Exporte Seus Dados do Search Console para o BigQuery e Desbloqueie Análises Avançadas

Exportar dados do Search Console para o Bigquery, quem precisa disso? Esse tutorial é perfeito para profissionais de SEO, marketing digital e analistas de dados que desejam aprofundar suas análises de performance de busca, pois o Google oferece uma integração nativa para exportar dados do Search Console diretamente para o BigQuery. Essa funcionalidade, conhecida como …

Google Quer ser o primeiro a saber de tudo? Coloque nosso site como fonte preferencial no Google
Exporte Seus Dados do Search Console para o BigQuery e Desbloqueie Análises Avançadas

Exportar dados do Search Console para o Bigquery, quem precisa disso?

Esse tutorial é perfeito para profissionais de SEO, marketing digital e analistas de dados que desejam aprofundar suas análises de performance de busca, pois o Google oferece uma integração nativa para exportar dados do Search Console diretamente para o BigQuery. Essa funcionalidade, conhecida como Sexportação em massa⬝, permite superar o limite de 1.000 linhas da interface do Search Console e realizar análises complexas e cruzamentos com outras fontes de dados.

Este guia completo detalha o passo a passo para configurar a exportação dos seus dados, os pré-requisitos necessários e as considerações sobre custos e limitações.

Pré-requisitos Essenciais

Antes de iniciar a configuração, é crucial garantir que você tenha os seguintes pré-requisitos em ordem:

  • Projeto no Google Cloud Platform (GCP): Você precisará de um projeto ativo no Google Cloud. Caso não tenha, será necessário criar um.
  • Faturamento Ativado no GCP: A utilização do BigQuery envolve custos de armazenamento e processamento de consultas. Portanto, é indispensável que o faturamento esteja ativado em seu projeto do Google Cloud.
  • API do BigQuery Habilitada: Dentro do seu projeto no GCP, a API do BigQuery deve estar ativada para permitir a comunicação com o Search Console.
  • Permissões Adequadas: Você precisará de permissões de proprietário verificado da propriedade no Google Search Console e permissões para configurar o projeto no Google Cloud.

Passo a Passo: Conectando o Search Console ao BigQuery

O processo de configuração é dividido em duas etapas principais: a preparação do ambiente no Google Cloud e a ativação da exportação no Search Console.

Etapa 1: Configuração no Google Cloud Console

  1. Acesse o Google Cloud Console: Faça login na plataforma do Google Cloud e selecione ou crie o projeto que receberá os dados do Search Console.
  2. Ative a API do BigQuery: No menu de navegação, vá para SAPIs e Serviços⬝ > SBiblioteca⬝. Pesquise por SBigQuery API⬝ e clique em SAtivar⬝.
  3. Conceda Permissões à Conta de Serviço do Search Console: Para que o Search Console possa enviar dados para o seu projeto, você precisa conceder as permissões corretas a uma conta de serviço específica.
    • No menu de navegação, acesse SIAM e Administração⬝ > SIAM⬝.
    • Clique em SConceder Acesso⬝.
    • No campo SNovos principais⬝, cole o seguinte identificador da conta de serviço: `search-console-data-export@system.gserviceaccount.com`.
    • Atribua os seguintes papéis:
      • Usuário de jobs do BigQuery (`roles/bigquery.jobUser`)
      • Editor de Dados do BigQuery (`roles/bigquery.dataEditor`)
    • Clique em SSalvar⬝.

Etapa 2: Ativação no Google Search Console

  1. Acesse as Configurações do Search Console: Faça login no seu Google Search Console e selecione a propriedade da qual você deseja exportar os dados.
  2. Inicie a Exportação de Dados em Massa: No menu lateral esquerdo, clique em SConfigurações⬝ e, em seguida, em SExportação de dados em massa⬝.
  3. Configure o Destino dos Dados:
    • ID do projeto do Google Cloud: Insira o ID do seu projeto do Google Cloud (não o nome ou o número). Você pode encontrar o ID do projeto na página inicial do seu console do Google Cloud.
    • Nome do conjunto de dados: Escolha um nome para o seu conjunto de dados no BigQuery. O nome padrão é `searchconsole`, mas você pode personalizá-lo. Se você planeja exportar dados de várias propriedades para o mesmo projeto, cada uma precisará de um nome de conjunto de dados exclusivo.
  4. Inicie a Exportação: Após preencher os campos, clique em SContinuar⬝. O Search Console iniciará o processo de exportação, que pode levar algum tempo para a primeira carga de dados.

Após a configuração bem-sucedida, o Search Console exportará diariamente os dados de desempenho para o seu projeto do BigQuery.

O Que Esperar da Exportação: Estrutura dos Dados e Limitações

A exportação criará três tabelas principais no seu conjunto de dados do BigQuery:

  • `searchdata_site_impression`: Contém dados de desempenho agregados por propriedade.
  • `searchdata_url_impression`: Fornece dados de desempenho agregados por URL.
  • `ExportLog`: Registra informações sobre cada exportação bem-sucedida.

Importante: A exportação de dados em massa não inclui consultas anônimas para proteger a privacidade do usuário. As exportações ocorrem diariamente, mas não em um horário fixo. Em caso de falhas temporárias, o Search Console tentará reenviar os dados por aproximadamente uma semana.

Considerações sobre Custos

Embora a configuração da exportação no Search Console seja gratuita, o uso do BigQuery para armazenar e consultar os dados gera custos. Os principais fatores de custo são:

  • Armazenamento: Você paga pelo volume de dados armazenado no BigQuery. O BigQuery oferece um nível gratuito de armazenamento a cada mês.
  • Consultas (Análise): O custo é baseado na quantidade de dados processados por suas consultas SQL. O BigQuery também oferece um nível gratuito de processamento de consultas mensalmente.

Para gerenciar os custos, é recomendável:

  • Utilizar consultas eficientes, selecionando apenas as colunas necessárias.
  • Configurar alertas de orçamento no Google Cloud para monitorar seus gastos.
  • Aproveitar as visualizações de tabelas para reduzir a quantidade de dados escaneados em consultas recorrentes.

Ao seguir este guia, você estará apto a conectar seus dados do Search Console ao BigQuery, abrindo um leque de possibilidades para análises de SEO mais robustas e estratégicas.