Google Search Console API、Analytics Edge、Excel を使用して、特定の URL リストの GSC パフォーマンス データを一括エクスポートする方法
公開: 2023-09-15
私は 8 月の広範なコア アップデートによる影響を分析しており (これについてはすぐに共有する予定です…)、サイト全体での減少と急増について詳しく調べてきました。 大規模なサイトでは、品質の観点から詳しく調べたいコンテンツが点在することがよくあります。 そして、その分析の一環として、Google がそのコンテンツを SERP に表示しているかどうか、そのコンテンツが何回クリックされているか、モバイルとデスクトップでどのように表示されているかなどをよりよく理解するために、GSC データを相互参照したいと思うことがよくあります。
たとえば、より詳細に調査したい大規模な記事のグループ、分析したい多数の製品ページ、またはサイト全体のレビューのグループがある場合があります。 そして、GSC データを取得したい URL が数百、あるいは数千あるかもしれません。 このような状況では、GSC プロパティのすべてのデータを単純にエクスポートして詳細に調査する必要はありません。 分析している URL のグループの GSC データが必要なだけです。
デルタ レポートを自動化する方法など、Analytics Edge を使用した GSC データの一括エクスポートに関する記事をすでにいくつか書きましたが、特定の URL セットのデータをエクスポートする方法については触れていませんでした。 これは、そのデータをプロパティごとにエクスポートするためだけでした。 そこで、確認したい URL のみのデータをエクスポートするソリューションを考え出しました。 さらに、私が作成したシステムは、画像、ビデオ、ニュース、Discover などの Google サーフェス全体にデータをエクスポートできます。このプロセスは、広範なコア アップデート、役立つコンテンツのアップデート、レビューのアップデートなどの主要なアルゴリズムのアップデートが公開された後に非常に役立ちます。
GSC API と Analytics Edge を通じて達成することは次のとおりです。
まず、GSC データをエクスポートする URL のリストを作成します。 このリストには、必要な数の URL (数十、数百、場合によっては数千) を含めることができます。 次に、Analytics Edge を使用して GSC API 経由でパフォーマンス データを一括エクスポートし、URL のワークシートをルックアップ テーブルとして使用します。 つまり、エクスポートされたデータと、確認したい URL を含むワークシートを作成し、それらのページに一致するデータをエクスポートします。
この投稿の後半では、このシステムを拡張して複数のマクロをつなぎ合わせ、複数の Google サーフェス (ニュース、Discover、検索、画像など) を一度にチェックする方法を簡単に説明します。
ステップバイステップ: 特定の URL セットの GSC データを一括エクスポートする方法:
1. URL のリストを収集します。
まず、GSC データをエクスポートする URL のワークシートを作成します。 これは、実施している監査、完了した最近のクロール、所有している XML サイトマップなどに基づいて行うことができます。基本的に、一連の URL のクリック数、インプレッション数、クリックスルー率、および位置を表示したいと考えています。 ワークシートに「Pages」という名前を付け、列に「page」という名前を付けることができます。
2. GSC API を介してプロパティのランディング ページをエクスポートします。
次のステップでは、分析する GSC プロパティのすべてのランディング ページ データをエクスポートします。 この段階ではデータをフィルタリングしないので、API 経由ですべてのデータをエクスポートするだけであることに注意してください。 次のステップでは、作成したワークシートに基づいてデータをフィルター処理します。 Analytics Edge 経由でランディング ページ データをエクスポートするための私の他のチュートリアルを参照することも、以下の省略された手順を参照することもできます。 やり方はとても簡単です。
3. GSC API および Analytics Edge 経由でランディング ページ データをエクスポートします。
データをエクスポートするときは、ディメンションとして「ページ」を選択し、選択した指標にクリック数、インプレッション数、クリック率、掲載順位が含まれていることを確認してください。
4. Web 検索データをエクスポートします。
