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Analítica de marketing

BigQuery Hack para rastrear las clasificaciones totales en el estudio de datos

Las palabras clave de seguimiento tienen mucho sentido para las SMB y algunas empresas de Mid-Mercado, pero a medida que escalamos nuestro marketing de contenido, debemos mirar más allá de rastrear un pequeño conjunto de palabras clave.

Los clientes quieren ver una vista de pájaros de cómo se está desempeñando su conjunto de palabras clave. Sin embargo, los profesionales de SEO no habían pensado realmente una forma sencilla de lograr esto utilizando las herramientas existentes.

En esta columna, aprenderá un hack bigQuy para rastrear las clasificaciones totales con el estudio de datos.

También obtendrá acceso a una plantilla de estudio de datos gratuita para visualizar los datos de BigQuy. ¿Listo? Vamos a saltar directamente.

The Google SHProblema de EET

Normalmente, muestro a los clientes la cantidad total de palabras clave con las que están clasificando, estallando por la posición. La herramienta de investigación orgánica de Semrush tiene una gran visualización para esto.

Semrush organic research tool.

Semrush organic research tool.

Esta tabla se puede filtrar para mostrar solo ciertas posiciones y solo ciertas secciones de El sitio, que es útil.

Sin embargo, este gráfico solo tiene muchas limitaciones de filtrado e informes que podrían resolverse a través del estudio de datos.

Semrush y otras

herramientas de SEO tienen Gráficos similares y la mayoría de ellos se conectan con el estudio de datos. Sin embargo, ninguno de ellos tiene una tabla en el estudio de datos que nos permite ver todas las palabras clave de clasificación divididas por mes.

Solo nos permiten ver palabras clave rasgadas o actualmente

palabras clave

para eso. mes.

Los profesionales de SEO han intentado moverse por esta brecha descargando la nueva lista de palabras clave cada mes y agregándolas a las hojas de Google como su conector al estudio de datos.

¿Cuál es el problema con esto?

Añadir grandes conjuntos de datos a las hojas de Google pueden tardar mucho tiempo. Una vez que llegue a los cientos de miles de filas de datos, las hojas de Google pueden incluso congelar o bloquear su navegador.

La carga más grande aquí es el tiempo.

El FIGQUERY FIX

BigQuy nos permite cargar datos exportados sin modificaciones y sincronizar de que directamente al estudio de datos en una fracción de la hora. AnunciCementContinue Reading a continuación El inconveniente es que todavía tiene que exportar actualmente las palabras clave de clasificación total cada mes. , pero al pasar por alto la sábanas de Google terminaráAl ahorrar un tonel de tiempo en el futuro.

Descargo de responsabilidad:

Bigquery tiene un componente pagado. Sin embargo, son centavos hasta que alcance una TB de datos. El costo es nominal y vale la pena el tiempo perdido a la espera de que las hojas de Google se carguen, orando, no se bloquee.

Cómo configurar su primer proyecto bigQuery

que se inicia es bastante fácil. El único requisito previo es que ya tiene una cuenta de Google de algún tipo; Incluso un gmail funcionará.

Sé que trabajar en la plataforma de Google Cloud puede ser bastante intimidante. Hay muchas características avanzadas y no es la plataforma más intuitiva.

Sin embargo, he incluido una captura de pantalla para cada paso del proceso para ayudarlo a guiarlo a través de la configuración.

Create new project. Si te quedas atascado, por favor, no dudes en llegar a min los comentarios a continuación. Name the project. advertisementcontinue leyendo a continuación

1. Inicie sesión en Google Cloud Platform y cree un nuevo proyecto Create new project. Name the project.

Go to BigQuery.

Vaya a Go to BigQuery.

Plataforma de Google Cloud

, cree un nuevo proyecto y asigne un nombre y una ubicación.

2. Vaya a BigQuery

Create dataset. Fill in dataset information.

Create dataset. 3. Es posible que deba configurar la facturación si aún no lo ha hecho. Fill in dataset information. 4. Una vez que esté listo para ir, elija crear un conjunto de datos.

