行銷需求｜與我們聯繫
摘要
在這個數位時代，SEO 策略的精準性對於業務發展至關重要，而 BigQuery 提供的強大數據分析功能則能幫助我們深入理解市場動態與用戶需求。 歸納要點:
- 透過 BigQuery 分析 Google Trends 資料,掌握關鍵字搜尋趨勢,為內容策略提供有效依據。
- 利用 BigQuery 研究競爭對手的網站流量和內容策略,以制定更具優勢的 SEO 對策。
- 分析使用者行為模式及互動數據,調整內容策略以提升網站轉換率及用戶體驗。
BigQuery： 解鎖 SEO 資料分析的強大工具
作為一名 SEO 專家，您需要的工具不僅能夠提供表面層的資料指標，更要深入分析您的活動如何影響客戶的業務。 BigQuery 使您能夠構建強大的模型，將 SEO 行動與商業成果直接連結，這樣您的努力便可量化，而策略也更加有效。在這篇文章中，我希望引發您對將 BigQuery 作為資料驅動 SEO 策略一部分的興趣，並探討 9 個可以改變您檢視和分析 SEO 資料方式的 BigQuery 模型。這些模型並非全面性的;它們可以進一步擴充套件。大多數這些模型需要您將 Search Console 與 BigQuery 整合，使您能提取未經抽樣的資料以進行更佳分析。讓我們開始吧：我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- 使用手動下載、Google試算表擴充、GA API 和BigQuery 四種方法匯出並保存GA和GA4的歷史數據。
- GA4 介面以「網站流量」為核心,能夠整合網站和APP的資料分析,讓行銷人員掌握全貌。
- BigQuery 可永久保存來自GA4等平台的數據,解決14個月的數據保留限制。
- BigQuery 支持TB/PB等級的大數據查詢與分析,無需維護基礎設施,降低成本。
- 直接流量代表品牌認知度及忠實客戶,自然搜尋反映網站在搜索引擎中的排名狀況。
- 透過建立即時報表,可以快速了解用戶行為及偏好,有助於優化電子商務策略。
隨著網路世界的不斷發展，追蹤和分析網站訪問者行為變得越來越重要。不論是透過GA4還是BigQuery，我們都可以輕鬆獲取所需的歷史數據，以便進一步優化業務策略。這不僅幫助我們理解用戶需求，更能提升品牌競爭力。因此，不妨花點時間學習如何利用這些工具，相信會對你的行銷工作大有裨益！
解讀網站流量來源，精準最佳化內容策略
了解您最有價值的流量來源至關重要。無論是自然搜尋、付費廣告、社交媒體還是推薦網站，每個來源對於內容的成功都有不同的貢獻。明白哪些流量來源能帶來最多的互動、轉換和整體價值，將使您能更有效地調整內容分發策略。雖然 GA4 提供了流量來源報告，但這種模型專注於結合多個指標（瀏覽次數、跳出率、轉換）並按內容標題和流量來源進行細分，以提供比標準報告更深入的洞察。它允許進行更複雜的聚合和自訂細分，而這些在 GA4 中可能無法直接實現。
您可以使用以下 SQL 查詢在 BigQuery 中分析不同流量來源下的內容表現。此查詢假設您擁有一個儲存會話資料的表格，其中包括流量來源及相關內容表現指標，如瀏覽次數、跳出率和轉換。
SELECT traffic_source, content_title, COUNT(*) AS pageviews, AVG(bounce_rate) AS avg_bounce_rate, SUM(conversions) AS total_conversions, SUM(conversions) / COUNT(*) AS conversion_rate FROM `your_project.your_dataset.your_table` GROUP BY traffic_source, content_title ORDER BY total_conversions DESC;最佳化內容分發策略，提升流量轉換
一旦你識別出各流量來源的最佳表現內容，就可以採取具體行動來最佳化你的內容分發策略：如果某些內容在自然搜尋中表現特別優秀，考慮透過建立相似主題的額外內容、進一步改善其 SEO 或從其他高流量頁面連結到這些文章來擴大其影響力。如果社群媒體是強有力的推動力，那麼就應該考慮增強對類似內容型別的社交推廣努力，或許可以透過嘗試不同格式（如影片、資訊圖）或平台來進行實驗。如果付費廣告針對特定內容產生了高轉換率，可以考慮為這些文章分配更多預算以進行推廣，或者根據表現最佳的作品建立廣告變體。透過定期進行這項分析，您可以持續識別並複製高效能內容的成功。例如，若某篇有關技術主題的部落格文章帶來了顯著的自然流量和轉換率，您可以基於此創作一系列類似的文章、製作相關影片或開發深入的指南。這種方法確保您的內容策略始終以資料為依據，使您能專注於最有效的方法，從而在內容投入上獲得更高的投資回報率。
