1. はじめに
この記事では、Google Search Console（GSC）のデータをGoogle BigQueryを使用して集計し、その結果をLooker Studioで可視化する方法を解説します。最終的には毎日のサイトのインプレッション数とクリック数を折れ線グラフに表示しました。本記事の内容はBigQueryに焦点を当てています。GCPやLooker Studioの設定に関する具体的な手順については今後別の記事で詳しく説明する予定ですので、気長にお待ちいただくか、他の記事を参考にしてください。
この記事はChatGPT-4oを使用して作成されており、内容に誤りがあるかもしれません。詳細まで見れていないので、間違い等ありましたらご指摘いただけると助かります。
2. 結果の可視化
以下は、URLごとの毎日のインプレッション数とクリック数を表示した折れ線グラフの例です。
3. データの抽出
まず、BigQueryを使用して、GSCデータから必要な情報を抽出します。以下のSQLクエリを実行して、URLごとの毎日のインプレッション数とクリック数を集計します。
CREATE OR REPLACE TABLE `your_project.your_dataset.url_daily_performance` AS
SELECT
data_date,
url,
SUM(impressions) AS total_impressions,
SUM(clicks) AS total_clicks
FROM
`your_project.your_dataset.searchdata_url_query`
GROUP BY
data_date, url
ORDER BY
data_date ASC, url;
このクエリは、各URLのインプレッション数とクリック数を日付ごとに集計し、url_daily_performanceテーブルに格納します。
4. Looker Studioでの可視化
4-1. データソースの設定
Looker Studioにログインし、新しいレポートを作成します。
「データソースを追加」をクリックし、「Google BigQuery」を選択します。
プロジェクト、データセット、およびurl_daily_performanceテーブルを選択します。
4-2. 折れ線グラフの作成
レポートキャンバスに戻り、「チャートを追加」ボタンをクリックし、「折れ線グラフ」を選択します。
折れ線グラフをクリックし、右側の「データ」タブで以下のように設定します：
次元（Dimensions）: data_date
指標（Metrics）: total_impressions
URLごとにフィルタを設定するため、フィルタアイコンをクリックし、urlを選択して表示したい特定のURLを設定します。
同様の手順で、新しい折れ線グラフを追加し、total_clicksを指標として設定します。
5. まとめ
この手順を使用して、Google Search ConsoleデータからURLごとの毎日のインプレッション数とクリック数を抽出し、Looker Studioで可視化する方法を紹介しました。この可視化により、各URLのパフォーマンスを詳細に分析し、SEO対策の改善点を見つけることができます。