Analysedaten der Google Suche abfragen

Sie können Ihre Google-Suchdaten abfragen, um zu erfahren, wie oft Ihre Unterkunft in den Google-Suchergebnissen erscheint und mit welchen Suchanfragen, ob auf einem Computer oder einem Smartphone, und vieles mehr. Mithilfe der Ergebnisse können Sie die Suchleistung Ihrer Property verbessern. Beispiele:

  • Hier sehen Sie, wie sich die Suchzugriffe im Laufe der Zeit ändern, woher sie stammen und bei welchen Suchanfragen Ihre Property am wahrscheinlichsten angezeigt wird.
  • Separat ausgewiesene Suchanfragen auf Smartphones, mit denen Sie Ihre Ausrichtung auf Mobilgeräte verbessern können
  • Webseiten mit der jeweils höchsten und niedrigsten Klickrate in den Google-Suchergebnissen

Daten aus Suchanfragen werden mithilfe der Methode searchanalytics.query() angezeigt. Mit der Methode query() werden alle im Leistungsbericht in der Search Console verfügbaren Daten angezeigt. Bevor Sie Abfragen ausführen, sollten Sie sich die Dokumentation zum Bericht „Suchanalyse“ durchlesen, um zu erfahren, welche Daten gefährdet sind und was das bedeutet.

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie häufige Abfragen mit unterschiedlichen Anfrageparametern ausführen.

Erste Schritte

Vorhandensein von Daten prüfen

Bevor Sie eine Abfrage ausführen, sollten Sie zuerst prüfen, ob in diesem Zeitraum Daten vorhanden sind. Lassen Sie Filter, Sortierung, Zeilenlimits und alle anderen Parameter außer „Startdatum“, „Enddatum“ und „Datum“ als einzige Dimension aus.

Code

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

Ausgang

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

Anderen Zeitraum auswählen

Wir sehen, dass uns Daten für diesen Zeitraum vorliegen, sodass wir sicher fortfahren können. Dieser Schritt ist wichtig, bevor Sie die eigentliche Abfrage ausführen. Wenn Sie beispielsweise dieselbe Abfrage für einen anderen Bereich ausführen, wird Folgendes zurückgegeben:

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

Wenn Sie genau hinschauen, werden Sie feststellen, dass die Daten am 14. enden und keine Daten für den 15.

Sie können den APIs Explorer im Bearbeitungsmodus im freien Format verwenden, um Ihre Abfragen schnell zu testen. Klicken Sie dazu auf den Drop-down-Pfeil neben dem Feld für den Anfragetext und dann auf „Freeform Editor“.

Nachdem Sie den Bereich der gültigen Datumsangaben überprüft haben, können Sie mit der Gruppierung nach anderen Dimensionen, dem Hinzufügen von Filtern, Limits für die Zeilenanzahl usw. beginnen:

Top-10-Suchanfragen, sortiert nach Anzahl der Klicks, absteigend

Code

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

Ausgang

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

Top-10-Seiten, sortiert nach Anzahl der Klicks, absteigend

Code

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

Ausgang

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

Top-10-Suchanfragen in Indien, sortiert nach Klickanzahl, absteigend

Der Filteroperator „ist gleich“ wird weggelassen, da er der Standardoperator ist.

Code

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

Ausgang

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

Top 10 der mobilen Suchanfragen in Indien, sortiert nach Anzahl der Klicks, absteigend

Code

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

Ausgang

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

Zeilensegment abfragen

Sie können ein bestimmtes Zeilensegment abfragen, indem Sie eine (nullbasierte) Startzeilennummer und die Anzahl der zurückzugebenden Zeilen angeben. Wenn Sie eine ungültige Startzeilennummer angeben, wird ein Fehler zurückgegeben. Wenn Sie jedoch mehr Zeilen angeben, als verfügbar sind, werden alle verfügbaren Zeilen zurückgegeben.

Die 11 bis 20 häufigsten mobilen Suchanfragen für den Zeitraum, sortiert nach Anzahl der Klicks, absteigend

Code

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

Ausgang

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

Mehr als 25.000 Zeilen werden abgerufen

Wenn Ihre Abfrage mehr als 25.000 Datenzeilen enthält, können Sie Daten in Batches von je 25.000 Zeilen gleichzeitig anfordern, indem Sie mehrere Abfragen senden und den startRow-Wert jedes Mal erhöhen. Zählen Sie die Anzahl der abgerufenen Zeilen. Wenn die Anzahl der abgerufenen Zeilen geringer ist als die angeforderte Anzahl, haben Sie alle Daten abgerufen. Wenn Ihre Anfrage genau an der Datengrenze endet (z. B. gibt es 25.000 Zeilen und Sie haben startRow=0 und rowLimit=25000 angefordert), erhalten Sie beim nächsten Aufruf eine leere Antwort.

Die 1 bis 25.000 häufigsten mobilen Suchanfragen für den Zeitraum, sortiert nach der Anzahl der Klicks, absteigend

Code

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

Top-25.001 bis 50.000 mobile Suchanfragen für den Zeitraum, sortiert nach Anzahl der Klicks, absteigend

Code

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

Alle Ihre Daten werden abgerufen

Siehe Gesamten Suchtraffic abfragen.