详解用Python进行谷歌Search分析

以下是使用Python进行谷歌搜索分析的完整攻略。

安装Python包

首先在命令行中使用pip安装三个包：

pip install google-api-python-client google_auth google-auth-oauthlib google-auth-httplib2

创建OAuth令牌

谷歌API使用OAuth 2.0协议进行身份验证。为此，需要使用您的谷歌帐户登录开发者控制台，然后按照以下步骤操作：

1. 单击“Create Project”（创建项目）按钮。
2. 输入项目名称并单击“Create”（创建）按钮。
3. 在右上角的搜索框中输入“Google Search Console API”，然后选择该API。
4. 单击“Enable”（启用）按钮。
5. 然后创建授权凭据。在“API和服务” > “凭据”页面中，单击“Create Credentials”（创建凭据）按钮，并选择“OAuth客户端ID”选项。
6. 在“应用程序类型”下选择“其他”，输入名称并单击“创建”按钮。
7. 在下一屏幕中，您将看到您的客户端ID和秘密密钥。单击“下载”按钮以下载JSON凭据文件。

连接到Google Search Console API

根据指南的“访问API”部分，使用OAuth 2.0令牌连接到Google Search Console API，并授权代码访问。

from google.oauth2.credentials import Credentials
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow

SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly']

flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
    'credentials.json', SCOPES)
creds = flow.run_local_server(port=0)

检索谷歌搜索分析数据

使用Google Search Console API检索与您的网站相关的搜索分析数据。这些数据可以按日期范围、国家/地区和搜索类别进行过滤。

以下代码是在日期范围内检索远程文本的示例：

from googleapiclient.discovery import build

webmasters_service = build('webmasters', 'v3', credentials=creds)

request = {
  'startDate': '2020-01-01',
  'endDate': '2020-01-31',
  'dimensions': ['query']
}

response = webmasters_service.searchanalytics().query(
    siteUrl='https://www.example.com', body=request).execute()

print(response)

示例

以下是一个更完整的示例，它检索了过去7天内与一个URL相关的最佳查询和页面，并将其显示为数据帧。

from datetime import datetime, timedelta
from googleapiclient.discovery import build
import pandas as pd

SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly']
VIEW_ID = 'XXXXX' # 输入search console上的自己网站view ID，找方法：https://developers.google.com/webmaster-tools/search-console-api-original/v3/how-tos/how-tos-authentication

def main():

    creds = None

    # 从credentials.json中读取OAuth 2.0令牌，以连接到Google Search Console API。
    flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file('credentials.json', SCOPES)
    creds = flow.run_local_server(port=0)

    # 使用Google API构建搜索主控服务对象
    service = build('webmasters', 'v3', credentials=creds)

    # 定义日期范围
    yesterday = datetime.now() - timedelta(days=1)
    week_ago = yesterday - timedelta(days=7)
    today_formatted = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    week_ago_formatted = week_ago.strftime('%Y-%m-%d')
    date_range = {
        'startDate': week_ago_formatted,
        'endDate': today_formatted
    }

    # 按查询检索数据
    query_request = {
        'startDate': date_range['startDate'],
        'endDate': date_range['endDate'],
        'dimensions': ['query', 'page'],
        'rowLimit': 25
    }
    query_response = service.searchanalytics().query(siteUrl='https://www.example.com', body=query_request).execute()
    query_data = query_response['rows'] if 'rows' in query_response else []

    # 组装成DataFrame 
    rows = []
    for row in query_data:
        rows.append({
          'query': row['keys'][0].lower(),
          'page': row['keys'][1],
          'clicks': int(row['clicks']),
          'ctr': round((row['ctr']*100), 2),
          'impressions': int(row['impressions']),
          'position': round(float(row['position']), 2)
        })
    df = pd.DataFrame(rows)

    # 显示
    print('Top queries:')
    print(df.sort_values(by=['clicks'], ascending=False).head(10))
    print('\n')
    print('Top pages:')
    print(df.sort_values(by=['impressions'], ascending=False).head(10))


if __name__ == '__main__':
    main()

希望这个攻略可以帮助你开始使用Python进行谷歌搜索分析。