精準掌握內容形式的吸睛力：透過 GA4 和 BigQuery 分析使用者互動，制定內容策略
內容形式多樣化——包括部落格、影片、資訊圖表等——了解每種形式如何吸引受眾至關重要。不同的內容型別可能會對您的受眾產生不同的共鳴，從而導致互動程度的差異。透過根據內容型別劃分使用者互動，您可以識別出最有效的格式並決定資源的重點投放方向。GA4能夠報告使用者互動情況，但這一模型將允許針對內容型別進行更細緻的分析，尤其是在您的內容型別自訂或不被GA4原生支援的情況下。您可以使用以下 SQL 查詢在 BigQuery 中按內容型別劃分使用者互動。此查詢假設您的資料中包含一列指定內容型別（例如部落格、影片、資訊圖表）及會話持續時間、跳出率和每次會話頁面數等指標。
｀｀｀sql
SELECT
content＿type，
COUNT（*） AS total＿sessions，
AVG（session＿duration） AS avg＿session＿duration，
AVG（bounce＿rate） AS avg＿bounce＿rate，
AVG（pages＿per＿session） AS avg＿pages＿per＿session
FROM
your＿table＿name
GROUP BY
content＿type
ORDER BY
total＿sessions DESC;
｀｀｀
這段程式碼將幫助您深入分析各個內容形式與使用者之間的互動情況，從而制定更具針對性的策略以提高參與度和轉化率。在數字行銷快速變遷的今天，洞察不同使用者群體對於多樣化內容偏好的能力，不僅能提升品牌影響力，更能促進業務增長。因此，有效運用 GA4 和 BigQuery 的整合分析功能，無疑是未來成功推廣個性化內容的重要一步。
SELECT content_type, COUNT(*) AS sessions, AVG(session_duration) AS avg_session_duration, AVG(bounce_rate) AS avg_bounce_rate, AVG(pages_per_session) AS avg_pages_per_session, SUM(conversions) AS total_conversions, SUM(conversions) / COUNT(*) AS conversion_rate FROM `your_project.your_dataset.your_table` GROUP BY content_type ORDER BY avg_session_duration DESC;最佳化內容策略：根據使用者參與度提升轉換率
一旦您根據內容型別對使用者參與度進行了細分，您可以利用這些洞察來最佳化您的內容策略：投資高參與度格式：如果影片的平均會話時長較長且跳出率較低，相比於部落格文章，那麼考慮在影片製作上投入更多資源。
最佳化低效能內容：對於表現不佳的內容型別，分析可能的原因，例如質量差、主題無關或缺乏推廣，並採取措施加以改善。
擴充套件內容型別：如果某種使用較少的內容型別，如資訊圖表，顯示出高參與度，那麼考慮在此領域擴大努力，製作更多這類內容。
經過資料分析後，如果發現影片相比於部落格和資訊圖表驅動了更長的會話時長和更高的轉換率。基於這一洞察，您可以建議以下策略：
專案1：聚焦提升影片品質，創造內容差異化
－ 典型查詢意圖：使用者希望獲得更高品質、更具吸引力的影片內容，例如清晰度、音質、視覺效果和資訊深度等。
－ 最新趨勢：短影片、直播等形式的崛起，使得使用者越發習慣碎片化且沉浸式的內容體驗。
－ 深入要點：
－ 專業的製作團隊：聘請專業攝影師、剪輯師和配音員，以提升影片的視覺效果和音質。
－ 創新的拍攝手法：探索新穎拍攝技巧，例如航拍、慢動作及特效，以增強影片的視覺衝擊力。
－ 內容深度與清晰度：結合資料分析針對使用者需求打造更有深度且易懂明瞭的影片內容，以提升觀看體驗。
－ 互動元素：加入互動元素，例如問答、投票及留言，提高觀眾參與感。
專案2：利用影片內容進行營銷策略最佳化
透過上述方式，不僅能夠提升觀眾對影片內容 的興趣，同時也可有效地促進品牌曝光與轉換。
最佳化影片策略：資源分配、內容重用與互動性
