Récupérez des données de positionnement de vos pages via Google Search Console API

Pierre

il y a 5 ans

Cet article est la suite de notre article de présentation sur le thème de la Classification de pages Web pour le SEO via le Machine Learning avec Python. Nous poursuivrons cette thématique sur plusieurs articles.

Dans celui-ci, nous nous attacherons à voir comment récupérer des données de positionnement « pages/requêtes/positions » via l’API de Google Search Console avec Python.

Python Anaconda

Comme on l’a vu dans de précédents articles nous vous conseillons de télécharger la version de Python Anaconda qui vous convient selon votre ordinateur. Python Anaconda est une version de Python 3.xx adaptée aux Sciences de données.

Python Anaconda installe de nombreux outils dont un environnement de développement Spyder. Sur windows il apparait dans la rubrique Anaconda 3 :

Spyder nous servira pour tester et faire tourner nos programmes Python. Notez aussi « Anaconda Prompt » qui permet d’avoir une console avec Python chargé et donc de rajouter des bibliothèques avec le gestionnaire de paquet ‘conda’. A préférer ici au gestionnaire habituel de Python : ‘pip’.

Code Source

Vous pouvez soit récupérer les morceaux de code source ci-dessous ou bien tout récupérer d’un coup gratuitement dans notre boutique à l’adresse : https://www.anakeyn.com/boutique/produit/script-python-acces-a-google-search-console-api/

Chargement des bibliothèques utiles

Si certaines bibliothèques sont manquantes dans votre environnement Python vous devez ouvrir une console prompt ou interface en ligne de commande et installer les paquets manquants avec conda ou pip.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Jun 17 18:39:18 2019

@author: Pierre
"""
##########################################################################
# GetDataGoogleSearchConsoleAPI
# Auteur : Pierre Rouarch - Licence GPL 3
# Lectures de données dans Google Search Console API 
# voir sur le site de Google Developers :
# https://developers.google.com/webmaster-tools/search-console-api-original/v3/quickstart/quickstart-python
#####################################################################################
#Attention dans la littérature Google l'API s'appelle aussi 
#Google Search Analytics API ce qui peut amener une confusion avec 
#Google Web Analytics API !!!!!
###################################################################
# On démarre ici 
###################################################################
#Chargement des bibliothèques générales utiles
import pandas as pd  #pour les Dataframes ou tableaux de données
import datetime 
import os

print(os.getcwd())  #verif
#mon répertoire sur ma machine - nécessaire quand on fait tourner le programme 
#par morceaux dans Spyder.
#myPath = "C:/Users/Pierre/MyPath"
#os.chdir(myPath) #modification du path
#print(os.getcwd()) #verif

Connexion à l’API de Google Search Console

Nous vous proposons ici 2 méthodes de connexion à l’API soit avec les IDs client et secret comme présenté dans la doc pour Google Search Console API V3, soit avec le fichier .json présenté dans la doc pour Google Analytics API V4

####### "Fourni" par Google #############################################

"""Hello Search Console Reporting API V3."""

import argparse
from apiclient.discovery import build
import httplib2
from oauth2client import client
from oauth2client import file
from oauth2client import tools



SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly']
DISCOVERY_URI = ('https://www.googleapis.com/discovery/v1/apis/customsearch/v1/rest')

#les mauvais codes : utiliser les votres cela sont faux 
#Pour méthode avec IDs
MYCLIENTID="123456789-aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa.apps.googleusercontent.com"
MYCLIENTSECRET="123456789aaaaaaaaaaaaaaaaaa"
#pour méthode avec .json 
CLIENT_SECRETS_PATH = 'client_secret_123456789-aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa.apps.googleusercontent.com.json' # Path to client_secrets.json file.


