BigQuery Hack az összes rangsor követéséhez a Data Studio-ban

A kulcsszavak nyomon követése sok értelmet nyújt a kis- és középvállalkozásoknak és néhány közepes piacon működő vállalkozásnak, ám a tartalommarketingünk méretezése során túl kell lépnünk a kulcsszavak kis csoportjának követésén.

Az ügyfelek madártávlatból szeretnék megtekinteni, hogyan teljesítenek kulcsszavaik. A SEO szakemberek azonban nem igazán találták ki, hogy miként lehet ezt elérni a meglévő eszközök segítségével.

Ebben az oszlopban megtanulhat egy BigQuery-csapkodást a teljes rangsorolás követésére a Data Studio segítségével.

Ezenkívül hozzáférést kap egy ingyenes Data Studio sablonhoz a BigQuery adatok megjelenítéséhez. Kész? Ugorjunk be.

A Google Táblázatok problémája

Általában megmutatom az ügyfeleknek a kulcsszavak teljes számát, amelyekre rangsorolva vannak, pozíciók szerint lebontva. A Semrush szerves kutatási eszköze nagyszerű megjelenítést kínál ehhez.

Ez a diagram szűrhető, hogy csak bizonyos pozíciókat és csak a webhely egyes szakaszait jelenítse meg, ami hasznos.

Ennek a diagramnak azonban önmagában számos szűrési és jelentési korlátja van, amelyeket a Data Studio segítségével meg lehet oldani.

A Semrush és más SEO eszközök hasonló diagramokkal rendelkeznek, és többségük a Data Studio-hoz csatlakozik. Azonban egyiküknek sincs olyan diagramja a Data Studio-ban, amely lehetővé tenné számunkra az összes rangsorolási kulcsszó havi bontását.

Csak az adott hónap nyomon követett kulcsszavait vagy jelenleg rangsorolt ​​kulcsszavakat látnak.

A SEO szakemberek megpróbálták kiküszöbölni ezt a hiányt azzal, hogy minden hónapban letöltötték az új kulcsszólistát, és felvették a Google Táblázatokba, mint a Data Studio csatlakozóját.

Tehát mi a probléma ezzel?

Nagy adathalmazok hozzáadása a Google Táblázatokhoz nagyon hosszú időt vehet igénybe. Ha eljut a több százezer adatsorig, a Google Táblázatok akár lefagyaszthatja vagy összetörheti a böngészőt.

A legnagyobb teher itt az idő.

A BigQuery Fix

A BigQuery lehetővé teszi számunkra, hogy az exportált adatokat bármilyen módosítás nélkül feltöltsük, és szinkronizáljuk azokat az idő töredéke alatt közvetlenül a Data Studio-hoz.

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban

Hátránya, hogy jelenleg is havonta kell exportálnia a teljes rangsorolási kulcsszavakat, de a Google Táblázatok megkerülése rengeteg időt takarít meg a jövőben.

Jogi nyilatkozat: A BigQuery fizetett komponenssel rendelkezik. Ez azonban fillérekig terjed, amíg el nem ér egy TB-t. A költség nominális és nagyon megéri a Google Táblázatok betöltésére várva vesztett időt, imádkozva, hogy ne essen össze.

Az első BigQuery projekt beállítása

Az indulás meglehetősen egyszerű. Az egyetlen előfeltétel, hogy már rendelkezzen valamilyen Google-fiókkal; még egy Gmail is működik.

Tudom, hogy a Google Cloud Platformban végzett munka elég félelmetes lehet. Nagyon sok fejlett funkció létezik, és ez nem a leg intuitívabb platform.

Azonban a folyamat minden lépéséhez mellékeltem egy képernyőképet, amely végigvezeti Önt a beállítás során.

Ha elakad, ne habozzon, forduljon hozzám az alábbi megjegyzésekben.

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban

1. Jelentkezzen be a Google Cloud Platform szolgáltatásba, és hozzon létre egy új projektet

Hozzon létre új projektet.Nevezze meg a projektet.

Nyissa meg a Google Cloud Platform alkalmazást, hozzon létre egy új projektet, és rendeljen hozzá nevet és helyet.

2. Menjen a BigQuery oldalra

Menj a BigQuery oldalra.