加強影片內容的投入：企業應該將更多資源分配到影片製作上，可能還需擴充套件至新的影片格式，如教學影片、訪談或網路研討會，具體視行業而定。重用高效能內容：為進一步發揮成功的潛力，可以將最具吸引力的影片重新利用成其他格式，例如部落格摘要或資訊圖表。策略性推廣低互動內容型別：對於那些互動較低的內容型別，如特定的部落格文章，可以選擇提升其質量，透過搜尋引擎最佳化（SEO）更好地針對受眾，或者在社交媒體上進行更積極的推廣。專注於能夠驅動最多使用者參與度的內容型別，有助於精煉您的內容策略，確保您的努力與受眾認為最有價值之事物保持一致。在當今快速發展的數位環境中，傳統的長篇影片已逐漸被更精簡、更具互動性的短影音內容所取代。短影音平台如抖音、Instagram Reels、YouTube Shorts等，其內容呈現方式以秒為單位，更能抓住使用者快速流覽時的注意力。同時，直播也成為一種越來越受歡迎的互動式內容形式，讓使用者能即時與內容創作者交流並參與其中。因此，企業應積極將資源投入短影音與直播的製作，以善用其互動性和即時性，更有效地與受眾建立聯絡並提升品牌影響力。在資料驅動下持續最佳化內容也是不可忽視的一環。透過分析哪些主題和格式獲得了最高參與度，再根據這些見解調整未來的創作方向，可以使整體策略更加精準且契合市場需求。
與 GA4 的標準轉換報告不同，這個 BigQuery 模型讓你可以透過直接將轉換資料與特定於業務的附加指標或自定義維度連線，進行更為客製化和詳細的分析。透過在著陸頁面層級分析轉換率，你可以精確找出哪些頁面促成了最多的轉換，以及哪些頁面需要改進。使用以下 SQL 查詢來計算各著陸頁面的轉換率：
SELECT landing_page, COUNT(*) AS sessions, SUM(conversions) AS total_conversions, SUM(conversions) / COUNT(*) AS conversion_rate FROM `your_project.your_dataset.your_table` GROUP BY landing_page ORDER BY conversion_rate DESC;透過資料洞察最佳化登陸頁，提升轉換率和 ROI
透過這些資料，您能夠優先針對流量高但轉換率低的登陸頁進行最佳化，或擴大在已經表現良好的頁面上的工作，以提升整體投資回報率 （ROI）。考慮在表現不佳的登陸頁上實施 A／B 測試。測試不同的元素，例如標題、呼籲行動 （CTA） 或圖片，並利用從此模型中獲得的洞察來做出基於資料的決策，以確定哪些變體最有效。這個模型提供了更深入的見解和靈活性，可以新增自訂維度或指標，使其成為一個超越標準 GA4 報告所能提供的強大工具。它讓您可以更好地控制分析和最佳化您的登陸頁面。結合 AI 驅動的自動化 A／B 測試，不僅能節省人力成本，更可依據資料分析，自動調整頁面元素，如標題、CTA 或圖片，快速迭代以找到最佳版本，有效提升轉換率。而運用 AI 生成內容來最佳化登陸頁，也能進一步增強訪客體驗與參與度，使您的網站更具吸引力。
GA4 提供內建的歸因模型，但這些模型在自訂化上常常受到限制。透過 BigQuery，您可以建立一個完全量身打造的多接觸點歸因模型，反映您的特定商業規則和客戶旅程。這使您能夠準確地將轉換歸因於正確的渠道，涵蓋多個接觸點。以下 SQL 查詢設定了一個基本的線性歸因模型，給予每個對轉換有所貢獻的渠道相同的信用。您可以根據不同的歸因規則進行修改，例如時間衰減或基於位置的模型。
WITH attribution_data AS ( SELECT user_id, session_id, traffic_source, conversion, RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY session_timestamp ASC) AS touchpoint_order, COUNTIF(conversion = 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY session_timestamp ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_conversions FROM `your_project.your_dataset.sessions_table` ), conversion_touchpoints AS ( SELECT user_id, traffic_source, SUM(CASE WHEN conversion = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS conversion_count, COUNT(*) AS touchpoint_count, SUM(CASE WHEN conversion = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) AS conversion_attribution FROM attribution_data WHERE cumulative_conversions = 1 -- Only include users who converted GROUP BY user_id, traffic_source ) SELECT traffic_source, SUM(conversion_attribution) AS total_attribution FROM conversion_touchpoints GROUP BY traffic_source ORDER BY total_attribution DESC;使用此模型來更有效地分配您的行銷預算，透過識別哪些渠道在客戶旅程中對轉換貢獻最大。