[フィルター] タブの [タイプ] で [web] を選択します (Web 検索データの場合)。 他のタイプのデータのエクスポートについては、チュートリアルの後半で詳しく説明します。
5. 期間を選択します。
日付タブでは、確認したい期間を選択します。 事前に選択した時間枠を選択することも、カスタムの時間枠を設定することもできます。 このチュートリアルでは、「過去 3 か月」を選択します。
6. クリック数またはインプレッション数で並べ替えます。
[並べ替え/カウント] タブで、ドロップダウンを使用して [クリック数] を選択し、[降順] のボタンをクリックします。 これにより、エクスポートされたデータがクリック数の多いページ順に並べ替えられます。 ページがSERPでランク付けされているかどうかを確認したいだけの場合は、インプレッション順に並べ替えることもできます。 いずれの方法でも、Analytics Edge を使用してエクスポートを簡単に並べ替えることができます。
7. データをエクスポートします。
Analytics Edge モーダル ウィンドウの下部にある [OK] をクリックして、GSC API 経由でデータをエクスポートします。
8. ルックアップテーブルの時間です! ページ ワークシートに基づいてフィルターします。
このデータをワークシートに書き込む前に、エクスポートをフィルタリングして、ページ ワークシートにリストした URL のデータのみを提供したいと考えています。 すべてのデータが必要なわけではなく、ワークシートに含まれているページのデータを分析したいだけであることに注意してください。
9. Match 関数を使用して、Pages ワークシートを確認します。
Match 関数を使用すると、Pages ワークシートをルックアップ テーブルとして使用し、それらの URL のデータのみを新しいワークシートに書き込むことができます。 Analytics Edge メニューの「複数」というラベルのドロップダウンをクリックし、「一致」をクリックします。 次に、「次と一致」ドロップダウンを使用して「ワークシート ページ」を選択し、選択した列を「A ページ」として保持します。 そして、「一致の処理」のラジオボタンが「一致する行を保持する」に設定されていることを確認してください。 「OK」をクリックしてマッチングを実行します。
10. ワークシートに書き込みます。
最後のステップでは、フィルター処理されたデータをワークシートに書き込みます。 Analytics Edge メニューの「ファイル」というラベルのドロップダウンをクリックし、「ワークシートに書き込む」をクリックします。 「ワークシートフィールド」に、フィルタリングされたデータを含むワークシートの名前を入力します。 このチュートリアルでは、「データの検索」という名前を付けることができます。 次に「OK」をクリックします。
おめでとうございます。特定の URL リストの GSC データが正常にエクスポートされました。 URL のセット グループ (サイズに関係なく) の GSC データを簡単に表示する方法をお探しの場合は、そのタスクを実行するためのテンプレートが用意されています。 繰り返しになりますが、Analytics Edge は API を操作するためのスイス アーミー ナイフのようなものです。
ボーナス: Analytics Edge です。クリエイティブに、全力で取り組みましょう:
前回のチュートリアルでは、複数のマクロを連結してさらに多くのアクションを自動化する方法を説明しました。 このチュートリアルでは、Discover、画像、検索のニュース タブ、Google ニュースなどの Google サーフェス全体からより多くのデータをエクスポートするための新しいマクロを簡単に作成できます。複数のマクロを設定すると、エクスポートできるシステムが完成します。 Google による特定の URL セットのデータの表示 (および Excel の 1 つのボタンをクリック)。
概要 – Analytics Edge を介して一連の URL のデータをエクスポートします。
サイトのすべてのデータを調べなくても、特定の URL がサイト全体でどのようにパフォーマンスを発揮しているかを (主要なアルゴリズムの更新後など) すぐに把握したい場合があります。 このチュートリアルで計画したアプローチを使用すると、Analytics Edge と GSC API を活用して、まさにそれを (Google サーフェス全体で) 行うことができます。 セットアップにはそれほど時間はかかりません。将来のプロジェクトでもそのテンプレートを常に使用できます。 掘ってくれると思いますよ。 :)
GG