अपने Google Search के आंकड़ों से जुड़े डेटा पर क्वेरी करें

Google Search के डेटा पर क्वेरी चलाकर यह देखा जा सकता है कि आपकी प्रॉपर्टी, Google Search के नतीजों में कितनी बार दिखती है. साथ ही, यह भी देखा जा सकता है कि आपकी प्रॉपर्टी कौनसी क्वेरी के साथ, डेस्कटॉप या स्मार्टफ़ोन से कितनी बार दिखती है. इसके अलावा, और भी बहुत कुछ किया जा सकता है. इन नतीजों का इस्तेमाल करके, अपनी प्रॉपर्टी को खोज के नतीजों में बेहतर तरीके से दिखाया जा सकता है, जैसे कि:

  • देखें कि समय के साथ खोज नतीजों से मिलने वाला ट्रैफ़िक कैसे बदलता है, यह कहां से आ रहा है, और किस खोज क्वेरी से आपकी प्रॉपर्टी के दिखने की संभावना सबसे ज़्यादा है.
  • 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.

खोज क्वेरी का डेटा, searchanalytics.query() तरीके का इस्तेमाल करके दिखाया जाता है. query() तरीके में, Search Console की परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट में उपलब्ध पूरा डेटा दिखाया जाता है. कोई भी क्वेरी करने से पहले, आपको Search Analytics की रिपोर्ट का दस्तावेज़ पढ़ना चाहिए. इससे आपको पता चलेगा कि कौनसा डेटा दिखाया गया है और उसका मतलब क्या है.

इस पेज में अलग-अलग अनुरोध पैरामीटर वाली सामान्य क्वेरी करने का तरीका बताया गया है.

रिपोर्ट का इस्तेमाल करना

डेटा की मौजूदगी की पुष्टि करना

क्वेरी चलाने से पहले, आपको यह टेस्ट करना चाहिए कि उस समयसीमा में डेटा मौजूद है या नहीं. फ़िल्टर, क्रम से लगाने, लाइन की सीमाओं, और शुरू होने की तारीख, खत्म होने की तारीख, और "तारीख" को छोड़कर किसी भी अन्य पैरामीटर को छोड़ 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 उस समयावधि का डेटा है, इसलिए आगे बढ़ना सुरक्षित है. अपनी असल क्वेरी चलाने से पहले ऐसा करना ज़रूरी है. उदाहरण के लिए, इसी क्वेरी को किसी दूसरी रेंज के लिए चलाने से यह नतीजे मिले:

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 देखने पर आपको दिखेगा कि डेटा 14 तारीख को खत्म हो जाएगा. हालांकि, 15 तारीख के लिए कोई डेटा उपलब्ध नहीं होगा.

अपनी क्वेरी की तेज़ी से जांच करने के लिए, फ़्री फ़ॉर्म बदलाव मोड में एपीआई एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करना फ़ायदेमंद हो सकता है (अनुरोध के मुख्य हिस्से वाले 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, दूसरे डाइमेंशन के हिसाब से डेटा को ग्रुप में बांटा जा सकता है, फ़िल्टर जोड़े जा सकते हैं, लाइनों की संख्या की सीमाएं वगैरह जोड़े जा सकते हैं:

सबसे ज़्यादा खोजी गई 10 क्वेरी, क्लिक की संख्या के हिसाब से क्रम में लगाई गई, 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, घटते क्रम में

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 टॉप 10 क्वेरी, क्लिक की संख्या के हिसाब से क्रम में, घटते क्रम में

ध्यान दें कि फ़िल्टर ऑपरेटर "इसके बराबर है" को शामिल नहीं किया 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 टॉप 10 मोबाइल क्वेरी, क्लिक की संख्या के हिसाब से, घटते क्रम में

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 एक हिस्से पर क्वेरी करें

शुरुआती लाइन की संख्या (शून्य के आधार पर) और दिखाई जाने वाली पंक्तियों की संख्या तय करके, पंक्तियों के किसी खास हिस्से के बारे में क्वेरी की जा सकती है. किसी अमान्य शुरुआती पंक्ति की संख्या बताने पर गड़बड़ी दिखाई देगी. हालांकि, उपलब्ध पंक्तियों से ज़्यादा पंक्तियां बताने पर सभी उपलब्ध पंक्तियां दिखाई देंगी.

तारीख की सीमा के लिए टॉप 11-20 मोबाइल क्वेरी, क्लिक की संख्या के हिसाब से क्रम में लगाई गई, घटते क्रम में

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 लाइन लोड की जा रही हैं

अगर आपकी क्वेरी में 25,000 से ज़्यादा लाइन हैं, तो एक बार में 25,000 लाइनों के बैच में डेटा का अनुरोध किया जा सकता है. ऐसा करने के लिए, आपको कई क्वेरी भेजकर और हर बार startRow की वैल्यू को बढ़ाना होगा. वापस लाई गई पंक्तियों की संख्या गिनें; अगर आपको अनुरोध की गई पंक्तियों की संख्या से कम पंक्तियां मिलती हैं, तो इसका मतलब है कि आपने पूरा डेटा वापस ले लिया है. अगर आपका अनुरोध डेटा सीमा पर ही खत्म होता है (उदाहरण के लिए, 25,000 लाइनें हैं और आपने startRow=0 और policyLimit=25000 का अनुरोध किया है), तो आपको अगले कॉल पर एक खाली जवाब मिलेगा.

तारीख की सीमा के लिए टॉप 1-25,000 मोबाइल क्वेरी, क्लिक की संख्या के हिसाब से क्रम में लगाई गई, घटते क्रम में

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 टॉप 25,001-50,000 मोबाइल क्वेरी, क्लिक की संख्या के हिसाब से, घटते क्रम में

कोड

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

आपका सारा डेटा फ़ेच किया जा रहा है

खोज से जुड़े सारे ट्रैफ़िक के लिए क्वेरी करें लेख देखें.