查詢您的 Google 搜尋數據分析資料

您可以對 Google 搜尋資料執行查詢,藉此查看資源出現在 Google 搜尋結果中的頻率,以及查詢內容 (來自電腦和智慧型手機等)。您可以根據這些結果改善資源的搜尋成效,例如:

  • 查看特定時間內的搜尋流量變動、流量來源,以及哪些搜尋查詢字詞最常帶出你的資源。
  • 瞭解哪些查詢來自於智慧型手機的使用者,並藉此改善行動裝置的曝光效果。
  • 查看哪些網頁獲得的 Google 搜尋結果點閱率最高 (和最低)。

搜尋查詢資料會透過 searchanalytics.query() 方法公開。query() 方法會公開 Search Console 的成效報表中提供的所有資料。執行查詢之前,請先參閱「搜尋分析」報表說明文件,瞭解會公開哪些資料及其意義。

本頁面說明如何透過不同的要求參數執行常見查詢。

開始說明

驗證資料是否存在

執行查詢之前,請先測試該時間範圍內是否有資料。 省略篩選條件、排序、列數上限,以及除開始日期、結束日期及「日期」以外的任何其他參數。

代碼

request = {
      'startDate': flags.start_date,
      'endDate': flags.end_date,
      'dimensions': ['date']
  }

輸出內容

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

試試看其他日期

我們發現資料有一段時間的全貌,所以您可以放心繼續。執行實際查詢之前,請務必這麼做。例如,對不同範圍執行相同的查詢會傳回此結果:

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

仔細觀察,您會發現資料會在 14 號結束;沒有 15 號的資料。

建議您使用 API 瀏覽器在任意形式的編輯模式中快速測試查詢 (按一下要求主體欄位側邊的下拉式箭頭,然後按一下 [任意形式編輯器])。

驗證有效日期範圍後,就可以開始按其他維度分組、新增篩選器和資料列數量限制等

按照點擊次數排序的前 10 名查詢 (依遞減順序)

代碼

request = {
    'startDate': flags.start_date,
    'endDate': flags.end_date,
    'dimensions': ['query'],
    'rowLimit': 10
}

輸出內容

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

依點擊次數排序的前 10 大網頁,按遞減順序排序

代碼

request = {
    'startDate': flags.start_date,
    'endDate': flags.end_date,
    'dimensions': ['page'],
    'rowLimit': 10
}

輸出內容

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

印度排名前 10 名的查詢 (依點擊次數排序,依遞減順序排序)

請注意,系統會略過篩選器運算子「等於」,因為該運算子是預設運算子。

代碼

request = {
    'startDate': flags.start_date,
    'endDate': flags.end_date,
    'dimensions': ['query'],
    'dimensionFilterGroups': [{
         'filters': [{
              'dimension': 'country',
              'expression': 'ind'
          }]
      }],
      'rowLimit': 10
  }

輸出內容

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

印度的 10 大行動查詢 (依點擊次數排序,依遞減順序排序)

代碼

request = {
    'startDate': flags.start_date,
    'endDate': flags.end_date,
    'dimensions': ['query'],
    'dimensionFilterGroups': [{
        'filters': [{
            'dimension': 'country',
            'expression': 'ind'
          }, {
            'dimension': 'device',
            'expression': 'MOBILE'
       }]
    }],
    'rowLimit': 10
}

輸出內容

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

查詢部分資料列

您可以指定 (特定從零開始) 起始行數和要傳回的資料列數,來查詢特定部分的資料列。 指定無效的開始列號碼會傳回錯誤,但指定可用列數時,將傳回所有可用列。

指定日期範圍內前 11 到 20 個行動查詢 (依點擊次數排序,遞減)

代碼

request = {
      'startDate': flags.start_date,
      'endDate': flags.end_date,
      'dimensions': ['query'],
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      'startRow': 10
  }

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Top 11-20 Mobile Queries:
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超過 25,000 列

如果查詢含有超過 25,000 列的資料,您可以分批傳送 25,000 列資料,一次要求多個資料。計算已擷取的列數;如果所要求的資料列數少於要求數,則已經擷取了所有資料。如果要求完全位於資料邊界 (例如有 25,000 列,且您要求 startRow=0 和 rowLimit=25000),下次呼叫時,您會收到空白回應。

所選日期範圍內前 1-25,000 個行動查詢 (按點擊次數排序,遞減)

代碼

request = {
      'startDate': flags.start_date,
      'endDate': flags.end_date,
      'dimensions': ['query'],
      'dimensionFilterGroups': [{
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          }]
      }],
      'rowLimit': 25000,
      'startRow': 0
  }

所選日期範圍內前 25,001 到 50,000 筆行動查詢 (按點擊次數排序,遞減)

代碼

request = {
      'startDate': flags.start_date,
      'endDate': flags.end_date,
      'dimensions': ['query'],
      'dimensionFilterGroups': [{
          'filters': [{
              'dimension': 'device',
              'expression': 'mobile'
          }]
      }],
      'rowLimit': 25000,
      'startRow': 25000
  }

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