Aşağıdaki makale size yardımcı olacaktır:Google Search Console ile BigQuery Nasıl Kullanılır?
Pazarlamacılar, siteleri için çok sayıda veri bulunduğunu bilirler. Bu verilere birkaç Google aracı aracılığıyla kolayca erişilebilir: Google Analytics, Google Search Console ve Looker Studio.
Şimdi karışıma BigQuery’yi ekleyebiliriz. Şubat ayında Google, kullanıcıların Google Arama Konsolu verilerini BigQuery’ye aktarabileceklerini duyurdu. Google, kullanıcıları her zaman Google özelliklerini kullanmaya itmiştir (Google+’yı hatırla?) ve bu da farklı değil.
Bazıları bu kez Google’a gözlerini devirebilir, ancak BigQuery’nin diğer Google araçlarında bulamayacağınız (veya kolayca bulabileceğiniz) bir dizi avantajı vardır.
Bu kılavuzda, BigQuery’yi, nasıl kurulacağını ve Google Search Console ile nasıl kullanabileceğinizi ele alacağız.
BigQuery nedir?
Google’a izin verelim bunu açıkla:
Bunun TLDR sürümü olan BigQuery, birçok bilgiyi hızlı bir şekilde işlemenizi sağlar. Ayrıca, analitiğe genel bakışınızın ayrılmaz bir parçası olabilir ve web sitesi metriklerini ve kullanıcı davranışını daha derinlemesine incelemenize yardımcı olur.
Hiç Excel’de veya Google E-Tablolar’da bulundunuz ve yüzbinlerce satır içeren bir çalışma sayfasını filtrelemeyi denediniz mi? Bu programlar aracılığıyla bu kadar çok veriyi işlemek zordur ve muhtemelen bilgisayarınız donmuştur.
BigQuery’de böyle bir sorun yok.
Google E-Tablolar’da dakikalar süren bekleme, BigQuery’de yalnızca saniyeler alabilir.
kartal gözlü okuyucular muhtemelen şu satırı da fark ettiler:
“BigQuery’nin sunucusuz mimarisi, sıfır altyapı yönetimiyle kuruluşunuzun en büyük sorularını yanıtlamak için SQL sorgularını kullanmanıza olanak tanır.” Peki, SQL nedir ve SQL sorguları nelerdir?
SQL nedir?
SQL (‘ olarak telaffuz edilir)devam filmi‘), ilişkisel bir veritabanından verileri işlemek, depolamak ve almak için kullanılan ‘yapılandırılmış sorgulama dilidir’. Kısacası, bir veritabanından istediğinize erişmenizi sağlar.
Dışarıdan, SQL’in okunması ve anlaşılması oldukça kolaydır.
Temel bir SQL sorgusu, WHERE’DEN SEÇ sırasını izler.
Görmek istediğiniz bilgileri SEÇİN.
Kullanmakta olduğunuz tablodan.
NEREDE belirli koşullar karşılanır.
İşte hızlı ve çok basit bir örnek:
tüm web sayfalarımı SEÇ
mywebsite.table veri kümesinden/tablosundan
WHERE sayfaları 1 Mart 2021’den sonra 5000’den fazla görüntülendi.
Orada sayısız SQL yan tümcesi ve ifadesidirancak temel bilgileri anlamanız çok uzun sürmüyor.
BigQuery ve Google Search Console’u Bağlama
İki Google aracını birbirine bağlamak oldukça kolaydır, ancak sürecin neresinde olduğunuza bağlı olarak biraz zaman alacaktır.
#1 Faturalandırmayı Ayarlayın
Bağlanmak BigQuery ve Google Arama KonsoluBigQuery hesabınızda faturalandırma yaptığınızdan emin olarak başlamalısınız.
Bunu yapmak için BigQuery’ye gidin ve yan menüden Faturalandırma’yı seçin.
Oradan Faturalandırma Hesabını Bağla veya Faturalandırma Hesabını Yönet’i seçebilirsiniz. Ajansınız veya kuruluşunuzdaki birinin zaten bir faturalandırma hesabı varsa, onunla görüşün ve Faturalandırma Hesabını Bağla seçeneğini gözden geçirin.
Değilse, Faturalandırma Hesabını Yönet’i seçin ve adımları izleyin.
Bekle, ödemek zorunda mıyım?
Bir faturalandırma hesabı oluşturuyor olmanız, herhangi bir ödeme yapmanız gerekeceği anlamına gelmez. BigQuery’yi ne kadar kullanacağınıza bağlıdır. Google Search Console’dan birkaç siteye bağlanmayı planlıyorsanız, maaşınız muhtemelen 0 ABD dolarına yakın olacaktır.
