Presentazione dello stack di dati DataSEO
Scegli la decisione a cui devono contribuire i tuoi dati: monitoraggio del posizionamento, pianificazione delle keyword, audit tecnici, analisi locale, e-commerce o analisi delle risposte dell’AI. Definisci i criteri di successo prima di selezionare gli endpoint.
Specifica le entità, i mercati, le lingue e la frequenza. Queste scelte determinano se due record possono essere confrontati e quali campi servono alla tua applicazione.
Inizia con una domanda di ricerca
Usa il catalogo prodotti per individuare le famiglie pertinenti. Una categoria del catalogo non garantisce che siano disponibili tutti i percorsi o i dataset storici di quella categoria.
- Ha addestrato un modello di embedding più grande, con più risorse di calcolo e dati rispetto a qualsiasi modello precedente.
- rank_group descrive una posizione all'interno di un tipo di risultato, mentre rank_absolute descrive la posizione nella pagina dei risultati. Mantieni entrambi quando gli annunci o le funzionalità avanzate influenzano la visibilità.
- Imposta la parola chiave, il motore di ricerca, la località, la lingua e il dispositivo. Mantieni queste impostazioni con ogni osservazione affinché i confronti delle classifiche descrivano lo stesso pubblico e mercato.
La raccolta SERP osserva i risultati di ricerca selezionati. Parole chiave Data descrive le stime della domanda specifiche per fonte. On-Page analizza pagine o ambiti definiti scansioni. Mantieni distinti questi metodi.
Scegli il metodo di raccolta
Business, Reviews, Merchant e App Data utilizzano identificatori e percorsi di raccolta specifici per fonte. Mantieni tali identificatori invece di unire i record basandoti solo sul nome visualizzato.
Raccogli risultati organici, annunci e funzionalità di ricerca nei motori di ricerca, mercati e dispositivi supportati. Usa JSON strutturato, HTML e opzioni di raccolta specifiche per fonte per il monitoraggio del ranking e l'analisi della concorrenza.
Send task objects as an array for supported POST routes. Read both the HTTP status and the per-task status_code before interpreting a result.
Convalida il contratto di risposta
Una risposta HTTP riuscita può contenere un’attività non riuscita. Conserva lo stato e il messaggio dell’attività, così la tua applicazione può mostrare un servizio non disponibile osservazione anziché dati vuoti inventati.
Gli esempi su questo sito web mostrano campi semplificati. Prima di considerarli un contratto di produzione completo, richiedi lo schema del percorso selezionato e una risposta rappresentativa.
Archivia la fonte, le impostazioni di input e l'ora della raccolta insieme a ogni osservazione. Distingui i valori raccolti direttamente, le stime, le metriche derivate e i campi mancanti.
Conserva la provenienza
Mantieni vuoti i campi null quando il valore sottostante non è disponibile. Lo zero è un valore reale e non deve essere usato come segnaposto per volume, ranking o link mancanti.
DataSEO ora include:
- 1,27B annunci e-commerce con prezzi e disponibilità
- Oltre 211M attività commerciali locali con orari e valutazioni
- Notizie, sport, meteo e dati di mercato in tempo reale
- Voli, eventi locali, trasporti pubblici e podcast
Usa chiavi stabili per attività commerciali, app, prodotti e URL. Registra gli identificatori specifici della fonte, così da poter associare gli aggiornamenti successivi senza unire entità non correlate.
Imposta la parola chiave, il motore di ricerca, la località, la lingua e il dispositivo. Mantieni queste impostazioni con ogni osservazione affinché i confronti delle classifiche descrivano lo stesso pubblico e mercato.
Definire l’ambito dell’accesso e della consegna
Analizza la ricerca organica, le mappe, le notizie, le immagini, gli acquisti e altri tipi di risultati supportati. Usa i tipi di elemento per interpretare i campi restituiti da ciascun endpoint.
Esigenze di distribuzione in blocco, licenze, conservazione e prezzi per i clienti un ambito concordato. Questa anteprima non non affermare di disporre di un database storico già pronto o un connettore nativo per il data warehouse.
Inizia con un piccolo campione rappresentativo. Verifica la completezza dei campi, copertura delle fonti e gestione degli errori prima di aumentare il volume di raccolta.
