當 Google Search Console 有了每小時 API 後，終於可以把搜尋行為變成即時經營的重要依據
前言
在 2011 年的時候，Google 為了因應日益生高的「個人隱私」聲勢，把從原本在 HTTP 定義的來源，透過一次跳轉把搜尋關鍵字隱藏起來，在當時 Google 有說將會把這資訊會透過一定方式還給網站經營者，沒想到這一等就等了 14 年，在 2025 年 4 月 7 日對外正式公布了 Google Search Console 的每小時 API ，網站經營者終於可以稍微知道使用者的搜尋意圖，進一步提升網站經營的可能性。
關鍵字來源的歷史
網路跟傳統媒體最大的不同在於網路可以即時的對不同使用者、不同行為差異給與不同的即時回應，畢竟傳媒無論是紙媒或是電視廣播，當印出發行或是發送出去後，無法精確知道到底使用者如何閱聽或觀看這內容，更不要說其他反應或回饋，也不可能因為使用者不同的情境去改變，但網路可以。
只是在 2011 年之前，網站技術的成熟度與資源都還相當有限，不要說是透過不同的來源給予不同的畫面與內容呈現，但當時是知道這是必要的，也會透過上一個網頁的來源猜出使用者去獲得資訊的動機，而想辦法給予更符合須求的答案，其中就包含「搜尋關鍵字」。
但在當時的氛圍大家還沒經歷過社群演算法帶來的泡沫化、內容農場與短影音的淺疊化、……等等對社會的影響，結果 Google 就順應對個人隱私的尊重把這資訊給隱藏，畢竟大公司願意挑戰這種風險，只是想要讓網站經營能夠對於針對「搜尋」、「導流/Referral」的角度去經營失去了很重要的資訊，而最後變成了「社群」流量擴張年代。
接下來的這 14 年網路變化是不須要在這邊寫出來的，不只技術、成本、社群、行為、…… 等等都一直在改變，雖然搜尋行為在未來是不再重要，還是我們可以透過 AI 直接獲得答案，即便這是不是好事，但「資訊尋求行為」或是「 提問獲得答案」這件事與技能還是相當重要，在這邊也不多說了。
在去年 (2024年) 12 月 12 日，Google 提供了接近即時的 24 小時 Search Console 報表，時間的差距從原本的 3~5 天變成 3~5 小時，這個可能對於大多數的網站沒有太大的價值，尤其是內容或產品的產出是以天為單位的網站是不太須要的，但對於每天有數十篇文章、數百個網頁、甚至數千個產品在上架與變動的大型網站而言就變得相當重要。
發展方向
只是在這種「大型內容網站」說要用報表的角度來看是不太可行的，即使後面有推出可以「下載」檔案，即變可以「匯入」到資料庫也不見得實際，所以在有了 API 後就會有很重要的改變，因為可以獲得差距以幾小時為單位的使用者變化，能夠操作的可能性就很多：
- 購物網站或比價網站當發現有新的商品須求的時候，可以產生新的落點頁與集合/列表頁，去豐富資訊與商品滿足購物者的須求。
- 新聞網站的編輯或記者雖然可以透過 Google Trends 來看搜尋行為變化，但真正轉化到自己網站還是有一定落差，現在可以知道自己網站獲得那方面的流量，在這角度下可以提供更完整的內容給使用者搜尋。
- 即使當新聞發布後，可以看到使用者對這新聞搜尋角度不同，可以去調整標籤或是「策展/專題」，讓內容有更完整的脈落與資訊。
- …….
