Hur man bygger en Rank Tracker med Python & Google Search API

Intro

Även med betydelsen av sökordsspårning förbjuder Googles ToS (Terms of Service) skrapning av SERPs (Search Engine Results Pages).

Googles åtgärder mot skrapning, som CAPTCHA och IP-blockering, driver upp kostnaderna för CAPTCHA-lösningstjänster, inklusive kostnaden för roterande proxyer. Detta gör hela SEO-övervakningsprocessen genom webbskrapning ännu mer frustrerande.

Tja, om du befinner dig i den här situationen eller kämpar för att få korrekta och lagliga Google-sökdata för att spåra sökordsrankning, här är ett lagligt och pålitligt alternativ. Låt oss utforska hur man bygger en rank tracker med Python och Google Search API.

Bygga en Rank Tracker med hjälp av Python och Google Search API

För att bygga en rank tracker med hjälp av Python och Google Search API behöver du kunskaper i Python-programmering, API-hantering, databashantering och dataanalys.

Observera att den här guiden fokuserar på att bygga en rank tracker för global sökordsspårning. För lokal och avancerad sökordsspårning bör det vara praktiskt att integrera ditt Python-skript med ett API för rank tracker.

Låt oss nu fördjupa oss i processen att bygga en rank tracker med hjälp av Python och Google Search API.

1. Ställ in din Python-programmeringsmiljö och dina krav

Innan du skriver ett Python-skript för att spåra sökordsrankning måste du installera den senaste versionen av Python från den officiella webbplatsen. Installationsprocessen varierar beroende på vilket operativsystem du kör.

När installationen är klar ska du verifiera installationen på kommandoraden eller i terminalen. Installera sedan en IDE eller kodredigerare efter eget val. Bland IDE: erna rekommenderas VS code mest eftersom den stöder de flesta Python-skripttillägg och är lättviktig.

Därefter installerar du en virtuell miljö för att separera beroenden för varje projekt du utvecklar, vilket förhindrar potentiella konflikter. Och slutligen installerar du de nödvändiga Python-biblioteken och verktygen.

Bland Pythons bibliotek och verktyg behöver du Requests-biblioteket för att göra API-anrop till Google Search API, _JSON _för att bearbeta API-svar, Datetime för att tidsstämpla frågor, SQlite för att lagra rankningsdata och historik samt Plotly eller Matplotlib för visualisering.

2. Konfigurera API:et för Google Sök

När du har konfigurerat och testat din Python-programmeringsmiljö går du till sidan Google Programmable Search Engine och skapar en ny eller anpassad sökmotor.

I den här handledningen ställer du in din anpassade sökmotor så att den söker över hela webben (global sökning) och kopierar dess ID- eller CX-värde. Byt sedan sida till Google Cloud Console och aktivera Custom Search JSON API för att få en API-nyckel.

När du har fått CX-värdet och API-nyckeln ska du spara de två på ett säkert sätt i en konfigurationsfil. Undvik alltid hårdkodning av CX-värdet eller API-nyckeln för att minska säkerhetsriskerna.

3. Skriva ett välstrukturerat Python-skript

Så här långt har du en korrekt konfigurerad programmeringsmiljö och ID (plus API-nyckel) för en anpassad Google-sökmotor.

Så här strukturerar du ditt Python-skript i modulära funktioner för att säkerställa en smidig och automatiserad sökordsspårningsprocess.

Först bör du strukturera ditt projekt så att det innehåller filerna _config.py, tracker.py, database.db och requirements.txt _ för bättre navigering och underhåll.

Glöm inte data/mappen som innehåller den lagrade rankningshistoriken. När dessa filer och mappen är på plats skriver du följande funktioner för att läsa från, skriva till eller ändra filerna:

a)En funktion för att fråga Google Search API

Denna funktion ska acceptera ett nyckelord som indata och konstruera API-begärans URL med hjälp av CX-värdet och API-nyckeln från filen config.py. Den ska sedan skicka begäran till Google Search API, som skickar tillbaka ett JSON-svar.

Slutligen analyserar funktionen JSON-svaret och extraherar titlar, webbadresser, utdrag och rankingpositioner för de 100 första sidorna.

b)En funktion för att extrahera och lagra rangdata

Efter att ha analyserat sökresultaten ska den här funktionen hitta din webbplats URL i den returnerade listan, bestämma dess rankingposition och lagra rankingdata i ett strukturerat format i SQlite.

Funktionen ska gå igenom sökresultaten och hitta positionen för din webbplats URL. Om den hittas ska den extrahera och registrera dess rankingposition. Om den inte hittas ska den anta att din webbplats inte rankas bland de 100 bästa för det angivna sökordet.

Du kan låta funktionen strukturera data i följande SQlite-databasfält - sökt nyckelord, data och tidpunkt för spårning, rankad position och URL.

c)En funktion för att analysera data och visualisera dem

Väl i databasen hämtar den här funktionen de lagrade rankningsuppgifterna från databasen, analyserar dem och använder bibliotek som Plotly och Matplotlib för att visualisera trender. Du kan också låta modellen skicka data till statistiska modeller för att upptäcka rankningsfall och ökningar, vilket hjälper dig att övervaka SEO-ansträngningar.

1. Automatisera Python rank tracker

Testa funktionaliteten i ditt skript och implementera felhantering.

Skriptet bör t.ex. kunna hantera timeouts eller försöka på nytt med misslyckade begäranden. Dessutom ska misslyckade förfrågningar loggas för att undvika att data går förlorade.

Om du vill övervaka rankningen efter ett visst intervall kan du automatisera hela spårningsprocessen med hjälp av en schemaläggare som cron för att automatisera sökordsspårning efter ett visst intervall (hur många gånger per dag, vecka eller månad). Ha triggers på plats för att varna dig när rankingen sjunker avsevärt.

2. Lägg till avancerade funktioner till din Python rank tracker

När du har lärt dig att bygga en grundläggande rank tracker kan du lägga till följande avancerade funktioner:

• Enhetsspecifik spårning: Mobil- och skrivbordsrankningar varierar. Det är därför som Google Search API låter dig spåra båda rankningarna separat.

• Spårning av konkurrenter: Förutom din webbplats kan du spåra konkurrenternas webbadresser.

• Geolokaliseringsbaserad rankningsspårning: Du kan begränsa dig till en specifik plats och hämta resultat som återspeglar sökintentionerna hos användarna i en viss stad eller ett visst land.

• Detektering av SERP-funktioner: Om du vill veta om dina webbplatssidor visas i bildresultaten, utvalda utdrag eller andra SERP-funktioner kan du använda Google Search API för att göra detta.

Trots de avancerade funktionerna bör du notera att du har cirka 100 gratisfrågor per dag. När du har tömt detta måste du betala. Du kan också bara dra upp till 100 sökresultat. Det är därför det är viktigt att kombinera din rank tracker med en tredjeparts rank tracker API för att utöka dess funktionalitet.

Avslutning!

Och där har du det! De fem steg du behöver följa för att bygga en rank tracker med hjälp av Python och Google Search API.

Kom ihåg att Google Search API begränsar din spårning till 100 sökresultat och 100 frågor per dag. Trots detta kan du effektivt och lagligt spåra sökordsrankning utan IP-förbud eller utlösande CAPTCHA. Dessutom får du distribuera förfrågningar över flera konton, vilket ökar antalet förfrågningar du kan skicka inom en dag.