Tập lệnh Python. Tự động khám phá các cơ hội tối ưu hóa từ GSC

Gần đây tôi phát hiện ra rằng 10 trang trên trang web của chúng tôi chiếm hơn 61. 2% tổng số lần nhấp của chúng tôi được báo cáo trong Google Search Console (GSC) trong ba tháng qua

Đây là trang web có khoảng 300 danh mục và 20.000 SKU sản phẩm

10 trang

Thật đáng kinh ngạc, gần 74. 8% tất cả các trang được báo cáo trong GSC không nhận được lần nhấp nào

Hôm nay, tôi sẽ chia sẻ một tập lệnh Python lấy thông tin này từ Google Search Console, xuất các biểu đồ sẵn sàng trên boong và một trang tính Microsoft Excel sẵn sàng để hành động

Bảng tính Excel có khả năng thao tác cao, với phạm vi lưu lượng truy cập cao và thấp được chia thành các tab riêng để thao tác

Đầu ra hoàn toàn tự động và hoạt động cho bất kỳ tài khoản nào mà bạn có quyền truy cập GSC

Hôm nay chúng ta sẽ học gì

• Cách chạy tập lệnh
• Các thành phần và khái niệm chính của kịch bản
• Ý tưởng để tối ưu hóa

Bắt đầu

Chạy tập lệnh rất dễ dàng nhưng cần chuẩn bị một chút để thiết lập quyền truy cập vào API Google Search Console và tải xuống tệp thông tin xác thực

Tin vui là tệp này có thể được sử dụng lại nhiều lần cho các dự án Python khác, vì vậy rất đáng để thực hiện và giữ an toàn cho nó

Nó sẽ mất không quá 5 đến 10 phút

Có một hướng dẫn tuyệt vời ở đây tôi khuyên bạn nên làm theo

Sau khi bạn có tệp này, hãy lưu trữ tệp ở nơi an toàn, sẵn sàng để tải lên

Bây giờ là phần thú vị. chạy tập lệnh

Chạy tập lệnh

Chạy tập lệnh rất đơn giản

Ý tưởng là chạy đồng thời tất cả các ô và tải lên tệp thông tin đăng nhập khi được nhắc

Tập lệnh sẽ tự động tạo và lưu biểu đồ thanh, số liệu thống kê và tài liệu Excel mà không cần nhắc thêm

Bước 1. Mở trang tính Google Colaboratory

Bước 2. Ở đầu trang, chọn Thời gian chạy > Chạy tất cả (Hoặc Nhấn tổ hợp phím tắt Control + F9)

Bước 3. Khi được nhắc, hãy tải lên tệp thông tin đăng nhập đã được tải xuống sau khi bật Search Console API

Khi tệp đã được tải lên, ô tiếp theo sẽ nhắc bạn truy cập URL để cấp phép cho ứng dụng và nhập mã cấp phép

Nhấp vào nó và chọn tài khoản được liên kết với tài khoản GSC mà bạn muốn nhận dữ liệu từ đó

Tiếp theo, chúng ta cần thiết lập các biến

Nó sẽ tự giải thích, nhưng tôi sẽ nói qua từng cài đặt và chia sẻ một ví dụ

URL

URL cần khớp chính xác với cách nó xuất hiện trong GSC

Nếu có vấn đề, đó là do nó thường thiếu dấu gạch chéo ở cuối

Cũng cần lưu ý, đối với các tài khoản cấp miền, cú pháp là

miền sc. thí dụ. com

Tôi đã bao gồm một tùy chọn để in các tài khoản GSC có sẵn nếu bạn gặp sự cố

Chỉ cần bỏ ghi chú dòng

#print(tài khoản. thuộc tính web)

… để xem danh sách các tài khoản có sẵn theo ý của bạn

Sao chép và dán chính xác tên tài khoản vào ô bên trên

Bộ lọc quốc gia

Một biến đơn giản để lọc lưu lượng truy cập theo quốc gia. Để đặt trên toàn thế giới, chỉ cần bình luận vào dòng này

df_gsc = df_gsc[df_gsc[“quốc gia”]. str. chứa(country_filter)]  # nhận xét dòng này cho dữ liệu trên toàn thế giới

Một danh sách các mã quốc gia có thể được tìm thấy ở đây

Loại tìm kiếm

Các tùy chọn khả dụng ở đây là web, tin tức, video, hình ảnh, khám phá & GoogleNews

