Python para SEO: Usar el API Google Search Console con Python y Colab

A veces infravaloramos toda la información que puede tener Google Search Console.

En este video voy a explicar cómo usar el API de Google Search Console usando Python y ayudándonos con Colab y así tener el mayor provecho de nuestros datos.


Este artículo es del especial: Python para SEO

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Usar el API en estos casos, nos permite tener un volumen mayor resultados. Además podemos usar filtros, dimensiones y otros temas para obtener datos más precisos. Al tener una conexión directa usando Python podríamos usar los datos con más facilidad y trabajarlos en librerías como Pandas, Numpy entre otras.

Si nos “ponemos creativos” podemos hacer ciclos avanzados o visualizar la data fácilmente usando Plotly. 

• Necesitamos seguir estos pasos.
• Crear un proyecto en Google Cloud Console.Seguir los pasos del video para la pantalla de consentimiento.Generar y descargar nuestras credenciales.Crear un cuaderno en Google Cola

Código paso a paso

!pip install git+https://github.com/joshcarty/google-searchconsole

# Librerias utilizadas

import searchconsole
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
from datetime import timedelta
import calendar

# de donde leemos los archivos

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

# nos conectamos
try:
  account = searchconsole.authenticate(flow="console", client_config='CAMBIAR_RUTA')
except:
  account = searchconsole.authenticate(flow="console", client_config='CAMBIAR_RUTA')

# ver propiedades en GSC
account.webproperties

# seleccionar una propiedad
webproperty = account['https://jorgejaramillo.com/']

# query de la fecha
report = webproperty.query.range('today',days=-665).dimension('page').get().to_dataframe()
report_limited = report.head(1000000)

report_limited.to_csv(r'reporte-10000.csv', index=False, header=True)