您可以查詢自己的 Google 搜尋資料，查看房源在 Google 搜尋結果中顯示的頻率、查詢內容，例如電腦或智慧型手機等。你可以運用這些結果改善房源的搜尋成效，例如：
- 查看特定時間內的搜尋流量變動、流量來源，以及哪些搜尋查詢字詞最常帶出你的資源。
- 瞭解哪些查詢來自於智慧型手機的使用者，並藉此改善行動裝置的曝光效果。
- 查看哪些網頁獲得的 Google 搜尋結果點閱率最高 (和最低)。
系統會使用 searchanalytics.query() 方法公開搜尋查詢資料。query() 方法會公開 Search Console 成效報表中的所有可用資料。執行任何查詢前，請先
閱讀成效報表說明文件，瞭解報表會顯示哪些資料以及這些資料的意義。
本頁說明如何使用不同要求參數執行常見查詢。
開始使用
驗證資料是否存在
執行查詢前，請先測試該時間範圍內是否有資料。請省略篩選器、排序、列數限制和任何其他參數，但請將「開始日期」、「結束日期」和「日期」設為唯一維度。
代碼
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['date']
}
輸出內容
python search_analytics_api_sample.py 'https://www.example.com/' '2015-05-01' '2015-05-15' Available dates: Keys Clicks Impressions CTR Position 2015-05-01 22823.0 373911.0 0.0610385893969 8.1829472789 2015-05-02 16075.0 299718.0 0.0536337490574 8.14173322924 2015-05-03 18794.0 337759.0 0.055643224903 8.07772405769 2015-05-04 31894.0 468076.0 0.0681385074219 7.4104611217 2015-05-05 34392.0 482919.0 0.071216912153 7.20689805123 2015-05-06 35650.0 484353.0 0.0736033430164 7.11683214515 2015-05-07 33994.0 465812.0 0.0729779395979 6.91755472165 2015-05-08 27328.0 413007.0 0.0661683700276 7.22172747677 2015-05-09 16637.0 297302.0 0.0559599329974 8.01876206685 2015-05-10 19167.0 332607.0 0.0576265682923 7.87882696395 2015-05-11 35358.0 499888.0 0.070731843933 7.11701821208 2015-05-12 35952.0 486583.0 0.073886675038 6.80677294521 2015-05-13 34417.0 480777.0 0.071586203167 6.86552185317 2015-05-14 32029.0 457187.0 0.0700566726525 6.92575904389 2015-05-15 27071.0 415973.0 0.0650787430915 7.27105605412
請嘗試其他日期
我們擁有該時段的資料，因此可以放心繼續進行。請務必在執行實際查詢前執行這項操作。舉例來說，針對不同的範圍執行相同的查詢會傳回以下結果：
python search_analytics_api_sample.py 'https://www.example.com/' '2015-06-01' '2015-06-15' Available dates: Keys Clicks Impressions CTR Position 2015-06-01 31897.0 468486.0 0.0680852789624 6.81207122518 2015-06-02 32975.0 460266.0 0.0716433540605 6.62655942433 2015-06-03 32779.0 459599.0 0.0713208688444 6.58126758326 2015-06-04 30116.0 435308.0 0.0691831990223 6.71409668557 2015-06-05 25188.0 380444.0 0.0662068530454 7.00998570092 2015-06-06 14829.0 272324.0 0.0544535186028 7.6309910254 2015-06-07 17896.0 318094.0 0.056260099216 7.56606223318 2015-06-08 33377.0 487274.0 0.0684973957158 6.77552260125 2015-06-09 33885.0 484241.0 0.0699754874123 6.70545451542 2015-06-10 32622.0 466250.0 0.0699667560322 6.64417372654 2015-06-11 31317.0 447306.0 0.0700124746818 6.61534832978 2015-06-12 25932.0 393791.0 0.065852190629 7.15718998149 2015-06-13 15451.0 275493.0 0.0560849095984 7.69994518917 2015-06-14 18358.0 318193.0 0.0576945438775 7.34048517724
仔細觀察，你會發現資料會在 14 日結束，15 日沒有資料。
在任意形式編輯模式中，使用 API 多層檢視快速測試查詢 (按一下要求主體欄位側邊的下拉式箭頭，然後按一下「任意形式編輯器」)，就能派上用場。
驗證有效日期的範圍後，即可開始按照其他維度、新增篩選器、資料列限制等項目進行分組：
按點擊次數遞減排序的 10 大查詢
代碼
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'rowLimit': 10
}
輸出內容
Top Queries: Keys Clicks Impressions CTR Position seo 3523.0 270741.0 0.0130124362398 5.86615252215 hreflang 3207.0 5496.0 0.583515283843 1.10080058224 robots.txt 2650.0 23005.0 0.115192349489 4.30367311454 301 redirect 2637.0 7814.0 0.337471205529 1.621192731 googlebot 2572.0 6421.0 0.400560660333 1.15823080517 google seo 2260.0 11205.0 0.201695671575 1.38295403838 google sitemap 1883.0 4288.0 0.439132462687 1.21175373134 canonical url 1882.0 3714.0 0.506731287022 1.12762520194 sitemap 1453.0 22982.0 0.06322339222 3.78074144983
前 10 名網頁 (依點擊次數遞減排序)
代碼
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['page'],
'rowLimit': 10
}
輸出內容
