Regex este acel instrument discret care face munca grea în culise când cauți sau procesezi texte. Povestea ne duce în aria SEO și procesare a limbajului, unde expresiile regulate (regular expressions) sunt folosite pentru a găsi, filtra și curăța date, fie că lucrezi în Google Search Console, Google Analytics, Looker Studio, Screaming Frog sau chiar Google Sheets. De la detectarea variantelor unui brand la separarea interogărilor „murdare”, regex convertește operațiuni care ar necesita zeci de linii de cod în ceva ce poți realiza cu o singură expresie. Istoric, expresiile regulate provin din teoria limbajelor formale și din programare, dar azi sunt la fel de valoroase pentru marketeri precum pentru ingineri.
Expresiile regulate sunt șiruri de caractere care definesc un model pentru potrivirea textului. Practic, asta înseamnă că poți extrage, valida sau înlocui segmente precise de text fără a scrie o aplicație complexă. În SEO, ele servesc la analizarea variațiilor de cuvinte-cheie, curățarea interogărilor colectate și crearea de filtre avansate. În plus, regex are un rol în NLP: ajută la segmentarea textului, recunoașterea unor structuri specifice și, în anumite faze, la modul în care modelele mari tokeniză limbajul. Dacă ai construit vreodată un script care filtrează variantele numelui unui brand sau ai testat segmente de trafic cu regex, ai experimentat deja utilitatea lor.
Numeroase unelte folosite în SEO includ suport pentru regex. În Google Search Console poți aplica un filtru regex pentru a izola tipuri concrete de interogări. În Google Analytics expresiile regulate sunt folosite în segmente, filtre, evenimente sau audiențe. Looker Studio le folosește pentru câmpuri calculate și reguli de validare, iar Screaming Frog permite filtrarea și extragerea datelor în timpul crawl-ului, precum și excluderea URL-urilor pe baza unui pattern. Google Sheets oferă funcții precum REGEXMATCH(text, regular_expression) pentru verificări rapide. Chiar și în fluxuri mai avansate, cum ar fi scripturile Python rulate într-un Google Colab, regex rămâne un instrument fundamental pentru procesarea listelor de interogări sau de conținut.
Dacă începi să înveți regex, nu trebuie să devii expert în cod, dar e util să înțelegi elementele de bază ca să poți testa și corecta ce generează un model sau un utilitar. Iată un ghid succint pentru simbolurile cele mai folosite: . potrivește orice caracter singular; ^ marchează începutul unei linii; $ marchează sfârșitul; * înseamnă 0 sau mai multe repetiții; + înseamnă 1 sau mai multe; ? face caracterul opțional; {} specifică un număr fix de repetări; [] potrivește orice caracter din interior; scapă caractere speciale sau semnalează secvențe speciale precum d; () grupează caractere pentru capturi sau operatori. Combinate, aceste elemente permit construcții foarte precise.
Exemple practice evidențiază puterea expresiilor regulate. Pornind de la o listă de long-tail keywords precum Best vegan recipes for beginners, Affordable solar panels for home, How to train for a marathon, Electric cars with longest battery range sau AI writing software for SEO content, poți aplica regex pentru diverse filtre. Un pattern simplu a. extrage orice secvență de două caractere care începe cu a. Varianta ^a. extrage orice șir în care prima literă e a. Patternul ^a.*e$ selectează șiruri care încep cu a și se termină cu e. s{2} găsește secvențe cu două s consecutive. for|with extrage șiruri care conțin fie for, fie with. Astfel de teste sunt ușor de făcut în instrumente ca Regex101 sau direct în Google Sheets, unde vezi imediat ce se potrivește și ce nu.
Pe plan practic, mulți profesioniști păstrează un sheet sau un notebook de testare pentru expresii frecvente: diferențierea căutărilor brandate față de cele nebrandate, gruparea URL-urilor după pattern, validarea volumelor mari de text înainte de raportare. De exemplu, un script simplu în Python rulat într-un Colab poate lua o listă de query-uri și extrage toate variațiile unui brand cu o expresie ca brand1|brand2|brand3. Astfel de verificări pot semnala oportunități de optimizare, o mică surpriză plăcută când te joci cu datele. Ai grijă doar să nu te bazezi exclusiv pe LLM-uri pentru a genera regex; cunoașterea elementelor de bază îți permite să verifici și să corectezi rezultatele primite.
Folosirea frecventă a expresiilor regulate crește eficiența și precizia: cureți date, segmentezi interogări, automatizezi rapoarte și construiești filtre mai clare în Search Console sau Looker Studio. Practica constantă te ajută să recunoști tipare în date și să găsești soluții rapide, uneori o mică modificare în sintaxă schimbă complet rezultatul. Resurse precum Regex101, documentația Google Sheets sau exemple de scripturi în Python sunt utile pentru a te obișnui cu diverse scenarii.
Search Engine Land acceptă contribuții externe pe baza expertizei autorilor, iar textele trec printr-un proces editorial. Articolul original menționează și contextul editorial: Search Engine Land este deținut de Semrush, iar opiniile autorilor rămân ale acestora. Acest cadru editorial explică modul în care sunt validate și publicate astfel de ghiduri pentru comunitatea specialiștilor în căutare.
Regex101, Google Search Console, Google Analytics, Looker Studio și Screaming Frog sunt enumerate ca instrumente în care expresiile regulate aduc valoare. Dacă pornești de la simboluri precum ^, $, ., *, +, ? și [] și le testezi pe un set real de query-uri sau URL-uri, vei observa rapid efectele. Începe cu cazuri simple, brandname1|brandname2 pentru numele de brand sau ^a.*e$ pentru șiruri care încep cu a și se termină cu e, și apoi extinde. Exersarea regulată transformă regex dintr-un „secret” într-un instrument uzual de lucru.
Exemplul cu lista de keyword-uri și pattern-urile folosite ilustrează aplicații practice: extrageri simple, potriviri după început sau sfârșit de șir, căutări de secvențe repetate sau alternative cu operatorul |. Testarea în Google Sheets sau pe Regex101 te ajută să detectezi imediat nepotriviri (de ex. #N/A în coloana Extracted Text când nu există potrivire). Aceste verificări mici economisesc timp și reduc erorile înainte ca datele să fie integrate în rapoarte.
Pentru cei care se ocupă de SEO sau prelucrarea conținutului, regex devine rapid o unealtă indispensabilă. Odată stăpânite elementele de bază, poți automatiza verificări, segmentări și curățări care altfel ar consuma mult timp. În plus, când utilizezi LLM-uri pentru a genera expresii, cunoașterea sintaxei îți permite să validezi și să ajustezi rezultatele, evitând dependența completă de soluțiile automate.
Exemplul cu Google Colab și scriptul pentru varianta de brand ilustrează o metodă practică de aplicare. Testează, modifică și extinde expresiile în instrumentele recomandate: Regex101 pentru debugging rapid, Google Sheets pentru lucru tabelar și Google Search Console sau Looker Studio pentru integrare în rapoarte. Începi mic, un pattern simplu pentru numele de brand sau un filtru pentru URL-uri, și construiești de acolo.
Un detaliu concret din text este funcția REGEXMATCH din Google Sheets. Folosirea ei permite testări rapide ale potrivirilor direct în foile de calcul, accelerând validarea datelor înainte de export. Alte unelte menționate, precum Screaming Frog și Looker Studio, sunt utile pentru aplicarea expresiilor la scară, iar Regex101 rămâne un mediu sigur pentru experimente. Vrei să încerci un pattern anume pentru setul tău de date sau preferi exemple gata făcute pentru branduri comune?
Fii primul care comentează