解决方案:分析关键字的必备免费工具：Search Analytics for Sheets

　　解决方案:分析关键字的必备免费工具：Search Analytics for Sheets

　　Search Console 是我们在进行 SEO 关键词分析时必须使用的官方工具。除了关键词表现数据，还有很多网站健康诊断和错误检测功能是SEO需要用到的，但其中大部分营销人员最关心、最常用的就是Search中的“关键词表现数据”安慰。今天的文章想介绍一个我们在实践中正在深入做的Seach Console中的“关键词数据分析”。分析数据的时候会用到的一个小工具，先了解一下这个工具的使用方法，等我在网站上分享一些深入分析的时候，你也可以跟着我一步步做分析：）

　　在继续阅读本文之前，建议您对 Search Console 数据有一些基本了解。如果你对 Search Console 数据没有经验，可以看一下这个 Search Console 搜索分析（有效性报告），超级全的教程，但是如果你没有安装过 Search Console，你可以参考这个安装教程文章。

　　Search Console 报告在实践中效果不佳？

　　首先我们要知道，当有人生成搜索时，Search Console的数据库中就会有搜索数据（如下图），而Google实际上是把Search Console的数据的访问权限开放给了网站的所有者，您可以通过官方API直接从Google的数据库中检索您的Search Console数据（只要您是网站的所有者），这样我们就可以在Search Console中检索搜索数据了并将其放入其他第三方报告工具中。只是为了方便网站master，Google直接在Search Console中创建了一个报表界面，将数据发送到Search Console，不管我们要不要这些数据同步绑定到Google Analytics （绑定部分我在安装教程中也有提到），

　　但是，在实际操作中，Search Console 的报表界面实际上是非常难用的。即使绑定到谷歌分析，使用起来也会有点绑定。如下例所示，Search Console 中的关键字报告一次只能看到一次。一组维度，如果我想同时看“页面”+“关键字”这两个维度，没办法，而且Search Console数据的显示限制有问题，一次只能显示500列，当网站数据比较大的时候，这个界面就很难用了。最头疼的是“不能合并多个维度”+“不能一次处理海量数据”（如果绑定GA，数据展示的上限会提高，但还是可以的）

　　因此，当我在做更深入的分析工作时，我很少使用 Search Console 报告，而是使用我想在今天的文章 文章 中推荐的工具“Search Analytics for Sheets”。该工具是 Google 认证专家 Mihai Aperghis 开发的一款免费的 Google 电子表格工具。使用此工具，您可以直接通过 Search Console API 将 Search Console 数据直接检索到 Google Excel 中。

　　为表格安装搜索分析

　　Search Analytics for Sheets的操作方法非常简单。在这篇文章文章中，我将帮助你了解如何以图形方式使用它。首先，我们来看看安装步骤：

　　

　　如何使用表格搜索分析

　　如果您已按照上述步骤打开 Seach Analytics for Sheets，您将在 Excel 右侧看到如下所示的界面。对于界面中的每个字段，我还提供如下说明：

　　此字段允许您选择要从中检索数据的 网站网站。如果您登录的 G-Mail 没有 Search Cosnole 权限，该字段可能无法选择；如果你安装的 Search Console 资源安装错误（安装部分见本节），钓出来的时候会没有数据，所以在使用这个工具之前，一定要检查 1. 已经登录了正确的 G-Mail , 2. 安装正确的 G-Mail 搜索 Cosnole 资源

　　选择您要捕获的数据的数量，请注意，Search Console 最多会为您提供 16 个月前的数据。

　　分为普通搜索结果数据、图片搜索数据、视频搜索数据，看你要获取哪些搜索关键词数据。

　　维度与 Search Console 中的报表界面相同，分为 Date（日期）、Query（关键字）、Page（着陆页）、Country（国家）、Device（用户搜索时使用的设备）、Search Appearance （搜索类型））五个维度。比使用 Search Console 中的界面更方便的是，通过这个工具，我们可以直接获取数据，并且可以一次选择多个维度进行交叉组合和分析。

　　无论是以Domain为单位获取数据还是以Page Level为单位获取数据，两种计算数据的方法都不一样，但通常保持默认即可。

　　可以运行的数据上限可以设置为1000列、5000列或者无限制，因为我们实际上需要完整的数据进行深入分析。通常，我至少采集一次 5000 列，但如果你的 网站 数据量非常大。建议您先确认您的电脑是否支持大量数据的导出。

　　您希望将导出的数据放在Excel中的哪个选项卡。如果选择“创建新工作表”，则表示“请系统打开一个新选项卡”。

　　以上字段设置好后，点击蓝色按钮“请求数据”开始导出数据。导出成功后，您将看到如下图所示的数据。表格将根据您设置的数据进行采集。输出数据，下例选择“Page”+“Query”运行的报表。

