 접미사를 추가합니다. 이를 통해 Google은 내 검색어와 일치하는 여러 웹사이트의 데이터세트를 자동으로 표시할 수 있습니다.
• 다음 파일 유형을 사용할 수 있습니다. 검색 연산자: Google 검색 엔진은 Microsoft Excel 파일(.xls)을 인덱싱합니다. 검색 쿼리에 "filetype:xls"를 추가하여 Excel 형식의 데이터 세트를 구체적으로 검색할 수 있습니다.
• 사이트 사용: 검색 연산자: 이 연산자를 사용하면 특정 웹사이트 내에서 검색할 수 있습니다. 검색 끝에 'site:docs.google.com/spreadsheets'를 추가하여 공개 Google 스프레드시트를 찾는 데 활용할 수 있습니다. 이렇게 하면 특정 웹사이트의 Google 스프레드시트만 표시되도록 결과가 좁혀집니다.
• Kaggle 또는 기타 사이트 검색: Kaggle과 같은 특정 웹사이트에서 site: 연산자를 사용할 수 있습니다. 내 검색 쿼리에 "site:kaggle.com"을 추가하면 Kaggle에서 사용 가능한 데이터 세트에 대한 결과에 집중할 수 있습니다.
• Google의 데이터세트 검색 사용: Google의 데이터세트 검색은 다양한 웹사이트의 데이터세트를 검색 결과로 표시하는 전용 도구입니다. 프로그래밍 방식의 SEO 프로젝트와 관련된 데이터 세트를 탐색하고 찾는 편리한 방법입니다.

이러한 기술을 활용하고 Google의 검색 기능을 활용하면 프로그래밍 방식의 SEO 프로젝트에 필요한 데이터 세트를 찾을 가능성을 크게 높일 수 있습니다.

검색엔진 최적화 전략에 도움이 될 데이터에 액세스하기 위해 방대한 정보 풀을 활용하는 것과 같습니다.

2. 정부 사이트 및 저장소 검색

프로젝트에 대한 거의 모든 정부 웹사이트에서 공개 데이터를 찾을 수 있습니다. 데이터는 일반적으로 대부분의 시간 동안 무료로 다운로드할 수 있습니다.

예를 들어 미국 정부의 data.gov에는 300,000개가 넘는 데이터 세트가 있습니다. 또 다른 정부 웹사이트인 Data.gov.in은 80만 개가 넘는 데이터 세트와 API를 제공합니다.

A. 레이드 레딧

Reddit은 다양한 주제에 대한 데이터 세트를 검색할 수 있는 활성 커뮤니티를 호스팅합니다.

주목할만한 Reddit 커뮤니티는 다음과 같습니다.

• r/datasets: 이 커뮤니티는 사용자가 제공한 다양한 데이터 세트 모음을 제공합니다. 기존 데이터 세트를 탐색 및 다운로드하거나 프로젝트에 대한 특정 데이터 세트를 요청할 수도 있습니다.
• r/OpenData: 이 하위 레딧은 사용자가 자유롭게 액세스할 수 있는 데이터 세트를 공유하고 논의하는 개방형 데이터 이니셔티브에 중점을 둡니다. 프로그래밍 방식의 SEO 프로젝트에 활용할 수 있는 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트를 찾을 수 있는 좋은 장소입니다.
• r/DataHoarder: 주로 데이터 저장 및 보관에 중점을 두지만 이 커뮤니티는 종종 대규모 데이터 세트를 공유하고 데이터 매니아에게 귀중한 통찰력을 제공합니다. 다른 곳에서는 쉽게 찾을 수 없는 고유한 데이터 세트를 발견할 수 있습니다.
• r/data: 이 하위 레딧은 데이터 세트를 포함한 데이터 관련 주제를 논의하는 데 전념합니다. 이 커뮤니티 내에서 토론, 권장 사항 및 데이터 세트 요청을 찾을 수 있습니다.

이러한 Reddit 커뮤니티의 장점은 기존 데이터 세트에 대한 액세스를 제공할 뿐만 아니라 특정 데이터 세트 요청을 기꺼이 도와줄 동료 데이터 애호가와 상호 작용할 수 있는 기회를 제공한다는 것입니다.

