Google Search Console 与 Google Analytics 一起是每个网站站长的基本工具，因为它提供了与网站相关的真正的信息金矿。除了提供 Google 如何扫描和索引网站资源的概述之外，GSC 还允许我们获取有关用户如何在搜索引擎上查找我们的内容以及网站页面首先显示在 SERP 中然后由用户点击的查询的数据。用户。
这些数据在未提供
时代之前也可在 Google Analytics 中使用，但在很长一段时间内被 Google 向网站站长隐藏，然后慢慢地重新引入到 Search Console，最初仅在有限的时间间隔内，然后今天可以查看16 个月的数据。数据。
GSC 性能选项卡中提供的信息是重要的资源，不仅可以帮助您了解我们的网站在 Google 上的自然可见度方面的表现，还可以帮助我们在网站内容的开发和优化方面进行重要的分析和选择。
过去我在这篇博客中讨论过如何使用 Google Search Console 来分析和优化网站的有机可见性，在本文中我将更深入地探讨如何利用 GSC 来寻找有关主题和主题的想法。用于开发网站内容。
我们要做的是下载
GSC 性能选项卡中存在的页面和查询信息，以创建 Excel 文件，用有关增长率和下降率的信息丰富该文件，然后分析最有希望的查询和主题，以便：
“刷新”网站上随着时间的推移而失去可见性的现有内容（因为所涵盖的主题不再更新，或者因为 Google 改变了对内容背后的搜索意图的看法）；
寻找很有可能成功产生网站访问量的新主题。
从 Google Search Console 的“性能”选项卡检索数据
首先，我们进入“性能”选项卡中的“GSC”并设置以下视图：
我们选择搜索类型= Web和日期并进行比较，将最后 8 个可用月份设置为自定义过滤器，并将其与前 8 个月进行比较（GSC 当前可用的最大间隔）；
我们勾选所有框“总点击次数”、“总印象数”、“平均点击率”和“平均位置”（以便数据同时显示在图表和表格中）。
设置间隔后
选择“页面”选项卡，然后单击“下载”图标，选择 .csv 作为文件扩展名。
GSC 性能选项卡
一旦我们下载了文件，我们就重复该操作，这次选择 TAB 查询而不是页面。
创建 Excel 文件进行分析
现在我们有了 .csv 文件，我们需要创建包含可用于分析的比较指标的 Excel 文件。
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首先，我们将文本分成几列，以便可读，然后修复可能影响公式使用的任何格式（例如，我们从文件中删除 % 符号作为字符，并将点转换为逗号以分隔数字格式）。
我们的起始文件由一列数据（页面或查询）和 8 列指标（点击次数、展示次数、点击率和 2 个不同日期范围的平均位置）组成。
从这些数据开始
我们将为每个间隔添加另外 2 列（因此总共 8 列）：
Delta：过去 6 个月与前 6 个月的值之间的差异（公式 = 过去 6 个月的指标 – 前 6 个月的指标）；
变化百分比：过去 6 个月值与前 6 个月值之间的 9 月黑色星期五网络星期一检查清单 变化百分比（公式 =（最近 6 个月指标 – 前 6 个月指标）/过去 6 个月指标 – % 格式的数据。
下面是我们的 Excel 文件完成后的样子。
例如 Excel 文件
编译数据（页面或查询）后，我们将另一个工作表添加到文件中，并通过插入第二个下载的报告来重复该操作。
页面和搜索查询分析
现在我们已经有了 Excel 中的数据，通过使用过滤器和排序，我们可以以简化的方式进行分析。
首先，我们转到“页面”报告，并按“单击更改”百分比对表进行排序（如有必要，我们会消除不一致的数据，其值太低），以便查看网站的哪些页面在过去带来了较少的百分比与前 6 个月相比，该网站的访问量增加了 6 个月。
页面分析
一旦页面被排序，我们就可以根据 3 个不同的指标来考虑可见性的下降（并建立后续的优化策略）：
位置发生强烈负面变化的页面（例如第 10 行）可能已被 Google 重新评估了与查询相关的内容质量；
一个页面的展示次数变化很大，不能仅仅通过排名下降来证明其合理性，它可能会受到搜索季节性的影响，或者对特定主题的兴趣下降，可能是由于对查询的不同调整，甚至是由于页面的其他内容。同一主题的网站已删除了页面本身的可见性，从而在页面之间造成了蚕食（例如第 31 行）。
对点击率产生强烈
负面影响但排名没有同样强烈下降的页面可能会受到进入 SERP 的影响，从而在吸引点击的能力方面或通过更具体的内容（例如第 40 行）获得更具吸引力的结果。
上述每种情况都必须采用不同的策略来解决：
使用与主题相关的查询检查、更新和优化页面内容（参见下面的查询分析）；
分析可以针对相同查询定位的页面，并根据具体情况更新内容；
重新访问页面片段以提高其点击率。
上述每个活动都可以通过特定于页面的查询分析来支持；为了执行此操作，我们返回 GSC，并在“性能”部分中添加一个页面过滤器，其 URL 与我们要分析的页面相同。
GSC页面分析
通过这种方式，我们可以分析失去展示次数和点击次数的各个查询，并根据相关术语找到优化页面内容的想法（通常每个页面有数百个获得展示次数的查询；对这些搜索术语的分析告诉我们很多关于用户在我们的“利基”中搜索什么以及如何搜索的信息）。
一旦页面报告的分析完成，我们就可以对查询报告重复该操作，我们必须找到可能的主题被视为新文章的想法。
在查询报告中
我们将根据展示次数的变化百分比来分析查询。当用户的搜索结果中出现指向我们网站的链接时（即使结果未通过滚动在页面上可见），GSC 就会记录一次印象。链接 美国电子邮件列表 的位置（结果）也与印象一起记录。如果结果没有获得展示（例如，如果它位于搜索结果的第 3 页，但用户只看到第 1 页），则不会为该查询记录其位置。
这意味着，如果我们分析在上一时期与前一时期相比记录了更多展示次数的查询，同时保持相似的平均位置（但没有页面转换，例如从第一到第二），我们可以找到以下搜索：他们很有可能有增长趋势。
查询分析
正如我们上面对页面报告所做的那样，我们可以使用起始查询（或其一部分）并利用它，使用包含 filter 的查询在 GSC 中进行进一步调查。
