Google Search के नतीजों में अपनी प्रॉपर्टी के दिखने की संख्या देखने के लिए, अपने Google Search डेटा पर क्वेरी चलाएं. आपको यह जानकारी भी दिखेगी कि डेस्कटॉप या स्मार्टफ़ोन जैसी और कौनसी क्वेरी हैं. खोज के नतीजों में अपनी प्रॉपर्टी की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए, इन नतीजों का इस्तेमाल किया जा सकता है, उदाहरण के लिए:
- देखें कि समय के साथ आपका सर्च ट्रैफ़िक कैसे बदलता है, यह कहां से आ रहा है, और कौनसी खोज क्वेरी आपकी प्रॉपर्टी को सबसे ज़्यादा दिखा सकती हैं.
- जानें कि कौनसी क्वेरी स्मार्टफ़ोन पर की गई हैं. साथ ही, इस जानकारी का इस्तेमाल करके अपनी मोबाइल टारगेटिंग (विज्ञापन के लिए सही दर्शक चुनना) को बेहतर बनाएं.
- देखें कि Google के खोज नतीजों में, किन पेजों के लिए क्लिक मिलने की दर (सीटीआर) सबसे ज़्यादा है और किन में सबसे कम.
searchanalytics.query() क्वेरी का इस्तेमाल करके, खोज क्वेरी का डेटा दिखाया जाता है. query()
तरीका, Search Console में परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट
में उपलब्ध सारा डेटा दिखाता है. कोई भी क्वेरी चलाने से पहले, आपको
Analytics से जुड़ी रिपोर्ट के दस्तावेज़ ज़रूर पढ़ लेना चाहिए. इससे आपको यह पता चलेगा कि डेटा को किस तरह दिखाया जाता है और उसका क्या मतलब होता है.
इस पेज पर, अलग-अलग पैरामीटर के साथ आम क्वेरी करने का तरीका बताया गया है.
शुरू करना
डेटा की मौजूदगी की पुष्टि करना
क्वेरी चलाने से पहले, आपको उस समय सीमा में डेटा की मौजूदगी की जांच करनी चाहिए. फ़िल्टर, क्रम से लगाने, लाइन की सीमा, और "अन्य" पैरामीटर को छोड़कर, बाकी सभी पैरामीटर को डाइमेंशन के तौर पर हटा दें.
कोड
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['date']
}
आउटपुट
python search_analytics_api_sample.py 'https://www.example.com/' '2015-05-01' '2015-05-15' Available dates: Keys Clicks Impressions CTR Position 2015-05-01 22823.0 373911.0 0.0610385893969 8.1829472789 2015-05-02 16075.0 299718.0 0.0536337490574 8.14173322924 2015-05-03 18794.0 337759.0 0.055643224903 8.07772405769 2015-05-04 31894.0 468076.0 0.0681385074219 7.4104611217 2015-05-05 34392.0 482919.0 0.071216912153 7.20689805123 2015-05-06 35650.0 484353.0 0.0736033430164 7.11683214515 2015-05-07 33994.0 465812.0 0.0729779395979 6.91755472165 2015-05-08 27328.0 413007.0 0.0661683700276 7.22172747677 2015-05-09 16637.0 297302.0 0.0559599329974 8.01876206685 2015-05-10 19167.0 332607.0 0.0576265682923 7.87882696395 2015-05-11 35358.0 499888.0 0.070731843933 7.11701821208 2015-05-12 35952.0 486583.0 0.073886675038 6.80677294521 2015-05-13 34417.0 480777.0 0.071586203167 6.86552185317 2015-05-14 32029.0 457187.0 0.0700566726525 6.92575904389 2015-05-15 27071.0 415973.0 0.0650787430915 7.27105605412
दूसरी तारीखें डालकर देखें
हम देखते हैं कि हमारे पास समय के उस हिस्से का डेटा है, इसलिए आगे बढ़ना सुरक्षित है. अपनी वास्तविक क्वेरी चलाने से पहले ऐसा करना ज़रूरी है. उदाहरण के लिए, अलग-अलग रेंज के लिए एक ही क्वेरी चलाने पर, यह दिखेगा:
python search_analytics_api_sample.py 'https://www.example.com/' '2015-06-01' '2015-06-15' Available dates: Keys Clicks Impressions CTR Position 2015-06-01 31897.0 468486.0 0.0680852789624 6.81207122518 2015-06-02 32975.0 460266.0 0.0716433540605 6.62655942433 2015-06-03 32779.0 459599.0 0.0713208688444 6.58126758326 2015-06-04 30116.0 435308.0 0.0691831990223 6.71409668557 2015-06-05 25188.0 380444.0 0.0662068530454 7.00998570092 2015-06-06 14829.0 272324.0 0.0544535186028 7.6309910254 2015-06-07 17896.0 318094.0 0.056260099216 7.56606223318 2015-06-08 33377.0 487274.0 0.0684973957158 6.77552260125 2015-06-09 33885.0 484241.0 0.0699754874123 6.70545451542 2015-06-10 32622.0 466250.0 0.0699667560322 6.64417372654 2015-06-11 31317.0 447306.0 0.0700124746818 6.61534832978 2015-06-12 25932.0 393791.0 0.065852190629 7.15718998149 2015-06-13 15451.0 275493.0 0.0560849095984 7.69994518917 2015-06-14 18358.0 318193.0 0.0576945438775 7.34048517724
ध्यान से देखें, और आप देखेंगे कि डेटा 14 तारीख को खत्म होता है; 15 तारीख के लिए कोई डेटा नहीं होता.
