gsc logger

GSC记录器：将Google搜索控制台数据记录到BigQuery的工具

Google App Engine提供了用于记录每日Google Search Console（GSC）的CRON服务：搜索分析数据到BigQuery用于Google Data Studio或3个月以上的单独分析。

配置

该脚本每天运行，并按照config.py文件中指定的数据将数据拉到bigquery。没有一些编程经验，几乎没有配置。
通常，该脚本被设计为设置和验证的IT，一旦将其部署到App Engine，您应该能够将您的服务帐户电子邮件作为完整用户添加到任何GSC项目中，并且搜索分析数据将每天记录到BigQuery。默认情况下，数据设置为每天从GSC 7天earler提取，以确保数据可用。

• 注意：该脚本应在Google帐户上部署，并访问您的GSC数据，以确保Google Data Studio可用
• 注意：此脚本尚未经过广泛的测试，被认为是POC。自担风险！！！
• 注意：此脚本仅适用于Python 2.7，这是GAE当前的限制

此处的更多安装详细信息。由技术SEO机构开发，适应合作伙伴

部署

配置和运行此示例的概述如下：

1。先决条件

• 如果您还没有一个，请创建一个Google帐户。

• 创建开发人员控制台项目。

  1. 安装（或检查您之前已安装的）
     • git
     • Python 2.7
     • Python pip
     • Google Cloud SDK
  2. 启用BigQuery API
  3. 启用GSC API
  4. 启用项目计费

2。克隆此存储库

要克隆github存储库到您的计算机，请运行以下命令：

 $ git clone https://github.com/jroakes/gsc-logger.git

将目录更改为gsc-logger目录。确切的路径取决于您从GitHub克隆示例文件时将目录放置在何处。

 $ cd gsc-logger

3。创建一个服务帐户

1. 请访问https://console.cloud.google.com/projectselector/iam-admin/serviceaccounts，并在项目中创建一个服务帐户。
2. 下载JSON文件。
3. 上传替换credentials中的文件。

4。部署到应用程序引擎

1. 配置gcloud命令行工具以使用您的firebase项目项目。

 $ gcloud config set project <your-project-id>

2. 将目录更改为appengine/

 $ cd appengine/

3. 安装python依赖性

 $ pip install -t lib -r requirements.txt

4. 创建一个应用引擎应用程序

 $ gcloud app create

5. 将应用程序部署到应用程序引擎。

 $ gcloud app deploy app.yaml cron.yaml index.yaml

4。验证您的Cron工作

转到附录中的“任务队列”选项卡，然后单击CRON作业以验证每日CRON是否正确设置。该作业应立即在其旁边运行按钮。

4。验证应用程序

部署后，您应该能够将GAE部署URL加载到浏览器中，并查看列出您的服务帐户电子邮件以及附加GSC网站的屏幕。此屏幕还将列出您可以访问的每个站点的最后一个CRON保存日期。

执照

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