# Parse command-line arguments.
parser = argparse.ArgumentParser(
    formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
    parents=[tools.argparser])
flags = parser.parse_args([])

#Méthode 1
# Créer un objet flow pour connection oAuth MYCLIENTID ou MYCLIENTSECRET
flow = client.OAuth2WebServerFlow(client_id=MYCLIENTID,
                           client_secret=MYCLIENTSECRET,
                           scope=SCOPES)

#Méthode 2
# Créer un objet flow avec le fichier .json pour connection oAuth
flow = client.flow_from_clientsecrets(
    CLIENT_SECRETS_PATH, scope=SCOPES,
    message=tools.message_if_missing(CLIENT_SECRETS_PATH))


 

# Prepare credentials, and authorize HTTP object with them.
# If the credentials don't exist or are invalid run through the native client
# flow. The Storage object will ensure that if successful the good
# credentials will get written back to a file.
storage = file.Storage('searchconsolereporting.dat')
credentials = storage.get()

#Attention ici si le fichier searchconsolereporting.dat le 
#programme ou une fenetre web et vous devez vous connecter
#avec votre compte google
if credentials is None or credentials.invalid:
  credentials = tools.run_flow(flow, storage, flags)
http = credentials.authorize(http=httplib2.Http())

#pour moi on verifie si https://www.networking-morbihan.com/ 
#est bien dans la liste des sites.
#creation du service (à reprendre plus bas)
webmasters_service = build('webmasters', 'v3', http=http)


# Retrieve list of properties in account
site_list = webmasters_service.sites().list().execute()
# Filter for verified websites
verified_sites_urls = [s['siteUrl'] for s in site_list['siteEntry']
                       if s['permissionLevel'] != 'siteUnverifiedUser'
                          and s['siteUrl'][:4] == 'http']
# Printing the URLs of all websites you are verified for.
for site_url in verified_sites_urls:
  print( site_url)

#C'est ok pour moi 
#https://www.networking-morbihan.com/
#http://www.networking-morbihan.com/
###### /Google

Récupération des données Pages/Mots-Clés/positions pour le mois de mai 2019

Dans notre cas nous avons 514 pages/expressions « positionnées » pour le mois de mai 2019. Si vous n’en avez pas beaucoup essayez d’allonger la période. Pas trop non plus, car dans le scrap des SERPS que l’on fera par la suite dans un autre article, correspondent à un univers récent.

###############################################################################
#RECUPERATION DES DONNEES Pages/Mots-Clés/positions DANS Google Search Console
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# Test MODELE "INTERNE"
# Pour l'instant on va travailer uniquement sur le site et voir si l'on peut 
# construire un "modèle interne" pour cela on va prendre un écart d'un mois
# ici on prend le dernier mois échu : mai 2019
#######################################################################################
#préparation de la requête
myStrDelai = "1M"  #1 mois
#Finalement on prend les dates du mois de mai
myStrStartDate = "2019-05-01"  #1er mai
myStrEndDate = "2019-05-31" #31 mai

mySiteUrl = "https://www.networking-morbihan.com/"
myRequest = {
  'startDate': myStrStartDate,    #date la plus éloignée
  'endDate': myStrEndDate,      #date la plus proche
  'dimensions': ['query','page'],      # on a besoin des couples requêtes , URL
  'searchType': 'web',
  'rowLimit': '5000'         #Peut aller jusqu'à 25000 si on a besoin de plus 
                              # on fait  varier (non utilisé ici)  le paramètre 'startRow':
}

response =  webmasters_service.searchanalytics().query(siteUrl=mySiteUrl, body=myRequest).execute()

#transformation de la réponse (dict) en DataFrame
dfGSC = pd.DataFrame.from_dict(response['rows'], orient='columns')

dfGSC.info()
dfGSC.dtypes
dfGSC.count()  # 514 enregistrements pour le mois de mai 2019
#split keys en query et page
dfGSC[["query", "page"]] = pd.DataFrame(dfGSC["keys"].values.tolist())
dfGSC['query']
dfGSC[ "page"]
dfGSC =  dfGSC.drop(columns=['keys'])  #on vire Keys qui ne nous sert pas 

dfGSC.info()

dfGSC.head(n=20)
#on sauvegarde en csv pour voir ce qu'il y a dedans
dfGSC.to_csv("dfGSC-MAI.csv", sep=";", index=False)  #séparateur ; 

#On Sauvegarde en json pour la suite comme flat file (mieux que .csv)
dfGSC.to_json("dfGSC-MAI.json")  #séparateur ; 

##########################################################################
# MERCI pour votre attention !
##########################################################################
#on reste dans l'IDE
#if __name__ == '__main__':
#  main()

Voici une partie des résultats que nous avons sauvegardés dans un fichier .csv à des fins de visualisation.

Dans le prochain article nous essaierons de créer un « modèle interne » de Pages/Expressions/Positions au moyen du Machine Learning.

A Bientôt,

Pierre