अपनी क्वेरी को तेज़ी से टेस्ट करने के लिए, फ़्री फ़ॉर्म बदलाव मोड में एपीआई एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करना आपके लिए मददगार हो सकता है. इसके लिए, अनुरोध के फ़ील्ड के बगल में मौजूद ड्रॉपडाउन ऐरो पर क्लिक करें और "फ़्रीफ़ॉर्म एडिटर" पर क्लिक करें.
मान्य तारीखों की सीमा की पुष्टि करने के बाद, आप दूसरे डाइमेंशन के हिसाब से ग्रुप में शुरू कर सकते हैं, फ़िल्टर जोड़ सकते हैं, लाइन की संख्या की सीमा वगैरह बना सकते हैं:
क्लिक की संख्या के हिसाब से क्रम में लगाई गई टॉप 10 क्वेरी, घटते क्रम में
कोड
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'rowLimit': 10
}
आउटपुट
Top Queries: Keys Clicks Impressions CTR Position seo 3523.0 270741.0 0.0130124362398 5.86615252215 hreflang 3207.0 5496.0 0.583515283843 1.10080058224 robots.txt 2650.0 23005.0 0.115192349489 4.30367311454 301 redirect 2637.0 7814.0 0.337471205529 1.621192731 googlebot 2572.0 6421.0 0.400560660333 1.15823080517 google seo 2260.0 11205.0 0.201695671575 1.38295403838 google sitemap 1883.0 4288.0 0.439132462687 1.21175373134 canonical url 1882.0 3714.0 0.506731287022 1.12762520194 sitemap 1453.0 22982.0 0.06322339222 3.78074144983
टॉप 10 पेज, क्लिक की संख्या के हिसाब से क्रम में लगाए गए
कोड
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['page'],
'rowLimit': 10
}
आउटपुट
Top Pages: Keys Clicks Impressions CTR Position https://www.example.com/21 10538.0 62639.0 0.168233847922 3.63031019014 https://www.example.com/65 9740.0 82375.0 0.118239757208 5.61003945372 https://www.example.com/15 9220.0 128101.0 0.0719744576545 5.32300294299 https://www.example.com/41 8859.0 426633.0 0.0207649197319 1.62309057199 https://www.example.com/53 8791.0 829679.0 0.0105956641062 14.4941887164 https://www.example.com/46 7390.0 82303.0 0.0897901656076 5.7723290767 https://www.example.com/27 7169.0 64013.0 0.111992876447 4.98709637105 https://www.example.com/80 6047.0 84233.0 0.0717889663196 4.10592048247 https://www.example.com/9 5886.0 59704.0 0.0985863593729 4.0897594801 https://www.example.com/8 5043.0 66869.0 0.0754161120998 4.57651527614
भारत में 10 सबसे लोकप्रिय क्वेरी, जिन्हें क्लिक की संख्या के हिसाब से क्रम में लगाया गया है
ध्यान दें कि फ़िल्टर ऑपरेटर "बराबर" को छोड़ दिया गया है, क्योंकि यह डिफ़ॉल्ट ऑपरेटर है.