雖然這些在沒有每小時的資料之前都是可以的，但事實上就「戰術」的操作角度而言，三天前的資料已經不太可以進行即時操作的參考，但時間差是三小時就可以了，所以這次 API 是對於網站經營可以說是這 14 年來很重要的轉戾點。
不到 14 天，也寫了幾個相關功能與系統能夠更「方便」的去看這些資訊，目前都已經整合到 gsc.analysis.tw ：
關鍵字爆發
雖然在 Google Search Console 的 24 小時報表就可以看到這資料，但事實上大部份的點擊次數多是熱門字，只是在新文易數的經驗就知道這個沒有去轉換成爆發力是很難閱讀的
在這邊有幾個共同的注意事項：
- 目前使用的 API 是較精確的數字，所以像這篇在下午 3 點到的資料最吼的區間是到 1 點前，差距約 2 小時，但也會因為抓取時間的間隔有所落差，現在是約每半小時抓取一次。
- 因為資料是用後更新，所以每次使用者讀取的都是已算好的資料，這資料可能是剛剛也可能是好幾小時前，因為沒有人要看就不會計算，但當有人看時就會觸發更新，而每次更新須要 10 秒鐘到 3 分鐘不等，依當時的機器效能，因此當發現資料不是在一小時內的資訊的話，請「等待」半分鐘才重新整理就會是最新資料了。
- 計算的週期都是 24 小時一天，但是以當時的角度來看，向上表最後資料是 4 月 20 日的下午 1點前，所以是從 4 月 19 日的中午 12 點零分開始統計。
而這份表中有幾個資料：
- 點擊：就是 24 小時內的點擊量，但因為這邊會以每小時的計算加總，有時會過濾或沒算到最低值，因此可能會有些落差，但都不會超過 5%。
- 曝光：詳述同上
- 爆發力：這是以這關鍵字的 24 小時移動區間曝光來計算，來看這線圖是否在這三天有在上升或是下降，且越接近最終時間的權重越高，所以是種加權數字差的加總，而這數字差是以比值來計算 ，最後加總也轉化比值，所以是從 0 到超過 10。
- 分數：最後是以點擊取平方根乘上爆發力的結果，因為這個字的即時重要性不只要考慮變化量，而是更要考慮其原始總量的基準。
- 狀態：這邊是以三天的資料計算為角度，若是一天之前都沒有點擊，就是 “New!!!” 的新資料，若是三天之前的第一筆資料就存在點擊，就是 “Old~~”，所以可以更簡單的知道其時間狀況。
關鍵字分析
這資料是以 24 小時內資料做分析，而做個「萃取」關鍵字的演算法，找出關鍵字的重點，相關演算法可以參考這篇：
- 這個點擊與曝光指的是完全相符的點擊與曝光
- 總點擊與總曝光指的是包含這個字的點擊與曝光
- 相關字是包含這字的其他關鍵字為合
- 字數是指有包含這字的關鍵字組有幾個
搜尋流量在爆發的網頁
這資料是有 Mashup 幾個資料，最主要是原始文章的標題，而其他的狀態、點擊、曝光、爆發力與分數都是一樣的，但最後加入了文章發表日期，而標題與時間不是從 Google Search Console 來的，而是從每個頁面的 Schema 來的。
探索流量正在爆發的網頁
這個也是跟搜尋網頁的資料一樣，只是不是搜尋流量而是探索的流量。
標籤與搜尋關鍵字的比較
這邊組合的資料不只是網頁的爆發力的即時資料，更加上 Schema 的文章資料，包含發表時間、標題與標籤。
但這張表真的要有用，還要去串接網站後台，即時的調整文章的標籤，而這張表只是做為一個參考依據的建議列表而已，這邊就可以看到原始文章下的關鍵字與使用者搜尋的關鍵字的相同與不同，可以看得出來有點大同小異，只是還是有差異，而這差異才是最重要可以操作的。
後記
雖然我是以「技術 SEO」為主的，但對內容也是很認真的經營，也是因為這樣更期望的不是以「SEO」主導內容，而是透過技術來去看內容與使用者行為，來去做為種參考與協助，應該是以「問題解決/技術提供」為目標，而不是以「流量創造內容」為導向。
所以這些功能目前都是以「大型網站（新聞/電子商務/內容服務）」網站使用開發，畢竟對小型網站的價值沒有那麼顯著，也因為這系統所須要的資源較高，目前是給我服務或其相關的公司使用，若你有想用的話，請準備好星巴克卡來找我吧~~ 哈~~ 逃~~~
