那么，我们决定实现什么自动化？

[mahmud208]

这就是我们当前表格的样子（但我们并不止于此！）： 报告， 内容差距分析， 完成关键词分析， 批量分析（包括关键字位置的详细分布、索引页面的数量等） 声音份额 和其他。 向前迈出一小步 正如我提到的，有很多子助手可以帮你节省大量时间。我想在这里列出其中一些，因为它们可能会帮助那些尚不了解它们的人。这可以通过关键词分析来最好地想象，它由几个按逻辑顺序排列的步骤组成。 关键词分析 第一步是数据收集，您可以使用Scrape Similar浏览器扩展程序，它可以一次复制所有类别、产品或其他任何内容的名称。不管你信不信，当你尝试 Scrape Similar 时，CTRL+C 和 CTRL+V 突然感觉非常慢。 此外，您还可以节省大量清理关键词的时间。

Martin Žatkovič 在他的文章《最大限度地提高关键词分析——自动化》中指出了 OpenRefine 数据清理脚本。借助该脚本，聚类过程缩短至几乎为零。我们可以花更多时间对数据进行细分和解释。 Keyword Eater还可以帮助 阿尔巴尼亚 电话号码 列表 您进行关键字分析，在最后阶段，您可以： 包含关键词数据（搜索量、竞争、登陆页面等）的文件。 包含登陆页面数据（加载速度、H1 标题、标题等）的文件。 关键词分割/分类文件。 基于这些文件，该工具将创建一个最终的 Excel 文件，您只需将所有内容放在一起即可。它甚至计算 Seznam 和 Google 的综合搜索量、潜力（搜索量/竞争）等列。

再次，您获得了更多的时间来解释数据。 加起来之后，由于自动化，您节省了 5-10 小时的时间。满足截止日期的可能性已经增加了很多倍，并且封面文本的时间也增加了。 其他协助示例 快速了解 Google Search Console，其中 Google Spreadsheet 中有许多报告模板，这也会让我们的工作变得更加轻松。您可以在 R 上找到其中一个，名称为Google Search Console – Quick Insights [Google Sheet]。 Data Studio Hacks 还创建了 Screaming Frog 概述。这将使您的数据更清晰且更易于浏览。您可以在以下地址找到示例报告：。