Sugerencia rápida: esto debe contener solo letras, números o guiones bajos.

Go to dataset.

Go to dataset.

Create table.
Steps to create a table.

Create table. Steps to create a table.

Add more data.

5. Vaya a un nuevo conjunto de datos. Add more data.

6. Cree una nueva tabla:

En Fuente, cambie la “Tabla Crear desde:” para cargar y seleccione su archivo CSV. Esto deberíaSea su primer conjunto de clasificaciones de palabras clave.

AnunciCementContinue Reading a continuación Bigquery data studio template. En Destino, proporcione su tabla un nombre de tabla y asegúrese de usar este mismo nombre de tabla para cada carga de datos. En el siguiente ejemplo, llamé a mi mesa “cardenal”, pero puedes nombrar tu mesa lo que quieras. Recomiendo usar el nombre de su sitio web para que sea fácil de identificar más tarde.

En el esquema, asegúrese de seleccionar la casilla de verificación en Detección automática. Bigquery data studio template. Seleccione el botón azul “Crear tabla” en la parte inferior .

7. Ahora, puede agregar más datos.

Seleccione Crear tabla nuevamente.

AnunciCementContinue Lectura a continuación

Cargue su segundo conjunto de datos. Por ejemplo, si su primera carga del Paso 6 fue el ranking de palabras clave de febrero, este paso yoUplicaría las clasificaciones de la palabra clave de marzo y el próximo mes siguieras estos pasos y subiría estos pasos y subiría las clasificaciones de la palabra clave de abril. Create a custom field in data studio.

En Destino, proporcione su tabla un nombre de tabla y asegúrese de usar este mismo nombre de tabla para cada carga de datos. Create a custom field in data studio. En el esquema, asegúrese de seleccionar la casilla de verificación en Detección automática.

Seleccione el botón azul “Crear tabla” en la parte inferior.

 <= 3 THEN "Top 3"    WHEN Position <= 10 THEN "Top 10"    WHEN Position <= 20 THEN "Top 20"    WHEN Position <= 50 THEN "Top 50"    WHEN Position <= 100 THEN "Top 100"END

Importante:

Bajo las opciones avanzadas, para el desplegamiento de preferencia de escritura, seleccione “Anexar a la tabla”

Repita el paso 7 para cada conjunto de nuevos meses de Datos. AnunciCementContinue Lectura a continuación Está bien, ¡la parte difícil ha terminado! Cada mes en adelante, en lugar de cargar sus datos a Google Sheets, puede seguir el Paso 7 para actualizar sus datos.


Datos gratuitos STudio Plantilla para visualizar los datos de Bigquery

He creado una plantilla de estudio de datos gratuita que requiere muy poca configuración para que usted obtenga comenzó. Página Una de las plantillas incluye las instrucciones a continuación, pero con capturas de pantalla. ¡Siéntase libre de saltar directamente a la plantilla! AnunciCementContinue Lectura a continuación Cómo configurar la plantilla Abra la plantilla . Duplique el informe haciendo clic en el botón Duplicar en la parte superior derecha del informe. Deberá crear una nueva fuente de datos y conectarla a su proyecto BigQuery. Haga clic en “Crear nueva fuente de datos”. En las opciones de conexión, seleccione BigQuery. Al agregar el nuevo origen de datos, cree un campo personalizado para ordenar el distribución de la posición.ion. Esto también se puede hacer después de conectar la fuente de datos. Nombra este campo, “Posición (personalizada)” y copia la fórmula abajo en el campo. advertisementcontinue leyendo a continuación Caso cuando la posición Haga clic en Listo. Desde aquí, el informe debe actualizarse completamente con sus datos. ¡Eso es! Espero que este hack BigQuery le ayude a rastrear las clasificaciones totales de una manera que sea más visualmente interesante y escalable. Más recursos: Por qué la investigación de palabras clave es útil para SEO & Cómo clasificar 6 Herramientas de investigación de palabras clave únicas y gratuitas que no sabía que necesitaba una guía para herramientas de SEO esenciales para las agencias Créditos de la imagen Todas las capturas de pantalla tomadas por el autor, abril2021

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