Rozhraní Search Console: Automatizujte SEO reporty bez ruční práce

function getSearchConsoleData() {
  var siteUrl = 'https://vasedomena.cz/'; // Vaše doména
  var startDate = '2025-12-01';
  var endDate = '2025-12-31';

  var request = {
    startDate: startDate,
    endDate: endDate,
    dimensions: ['query', 'page'],
    rowLimit: 1000
  };

  var response = UrlFetchApp.fetch(
    'https://www.googleapis.com/webmasters/v3/sites/' +
    encodeURIComponent(siteUrl) + '/searchAnalytics/query',
    {
      method: 'post',
      contentType: 'application/json',
      headers: {
        Authorization: 'Bearer ' + ScriptApp.getOAuthToken()
      },
      payload: JSON.stringify(request)
    }
  );

  var data = JSON.parse(response.getContentText());
  var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();

  // Hlavička
  sheet.getRange(1, 1, 1, 6).setValues([
    ['Query', 'Page', 'Clicks', 'Impressions', 'CTR', 'Position']
  ]);

  // Data
  if (data.rows) {
    for (var i = 0; i < data.rows.length; i++) {
      var row = data.rows[i];
      sheet.getRange(i + 2, 1, 1, 6).setValues([[
        row.keys[0],
        row.keys[1],
        row.clicks,
        row.impressions,
        row.ctr,
        row.position
      ]]);
    }
  }
}

pip install google-auth google-auth-oauthlib google-api-python-client pandas

from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Cesta k JSON souboru s přihlašovacími údaji
CREDENTIALS_FILE = 'credentials.json'

# Rozsah oprávnění pro Search Console API
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly']

def get_service():
    """Vytvoří a vrátí ověřenou GSC službu."""
    credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
        CREDENTIALS_FILE,
        scopes=SCOPES
    )
    service = build('searchconsole', 'v1', credentials=credentials)
    return service

if __name__ == '__main__':
    service = get_service()
    print('Ověření úspěšné!')

from gsc_auth import get_service
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

def get_search_analytics(site_url, start_date, end_date, dimensions=['query']):
    """
    Stáhne data ze Search Console.

    Args:
        site_url: URL vlastnictví (např. 'https://vasedomena.cz/')
        start_date: Počáteční datum (YYYY-MM-DD)
        end_date: Koncové datum (YYYY-MM-DD)
        dimensions: Seznam dimenzí ['query', 'page', 'date', 'country', 'device']

    Returns:
        DataFrame s daty
    """
    service = get_service()

    request = {
        'startDate': start_date,
        'endDate': end_date,
        'dimensions': dimensions,
        'rowLimit': 25000  # Maximum
    }

    response = service.searchanalytics().query(
        siteUrl=site_url,
        body=request
    ).execute()

    if 'rows' not in response:
        print('Žádná data nebyla nalezena.')
        return pd.DataFrame()

    # Převod na DataFrame
    rows = response['rows']
    data = []

    for row in rows:
        row_data = {}
        for i, dim in enumerate(dimensions):
            row_data[dim] = row['keys'][i]
        row_data['clicks'] = row['clicks']
        row_data['impressions'] = row['impressions']
        row_data['ctr'] = round(row['ctr'] * 100, 2)
        row_data['position'] = round(row['position'], 1)
        data.append(row_data)

    return pd.DataFrame(data)

if __name__ == '__main__':
    # Nastavení
    SITE_URL = 'https://vasedomena.cz/'

    # Poslední měsíc
    end_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    start_date = (datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime('%Y-%m-%d')

    # Stažení dat
    df = get_search_analytics(
        SITE_URL,
        start_date,
        end_date,
        dimensions=['query', 'page']
    )

    print(f'Staženo {len(df)} řádků')
    print(df.head(10))

# Export do CSV
df.to_csv('gsc_data.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
print('Data uložena do gsc_data.csv')

# Export do Excel
df.to_excel('gsc_data.xlsx', index=False, sheet_name='GSC Data')
print('Data uložena do gsc_data.xlsx')

import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.base import MIMEBase
from email.mime.text import MIMEText
from email import encoders
from gsc_auth import get_service
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

def weekly_report():
    # Období: minulý týden
    end_date = (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')
    start_date = (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d')

    # Stažení dat
    df = get_search_analytics(
        'https://vasedomena.cz/',
        start_date,
        end_date,
        dimensions=['query', 'page', 'date']
    )

    # Souhrn
    total_clicks = df['clicks'].sum()
    total_impressions = df['impressions'].sum()
    avg_position = df['position'].mean()