Ngày Bắt đầu/Kết thúc

Nhập ngày bắt đầu và ngày kết thúc lấy dữ liệu GSC. Tôi đề nghị ít nhất ba tháng nếu có thể. Định dạng ngày là

YYYY-MM-DD

Dưới đây là cài đặt của tôi để lấy dữ liệu trong ba tháng qua từ thuộc tính GSC cho Search Engine Journal

url = “https. //www. tạp chí công cụ tìm kiếm. com/”

country_filter = “hoa kỳ”

search_type = “web” # tùy chọn có sẵn là. web, tin tức, video, hình ảnh, khám phá & googleNews

start_date = “2022-05-01”

end_date = “2022-08-01”

Dữ liệu sẽ được lấy từ GSC. Điều đó có thể mất một lúc, tùy thuộc vào kích thước của trang web và số tháng được yêu cầu

Khi quá trình kéo dữ liệu đã hoàn tất, ô tiếp theo sẽ tạo khung dữ liệu từ dữ liệu GSC

10 hàng đầu tiên sẽ được xem trước, vì vậy bạn có thể kiểm tra dữ liệu có chính xác không

Cuộn xuống trang, bạn sẽ thấy biểu đồ thanh đã được tạo

Biểu đồ này nhóm các trang thành các phạm vi theo số lượng nhấp chuột được phân bổ cho chúng

Điều này giúp bạn dễ dàng xem nhanh phân phối nhấp chuột giữa các trang

Biểu đồ thanh có thể được sao chép vào bản trình bày theo yêu cầu và thường kể một câu chuyện mạnh mẽ với dữ liệu

Khi thử nghiệm, tôi nhận thấy rằng hầu hết các trang web đều có cùng một loại phân tích lưu lượng truy cập

Biết trang nào chịu trách nhiệm về tỷ lệ lưu lượng truy cập cao giúp dễ dàng ưu tiên các tác vụ để tối ưu hóa

Ngay bên dưới biểu đồ thanh, một số thống kê được tạo và hiển thị

• Tỷ lệ trang trong GSC không có nhấp chuột
• Phần trăm số lần nhấp vào 10 trang hàng đầu trong GSC được tạo

Cuối cùng, một tài liệu Microsoft Excel được lưu để thực hiện

Tài liệu này chứa mọi thứ bạn cần để tạo một kế hoạch hành động nhằm tối ưu hóa các trang ở cấp cao nhất và cấp thấp nhất của thang đo

Dữ liệu này có thể được sử dụng như thế nào?

Có nhiều cách sáng tạo để biến những thông tin chi tiết này thành hành động

Các trang hàng đầu

Kiểm tra giao diện của từng trang trong SERPs

• Schema có liên quan có được kích hoạt chính xác không?
• Tiêu đề trang/mô tả meta có bị cắt bớt không?
• Tiêu đề trang/mô tả meta có thiếu từ khóa không?
• Tiêu đề trang/mô tả meta có thể được cải thiện với thông điệp tốt hơn, từ khóa bổ sung, CTA tốt hơn, v.v. ?
• Các liên kết trang web chính xác có đang kích hoạt không?

Tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi

• Các trang có lưu lượng truy cập cao là ứng cử viên lý tưởng cho thử nghiệm A/B – nhận dữ liệu có ý nghĩa thống kê nhanh hơn
• Xem lại và làm mới nội dung

Phân tích

• Tiến hành phân tích đối thủ cạnh tranh
• Kỹ sư đảo ngược những gì hoạt động. Điều gì phân biệt các trang này?

Các trang không có lưu lượng truy cập

Xem lại các trang trong Search Console

• Đánh giá Đã phát hiện Không được lập chỉ mục/Đã thu thập dữ liệu Không được lập chỉ mục cho các trình chặn kỹ thuật
• Các trang có trong sơ đồ trang web không?

Nội dung

• Đánh giá nội dung. Nội dung có mỏng hay thiếu không?
• Có mẫu nào cho các trang không nhận được lưu lượng truy cập không?

Sự kết luận

Đây chỉ là một vài ý tưởng về cách ai đó có thể thực hiện hành động bằng cách sử dụng dữ liệu, nhưng tôi chắc chắn rằng có thể thực hiện nhiều cách tiếp cận khác