실적 데이터 가져오기

하루 분량의 데이터에 대한 일일 쿼리를 실행하여 할당량을 초과하지 않고 성능 데이터를 빠르게 쿼리할 수 있습니다.

이때 웹, 이미지, 동영상 등 데이터에 포함할 정보를 선택해야 합니다. 및 측정기준 (페이지, 검색어, 국가, 기기), 페이지 또는 속성별로 결과를 그룹화할지 여부 등이 포함됩니다. 페이지 또는 쿼리 문자열을 쿼리할 때 일부 데이터가 삭제될 수 있습니다 (이유).

개요

  1. 아래에 설명된 쿼리 스타일 중 하나를 사용하여 하루 분량의 데이터에 대한 쿼리를 매일 실행하는 것이 좋습니다. 하루 분량의 데이터에 대한 일일 쿼리를 실행해도 일일 할당량을 초과해서는 안 됩니다. 데이터는 일반적으로 2~3일 후에 확인할 수 있습니다. 지난 10일 동안 날짜별로 그룹화된 간단한 쿼리를 실행하면 사용 가능한 최신 데이터가 무엇인지 확인할 수 있습니다. 쿼리 작성:
    • 페이지 또는 속성별로 결과를 그룹화할지 선택합니다.
    • 쿼리에서 더 완전한 집계를 원하는지, 아니면 더 많은 측정기준을 원하는지 선택합니다. 참고: 검색 노출 데이터 (AMP, 파란색 링크, 리치 결과 등)는 2단계 프로세스를 사용하여 쿼리해야 합니다.
  2. 마지막 페이지 (행이 0개인 응답)에 도달할 때까지 요청에서 startRow 값을 25,000만큼 늘려 동일한 쿼리를 다시 실행하여 결과를 페이지로 나눕니다.
  3. 원하는 경우 다른 type 매개변수를 사용하여 동일한 쿼리를 실행합니다.

다음은 단일 쿼리의 의사코드 예입니다. 데이터를 원하는 각 type 값에 대해 하루에 한 번 실행할 수 있습니다.

int maxRows = 25000; // Current max response size
int i = 0;
do {
  response = Request(startDate = 3_days_ago,
                     endDate = 3_days_ago,
                     ... add dimensions, type ...
                     rowLimit = maxRows,
                     startRow = i * maxRows);
  i++;
  …  // Do something with the response data.
} while (response.rows.count() != 0); // Page through all result rows

데이터 한도

API 사용 할당량 외에도 검색 애널리틱스 메서드는 검색 유형 (웹, 이미지 등)별로 클릭수 기준으로 하루 최대 50,000개의 데이터 행을 노출합니다.

쿼리 세부정보

페이지 또는 속성별로 그룹화된 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

페이지별로 그룹화

정확한 개수를 위해 다음과 같이 페이지 및 쿼리 측정기준을 생략해야 합니다.

"startDate": "2018-06-01",
"endDate": "2018-06-01",
"dimensions": ["country", "device"],
"type": "web",
"aggregationType": "byPage"
  • startDate / endDate: 같은 날짜를 선택하여 1일 기간을 선택합니다.
  • dimensions: 선택적으로 country 또는 device를 포함합니다.
  • type: 별도의 쿼리에 원하는 대로 각 type 값을 열거합니다.
  • aggregationType: byPage여야 합니다.

페이지 또는 검색어 정보를 비롯한 보다 자세한 정보를 얻으려면 일부 데이터가 손실될 수 있는 다음과 같이 쿼리를 실행하세요.

"startDate": "2018-06-01",
"endDate": "2018-06-01",
"dimensions": ["page", "query", "country", "device"],
"type": "web"
  • startDate / endDate: 같은 날짜를 선택하여 1일 기간을 선택합니다.
  • dimensions: page를 포함합니다. 원하는 경우 query, country, device 중 원하는 조합을 포함할 수 있습니다.
  • type: 별도의 쿼리에 원하는 대로 각 type 값을 열거합니다.

속성별로 그룹화됨

정확한 개수를 위해 다음과 같이 페이지 및 쿼리 측정기준을 생략해야 합니다.