3. Lehet, hogy be kell állítania a számlázást, ha ezt még nem tette meg.

4. Ha készen áll az indulásra, válassza az Adatkészlet létrehozása lehetőséget.

Gyors tipp: ez csak betűket, számokat vagy aláhúzásokat tartalmazhat.

Adatkészlet létrehozása.Töltse ki az adatkészlet adatait.

5. Lépjen az új adatkészlethez.

Ugrás az adatkészletre.

6. Hozzon létre egy új táblázatot:

A forrás alatt állítsa a „Tábla létrehozása innen:” elemre a Feltöltés lehetőséget, és válassza ki a CSV-fájlt. Ez legyen az első kulcsszó-rangsor.

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban

A Cél alatt adja meg a táblájának a táblázat nevét, és győződjön meg arról, hogy ugyanazt a táblanevet használja minden adatfeltöltéshez. Az alábbi példában az asztalomat „bíborosnak” neveztem el, de bármit megnevezhetsz. Azt javaslom, hogy használja a webhely nevét, hogy később könnyen azonosítható legyen.

A Séma alatt ellenőrizze, hogy be van-e jelölve az Automatikus észlelés alatt.

Válassza az alján található kék „Táblázat létrehozása” gombot.

Táblázat létrehozása.
A táblázat létrehozásának lépései.

7. Most hozzáadhat további adatokat.

Válassza ismét a Táblázat létrehozása lehetőséget.

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban

Töltse fel a második adatsort. Például, ha az első feltöltés a 6. lépéstől a februári kulcsszó rangsorolás volt, akkor ebben a lépésben feltölti a márciusi kulcsszó rangsorokat, a következő hónapban pedig ezeket a lépéseket követi, és az áprilisi kulcsszó rangsorokat tölti fel.

A Cél alatt adja meg a táblájának a táblázat nevét, és győződjön meg arról, hogy ugyanazt a táblanevet használja minden adatfeltöltéshez.

A Séma alatt ellenőrizze, hogy be van-e jelölve az Automatikus észlelés alatt.

Válassza az alján található kék „Táblázat létrehozása” gombot.

Fontos: A Speciális beállítások részben az írási beállítások legördülő menüben válassza a „Függelék a táblához” lehetőséget.

Adjon meg további adatokat.

Ismételje meg a 7. lépést minden új havi adatkészletnél.

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban

Oké, a nehéz résznek vége!

A továbbiakban minden hónapban ahelyett, hogy feltöltené adatait a Google Táblázatokba, az adatok frissítéséhez kövesse a 7. lépést.

Ingyenes Data Studio sablon a BigQuery adatok vizualizálásához

Bigquery adatstúdió sablon.

Létrehoztam egy ingyenes Data Studio sablont, amely nagyon kevés beállítást igényel az induláshoz.

Az egyik sablon az alábbi utasításokat tartalmazza, de képernyőképekkel. Nyugodtan ugorjon egyenesen a sablonhoz!

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban

A sablon beállítása

Nyissa meg a sablont.

A jelentés jobb felső sarkában található duplikátum gombra kattintva másolja a jelentést.

Létre kell hoznia egy új adatforrást, és csatlakoztatnia kell a BigQuery-projekthez. Kattintson az „Új adatforrás létrehozása” elemre.

A csatlakozási lehetőségek közül válassza a BigQuery lehetőséget.

Az új adatforrás hozzáadásakor hozzon létre egy egyéni mezőt a pozícióelosztás rendezéséhez. Ez megtehető az adatforrás csatlakoztatása után is.

Hozzon létre egy egyéni mezőt az adatstúdióban.

Nevezze el ezt a mezőt: „Pozíció (Egyéni)”, és másolja az alábbi képletet a mezőbe.

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban

CASE
    WHEN Position <= 3 THEN "Top 3"
    WHEN Position <= 10 THEN "Top 10"
    WHEN Position <= 20 THEN "Top 20"
    WHEN Position <= 50 THEN "Top 50"
    WHEN Position <= 100 THEN "Top 100"
END

Kattintson a Kész gombra.

Innentől kezdve a jelentést teljes mértékben frissíteni kell az adataival.

Ez az! Remélem, hogy ez a BigQuery hack vizuálisan érdekesebb és skálázhatóbb módon segíti az összes rangsor követését.

További források:


Kép jóváírások

A szerző összes képernyőképe, 2021. április

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *