科技是第一生产力。技术几乎完全改变了我们的生活方式。自动化使我们减少繁琐重复的工作。在SEO中，这包括可能需要几天，几周或几个月的任务使其自动化执行变得更容易。这就是为什么越来越多的SEO专业人员正在使用Python使无聊重复性的任务变得更加自动。
什么是Python
Python是一种开源的，面向对象的编程语言。根据Python.org的说法，其简单易学的语法强调可读性，因此降低了程序维护的成本。它用于自然语言处理（NLP），搜索/爬网数据分析和SEO工具自动化。
我不是Python开发人员，因此本文与如何开发Python脚本无关。本文的目的是根据我完成重复繁琐任务的经历，可以使用Python自动化来代替的几个SEO相关清单，这些重复任务使我和我的团队花费了大量时间：
1.关键词覆盖
2.关键词分类
3.XML网站地图
4.状态码分析
5.SEO分析
关键词覆盖关键词覆盖测试可查看网站当前对竞争对手的可见关键词排名，并确定当前关键字/内容覆盖范围的差距。它还可以确定竞争对手在哪些地方没有您站点的关键词排名。
为此，您将数据输入Excel，并通过品牌和非品牌关键字以及在不同的可见性区域中数据。如果您有很多非品牌的关键字，业务线和竞争对手，并且您有多个类别和子类别，这将是非常具有挑战性的。
但是，使用Python脚本，您可以自动化流程，并使用重叠的关键字分析跨站点的流量，以捕获未开发的受众并发现内容空白。这要快得多，只需几个小时即可完成。
关键词分类关键词覆盖过程的一部分是关键词分类，这是一个精疲力尽的过程，过去通常是手动完成的。
对于拥有数千甚至数百万个关键字的大型网站，按意图对关键字进行分类（请参阅，思考，执行）可能是您最糟糕的噩梦，并且可能需要数周的时间。
但是，现在，可以使用深度学习进行自动的意图分类。深度学习依赖于复杂的神经网络。Python是语义研究最常用的语言，这是因为Python具有广泛的库并在学术界得到广泛采用。
XML地图XML地图就像您网站的实际地图一样，它使搜索引擎知道最重要的页面以及应爬网的页面。
如果您的动态站点有成千上万个页面，那么可能很难查看对哪些页面建立了索引，特别是如果所有URL都在一个大型XML文件中。
现在假设您的网站上有非常重要的页面，必须不惜一切代价对它们进行抓取和索引。例如，电子商务网站上的畅销书，或旅游网站上最受欢迎的目的地。如果您在XML网站地图中将最重要的页面与其他次要页面混合在一起（这是大多数CMS生成的网站地图的默认行为），则您将无法分辨出一些最佳页面何时出现抓取或索引问题。
但是，使用Python脚本，您可以轻松创建自定义XML网站地图，其中仅包含您感兴趣的页面，以密切