Top Pages: Keys Clicks Impressions CTR Position https://www.example.com/21 10538.0 62639.0 0.168233847922 3.63031019014 https://www.example.com/65 9740.0 82375.0 0.118239757208 5.61003945372 https://www.example.com/15 9220.0 128101.0 0.0719744576545 5.32300294299 https://www.example.com/41 8859.0 426633.0 0.0207649197319 1.62309057199 https://www.example.com/53 8791.0 829679.0 0.0105956641062 14.4941887164 https://www.example.com/46 7390.0 82303.0 0.0897901656076 5.7723290767 https://www.example.com/27 7169.0 64013.0 0.111992876447 4.98709637105 https://www.example.com/80 6047.0 84233.0 0.0717889663196 4.10592048247 https://www.example.com/9 5886.0 59704.0 0.0985863593729 4.0897594801 https://www.example.com/8 5043.0 66869.0 0.0754161120998 4.57651527614
印度前 10 大查詢，按點擊次數遞減排序
請注意，篩選運算子「equals」已省略，因為這是預設運算子。
代碼
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'dimensionFilterGroups': [{
'filters': [{
'dimension': 'country',
'expression': 'ind'
}]
}],
'rowLimit': 10
}
輸出內容
Top queries in India: Keys Clicks Impressions CTR Position googlebot 250.0 429.0 0.582750582751 1.0 search console 238.0 34421.0 0.00691438366114 1.00101682113 dns error 189.0 850.0 0.222352941176 1.38470588235 google seo 165.0 552.0 0.298913043478 1.04166666667 canonical url 141.0 282.0 0.5 1.0 301 redirect 132.0 557.0 0.236983842011 1.78276481149 google search console 126.0 16898.0 0.00745650372825 1.03929459108 robots.txt 117.0 1046.0 0.111854684512 3.9206500956 canonical tag 111.0 223.0 0.497757847534 1.0
印度前 10 大行動查詢，按點擊次數遞減排序
代碼
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'dimensionFilterGroups': [{
'filters': [{
'dimension': 'country',
'expression': 'ind'
}, {
'dimension': 'device',
'expression': 'MOBILE'
}]
}],
'rowLimit': 10
}
輸出內容
Top mobile queries in India: Keys Clicks Impressions CTR Position search console 26.0 1004.0 0.0258964143426 1.00298804781 dns error 24.0 111.0 0.216216216216 1.27927927928 google seo 18.0 69.0 0.260869565217 1.02898550725 eliminar 16.0 134.0 0.119402985075 1.0 googlebot 11.0 24.0 0.458333333333 1.0 404 9.0 214.0 0.0420560747664 8.64018691589 robots.txt 9.0 40.0 0.225 4.025 google search console 8.0 438.0 0.0182648401826 1.04337899543 seo 8.0 111.0 0.0720720720721 4.96396396396
查詢資料列的切片
您可以指定 (以零為起點) 起始資料列編號和要傳回的資料列數量，查詢特定的資料列區間。指定無效的起始列編號會傳回錯誤，但指定的列數多於可用列數時，系統會傳回所有可用列。
指定日期範圍內的熱門行動查詢 (第 11 到 20 名)，按點擊次數遞減排序
代碼
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'dimensionFilterGroups': [{
'filters': [{
'dimension': 'device',
'expression': 'mobile'
}]
}],
'rowLimit': 10,
'startRow': 10
}
輸出內容
Top 11-20 Mobile Queries: Keys Clicks Impressions CTR Position dns error 1220.0 15064.0 0.0809877854 3.13448726206 google seo 1161.0 7923.0 0.146535403 2.31479556195 sitemap 926.0 12478.0 0.0742106107 5.8130025067 googlebot 903.0 7822.0 0.115443621 4.6910285792 robots.txt 799.0 24868.0 0.0321296445 5.92759215963 404 520.0 12777.0 0.0406981295 5.80352636506 seo 506.0 2925.0 0.172991453 2.50413960996 search console 487.0 981.0 0.496432212 1.00036102455 canonical url 326.0 4087.0 0.0797651089 3.23664971157 301 redirect 261.0 3165.0 0.082464455 3.63074363869
取得超過 25,000 列
如果查詢的資料列超過 25,000 列，您可以傳送多個查詢並每次遞增 startRow 值，以 25,000 列為單位分批要求資料。計算擷取的資料列數；如果擷取的資料列數少於要求的資料列數，就表示已擷取所有資料。 如果要求的資料範圍剛好是資料邊界 (例如，資料有 25,000 列，而您要求的 startRow=0 和 rowLimit=25000)，則在下一次呼叫時，您會收到空白回應。
指定日期範圍內的前 1 到 25,000 項熱門行動查詢，按點擊次數遞減排序
代碼
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'dimensionFilterGroups': [{
'filters': [{
'dimension': 'device',
'expression': 'mobile'
}]
}],
'rowLimit': 25000,
'startRow': 0
}
指定日期範圍內的熱門行動查詢 (25,001 到 50,000 筆)，按點擊次數遞減排序
代碼
request = {
'startDate': flags.start_date,
'endDate': flags.end_date,
'dimensions': ['query'],
'dimensionFilterGroups': [{
'filters': [{
'dimension': 'device',
'expression': 'mobile'
}]
}],
'rowLimit': 25000,
'startRow': 25000
}
取得所有資料
請參閱「查詢所有搜尋流量」一文。