Burada, Go Fish Digital’de, üçüncü taraf bir araç aracılığıyla 100’den fazla site için BigQuery’de anahtar kelime takibi çalıştırıyoruz, GSC’den bağlanan bir avuç web sitesine sahibiz ve günde 5 GB’tan fazla sorgu işliyoruz.
Toplam maliyetimiz?
Şimdi, bu çılgınca senin koşullarına bağlı. Ancak şimdilik, BigQuery fiyatlandırması oldukça ucuz. Ayda 5 TB sorgu işlemek yalnızca 5 ABD dolarıdır.
Depolama için GB başına yaklaşık 0,02 ABD dolarıdır.
BigQuery fiyatlandırması hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz Burada.
#2 API’yi kurun
Yan menünüze geri dönün ve APIS ve Hizmetler → Etkin API’ler ve Hizmetler’e gidin.
GSC’ye bağlanmak için BigQuery’nin etkinleştirildiğinden emin olmak isteyeceksiniz.
Aşağı kaydırabilirsiniz ve listede BigQuery API’yi görürseniz hazırsınız demektir.
Değilse, üst kısımdaki APIS VE HİZMETLERİ Etkinleştir’e tıklayın. BigQuery API’yi arayın, seçin ve ardından etkinleştirin.
#3 Gerekli İzinleri Ayarlayın
GSC ve BigQuery’nin birbirini tanıması için BigQuery’ye GSC verilerine erişim izni vermeniz gerekir.
Yan menünüze geri dönün ve IAM ve Yönetici → IAM’ye tıklayın.
En üstte, ERİŞİM İZİN VER’e tıklayın.
Burada, Yeni Sorumlular’ı seçin ve hesap adını yapıştırın:
Ona iki yeni rol vermeniz gerekecek: BigQuery Job User ve BigQuery Data Editor. Bunu yaptıktan sonra, kaydet’e basın.
#4 Google Search Console’u kurun
Neredeyse sona!
Ayarlar → Toplu Veri Dışa Aktarma’ya gidin.
Burada, burada bulabileceğiniz Proje Kimliğinizi eklemek isteyeceksiniz. Bu, büyük/küçük harfe duyarlıdır, bu yüzden elinizde olduğu gibi kopyalayın.
Veri kümesi adı için arama konsolu olarak bırakabilirsiniz. Pek çok çevrimiçi öğretici ve sorgu, onu bu şekilde bırakarak takip etmeyi kolaylaştırdı.
Son olarak, Devam’ı tıklayın, onaylanmasını bekleyin ve bitirdiniz!
BigQuery’de görünmesi 48 saat kadar sürecek, ancak bazı verilerin yalnızca 12 saat sonra dolmaya başladığını gördüm.
SQL Workspace Dashboard’da Gezinme
Veri toplamaya başladığınızda, şimdi ne olacak?
Kullanmaya başlayabileceğimiz bazı sorgulara dalmadan önce, SQL çalışma alanı panosundan hızlı bir şekilde bahsedelim.
Solda proje adlarınızı göreceksiniz ve proje adınızı burada bulacaksınız. Proje adınızın altında veri kümelerinizi ve tablolarınızı göreceksiniz.
Sorgulamaya başlamak için tablolardan birine tıklamak isteyeceksiniz. Bunu yaptığınızda, tablonun şemasını göreceksiniz.
Önizleme’yi seçebilir ve sorgulamaya başlamak isteyeceğiniz bazı bilgileri görebilirsiniz.
Bunun üzerinde, Sorgudan Dışa Aktarmaya kadar bir dizi seçenek göreceksiniz. Bir sorgu başlatmak için devam edin ve Sorgu’ya tıklayın. ‘Yeni sekmede’ veya ‘Bölünmüş sekmede’yi seçebilirsiniz.
Google Arama Konsolu Verileri için Yararlı SQL Sorguları
Şimdi yazma sorguları bölümüne. Yukarıda belirtildiği gibi, BigQuery’den en iyi şekilde yararlanmak için SQL’in tüm ayrıntılarını anlamanız gerekmez.
Google zaten yayınladı birkaç yardımcı sorgu bu başlamanıza yardımcı olacaktır. Bu sorgular basittir ve verilerinizi hızlı bir şekilde analiz etmeye başlamanıza yardımcı olur.
Bazı benzersiz sorgulara dalmadan önce birkaç temel sorguyu gözden geçirelim.