　　

　　关于 Search Analytics for Sheets 的备份功能

　　Search Console 的数据最多只能采集 ​​16 个月前的数据。也就是说，如果我们现在想采集三年前的关键字数据，我们将无法找到它。如果您认为未来可能需要超过 16 个月的数据，或者数据更旧或更旧，您可以使用 Search Analytics for Sheets 的备份功能先进行备份。本插件的备份功能是自动备份的。设置完成后，系统会每月自动备份数据。

　　如何使用 Search Console 数据？

　　Search Console 数据有许多高级应用方法，我过去没有机会分享。本来想一次性介绍完的，但是写完文章后发现文章的内容太长，所以分成了几个部分。本文首先介绍工具的操作和基本的应用演示，下一篇将讨论如何使用数据的高级应用。

　　但是对于一级应用，如果我们只使用Search Console的内置报表，或者仅仅依靠GA中的Search Console接口，是无法获取Page（登陆页）+Query（关键词）维度（如下图），通过该工具，我们可以直接提取落地页和关键词的组合数据，这样我们就可以清楚的了解“每个页面有哪些关键词排名”，帮助我们解读SEO优化效果，并分析关键词行为。

　　特别是对于SEO初学者来说，Page（着陆页）+Query（关键字）的交叉分析是“会提高你的SEO Sense的数据”，怎么说呢？此类数据有多种用途和含义：

　　1、分析每个网页带来的关键词数据，可以帮助SEO初学者更好地了解谷歌是如何看待一个网页的内容的。因为你的每一个文章，网页，内容都带来了哪些关键词，意思是“谷歌怎么看这个文章”，从上面的样本数据可以看出，每个网页都有可能带来几十个关键词排名和曝光。

　　2、从这些数据中，我们可以更深入地了解用户的真实搜索行为。比如今天写了一篇“SEO教学”的文章文章，锁定的关键词是“SEO教学”，但是从数据中我们可以发现学生在学习SEO时使用的词是非常多变的，比如“SEO学习”、“SEO自学”、“SEO自学”、“如何学习SEO”，观察这些数据也可以帮助我们更多地了解网站的读者/消费者的关键词行为细节。

　　最后，我还添加了我整理的其他注意事项如下，供大家参考：

　　1.在使用本工具导出数据之前，请确保您的电脑有足够的硬件，或者电脑可以空闲几分钟，尤其是网站数据量很大的时候，这几分钟数据导出会非常消耗电脑的性能，还是请设置数据限制为5000列（我曾经一次导出10万组关键词，笔记本死机orz...）。

　　2.很多人因为注册了错误版本的Search Console资源或者登录错误导致使用失败/不成功（没有数据、找不到网站、无法运行数据等） G 邮件。请自己仔细检查。

　　3.这个工具得到的数据其实和你在“Search Cosnole”和“Search Cosnole Report in GA”中看到的数据是一样的，但是通过这个工具我们可以完整的检索到整个Raw Data来进行更深入的分析，如果你只是想做简单的监控或者非常简单的分析，使用“Search Cosnole”或者“Search Cosnole Report in GA”其实就足够了。

　　解决方案:使用无代码工具和自动bot进行工作流自动化的终极指南

　　随着公司的发展，您处理的文档数量也会增加。必须快速轻松地找到收录重要信息的文档，更不用说跟踪团队内部和团队之间的更改和流程。

　　根据 McKinsey Insights 的数据，CEO 超过 20% 的时间用于审查和分析报告。幸运的是，现在可以自动化整个流程，例如向团队成员发送任务、文档通知、提醒和电子邮件。

　　

　　还没有听说过工作流自动化？不用担心，我们将在这里简要解释一下。已经对工作流自动化有所了解，但不确定是否要尝试并且不知道从哪里开始？在本指南中，您将找到可操作的步骤，以开始对大多数常规流程进行工作流自动化。

　　当涉及简单但不重要的业务流程时，自动化可以轻松超越单个员工的绩效，同时确保准确性方面的更高可靠性。例如，现在几乎可以为单个员工设置任何手动任务，并通过自动化快速运行。

　　一些成功的工作流自动化示例包括：

　　Narrative Sciences 的 AI 系统 Quill 两年来一直在使用原创数据分析来生成内容

　　

　　亚马逊的 Kiva 机器人，用于使用自动化技术规划、导航和协调仓库订单的履行

　　IBM 的超级计算机 Watson 及其高级分析软件可预测结果并帮助优化业务决策

　　在本详细指南中，您将了解现代工作流程自动化工具如何帮助您简化业务流程，从而改善团队成员之间的沟通、提高业务的可扩展性并提高投资回报率。