Python (Pandas) ile Akılcı Filtreleme
Hedef kitlenize uygun yüz binlerce satırlık listeleri (örneğin; Türkiye'deki tüm otomotiv servisleri, mahalleleri, kiralık ev trendleri) Wikipedia, Devlet Veritabanları (Open Data) veya mevcut SQL sunucularından çekeriz. Eldeki ham veriyi bir e-tabloda tutamayacak kadar büyük olduğunda devreye Python Dataframes girer.
Dinamik Kombinasyon Mantığı
Ana formül şudur: [Anahtar Kelime] + [Lokasyon/Kategori] + [Belirteç Özellik]. Örneğin: "Kadıköy'de Açık Lüks Oto Yıkama Servisleri", "Ataşehir'de Pazar Günü Açık Ekonomik Oto Yıkama Servisleri". Bu permütasyonları binlerce kez üreten ve her biri için veri setindeki ilgili JSON karşılığını atayan yapıyı kuruyoruz.
Uygulamalı Veri Temizliği Kod Örneği
import pandas as pd
# Ham veriyi okuma
data = pd.read_csv("raw_locations_services.csv")
# Boş ve alakasız verileri (NaN) eleme işlemi
clean_data = data.dropna(subset=['city', 'service_type'])
# Şablon URL verilerini programatik (slugify) türetme
clean_data['seo_slug'] = clean_data['service_type'].str.lower() + "-servisi-" + clean_data['city'].str.lower()
print("Optimize edilmiş SEO Tablosu Hazır!")Veriyi mükemmel hale getirmeden sayfaları oluşturursanız, Google sitenizi milyarlarca sayfalık bir "Doorway Pages" spami olarak algılayacaktır. Bu modül işin sigortasıdır.