Son X Zaman Dönemine Ait Tüm Web İstatistikleri
data_date AS tarih, toplam(gösterimler) AS gösterimleri, toplam(tıklamalar) olarak tıklamalar, toplam(tıklamalar) / toplam(gösterimler) AS ctr, ((sum(sum_top_position) / sum(gösterimler)) + 1.0) Searchconsole’DAN AS ort._konumu SEÇİN .searchdata_site_impression WHERE search_type=”WEB” VE data_date, DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 14 gün) ve CURRENT_DATE() GROUP BY data_date ORDER BY tarih desc;
Bu sorgu, son iki haftadaki tüm web istatistiklerinizi seçecektir. Tarihi, gösterimleri, tıklamaları, tıklama oranını ve ortalama konumu görüntüler.
Bu, yukarıdaki listedeki ilk sorgunun değiştirilmiş bir sürümüdür çünkü Google’ın sahip olduğu sorgu aslında BigQuery’de olacaktır.
1000’den fazla sonuç alabilmemiz için LIMIT’i de kaldırdım.
Daha da geriye gitmek isterseniz, INTERVAL’den sonraki sayıyı istediğiniz kadar gün olarak değiştirebilirsiniz. INTERVAL, CURRENT_DATE tarihinden itibaren gün sayısını ayarlayacaktır. Yani 30 gün geriye gitmek isteseydiniz bunu “INTERVAL 30 day” olarak değiştirirdiniz. 300 gün geriye gitmek istiyorsanız, bunu ‘ARALIK 300 gün’ olarak değiştirin.
URL’ye Göre Tüm Trafik
url, gösterim olarak sum(impressions), tıklama olarak sum(clicks) SEÇİN searchconsole.searchdata_url_impression DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 14 gün) ve CURRENT_DATE() GROUP BY 1 ORDER BY 3 desc arasında data_date WHERE;
Bu, değiştirilmiş, Google tarafından önerilen başka bir sorgudur. Bu, tıklamalarınıza ve gösterimlerinize URL’ye göre bakmanın kolay bir yoludur.
Raporun nasıl görüneceği aşağıda açıklanmıştır:
Bu, GSC’nin sizin için dışa aktaracağıyla neredeyse aynı görünse de, birkaç nedenden dolayı kullanışlıdır:
- GSC’nin genellikle dışa aktarma işlemlerinize koyduğu 1000 satırlık sınırı kolayca atlayabilirsiniz.
- Bu sorguyu oluşturarak, Looker Studio’ya “önceden filtrelenmiş” olarak gönderebilirsiniz. Çok fazla filtre, Looker Studio raporlarını yavaşlatabilir.
URL ve Sorgulara Göre Trafik
DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 14 gün) ve CURRENT_DATE() arasındaki searchconsole.searchdata_url_impression’DAN sorgu, url, sum(impressions) AS gösterimleri, sum(tıklamalar) AS tıklamalarını SEÇİN /*daha fazlası için aralık numarasını ve türünü değiştirebilir veya daha az veri*/ VE sorgu IS NOT null GROUP BY 1,2 ORDER BY 2,3 desc;
Google Search Console’daki ana hayal kırıklıklarından biri, tüm sorguları ve bunların URL’lerini birlikte dışa aktaramamanızdır. Anahtar kelime performansına sayfa bazında bakmak istiyorsanız, tek tek sayfayı tekrar tekrar seçmeniz gerekir. Daha fazla yok! Tıklamalar ve gösterimler için tüm anahtar kelimeleri ve bunların URL’lerini seçme sorgusu buradadır.
Bu, her bir URL’yi tek tek filtrelemek yerine, URL performansına toplu olarak kolayca bakmanıza olanak tanır.
Zaman İçinde URL ve Sorgu Trafiği Karşılaştırması
Sorgu, url, SUM(CASE WHEN data_date BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 14 DAY) VE CURRENT_DATE() SONRA gösterimler ELSE 0 END) AS gösterimler_14d, SUM(CASE WHEN data_date BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 14 DAY) ARASINDA) VE CURRENT_DATE() SONRA BAŞKA 0 END’i tıklar) AS clicks_14d, SUM(CASE WHEN data_date BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 28 DAY) VE DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 14 DAY) SONRA gösterimler BAŞKA 0 END) AS gösterim_14_28d, SUM (DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 28 DAY) VE DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 14 DAY) ARASINDA data_date DURUMUNDA SONRA BAŞKA 0 END’i tıklar) AS clicks_14_28d FROM searchconsole.searchdata_url_impression Sorgu NULL OLMADI VE data_date TARİH_SUB(CURRENT ARASINDA) _TARİH( ), INTERVAL 28 GÜN) VE CURRENT_DATE() GROUP BY 1, 2 ORDER BY 2, 3 DESC;
Bu sorgu, yukarıdaki sorgu ile aynı şeyi yapacak ve önceki döneme ait karşılaştırma verilerini çekecektir.
