GoogleAnalyticsとGoogleTrendsAPIを使用してRでパフォーマンスを追跡する

公開: 2021-12-15

Googleトレンドデータが強力なのはなぜですか？

Googleが私たちに関する恐ろしい量のデータをキャプチャしていることは誰もが知っています。 毎日何十億もの検索が行われているため、Googleは政府よりも、私たちの社会や人口の感情について多くのことを理解できます。 たとえば、検索傾向データは、特定の症状に関連する検索クエリの増加を確認することで、メディアによって発表されるずっと前に病気の発生を認識することができます。 当然のことながら、地域ごとに増加するCOVID-19症例を予測するための研究が行われています。

最近、グーグルは本質的に世界の感情バロメーターであり、グーグルの検索トレンドデータの最も良いところは何ですか？ それは無料です。

なぜGoogleトレンドAPIを使用するのですか？

Googleトレンドは、多くのデジタルマーケティング担当者のツールキットの重要な機能です。 時間の経過に伴う検索クエリの人気を分析して、市場の認識を示すことができます。 このデータを他のソースのデータとオーバーレイすると、他の方法では見逃されるであろう洞察を提供できます。

このブログは、 Googleトレンドデータをウェブサイトのオーガニックトラフィックとオーバーレイする方法を示すことで、そのような例を提供します。これは、SEOのパフォーマンスを理解するために使用できます。 オーガニックトラフィックが減少し始めている場合、これは市場の関心が低下しているためですか、それとも上位の検索クエリでそれほど高くランク付けされていないためですか？

GoogleトレンドとGoogleアナリティクスの両方で利用できるRパッケージがあり、プログラミングの基本を理解している人にとっては非常に使いやすいものです。 Googleトレンドの場合はgtrendsRパッケージを使用し、次にGoogleアナリティクスの場合は前の記事で説明したgoogleAnalyticsRパッケージを使用します–RでのGoogleアナリティクスAPIの使用。提供されているサンプルコードは、コピー/貼り付けと適応が簡単です。あなたのニーズに合うように。

ソフトドリンクを販売している会社の例を使用して、彼らが販売する製品の経時的な人気を理解したいと考えています。

GoogleトレンドAPI–検索トレンドデータを取得する方法

このデータは、主にAPIキーが必要ないため、最も簡単に取得できます。 開始するには、 install.packages（ "gtrendsR"）を使用してパッケージをインストールし、 library（gtrendsR）を使用してライブラリをロードします。 目的のキーワードを選択するのは難しい場合があります。検索コンソールでブランド以外の上位の用語をインプレッション順に確認することをお勧めします。

 # Load Libraries and Set Up Query Conditions # library(gtrendsR) keywords = c(“Soft drinks”, “Fizzy drinks”, “Pepsi”, “Lemonade”, “Fanta”) country = c('GB') time = (“2020-01-01 2021-10-31”) channel = 'web' # Run Query # data1 = gtrends(keywords, gprop = channel, geo = country, time = time) data_trend = data$interest_over_time

上記のコードに示されているように、追加の変数をリクエストに含めることができます：gprop、geo、time：

  • Gpropは、Googleのプロパティ、つまりニュース、画像、YouTubeを表しますが、空白のままにすると、デフォルトでWebになります。
  • Geoは、2桁のISOコードに基づいて国を表しますが、空白のままにすると、デフォルトで全世界になります。
  • 時間は、リクエストの開始日と終了日を表します。

gtrendsRパッケージには一度に5つのキーワードの制限があるため、複数のクエリを実行する場合は、以下に示すようにループを使用できます。 検索用語の集合の全体的な人気を評価する場合は、これを行うことをお勧めします。このループは、毎週の変更を集約する前に、各キーワードを個別に実行するためです。 したがって、ある人の人気の変化が別の人の人気に直接影響を与えることはありません。

 list1 = list() for (i in 1:length(keywords)){ trends = gtrends(keywords[i], gprop =channel,geo=country, time = time ) time_trend=trends$interest_over_time time_trend$keyword <- keywords[i] list1 [[i]] <- time_trend } data1 <- do.call("rbind", list1)