B. 레이드 GitHub

GitHub는 다양한 형식의 데이터 보물창고입니다.

활용 방법은 다음과 같습니다.

• GitHub에서 직접 검색: GitHub.com을 방문하고 관련 키워드를 사용하여 특정 데이터 세트를 검색합니다. 예를 들어 자동차 판매 데이터를 찾고 있다면 GitHub에서 "자동차 판매 데이터"를 검색하세요.
• Google에서 site:github.com 사용: GitHub로 검색 범위를 좁히려면 Google 검색 쿼리에 "site:github.com"을 포함합니다. 이렇게 하면 검색 결과에 GitHub에서 호스팅되는 관련 데이터 세트만 표시됩니다.
• inurl:csv와 함께 site:github.com 사용: 특히 CSV 형식의 데이터 세트가 필요한 경우 Google 검색 쿼리에서 "site:github.com"을 "inurl:csv"와 결합하십시오. 이렇게 하면 GitHub에서 원하는 형식의 데이터 세트를 찾는 데 도움이 됩니다.

C. 공개 API

데이터는 CSV, XLS 또는 MySQL 형식으로 제한되지 않습니다. API 형식으로도 사용할 수 있습니다. API 작업에 익숙하다면 API 데이터를 활용하여 프로그래밍 방식의 SEO 사이트를 만들 수 있습니다.

RapidAPI는 무료 및 유료로 다양한 프로젝트를 위한 수많은 API를 제공하는 탁월한 플랫폼입니다.

ProgrammableWeb, PublicAPIs, AnyAPI 및 API List와 같은 RapidAPI 및 기타 API 목록 사이트를 탐색하여 프로그래밍 방식의 SEO 요구 사항과 관련된 API를 찾으십시오.

D. 데이터세트 리포지토리/검색 엔진에서 검색

여러 데이터세트 리포지토리와 검색 엔진을 통해 방대한 데이터세트 컬렉션에 액세스할 수 있습니다. 다음 플랫폼을 고려하십시오.

• Kaggle: Kaggle은 금융에서 위성 이미지에 이르기까지 다양한 주제에 대한 광범위한 데이터 세트 컬렉션으로 유명합니다. 활기찬 데이터 애호가 커뮤니티를 제공하고 종종 데이터 과학 대회를 주최합니다.
• Awesome Public Datasets: 이 선별된 컬렉션은 다양한 범주에 걸쳐 수백 개의 데이터 세트를 제공합니다. 커뮤니티에서 정기적으로 업데이트하여 광범위한 귀중한 데이터 리소스를 보장합니다.
• Data World: Data World는 다양한 데이터 세트에 대한 액세스를 제공하는 플랫폼입니다. 다양한 도메인에서 시각화, 분석 및 데이터 탐색을 위한 협업 도구를 제공합니다.
• DataSN: DataSN은 다양한 형식과 범주로 적절하게 정리된 수천 개의 데이터 세트를 제공합니다. 프로그래밍 방식의 SEO 프로젝트를 위한 고품질 데이터 세트를 찾기 위한 신뢰할 수 있는 리소스입니다.
• NASA EarthData: 프로젝트에 지구 관련 데이터 세트가 필요한 경우 NASA EarthData는 훌륭한 소스입니다. 환경 및 지리적 분석에 유용할 수 있는 NASA의 열린 지구 데이터에 대한 액세스를 제공합니다.
• World Bank Open Data: 여러 국가의 GDP, 금융, 인구 및 기타 사회 경제적 요인과 관련된 데이터가 필요한 경우 World Bank Open Data는 귀중한 리소스입니다.
• Academic Torrents: Academic Torrents는 연구 및 학계와 관련된 데이터를 포함하여 방대한 데이터 세트를 호스팅합니다. 다양한 프로그래밍 방식의 SEO 애플리케이션에 유용할 수 있는 광범위한 데이터 컬렉션에 대한 액세스를 제공합니다.

이러한 데이터 세트 리포지토리 및 검색 엔진은 무료로 사용할 수 있는 풍부한 데이터 세트를 제공하므로 프로그래밍 방식의 SEO 프로젝트에 필요한 데이터를 찾는 데 유용한 리소스가 됩니다.