Bu özel örnekte, son 14 günden ve önceki 14 günlük dönemden veri çekiyor.
Zamanı ayarlamak istiyorsanız, INTERVAL DAY numarasını değiştirmeniz gerekir. Örneğin, geri dönüp son 50 gündeki performansı ve ondan önceki 50 günlük dönemi incelemek isterseniz.
SELECT sorgusu, url, SUM(CASE WHEN data_date BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 50 DAY) VE CURRENT_DATE() SONRA gösterimler ELSE 0 END) AS gösterimler_14d, SUM(CASE WHEN data_date BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 50 DAY) ARASINDA) VE CURRENT_DATE() SONRA BAŞKA 0 END’i tıklar) AS clicks_14d, SUM(CASE WHEN data_date BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 100 DAY) VE DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 50 DAY) SONRA gösterimler BAŞKA 0 END) AS gösterim_14_28d, TOPLA (DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 100 DAY) VE DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 50 DAY) ARASINDA data_date DURUMUNDA SONRA BAŞKA 0 END’İ tıklar) AS clicks_14_28d FROM searchconsole.searchdata_url_impression WHERE sorgusu NULL OLMADI VE data_date TARİH_SUB(CURR ARASINDA) KENT_TARİH( ), INTERVAL 100 GÜN) VE CURRENT_DATE() GROUP BY 1, 2 ORDER BY 2, 3 DESC;
En iyi hikayeler
SAYI SEÇİN(VAKA WHEN is_amp_top_stories=TRUE SONRA 1 END ) AS top_stories, data_date FROM `searchconsole.searchdata_url_impression` WHERE url IS NOT NULL GROUP BY data_date HAVING COUNT(CASE WHEN is_amp_top_stories=TRUE SONRA 1 END) > 0 ORDER BY data_date DESC;
Bir haber sitesi işletiyorsanız, muhtemelen en çok okunan haberler ilginizi çeker. Ne yazık ki GSC, En Çok Okunan Haberlere bakmanın kolay bir yolunu sağlamıyor.
BigQuery ile En Çok Okunan Haberlerinizin nasıl performans gösterdiğine bakabilirsiniz. Bu sorgu, bir haberin En Çok Okunan Haberler’de kaç kez göründüğünü görmenizi sağlar.
Buradaki tek dezavantaj, yalnızca en iyi AMP hikayelerini izlemesi, ancak yine de sitenizin genel olarak nasıl performans gösterdiğine dair bir bakış sunabilmesidir!
İşte sonuçlara bir örnek:
Ayrıca, En Çok Okunan Haberler’de en çok hangi URL’lerin göründüğüne bakmak için bu sorguyu değiştirebilirsiniz.
url SEÇİN, COUNT(CASE WHEN is_amp_top_stories=TRUE SONRA 1 END ) `brobiblegsc.searchconsole.searchdata_url_impression` DAN top_stories OLARAK WHERE url NULL GRUP DEĞİLDİR data_date TARAFINDAN, url top_stories>1 SİPARİŞ TARAFINDAN top_stories DESC;
En Çok Okunan Haberlerinizdeki verileri görmek istiyorsanız, aşağıdaki sorguyu kullanabilirsiniz:
Searchconsole.searchdata_url_impression WHERE search_type=”WEB” AND is_amp_top_stories = true VE DATE_SUB(CURRENT_DATE()) arasında url, sum(impressions) AS gösterimleri, sum(clicks) AS clicks, sum(clicks) / sum(clicks) AS click_through_rate SEÇİN , INTERVAL 14 gün) ve CURRENT_DATE() GROUP BY 1 ORDER BY gösterimler DESC;
Bu, en çok okunan haberlerde görünen makalelerinizin tıklamalarını, gösterimlerini ve tıklama oranlarını size gösterecektir.
Aslında, herhangi birini kullanarak benzer sorgular çalıştırabilirsiniz. parçacık seçenekleri BigQuery’de var.
Çözüm
Gördüğünüz gibi, BigQuery ve GSC’yi kullanmak için pek çok seçenek var. Yalnızca birkaç tıklamayla çok sayıda veri toplayabilir, raporlarınıza aktarabilir ve organik performansınız hakkında daha iyi içgörüler elde edebilirsiniz.
Sorusu olan? Dijital pazarlama stratejiniz ve hedefleriniz hakkında konuşabilmemiz için bize ulaştığınızdan emin olun.