"startDate": "2018-06-01",
"endDate": "2018-06-01",
"dimensions": ["country", "device"],
"type": "web"
  • startDate / endDate: 같은 날짜를 선택하여 1일 기간을 선택합니다.
  • dimensions: 선택적으로 country 또는 device를 포함합니다.
  • type: 원하는 경우 별도의 쿼리에 원하는 대로 각 type 값을 열거합니다.

쿼리, 국가, 기기 정보를 비롯한 자세한 내용을 확인하려면 일부 데이터가 손실될 수 있는 다음과 같은 쿼리를 실행하세요.

"startDate": "2018-06-01",
"endDate": "2018-06-01",
"dimensions": ["query", "country", "device"],
"type": "web"
  • startDate / endDate: 같은 날짜를 선택하여 1일 기간을 선택합니다.
  • dimensions: 원하는 경우 query, country 또는 device의 조합을 포함합니다.
  • type: 별도의 쿼리에 원하는 대로 각 type 값을 열거합니다.

페이지 또는 속성별로 결과 그룹화

결과를 속성이 아닌 페이지 기준으로 그룹화할 때 노출수, 클릭수, 게재순위, 클릭률은 다른 방식으로 계산됩니다. 자세히 알아보기

추가 세부정보를 요청할 때 데이터가 손실되는 이유는 무엇인가요?

페이지 또는 검색어별로 그룹화할 때 Google 시스템에서는 일부 데이터를 누락하여 적절한 양의 컴퓨팅 리소스를 사용하여 합리적인 시간 내에 결과를 계산할 수 있도록 합니다.

검색 노출 데이터 가져오기

검색 노출은 다른 측정기준과 함께 열로 사용할 수 없습니다. 따라서 사이트의 검색 노출 정보를 확인하려면 다음 절차를 따라야 합니다.

  1. searchAppearance를 유일한 측정기준으로 지정하면 다른 측정기준 없이 검색 노출 유형별로 모든 데이터가 그룹화됩니다.
  2. 원하는 경우 1단계에 나열된 검색 노출 유형 중 하나로 필터링하여 두 번째 쿼리를 실행하고 원하는 측정기준 (페이지, 국가, 검색어 등)을 쿼리에 추가합니다.

여러 검색 노출 유형에 대한 데이터를 검색하려면 1단계에 나열된 검색 노출 유형마다 두 번째 단계를 한 번씩 실행해야 합니다.

첫 번째 쿼리:

사이트의 검색 노출 유형 목록을 가져옵니다.

{
  "startDate": "2018-05-01",
  "endDate": "2018-05-31",
  "type": "web",
  "dimensions": [
    "searchAppearance"
  ]
}

결과:

사이트의 유형은 INSTANT_APP, AMP_BLUE_LINK 등입니다.

 "rows": [
  {
   "keys": [
    "INSTANT_APP"
   ],
   "clicks": 443024.0,
   "impressions": 4109826.0,
   "ctr": 0.10779629113251997,
   "position": 1.088168452873674
  },
  {
   "keys": [
    "AMP_BLUE_LINK"
   ],
   "clicks": 429887.0,
   "impressions": 1.7090884E7,
   "ctr": 0.025152999692701676,
   "position": 7.313451603790653
  },...

두 번째 쿼리:

1단계에서 확인한 검색 노출 유형 중 하나와 원하는 측정기준 (페이지, 기기 등)으로 필터링합니다. 여기에서는 AMP_BLUE_LINK를 기준으로 필터링합니다.

{
  "startDate": "2018-05-01",
  "endDate": "2018-05-31",
  "type": "web",
  "dimensions": [
    "device" // and/or page, country, ...
  ],
  "dimensionFilterGroups": [
    {
      "filters": [
        {
          "dimension": "searchAppearance",
          "operator": "equals",
          "expression": "AMP_BLUE_LINK"
        }
      ]
    }
  ]
}

결과:

기기 유형별 AMP_BLUE_LINK 분석입니다.

"rows": [
  {
   "keys": [
    "MOBILE"
   ],
   "clicks": 429887.0,
   "impressions": 1.7090783E7,
   "ctr": 0.025153148337323107,
   "position": 7.31339517914422
  },
  {
   "keys": [
    "DESKTOP"
   ],
   "clicks": 0.0,
   "impressions": 66.0,
   "ctr": 0.0,
   "position": 12.257575757575758
  },
...