    # Export
    filename = f'gsc_report_{start_date}_{end_date}.xlsx'
    df.to_excel(filename, index=False)

    # Email (doplňte vlastní SMTP)
    subject = f'Týdenní GSC report: {total_clicks} kliků'
    body = f"""
    Týdenní report za období {start_date} - {end_date}

    Celkem kliků: {total_clicks:,}
    Celkem zobrazení: {total_impressions:,}
    Průměrná pozice: {avg_position:.1f}

    Detail v příloze.
    """

    # Odeslání emailu...
    print(f'Report vytvořen: {filename}')
    print(body)

if __name__ == '__main__':
    weekly_report()

import os
from datetime import datetime, timedelta

def archive_gsc_data():
    """Ukládá denní data do archivu."""

    # Včerejší datum (GSC má 2-3 dny zpoždění)
    date = (datetime.now() - timedelta(days=3)).strftime('%Y-%m-%d')

    df = get_search_analytics(
        'https://vasedomena.cz/',
        date,
        date,
        dimensions=['query', 'page', 'device', 'country']
    )

    # Uložení do archivu
    archive_dir = 'gsc_archive'
    os.makedirs(archive_dir, exist_ok=True)

    filename = f'{archive_dir}/gsc_{date}.parquet'
    df.to_parquet(filename)

    print(f'Archivováno: {len(df)} řádků za {date}')

# Spouštějte denně pomocí cronu nebo Task Scheduleru

def compare_sites(sites, keyword):
    """Porovná pozice klíčového slova [NAP](/blog/nap-v-seo-proc-vas-mistni-zakaznici-nemohou-najit)říč weby."""

    end_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    start_date = (datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime('%Y-%m-%d')

    results = []

    for site in sites:
        df = get_search_analytics(site, start_date, end_date, ['query'])

        # Filtr na klíčové slovo
        match = df[df['query'].str.contains(keyword, case=False, na=False)]

        if not match.empty:
            results.append({
                'site': site,
                'clicks': match['clicks'].sum(),
                'impressions': match['impressions'].sum(),
                'avg_position': match['position'].mean()
            })

    return pd.DataFrame(results)

# Použití
sites = [
    'https://web1.cz/',
    'https://web2.cz/',
    'https://web3.cz/'
]
comparison = compare_sites(sites, 'seo audit')
print(comparison)

def check_for_drops(site_url, threshold_percent=20):
    """Kontroluje pokles kliků oproti minulému týdnu."""

    # Tento týden
    this_week_end = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    this_week_start = (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d')

    # Minulý týden
    last_week_end = (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d')
    last_week_start = (datetime.now() - timedelta(days=14)).strftime('%Y-%m-%d')

    # Data
    this_week = get_search_analytics(site_url, this_week_start, this_week_end, ['page'])
    last_week = get_search_analytics(site_url, last_week_start, last_week_end, ['page'])

    # Spojení a porovnání
    merged = this_week.merge(
        last_week,
        on='page',
        suffixes=('_this', '_last'),
        how='outer'
    ).fillna(0)

    merged['change_pct'] = (
        (merged['clicks_this'] - merged['clicks_last']) /
        merged['clicks_last'].replace(0, 1) * 100
    )

    # Filtr na poklesy
    drops = merged[merged['change_pct'] < -threshold_percent]

    if not drops.empty:
        print(f'UPOZORNĚNÍ: Nalezeno {len(drops)} stránek s poklesem > {threshold_percent}%')
        print(drops[['page', 'clicks_this', 'clicks_last', 'change_pct']])
        # Zde přidejte odeslání emailu nebo Slack notifikace
    else:
        print('Vše OK - žádné významné poklesy.')

    return drops

from google.cloud import bigquery

def export_to_bigquery(df, table_id):
    """Exportuje DataFrame do BigQuery."""

    client = bigquery.Client()

    job_config = bigquery.LoadJobConfig(
        write_disposition=bigquery.WriteDisposition.WRITE_APPEND
    )

    job = client.load_table_from_dataframe(
        df,
        table_id,
        job_config=job_config
    )

    job.result()  # Počká na dokončení
    print(f'Nahráno {len(df)} řádků do {table_id}')

import time

def api_call_with_retry(func, max_retries=3):
    """Volá funkci s automatickým opakováním při chybě."""

    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return func()
        except Exception as e:
            if attempt < max_retries - 1:
                wait_time = 2 ** attempt  # 1, 2, 4 sekundy
                print(f'Chyba: {e}. Čekám {wait_time} s...')
                time.sleep(wait_time)
            else:
                raise