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GSC和BigQuery进行数据分析
- Google Search Console 对于 SEO 专业人员来说是一个有用的工具。
- 通过从 API 中提取数据，可以克服使用 GSC 接口的限制。
- Google 提供与 Looker Studio（前身为 Google Data Studio）的集成，以创建可定制的报告和仪表板。
- Google 现在允许自动化批量数据导出到 BigQuery，提供无限的数据保留和历史趋势分析。
- BigQuery 允许进行复杂的计算并与其他数据源进行连接。
- 设置 BigQuery 导出需要了解 Google Cloud、SQL，并可能产生成本。
- 在 BigQuery 中，匿名查询在 URL 和站点印象表中的处理方式不同。
- 数据按日期组织成分区表，以实现高效的数据分析。
- 设置批量数据导出涉及创建启用了 BigQuery 的 Google Cloud 项目，并在 GSC 中设置导出。
- 使用 BigQuery 的优点包括一次查询多个页面、分析流量季节性以及跨多个站点进行批量分析。
- 不足之处包括需要在 Google Cloud 和 SQL 方面具备专业知识，并可能产生与存储和查询相关的成本。
https://www.searchenginejournal.com/get-started-bigquery-queries/505149/
GA4的自然流量
- 描述了自然流量是通过来自自然搜索结果的非广告链接获取的流量。
- 概述了主要的流量渠道，包括付费、直接、引荐、社交和有机流量。
- 解释了 GA4 如何通过生命周期收集来衡量网站的自然流量，特别是通过获取报告。
- 列出了 GA4 获取报告中的关键维度，包括用户获取报告和流量获取报告。
- 详细介绍了 GA4 提供的用于跟踪自然流量的默认渠道组
- 说明了如何基于不同的维度，包括来源、媒介和来源/媒介，分析有机流量。
- 确定了在 GA4 中评估有机流量的关键指标，例如用户、会话、参与会话、每个会话的事件和转化。
- 提供了在报告中增加额外指标以进行彻底的自然流量分析的可能性。
https://searchengineland.com/measure-organic-traffic-ga4-436994