Consultar dados de análise da Pesquisa Google

É possível fazer consultas nos seus dados da Pesquisa Google para saber com que frequência sua propriedade aparece nos resultados e quais consultas foram feitas (em computadores ou smartphones e muito mais). Você pode usar os resultados para melhorar o desempenho de pesquisa da sua propriedade. Por exemplo:

  • Veja como seu tráfego de pesquisa muda ao longo do tempo, de onde ele vem e quais consultas de pesquisa têm maior probabilidade de mostrar sua propriedade.
  • Saiba quais consultas são feitas em smartphones e use isso para melhorar sua segmentação para dispositivos móveis.
  • Veja quais páginas têm as taxas de clique mais altas (e as mais baixas) nos resultados da Pesquisa Google.

Os dados da consulta de pesquisa são expostos usando o método searchanalytics.query(). O método query() expõe todos os dados disponíveis no Relatório de desempenho do Search Console. Antes de executar qualquer consulta, leia a documentação do relatório de Search Analytics para saber quais dados são expostos e o que eles significam.

Nesta página, mostramos como realizar consultas comuns com diferentes parâmetros de solicitação.

Como começar

Verificar a presença de dados

Antes de executar uma consulta, teste a presença de dados nesse período. Omita filtros, classificação, limites de linha e qualquer outro parâmetro, exceto data de início, data de término e "data" como a única dimensão.

Code

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

Saída

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

Tentar com datas diferentes

Como vimos que temos dados para esse segmento de tempo, é seguro prosseguir. É importante fazer isso antes de executar sua consulta real. Por exemplo, executar essa mesma consulta para um intervalo diferente retorna o seguinte:

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

Olhe atentamente e você notará que os dados terminam no dia 14, não há dados para o dia 15.

Pode ser útil usar o APIs Explorer no modo de edição de formato livre para testar suas consultas rapidamente. Para isso, clique na seta suspensa ao lado do campo de corpo da solicitação e clique em "Editor de formato livre".

Depois de verificar o intervalo de datas válidas, você pode começar a agrupar por outras dimensões, adicionar filtros, limites de contagem de linhas e assim por diante:

10 principais consultas, classificadas por contagem de cliques, em ordem decrescente

Code

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

Saída

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

10 principais páginas, classificadas por contagem de cliques, em ordem decrescente

Code

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

Saída

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

10 principais consultas na Índia, classificadas por contagem de cliques, em ordem decrescente

O operador de filtro "igual a" é omitido, porque é o operador padrão.

Code

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

Saída

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

10 principais consultas para dispositivos móveis na Índia, classificadas por contagem de cliques, em ordem decrescente

Code

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

Saída

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

Consultar uma fatia de linhas

Você pode consultar uma fração específica de linhas especificando um número de linha inicial (baseado em zero) e o número de linhas a serem retornadas. Especificar um número de linha inicial inválido retornará um erro, mas especificar mais linhas do que as disponíveis retornará todas as linhas disponíveis.

11 a 20 principais consultas em dispositivos móveis para o período, classificadas por contagem de cliques, em ordem decrescente

Code

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

Saída

Top 11-20 Mobile Queries:
Keys                              Clicks         Impressions                 CTR            Position
dns error                         1220.0             15064.0        0.0809877854       3.13448726206
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sitemap                            926.0             12478.0        0.0742106107        5.8130025067
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301 redirect                       261.0              3165.0         0.082464455       3.63074363869

Conseguir mais de 25.000 linhas

Se a consulta tiver mais de 25.000 linhas de dados, você poderá solicitar dados em lotes de 25.000 linhas por vez enviando várias consultas e incrementando o valor startRow a cada vez. Conte o número de linhas recuperadas. Se o número de linhas solicitadas for menor, isso significa que todos os dados foram recuperados. Se a solicitação terminar exatamente no limite de dados (por exemplo, se houver 25.000 linhas e você tiver solicitado startRow=0 e rowLimit=25000), na próxima chamada você receberá uma resposta vazia.

Principais consultas em dispositivos móveis de 1 a 25.000 para o período, classificadas por contagem de cliques, em ordem decrescente

Code

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

Principais consultas em dispositivos móveis de 25.001 a 50.000 no período, classificadas por contagem de cliques, em ordem decrescente

Code

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

Como receber todos os dados

Saiba mais em Consultar todo seu tráfego de pesquisa.