注意すべき点の1つは、Googleトレンドは毎週のデータを提供しますが、週は日曜日に始まります。 したがって、日曜日から始まる週レベルでGoogle Analyticsデータを集計する必要があります。これを行うのに役立つパッケージがあり、後で説明します。

Google Analytics API –オーガニックトラフィックを引き出す方法

googleAnalyticsRパッケージをより詳細に理解するには、以前の記事を読むことをお勧めします。 この記事では、オーガニックトラフィックを特定のランディングページにフィルタリングする方法を説明します。 これは、会社が複数の市場にある場合に役立つことがあります。 つまり、炭酸飲料とチョコレートバーを販売する場合、炭酸飲料の市場の関心を評価するときに、チョコレートバーのページへのオーガニックトラフィックを含めたくないでしょう。

それ以外の場合、以下のコードを使用すると、Rでこのパッケージを使用してサイトのすべてのオーガニックトラフィックにアクセスできます。

エラーを簡単に見つけられるように、コードの各行を一度に実行することをお勧めします。

スクリプトの自動化に役立つ、より「プロフェッショナルな」認証方法については、このより詳細な説明を参照してください。

以下のコードは、日ごとにオーガニックトラフィックを取得します。 次に、floor_date関数を使用して、検索コンソールのデータ（毎週のデータSun-Satに限定されます）と一致させるために、日曜日から始まる週ごとにトラフィックを集計します。

 # Load Libraries and Setup Query - make sure to set your View ID # library(googleAnalyticsR) library(dplyr) library(lubridate) ga_auth() set_view_ID <- #ENTER_VIEW_ID# organicTraffic <- dim_filter("channelGrouping", "EXACT", "Organic Search") organicFilter <- filter_clause_ga4(list(organicTraffic),”AND” ) # Run Query, Aggregate Daily Traffic to Weekly Traffic and Rename Columns # data2 <- google_analytics (set_view_ID, date_range = c(“2021-01-01”, ”2021-10-31”), metrics = "sessions", dimensions = "date", dim_filters = organicFilter, anti_sample = TRUE) data2$week <- floor_date(as.Date(data2$date, "%Y-%m-%d"), unit="week") data2 <- data2 %>% group_by(week) %>% summarise(sum(sessions)) names(data2)[1] <- "week" names(data2)[2] <- "sessions" # Merge Search Trends and Organic Traffic # merged_data <- merge(data1, data2)

データセットのマージと洞察の獲得

上記のコードの最後の行では、データセットを3つの列にマージしました。週の開始日、オーガニックセッション、相対的な検索トレンドです。 これで、これら2つのデータセットをグラフに簡単にオーバーレイして分析できます（たとえば、以下のグラフを参照してください）。

検索トレンドデータの集計は、時間の経過に伴うすべての検索クエリにわたる相対的な人気を確認できることを意味し、市場の関心の変化に対する洞察を提供します。

トレンドを評価するために、左右の軸を使用して、時間の経過に伴う検索トレンドデータとオーガニックトラフィックをグラフにオーバーレイすることをお勧めします。 おそらく表示されるのは、検索の人気が高まるにつれてトラフィックが増加するという、それらの間の正の相関関係です。 キーワードのランキングが変わったことを示す、線が別の線から外れるポイントがあるかもしれません。 Googleの検索結果ページを上下に移動しているように見えますか？

下のグラフは、左軸にオーガニックトラフィック、右軸に検索トレンドのデータ例を示しています。 下のグラフでは、24週目の2つの指標の間に明確な相違があります。オーガニックトラフィックが大幅に減少しているにもかかわらず、検索トレンドは比較的一貫しており、大量のトラフィックを促進するページへのキーワードランキングが低下していることを示しています。 33週目に向けてピックアップします。

オーガニックトラフィックとGoogleトレンド

これは、SearchConsoleAPIの1つのユースケースにすぎません。 リアクティブなデジタルPRストーリーに使用できるライブ検索用語トレンドレポートの生成や、競合他社のブランド人気の経時的な観察など、マーケティング分野で果たすべき役割は他にも数多くあります。

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