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using(landing)
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order by diffVisitas asc
AND TABLES TO COMPARE DATA
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SELECT landing, toDate('2020-01-13') AS fechaIni_1, toDate('2020-01-19') AS fechaFin_2,
(((fechaIni_1 ) - (-1 * ((fechaIni_1 - fechaFin_2) - 1))) + ((toDayOfWeek(fechaIni_1) -
toDayOfWeek(((fechaIni_1 - 7) - (-1 * ((fechaIni_1 - fechaFin_2) - 1))))) - 1)) + 1 AS FechaInicial,
FechaInicial + ((((fechaFin_2 - 7) - (-1 * (fechaIni_1 - fechaFin_2))) - 1) - ((fechaIni_1 - 7) - (-1 * ((fechaIni_1
- fechaFin_2) - 1)))) AS FechaFinal, sumIf(visitas, fecha BETWEEN FechaInicial and FechaFinal) as
visitasAnt,
sumIf(visitas, fecha BETWEEN fechaIni_1 and fechaFin_2) as visitasAct,
visitasAct-visitasAnt as diffVisitas
from
Analytics
where
(fecha BETWEEN FechaInicial and FechaFinal)
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group by
landing
order by
diffVisitas
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CREAR TABLA GSC
Los campos variarán
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CREATE TABLE
GSC_https_dominio_com (
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dispositivo String, pais String
) ENGINE = MergeTree(
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SeoQL: SQL para SEO

  • 2. HOLA! SOY LINO URUÑUELA Hablaré de SQL para SEO Email linourunuela@gmail.com info@funnelpunk.com 2 Mi blog: Mecagoenlos.com
  • 3. SEO Y DATOS Poder obtener, transformar y cargar datos es una ventaja competitiva. 3
  • 4. 1. HAY VIDA MÁS ALLÁ DE PYTHON Tratar grandes volúmenes de datos no es tan sencillo como seguir los pasos en un notebook o colab
  • 5. ¿POR QUÉ SABER SQL ES IMPORTANTE PARA EL SEO? ▪ Sencillo, potente y sobretodo ÚTIL ▪ Las empresas usan BBDD para manejar sus datos ▪ No solo te serivirá para SEO Para analizar determinados datos no es obligatorio usar python, su curva de aprendizaje es alta 55
  • 6. 1.169.296.677 Filas de logs en un único cliente, solo de Googlebot 5.118.841.009 Total filas en la base de datos! 44.63 GiB Tamaño de la tabla de logs 6
  • 7. ¿QUÉ NOS APORTA SQL AL SEO? Google Analytics Obtener informes que de otra manera no podrías realizar. Análisis de Logs Saber REALMENTE qué hace Google en tu web Search Console Los datos de Google Search Console son muy útiles 7 Screaming Frog Analizar cosas específicas, unir datos con otras fuentes, etc Ficheros csv, json.. Analiza datos directamente de los propios ficheros, ya estén alojados en tu ordenador como en la nube. Otros usos Hay muchas fuentes de datos de lo más variopinta en internet a disposición de cualquiera
  • 8. 2. SeoQL, sentencias SQL útiles para cualquier SEO Vamos a ver algunas sentencias SQL que nos arrojarán información útil para nuestro día a día
  • 9. Place your screenshot here 9 CREAR TABLA ANALYTICS Los campos variarán según tus necesidades, por ejemplo dimensiones personalizadas...
  • 10. 10 Sesiones totales select sum(visitas) as visitas from Analytics where fecha BETWEEN '2020-01-01' and '2020-10-01
  • 11. 11 select sum(visitas) as visitas from Analytics where fecha BETWEEN '2020-01-01' and '2020-10-01 visitas 532.182 Visitas totales entre dos fechas
  • 12. 12 select sum(visitas) as visitas, uniqExact(landing) as UrlsUnicas from Analytics where fecha BETWEEN '2020-01-01' and '2020-10-01' visitas UrlsUnicas 532.182 1.756 Visitas totales y URLs con tráfico entre dos fechas
  • 13. 13 select sum(visitas) as visitas, uniqExact(landing) as numLandingsUnicas from Analytics where fecha BETWEEN '2020-01-01' and '2020-10-01' and medium = 'organic' visitas UrlsUnicas 532.182 1.756 Visitas orgánicas totales y URLs con tráfico entre dos fechas
  • 14. 14 select t1.landing, visitasAnt,visitasAct,(visitasAct-visitasAnt) diffVisitas from ( SELECT sum(visitas) visitasAnt,landing FROM Analytics where fecha BETWEEN '2020-01-06' and '2020-01-11' group by landing ) as t1 ANY LEFT JOIN ( SELECT sum(visitas) visitasAct,landing FROM Analytics where fecha BETWEEN '2020-01-13' and '2020-01-18' group by landing ) as t2 using(landing) where diffVisitas < 0 order by diffVisitas asc
  • 15. AND TABLES TO COMPARE DATA 15 landing visitasAnt visitasAct diffVisitas /modelos/ld-modelo-de-solicitud-de-certificado -de-estudios-secundarios-lima.php 291 190 -101 /modelos/ld-modelo-de-solicitud-de-496.php 201 138 -63 /modelos/ld-modelo-de-liquidacin-de-una-myp e.php 189 139 -50
  • 16. 16 SELECT landing, toDate('2020-01-13') AS fechaIni_1, toDate('2020-01-19') AS fechaFin_2, (((fechaIni_1 ) - (-1 * ((fechaIni_1 - fechaFin_2) - 1))) + ((toDayOfWeek(fechaIni_1) - toDayOfWeek(((fechaIni_1 - 7) - (-1 * ((fechaIni_1 - fechaFin_2) - 1))))) - 1)) + 1 AS FechaInicial, FechaInicial + ((((fechaFin_2 - 7) - (-1 * (fechaIni_1 - fechaFin_2))) - 1) - ((fechaIni_1 - 7) - (-1 * ((fechaIni_1 - fechaFin_2) - 1)))) AS FechaFinal, sumIf(visitas, fecha BETWEEN FechaInicial and FechaFinal) as visitasAnt, sumIf(visitas, fecha BETWEEN fechaIni_1 and fechaFin_2) as visitasAct, visitasAct-visitasAnt as diffVisitas from Analytics where (fecha BETWEEN FechaInicial and FechaFinal) or (fecha BETWEEN fechaIni_1 and fechaFin_2) group by landing order by diffVisitas Compara tráfico entre dos fechas
  • 20. 20 CREAR TABLA GSC Los campos variarán según tus necesidades, por ejemplo dimensiones personalizadas... CREATE TABLE GSC_https_dominio_com ( fecha Date, consulta String, landing String, clicks UInt32, impresiones UInt32, posicion Float32, ctr Float32, dispositivo String, pais String ) ENGINE = MergeTree( fecha, landing, 8192
  • 21. 21 Cuántas KWs suben y bajan para determinada expresion regular
  • 23. 23 Compara clicks, impresiones, posición entre dos fechas
  • 25. 25 Agrupa por TOP3, TOP5 y TOP10 kws de SC
  • 26. 26 Agrupa por TOP3, TOP5 y TOP10 kws de SC
  • 27. 27 Agrupa por TOP3, TOP5 y TOP10 kws de SC
  • 28. 28 Agrupa por TOP3, TOP5 y TOP10 kws de SC diario