這對於最佳化如自然搜尋、付費廣告、電子郵件行銷和社交媒體等多個渠道的活動特別有用。透過多渠道歸因來理解客戶旅程，幫助您決定在哪些地方集中行銷努力。例如，如果模型顯示付費搜尋和自然社交媒體都顯著促進了轉換，那麼您可能會將更多預算分配給這些渠道並進一步最佳化，以最大化投資回報率（ROI）。
與標準的 GA4 報告相比，後者可能顯示關鍵字表現，而這個 BigQuery 模型則使您能夠具體將關鍵字表現與 SERP 特徵（如精選片段、本地包和知識面板）的存在進行關聯。理解這種關聯可以幫助您最佳化內容，以捕捉這些高可見度的位置。以下是一個 SQL 查詢，用於評估關鍵字表現與 SERP 特徵之間的關係，您需要使用搜尋控制檯資料，並且搜尋控制檯直接整合到 BigQuery 使您能夠獲取未抽樣的資料：
SELECT query AS Keyword, SUM(CASE WHEN is_video THEN 1 ELSE 0 END) AS VideoCount, SUM(CASE WHEN is_review_snippet THEN 1 ELSE 0 END) AS ReviewSnippetCount, SUM(CASE WHEN is_special_announcement THEN 1 ELSE 0 END) AS PageExperienceCount, SUM(CASE WHEN is_amp_story OR is_amp_image_result THEN 1 ELSE 0 END) AS AmpCount, SUM(CASE WHEN is_subscribed_content THEN 1 ELSE 0 END) AS SubscribedContentCount, SUM(CASE WHEN is_tpf_faq THEN 1 ELSE 0 END) AS FAQCount, SUM(CASE WHEN is_tpf_howto THEN 1 ELSE 0 END) AS HowToCount, SUM(CASE WHEN is_recipe_feature THEN 1 ELSE 0 END) AS RecipeFeatureCount, SUM(impressions) AS TotalImpressions, SUM(clicks) AS TotalClicks, ROUND(SUM(clicks) / SUM(impressions) * 100, 2) AS CTR_Percentage FROM `your_project.your_dataset.consoledata_table` WHERE query IS NOT NULL AND data_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 6 MONTH) -- Adjust the date range as needed GROUP BY Keyword ORDER BY TotalImpressions DESC;利用這些資料來最佳化您的內容策略，專注於與特定搜尋引擎結果頁（SERP）特徵相關的關鍵詞，以提升能見度和點選率。例如，如果某個關鍵詞經常出現在精選摘要中，則確保您的內容結構能有效針對這些摘要。根據您的業務目標調整內容策略，若當地包裝（Local Packs）至關重要，請確保您的本地SEO已得到最佳化，以捕捉這些機會。
這個 BigQuery 模型幫助您識別具有高轉換潛力的長尾關鍵字，而這是標準的 GA4 報告無法提供的。透過專注於這些關鍵字，您可以帶來更具針對性且有價值的流量。請使用以下 SQL 查詢來發現長尾關鍵字。此模型需要搜尋控制檯資料：
