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 किन क्वेरी के साथ, डेस्कटॉप या स्मार्टफ़ोन से आपकी प्रॉपर्टी दिखती है. इन नतीजों का इस्तेमाल करके, अपनी प्रॉपर्टी की खोज परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाया जा सकता है. उदाहरण के लिए:
- देखें कि समय के साथ खोज नतीजों से मिलने वाला ट्रैफ़िक कैसे बदलता है, यह कहां से आ रहा है, और किन सर्च क्वेरी का इस्तेमाल होने पर, आपकी प्रॉपर्टी के दिखने की संभावना सबसे ज़्यादा होती 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.
searchanalytics.query() तरीके का इस्तेमाल करके, खोज क्वेरी का डेटा सार्वजनिक किया जाता है. query()
तरीके से, Search Console में परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट
में मौजूद सारा डेटा दिखता है. कोई भी क्वेरी चलाने से पहले, आपको
परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट का दस्तावेज़ पढ़ना चाहिए, ताकि यह पता चल सके कि कौनसा डेटा दिखाया जाता है और इसका क्या मतलब है.
इस पेज पर, अलग-अलग अनुरोध पैरामीटर के साथ सामान्य क्वेरी करने का तरीका बताया गया है.
शुरू करना
डेटा मौजूद होने की पुष्टि करना
क्वेरी चलाने से पहले, आपको सबसे पहले उस समयसीमा में डेटा की मौजूदगी के लिए जांच करनी चाहिए. फ़िल्टर, क्रम से लगाने की सुविधा, लाइनों की सीमा, और किसी भी अन्य पैरामीटर को हटाएं. हालांकि, शुरू होने की तारीख, खत्म होने की तारीख, और "तारीख" को एकमात्र डाइमेंशन के तौर पर शामिल करें.
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
हमें पता चला है कि हमारे पास उस समयावधि का डेटा है. इसलिए, आगे बढ़ने में कोई समस्या नहीं है. अपनी असल क्वेरी चलाने से पहले, ऐसा करना ज़रूरी है. उदाहरण के लिए, किसी दूसरी रेंज के लिए यह क्वेरी चलाने पर, यह नतीजा मिलता है:
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 देखें, आपको पता चलेगा कि डेटा 14 तारीख तक ही है. 15 तारीख का कोई डेटा नहीं है.
अपनी क्वेरी की तुरंत जांच करने के लिए, एपीआई एक्सप्लोरर का इस्तेमाल, फ़्री फ़ॉर्म में बदलाव करने वाले मोड में करें. इसके लिए, अनुरोध बॉडी फ़ील्ड के बगल में मौजूद ड्रॉपडाउन ऐरो पर क्लिक करें और "फ़्री फ़ॉर्म एडिटर" पर क्लिक करें.
मान्य तारीखों की सीमा की पुष्टि करने के बाद, दूसरे डाइमेंशन के आधार पर ग्रुप बनाना, फ़िल्टर जोड़ना, पंक्तियों की संख्या की सीमाएं वगैरह तय करना शुरू किया जा सकता है:
क्लिक की संख्या के हिसाब से, सबसे ज़्यादा क्लिक पाने वाली 10 क्वेरी, 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
क्लिक की संख्या के हिसाब से, सबसे ज़्यादा देखे गए 10 पेज, 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 सबसे ज़्यादा खोजी गई 10 क्वेरी, क्लिक की संख्या के हिसाब से, घटते क्रम में
ध्यान दें कि फ़िल्टर ऑपरेटर "बराबर" को छोड़ दिया 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 शीर्ष 10 मोबाइल क्वेरी, उन्हें क्लिक की संख्या के अनुसार घटते क्रम में लगाया गया
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 स्लाइस के लिए क्वेरी करना
पंक्तियों के किसी खास स्लाइस के लिए क्वेरी की जा सकती है. इसके लिए, शुरू की पंक्ति का नंबर (शून्य से शुरू) और लौटाने के लिए पंक्तियों की संख्या तय करें. शुरुआती पंक्ति का अमान्य नंबर डालने पर, गड़बड़ी का मैसेज दिखेगा. हालांकि, उपलब्ध पंक्तियों से ज़्यादा पंक्तियां डालने पर, सभी पंक्तियां दिखेंगी.
तारीख की सीमा के लिए, मोबाइल से की गई 11 से 20 सबसे ज़्यादा क्वेरी. इन्हें क्लिक की संख्या के हिसाब से, घटते हुए क्रम में लगाया गया है
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 लाइनें फ़ेच की जा रही हैं
अगर आपकी क्वेरी में 25,000 से ज़्यादा लाइनों का डेटा है, तो कई क्वेरी भेजकर और हर बार startRow वैल्यू को बढ़ाकर, 25,000 पंक्तियों के बैच में डेटा का अनुरोध किया जा सकता है. वापस लाई गई लाइनों की संख्या की गिनती करें. अगर आपको अनुरोध की गई लाइनों की संख्या से कम लाइनें मिलती हैं, तो इसका मतलब है कि आपने पूरा डेटा वापस पा लिया है. अगर आपका अनुरोध डेटा बाउंड्री पर खत्म होता है (उदाहरण के लिए, 25,000 लाइनें हैं और आपने startRow=0 और rowLimit=25000 का अनुरोध किया है), तो अगले कॉल पर आपको खाली रिस्पॉन्स मिलेगा.
तारीख की सीमा के लिए, मोबाइल से की गई सबसे ज़्यादा 1 से 25,000 क्वेरी, क्लिक की संख्या के हिसाब से, घटते हुए 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 में टॉप 25,001-50,000 मोबाइल क्वेरी, जिन्हें क्लिक की संख्या के हिसाब से घटते क्रम में लगाया गया है
कोड
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'dimensionFilterGroups': [{
'filters': [{
'dimension': 'device',
'expression': 'mobile'
}]
}],
'rowLimit': 25000,
'startRow': 25000
}