SEO блог

В свое время я столкнулся с небольшой проблемой как выгружать свои поисковые запросы из Search Console. На эту тему есть пару статей в SEO блогах (serpstat, netpeak, 2steps, searchengines), но по их инструкции у меня ничего не вышло. И только после того как я совместил их наработки, я получил рабочий вариант.

Установка R и R Script

Для начала нам нужно установить «R» и «R Script» себе на компьютер. Скажу сразу, пк у меня на Windows 10 на macOS, может не работать, не проверял.

• Скачать R
• Скачать R Script

Запуск R Studio и парсинг ключей из Search console

Запускаем R Studio и создаем R Script (Ctrl+Shift+N)

В поле «Console» загружаем первую часть скрипта.

Скрипт — Часть 1

# Load packages.
# Load packages.
if(!("pacman" %in% installed.packages())) {install.packages("pacman")}
packages_load  0) pacman::p_install(packages_temp,
                                                character.only = TRUE)
rm(packages_load, packages_temp)

# Set a propety to fetch keywords data.
site            
Поля которые мы правим
 
site  <- 'https://наш сайт/'
lookback_window <- 30*16
export_path     <- 'C:/Users/User/.../Путь где мы сохраним наши данные'
 
Нажимаем "Enter". Запустится скрипт и запросит Search code





Даем доступ и копируем наш Search code в Console нашего R Script



Добавляем и нажимаем "Enter". После этого добавляем вторую версию нашего скрипта.
 
Скрипт - Часть 2
 
# Use export_path to set a working directory.
# Use export_path to set a working directory.
setwd(export_path)

# Get keywords data from Google Search Console by day.
rez %
  lapply(., function(x){
  date % 
  dplyr::bind_rows(.)

# Aggregate keywords data by query.
rez_aggr %
  group_by(query) %>%
  summarise(clicks      = sum(clicks),
            impressions = sum(impressions)) %>%
  ungroup(.) %>%
  arrange(-clicks)

# Calculate number of queries by day.
stats_by_date %
  group_by(date) %>%
  summarise(count = n())

# Download keywords data as CSV file in export_path directory.
write.csv(x         = rez, 
          file      = paste0('search_analytics_', Sys.Date(), '.csv'), 
          row.names = FALSE)

# Download aggregated keywords data as CSV file in export_path directory.
write.csv(x         = rez_aggr, 
          file      = paste0('search_analytics_aggr_', Sys.Date(), '.csv'), 
          row.names = FALSE)
 
Запустится наш сприпт.

 
Начинаем парсить данные с Search console
 
Примечание: Сам скрипт может отрабатывать долго, т.к. он по дням делает запросы за последние 16 месяцев.
 


После окончания парсинга, мы получим вот такой результат в R Studio. И два файла с текущей датой в нашей папке.

 
Работа с полученными данными
 
В фале search_analytics_20YY-MM-DD, мы получим ключи их ctr и позицию по дням. (query,"date","clicks","impressions","ctr","position")

 
В фале search_analytics_aggr_20YY-MM-DD, мы увидим наши ключи, клики и общее количество показов за выбранный нами период. (query,"clicks","impressions")

 
Как использовать эти данные уже решать вам 😊
 
Если вам понравился материал ставьте ➕➕➕
 
 
Вам также может понравиться
 
 
 
 
 Новый интерфейс Search Console идет в массы
Google представил новый интерфейс Search Console
 
 
 
 
 Facebook Graph Search как пользоваться
Как использовать поиск в Facebook не как бестолковую игрушку.
 
 
 
 
 SEO вебинары
Подборка бесплатных вебинаров по SEO-оптимизации и продвижению сайтов