कोड
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'dimensionFilterGroups': [{
'filters': [{
'dimension': 'country',
'expression': 'ind'
}]
}],
'rowLimit': 10
}
आउटपुट
Top queries in India: Keys Clicks Impressions CTR Position googlebot 250.0 429.0 0.582750582751 1.0 search console 238.0 34421.0 0.00691438366114 1.00101682113 dns error 189.0 850.0 0.222352941176 1.38470588235 google seo 165.0 552.0 0.298913043478 1.04166666667 canonical url 141.0 282.0 0.5 1.0 301 redirect 132.0 557.0 0.236983842011 1.78276481149 google search console 126.0 16898.0 0.00745650372825 1.03929459108 robots.txt 117.0 1046.0 0.111854684512 3.9206500956 canonical tag 111.0 223.0 0.497757847534 1.0
भारत में 10 सबसे लोकप्रिय मोबाइल क्वेरी, क्लिक की संख्या के हिसाब से क्रम में लगाई गई
कोड
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'dimensionFilterGroups': [{
'filters': [{
'dimension': 'country',
'expression': 'ind'
}, {
'dimension': 'device',
'expression': 'MOBILE'
}]
}],
'rowLimit': 10
}
आउटपुट
Top mobile queries in India: Keys Clicks Impressions CTR Position search console 26.0 1004.0 0.0258964143426 1.00298804781 dns error 24.0 111.0 0.216216216216 1.27927927928 google seo 18.0 69.0 0.260869565217 1.02898550725 eliminar 16.0 134.0 0.119402985075 1.0 googlebot 11.0 24.0 0.458333333333 1.0 404 9.0 214.0 0.0420560747664 8.64018691589 robots.txt 9.0 40.0 0.225 4.025 google search console 8.0 438.0 0.0182648401826 1.04337899543 seo 8.0 111.0 0.0720720720721 4.96396396396
पंक्तियों के किसी हिस्से के बारे में क्वेरी करना
आप पंक्तियों के किसी खास हिस्से के लिए क्वेरी कर सकते हैं. ऐसा करने के लिए, शुरुआती पंक्ति की संख्या और दिखाई जाने वाली पंक्तियों की संख्या बताएं. अमान्य प्रारंभ पंक्ति संख्या डालने से आपको एक गड़बड़ी मिलेगी, लेकिन उपलब्ध पंक्तियों से ज़्यादा पंक्तियां बताने से सभी उपलब्ध पंक्तियां दिखेंगी.
क्लिक की संख्या के हिसाब से, तारीख की सीमा के लिए टॉप 11-20 मोबाइल क्वेरी
कोड
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'dimensionFilterGroups': [{
'filters': [{
'dimension': 'device',
'expression': 'mobile'
}]
}],
'rowLimit': 10,
'startRow': 10
}
आउटपुट
Top 11-20 Mobile Queries: Keys Clicks Impressions CTR Position dns error 1220.0 15064.0 0.0809877854 3.13448726206 google seo 1161.0 7923.0 0.146535403 2.31479556195 sitemap 926.0 12478.0 0.0742106107 5.8130025067 googlebot 903.0 7822.0 0.115443621 4.6910285792 robots.txt 799.0 24868.0 0.0321296445 5.92759215963 404 520.0 12777.0 0.0406981295 5.80352636506 seo 506.0 2925.0 0.172991453 2.50413960996 search console 487.0 981.0 0.496432212 1.00036102455 canonical url 326.0 4087.0 0.0797651089 3.23664971157 301 redirect 261.0 3165.0 0.082464455 3.63074363869
25,000 से ज़्यादा पंक्तियां लोड हो रही हैं
अगर आपकी क्वेरी के डेटा की 25,000 से ज़्यादा पंक्तियां हैं, तो आप एक साथ कई क्वेरी भेजकर और हर बार startRow की वैल्यू बढ़ाकर, 25,000 पंक्तियों के बैच में डेटा का अनुरोध कर सकते हैं. वापस मिली पंक्तियों की संख्या गिनें; अगर आपको अनुरोध की गई पंक्तियों की संख्या से कम संख्या मिलती है, तो आपने सारा डेटा फिर से पा लिया है. अगर आपका अनुरोध डेटा सीमा पर सटीक रूप से खत्म होता है (उदाहरण के लिए, इसमें 25,000 पंक्तियां हैं और आपने startRow=0 और पंक्ति की सीमा=25000 का अनुरोध किया था), तो आपको अपने अगले कॉल पर एक खाली जवाब मिलेगा.
तारीख की सीमा के लिए 1 से 25,000 तक मोबाइल क्वेरी, जिन्हें क्लिक की संख्या के हिसाब से क्रम में लगाया गया है
कोड
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'dimensionFilterGroups': [{
'filters': [{
'dimension': 'device',
'expression': 'mobile'
}]
}],
'rowLimit': 25000,
'startRow': 0
}
तारीख की सीमा के लिए 25,001 से 50,000 तक टॉप मोबाइल क्वेरी, क्लिक की संख्या के हिसाब से क्रम में लगाई गई
कोड
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'dimensionFilterGroups': [{
'filters': [{
'dimension': 'device',
'expression': 'mobile'
}]
}],
'rowLimit': 25000,
'startRow': 25000
}