Pythonを使ってGoogle search console（サーチコンソール）のAPIを叩いてみた！

こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！

マーケターであれ、ブロガーであれ、個人であれ、法人であれ、SEOに携わる人なら必ず利用する「Google search console」。

Googleの提供する無料ツールであり、検索順位や流入キーワードを測るのに非常に有用なツールです。

この度、Google search consoleの検索キーワードを定点観測SEOツールに登録する際、管理画面上では1000キーワードまでしか出力できないことに気付きまして・・・

PythonでGoogle search consoleのAPIを叩き5000行出力することに挑戦してみたのでまとめておきます！

ちなみに、以下のUdemyのコースでGoogle Search ConsoleのAPIでWebメディアのSEO改善に役立つアプリの作り方を公開していますので興味のある方はチェックしてみてください！

PythonでGoogle search consoleのAPIを利用する手順

Pythonに移る前にいくつかの手順が必要になります。

Step1：Google Cloud Platformで プロジェクトを作成する

まず、GoogleプロダクトのAPIを利用するためにはGoogle Cloud Platformへの登録が必要になります。

Googleアカウントさえ持っていれば無料で利用できますので以下のURLからGoogle Cloud Platformのプロジェクトを作成しましょう！

Google Cloud Platformで プロジェクトを作成する

Step2：Google search consoleの APIを登録する

Google Cloud Platformでプロジェクトが作成できたら、次はGoogle search consoleのAPIを登録していきます。

以下のURLからGoogle search consoleのAPIを登録していきましょう！

Google search consoleの APIを登録する

先ほど作成したプロジェクトを指定してGoogle search consoleのAPIを登録していきましょう！

この時、認証を続ける画面が出ますが一旦進まなくて大丈夫です。

Step3：サービスアカウントを作成

続いてプロジェクトの中でサービスアカウントを作成していきます。

以下のURLからプロジェクトに紐づくサービスアカウントを作成してください。

サービスアカウントを作成する

Step4：キーを作成し、JSONファイルをダウンロード

この時キーを作成するボタンがあるのでそこから秘密鍵を作成しましょう！

この時JSONファイルでダウンロードするようにします。

Step5：Google search consoleの管理画面上でユーザーの追加

最後にGoogle search consoleの管理画面上に、先ほど設定したサービスアカウントのメアドを登録していきます。

設定＞ユーザーと権限＞ユーザーを追加

でサービスアカウントに表示されているメアドを追加しましょう！

これで前準備が終了です！続いては実際にPythonを動かしていきます！

Pythonを使ってAPIを叩く方法

先ほどダウンロードしたJSONファイルをPythonファイルと同じディレクトリに移動します。

Pythonを実行する前にpip installしていきます。

pip install --upgrade google-api-python-client
pip install oauth2client

その後で以下のコードをPythonで実行しましょう！

import pandas as pd
from googleapiclient.discovery import build
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

url = ['https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly']
file = '[JSONファイルの置き場所]'
credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(url, file)
webmasters = build('webmasters', 'v3', credentials=credentials)

domain = '[あなたのドメイン]'
dimensions = ['query', 'page']
startDate = '2019-10-01'
endDate = '2019-11-01'
rowLimit = 5000

body = {
    'startDate': startDate,
    'endDate': endDate,
    'dimensions': dimensions,
    'rowLimit': rowLimit
}

response = webmasters.searchanalytics().query(siteUrl=domain, body=body).execute()
df = pd.io.json.json_normalize(response['rows'])

for i, d in enumerate(dimensions):
    df[d] = df['keys'].apply(lambda x: x[i])

df.drop(columns='keys', inplace=True)
df.to_csv('{}.csv'.format(start_date), index=False)
print(df)

これによりクエリと流入ページ別の流入数が出力されます。

ちなみに公式リファレンスは以下です。

具体的にどんな意味があるのか見ていきましょう！

dimensions = ['query', 'page']
startDate = '2019-10-01'
endDate = '2019-11-01'
rowLimit = 5000

body = {
    'startDate': startDate,
    'endDate': endDate,
    'dimensions': dimensions,
    'rowLimit': rowLimit
}

こちらのコードで引っ張ってくる変数と期間・行数を出力できます。クエリは5000行までしか出力できません。

for i, d in enumerate(dimensions):
    df[d] = df['keys'].apply(lambda x: x[i])

df.drop(columns='keys', inplace=True)
df.to_csv('{}.csv'.format(start_date), index=False)

QueryとPageがリストに入って出力されるのでそれを別々のカラムに分けてCSVで出力する処理を行っています。

Pythonを使ってGoogle search consoleのAPIを叩く方法　まとめ

実際にやってみると意外と簡単！

それほど時間もかからず行うことが出来ました。

また、収集したデータを可視化したい時は同じGoogleのサービスである”Looker Studio“がオススメ！使い方を以下の記事で解説しているので見てみてください！

ちなみにPythonを学習する方法や他のAPI利用方法については以下の記事でまとめていますのでよければ見てみてください！

ちなみに、以下のUdemyのコースでGoogle Search ConsoleのAPIでWebメディアのSEO改善に役立つアプリの作り方を公開していますので興味のある方はチェックしてみてください！