데이터가 여러 웹 페이지에 있음

필요한 데이터가 다양한 사이트의 여러 웹 페이지에 흩어져 있는 경우 해당 정보를 자동으로 수집하고 통합하려면 데이터 스크래핑이 필수적입니다. 자세한 내용을 살펴보겠습니다.

1. 코드 없는 도구 사용: 더 간단한 데이터 추출 작업을 위해 스크래핑에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 몇 가지 코드 없는 도구를 사용할 수 있습니다. 인기 있는 옵션으로는 OctoParse, ScrapingBee, Zyte 및 ParseHub가 있습니다. 개인적으로 저는 OctoParse가 매우 효과적이라는 것을 알았습니다. 이러한 도구는 일반적으로 반복되는 요소의 자동 감지 및 웹 페이지의 페이지 매기기와 같은 기능을 제공하므로 스크래핑을 편리하게 시작할 수 있습니다. 예를 들어 OctoParse의 데스크톱 버전은 무료 요금제로 최대 10,000행의 데이터를 스크랩할 수 있습니다. 추출된 데이터를 CSV, XLS, JSON 및 MySQL과 같은 형식으로 내보낼 수 있습니다.
2. 사용자 지정 스크립트 사용: 보다 복잡한 스크래핑 요구 사항의 경우 사용자 지정 스크레이퍼 스크립트를 작성해야 합니다. Selenium, Scrapy, BeautifulSoup, Requests 및 lxml과 같은 Python 라이브러리는 웹 스크래핑을 시작하기 위한 광범위한 문서 및 기능을 제공합니다. 그러나 데이터 스크래핑은 시간이 많이 걸리고 복잡한 프로세스일 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 데이터를 스크랩한 다음 정리하여 사용할 수 있도록 합니다. 코딩에 능숙하지 않거나 학습에 투자할 시간이 없다면 경험이 풍부한 프리랜서 데이터 스크래퍼를 고용하는 것이 좋습니다. Upwork와 같은 플랫폼은 스크래핑 요구 사항을 효율적으로 처리할 수 있는 숙련된 웹 스크레이퍼에 대한 액세스를 제공하므로 프로그래밍 방식의 SEO의 다른 중요한 측면에 집중할 수 있습니다.

공개적으로 사용 가능한 데이터를 스크랩하는 것은 일반적으로 불법이 아니지만 스크랩하는 웹사이트의 이용 약관을 검토하고 준수하는 것이 중요합니다.

또한 프리랜서 웹 스크레이퍼로 작업하면 스크래핑 및 데이터 정리의 부담을 덜어 프로그래밍 방식의 SEO 프로젝트의 다른 중요한 측면에 집중할 수 있는 더 많은 시간과 에너지를 제공할 수 있습니다.

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결론: 프로그래매틱 SEO 2023을 위한 데이터 세트를 찾는 방법

마무리하기 전에 보너스 팁을 공유하겠습니다. 프로그래밍 방식의 SEO 프로젝트에 하나의 데이터세트만 사용하도록 제한하지 마세요. 실제로 여러 데이터 세트를 결합하여 진정으로 고유한 것을 만들 수 있습니다.

예를 들어 보겠습니다. 자동차 이름과 사양이 있는 데이터 세트 하나와 해당 자동차의 연간 판매 데이터가 있는 다른 데이터 세트가 있다고 가정해 보십시오.

이러한 데이터 세트를 병합하면 각 자동차의 세부 정보와 판매 수치를 모두 포함하는 강력한 데이터 세트를 만들 수 있습니다.

이제 고품질 데이터 세트를 손에 넣었다면 다음 단계는 데이터를 원활하게 통합하는 동일한 고품질 페이지 템플릿을 만드는 것입니다.

기억하세요. 단지 데이터를 가지고 있는 것이 아닙니다. 그것은 또한 매력적이고 사용자 친화적인 방식으로 그것을 제시하는 것에 관한 것입니다.

질문이 있거나 추가 지원이 필요하면 주저하지 말고 아래에 의견을 남겨주세요. 프로그래밍 방식의 SEO 여정을 도와드리겠습니다. 행복한 데이터 세트 사냥!