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二、快速上手：環境配置與授權

啟用 API
- 在 Google Cloud Console 中分別啟用 Analytics Data API v1 和 Search Console API。
創建服務賬號
- 為項目創建服務賬號，賦予 Analytics Viewer 與 Search Console Reader 角色，下載 JSON 憑證。

設置環境變量

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/credentials.json"

安裝 SDK

pip install google-analytics-data google-api-python-client

三、核心 API：runReport 方法實戰

3.1 拉取基礎流量指標

from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import RunReportRequest, DateRange, Dimension, Metric

client = BetaAnalyticsDataClient()
request = RunReportRequest(
    property="properties/123456789",
    date_ranges=[DateRange(start_date="2025-07-01", end_date="2025-07-31")],
    dimensions=[Dimension(name="sessionDefaultChannelGroup")],
    metrics=[Metric(name="sessions"), Metric(name="pageViews"), Metric(name="bounceRate")],
)
response = client.run_report(request)
for row in response.rows:
    print(f"{row.dimension_values[0].value}: Sessions={row.metric_values[0].value}, "
          f"PageViews={row.metric_values[1].value}, BounceRate={row.metric_values[2].value}%")

維度：sessionDefaultChannelGroup、pagePath
指標：sessions、pageViews、bounceRate

3.2 轉化率評估示例

from google.analytics.data_v1beta.types import FilterExpression, Filter

request.metrics.append(Metric(name="eventCount"))
request.dimension_filter = FilterExpression(
    filter=Filter(field_name="eventName", string_filter={"value": "purchase"})
)
response = client.run_report(request)
for row in response.rows:
    sessions = int(row.metric_values[0].value)
    purchases = int(row.metric_values[1].value)
    cr = purchases / sessions * 100 if sessions else 0
    print(f"{row.dimension_values[0].value}: CR={cr:.2f}%")

Conversion Rate (CR)：purchases ÷ sessions × 100%

四、關鍵詞表現：Search?Console?API 使用

4.1 拉取查詢數據

from googleapiclient.discovery import build

sc = build('searchconsole', 'v1', credentials=creds)
response = sc.searchanalytics().query(
    siteUrl='https://www.example.com',
    body={
        "startDate": "2025-07-01",
        "endDate": "2025-07-31",
        "dimensions": ["query", "page"],
        "rowLimit": 200
    }
).execute()

for row in response.get('rows', []):
    query, page = row['keys']
    clicks = row['clicks']; imp = row['impressions']
    ctr = row['ctr']; pos = row['position']
    print(f"{query} → {page}: Clicks={clicks}, Impressions={imp}, CTR={ctr:.2%}, AvgPos={pos:.2f}")

核心指標：clicks、impressions、CTR、averagePosition

4.2 流量—轉化全鏈路分析

將 GA4 Data API 獲取的 sessions 與 GSC API 獲取的 impressions/ctr 按 page 或 query 聚合，實現 SEO 深度洞察。

五、批量報告與自動化管道

批量導出
- 使用 batchRunReports 處理大規模行數數據。
數據存儲
- 將原始數據寫入 BigQuery、PostgreSQL 或 CSV。
ETL 處理
- 定期計算關鍵 KPI：CR、CTR、AvgPos。
可視化呈現
- 利用 Looker?Studio、Grafana JSON API 構建 SEO 儀表盤。
自動告警
- 配置 Cloud Monitoring 或 Alertmanager，當 CR < 1% 或 CTR 異常時自動通知。