SELECT keyword, COUNT(*) AS impressions, SUM(clicks) AS total_clicks, SUM(conversions) AS total_conversions, SUM(conversions) / SUM(clicks) AS conversion_rate FROM `your_project.your_dataset.keyword_data` WHERE LENGTH(keyword) > 3 AND -- Assuming long-tail keywords have more than 3 words impressions > 50 -- Filter to focus on relevant data GROUP BY keyword ORDER BY conversion_rate DESC;針對這些高轉換率的長尾關鍵字，建立量身定製的內容來吸引特定意圖的使用者，這種方法通常能夠帶來更高的轉換率。在為長尾關鍵字撰寫內容時，強呼叫戶意圖至關重要，因為這些關鍵字往往指向更加明確或具體的搜尋需求。與 GA4 相比，後者可能提供一些有關頁面載入時間的基本見解，而在 BigQuery 中，此模型讓您可以直接將頁面載入時間與 SEO 表現指標（如排名和使用者行為）相關聯。使用以下 SQL 查詢來分析頁面載入時間的影響：
SELECT page_url, AVG(page_load_time) AS avg_load_time, AVG(position) AS avg_position, AVG(bounce_rate) AS avg_bounce_rate, SUM(conversions) / COUNT(*) AS conversion_rate FROM `your_project.your_dataset.page_performance` GROUP BY page_url ORDER BY avg_load_time ASC;優先改善高載入時間和效能指標不佳的頁面的技術 SEO，重點在於減少載入時間，以提升排名和使用者體驗。實施如 Google PageSpeed Insights 等工具，持續監控和最佳化網站的載入速度。GA4 並未提供內部連結的直接洞察，這個 BigQuery 模型分析內部連結的結構及有效性，為最佳化網站架構以提升 SEO 效能提供了一種方法。以下是分析內部連結效能的 SQL 查詢：
SELECT source_page, destination_page, COUNT(*) AS internal_links, AVG(time_on_page) AS avg_time_on_page, SUM(pageviews) AS total_pageviews FROM `your_project.your_dataset.internal_links` GROUP BY source_page, destination_page ORDER BY internal_links DESC;透過增加指向高價值頁面的內部連結或重新分配連結，以最佳化您的內部連結結構，提升關鍵頁面的權威性。制定一個戰略性的內部連結計劃，優先考慮使用者導航和頁面權威性，確保重要頁面獲得足夠的連結資源。儘管 GA4 可以顯示基本的投資回報率（ROI）指標，但這個 BigQuery 模型則允許進行更詳細的分析。它將各種自定義商業指標整合在一起，以計算您 SEO 活動的真實 ROI。使用以下 SQL 查詢來計算 ROI：
SELECT campaign_name, SUM(revenue) AS total_revenue, SUM(cost) AS total_cost, (SUM(revenue) - SUM(cost)) / SUM(cost) AS roi FROM `your_project.your_dataset.campaign_performance` GROUP BY campaign_name ORDER BY roi DESC;精準最佳化SEO策略，最大化獲利
使用此模型來精煉您的 SEO 策略，專注於那些具有最高投資回報率（ROI）的活動，並根據需要重新分配資源，以最大化獲利能力。持續追蹤和調整您的 SEO 工作，以確保這些活動始終對業務的底線貢獻正面效益。這九個 BigQuery 例項模型提供了強大的方法，讓您能深入挖掘 SEO 資料，超越標準 GA4 報告所能提供的資訊。從分析關鍵字表現與 SERP 特徵，到理解您 SEO 活動的 ROI，每個模型都為您提供必要的見解，使您能做出基於資料的決策，直接影響業務收益。今天就開始實施這些 BigQuery 模型吧！在評論中分享您的成功或挑戰——讓我們一起成長！
參考來源
如何有效匯出並保存GA 和GA4 歷史數據：詳細操作指南
了解如何使用手動下載、Google試算表擴充、Google Analytics API 和BigQuery 四種方法有效匯出並保存GA和GA4的歷史數據，確保數據完整性與長期分析。
來源： seoseo.com.tw必看!GA4 串接BigQuery的QA懶人包
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