谷歌seo设置_Python脚本:自动发现来自GSC的优化机会

Python Script: Automate Discovery Of Optimization Opportunities From GSC

我最近发现,我们网站上的10个页面占了过去三个月谷歌搜索控制台(GSC)报告的总点击量的61.2%以上!

英文网站建设

这是一个拥有大约300个类别和20000个产品SKU的网站。

10页!

同样令人震惊的是,在GSC报告的所有页面中,近74.8%的页面根本没有点击。

今天,我将分享一个Python脚本,该脚本从Google搜索控制台中提取这些信息,导出准备就绪的图表和Microsoft Excel工作表,以供操作。

谷歌实验室截图,2022年8月Bar Chart Showing Total Clicks V Pages

Excel工作表具有高度可操作性,高流量和低流量范围被划分为各自的选项卡,以供操作。

微软Excel截图,2022年8月Excel Sheet Containing A Breakdown of Traffic Ranges for Each Page

输出是完全自动化的,适用于您拥有GSC访问权限的任何帐户。

我们今天要学习的内容

  • 如何运行脚本。
  • 脚本的关键组件和概念。
  • 优化的想法。

开始

运行脚本很容易,但要设置对Google搜索控制台API的访问权限并下载凭证文件,还需要做一些准备。

好消息是,这个文件可以一次又一次地用于其他Python项目,因此值得这样做并保持安全。

这应该不超过5到10分钟。

这里有一个很好的指南,我推荐如下。

一旦你有了这个文件,把它存储在一个安全的地方,准备上传。

现在是有趣的部分:运行脚本!

运行脚本

运行脚本很简单。

想法是同时运行所有单元格,并在提示时上传凭证文件。

脚本将自动生成并保存条形图、统计数据和Excel文档,无需进一步提示。

步骤1:打开谷歌协同实验室工作表。

步骤2:在页面顶部,选择运行时>全部运行(或按快捷键Control+F9)。

步骤3:当提示时,上载启用搜索控制台API后下载的凭据文件。

谷歌实验室截图,2022年8月Upload Search Console API Crednetials into Google Colaboratory

文件上传后,下一个单元格将提示您访问URL以授权应用程序并输入授权代码。

谷歌实验室截图,2022年8月Google Collab Cell For Authenticating with Search Console

单击它并选择与您希望从中接收数据的GSC帐户关联的帐户。

谷歌截图。com,2022年8月Google Search Console Authorization Code Screen

接下来,我们需要设置变量。

这应该是不言自明的,但我将讨论每个设置并分享一个示例。

统一资源定位地址

URL需要精确匹配它在GSC中的显示方式。

如果有问题,那是因为它通常缺少一个尾随斜杠!

同样值得注意的是,对于域级帐户,语法为:

sc域:示例
e、 通信

如果您有问题,我提供了打印可用GSC帐户的选项。

谷歌实验室截图,2022年8月Google Collab Cell to View the Available Search Console Accounts

只需取消注释该行:

#打印(account.webproperties)

… 查看可供您使用的可用帐户列表。

将帐户名准确复制并粘贴到上面的单元格中。

乡村过滤器

按国家过滤流量的简单变量。要在全球范围内设置,只需对此行进行注释:

df_gsc=df_ gsc[DFUGSC[“国家”].str.contains(国家\/地区过滤器)]35;注释全球数据的此行
国家代码列表可在此处找到。

搜索类型

这里的可用选项包括网络、新闻、视频、图像、发现和谷歌新闻。

开始\/结束日期

输入提取GSC数据的开始日期和结束日期。如果可能的话,我建议至少三个月。日期格式为:

年月日

以下是我从搜索引擎日志的GSC属性中提取最近三个月数据的设置。

url=”https:\/\/www.searchenginejournal.com\/”
country_filter=“美国”
search_type=“web”#可用选项包括:网络、新闻、视频、图像、发现和谷歌新闻
start_date=“2022-05-01”
end_date=“2022-08-01”
数据将从GSC中提取。这可能需要一段时间,这取决于站点的大小和请求的月数。
在…上
数据拉取完成后,下一个单元格将从GSC数据创建数据帧。
将预览前10行,以便检查数据是否正确。
向下滚动页面,您会注意到已创建条形图。
此图表根据页面的点击次数将页面分组到范围中。
这使得页面之间的点击分布一目了然。

谷歌实验室截图,2022年8月Bar Chart showing pages vs total clicks by traffic range

条形图可以根据需要复制到演示文稿中,并通常用数据讲述一个强大的故事。

在测试中,我发现大多数站点都表现出相同的流量故障。

知道哪些页面负责高百分比的流量,可以很容易地为优化任务划分优先级。

在条形图下方,创建并显示了一些统计数据。

  • GSC中没有点击的页面百分比。
  • 生成的GSC中前10页的点击百分比。

谷歌实验室截图,2022年8月statistic show the percentage of pages in search console which have 0 clicks

谷歌实验室截图,2022年8月statistic show the amount of traffic the top ten pages of your site generate

最后,保存Microsoft Excel文档以供操作。

本文档包含创建行动计划以优化天平顶端和低端页面所需的所有内容。


w可以使用这些数据吗?

有许多创造性的方法可以将这些见解转化为行动。

首页

检查SERP中每个页面的外观

  • 相关模式是否正确触发?
  • 页面标题\/元描述是否被截断?
  • 页面标题\/元描述是否缺少关键字?
  • 页面标题\/元描述是否可以通过更好的消息传递、额外的关键字、更好的CTA等进行改进。?
  • 正确的站点链接是否触发?

转换率优化

  • 具有高流量的页面是A\/B测试的理想候选者–更快地获得具有统计意义的数据!
  • 查看和刷新内容。

分析

  • 进行竞争对手分析。
  • 逆向工程是有效的。这些页面的区别是什么?

零流量页面

查看搜索控制台中的页面

  • 审查发现技术阻止程序未索引\/爬网未索引。
  • 网站地图中有页面吗?

所容纳之物

  • 回顾内容。内容是稀薄还是缺乏?
  • 没有收到流量的页面是否有任何模式?

结论

这些只是一些关于如何使用数据采取行动的想法,但我相信还有很多方法可以采取。

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