Анализ CTR и автоматизация отчетности с помощью R Studio

От времени до времени возникает необходимость отслеживать изменения CTR сниппетов в выдаче сверху регулярной основе либо проводить различные тесты с изменениями заголовков, описаний и т.д. Хана это можно делать через интерфейсы систем аналитики, а, если вы за автоматизацию процессов, данная занятие может оказаться для вас полезной.

Все данное я выгружаю через R Studio.

Для начала подключаем необходимые к работы библиотеки:

Прописываем опции для searchConsoleR, так чтобы иметь возможность выгружать больше 5000 рядов:

Данные по данной библиотеке тут.

Авторизуемся в системе.

Кроме нужно задать в виде переменных адрес сайта, в целях которого выгружаем данные.

Для данных из Яндекс.Вебмастера задаем хост:

С целью Google Search Console – URL сайта:

Для подключения к API Яндекс.Вебмастера нуждаться зарегистрировать приложение и получить токен. Вся процедура описана в документации Яндекса.

В первую хвост нам необходимо получить user_id. Для этого отправляем GET-вопрос без параметров, прописывая в header полученный токен. Непосредственно user_id записываем в переменную, которую будем использовать спустя некоторое время.

Теперь необходимо сформировать GET-запрос к API для получения необходимой нам информации. На этом месте нужно также указать токен. Хост и user_id подставляются непроизвольно.

После отправки запроса и получения JSON записываем необходимые нам материал в датафрейм.

Формируем два датафрема при помощи регулярных выражений: в первом оставляем целое брендовые запросы, во втором – не брендовые.

Шибко ощутимая проблема работы с API Вебмастера – невозможность установить временной лимма. Данные выгружаются по умолчанию за прошедшую неделю, несомненно еще и с временным лагом в зависимости от обновления данных в самом Вебмастере.

Таким образом, дабы выгрузить данные из GSC за тот же проходящий интервал, записываем в переменные даты, за которые получили информацию с Вебмастера. Они передаются нам вместе с ответом бери запрос к API:

Формируем запрос к API GSC:

Аналогично данным из Вебмастера разбиваем требования на два файла – бренд/не бренд:

Осталось разработать единый датафрейм с данными и посчитать CTR для каждой группы запросов:

Получи выходе имеем следующее:

Эти данные можем поставлять в XLSX, CSV или в любой другой нужный формат.

Стоит только учитывать, что данные по Яндексу формируются нате основе 500 популярных запросов, которые предоставляет в наше кодицилл Яндекс.

Для более детальной отчетности будем злоупотреблять данными GSC. Предположим, нам нужно отследить изменения CTR задним числом изменения метаданных для нескольких URL.

Задаем два интервала, которые будем проводить параллель друг с другом:

И, соответственно, формируем два запроса к API, затем чтобы получить данные для двух временных промежутков. Добавляем к выгружаемым свойствам ‘page’, что же позволит нам получить URL, на которые попадали пользователи ровно по запросу:

Загружаем список URL, которые участвовали в нашем тесте:

Файлик TXT охватывает в себе просто перечень URL, где каждая ссылка прописана с новой строки:

Ниже нам нужно отфильтровать выгруженные данные по нужным нам URL и явиться причиной две сводные таблицы:

Далее нам нужно уподобить две таблицы для сравнения:

Экспортируем в XLSX-величина:

Получаем следующую табличку с анализом:

R Studio обладает фактически безграничными возможностями. Тут можно настроить и регулярный забрасывание. Ant. выключение скриптов, и отправку отчетов на почту. В интернете баснословно много документации, а на том же Stack Overflow век можно задать интересующий вопрос либо найти разгадка той или иной проблемы, связанной с кодом.

Источник: www.seonews.ru