Google Search Console (GSC) patrí medzi základné nástroje každého SEO špecialistu, pretože poskytuje kľúčové údaje o tom, ako sa vaša stránka zobrazuje vo výsledkoch vyhľadávania Google. Môžete v ňom sledovať kliknutia, impresie, CTR, priemerné pozície a vyhľadávacie dopyty, ktoré privádzajú návštevníkov na váš web.

Napriek týmto výhodám má štandardné rozhranie Search Console niekoľko výrazných obmedzení:

  • zobrazuje maximálne 1 000 riadkov na jeden report (napr. dopyty, stránky, krajiny),
  • dáta sú dostupné len za posledných 16 mesiacov,
  • má obmedzené možnosti reportingu a integrácie s inými dátovými zdrojmi.

Ak potrebujete detailnejšie dáta, dlhšiu históriu alebo vlastné reporty na mieru, riešením je bulk export do BigQuery – funkcionalita, ktorá rozširuje spôsob práce so Search Console dátami.

Prečo exportovať GSC dáta do BigQuery?

Google poskytuje automatický denný export dát zo Search Console do BigQuery už niekoľko rokov. Otvoril tým nové možnosti pre analytikov aj SEO špecialistov. Na rozdiel od obmedzení klasického rozhrania GSC poskytuje BigQuery export prístup k detailným dátam vrátane anonymizovaných dopytov. Umožňuje sledovať dlhodobé trendy aj nad rámec bežného časového obmedzenia a vytvárať vlastné SQL dopyty, ktoré pomôžu odhaliť hlbšie vzorce a súvislosti v dátach.

Navyše, prostredie BigQuery ponúka priestor pre experimenty s machine learning modelmi, ktoré je možné aplikovať priamo v SQL – bez nutnosti ovládať pokročilé programovanie. Pre tých, ktorí chcú z vyhľadávacích dát vyťažiť maximum, ide o výrazný posun vpred.

Ako nastaviť GSC Bulk Export do BigQuery – krok za krokom

Čo budete potrebovať:

  • Overené vlastníctvo webu v GSC
  • Google Cloud účet s aktívnou platobnou kartou

Postup:

  1. V Google Cloud Console zvoľte projekt, do ktorého chcete exportovať údaje. Následne v BigQuery vytvorte dataset (zvoľte región).
  2. V Search Console prejdite do Settings > Bulk Data export a vyplňte požadované údaje. Použite rovnaký dataset a región ako v prvom bode. 
  3. Na druhý deň skontrolujte, či všetko funguje 🙂

 

🧠 Poznámka: Detialný popis nastavenia GCS Bulk Export nájdete v tejto dokumentácii

Aké dáta získate?

Po úspešnom nastavení exportu sa v BigQuery automaticky vytvoria dve hlavné tabuľky: searchdata_site_impression a searchdata_url_impression. Obe poskytujú agregované metriky o výkone vášho webu vo vyhľadávaní Google, no líšia sa úrovňou detailu.

searchdata_site_impression – údaje na úrovni domény

Táto tabuľka obsahuje agregované dáta pre celú doménu, bez rozlíšenia na jednotlivé stránky. Obsahuje nasledovné polia:

  • Date – dátum, ku ktorému sa metriky viažu
  • Country – krajina používateľa
  • Device – typ zariadenia (desktop, mobile, tablet)
  • Search type – typ vyhľadávania (web, image, video, news)
  • Impressions – počet zobrazení vo výsledkoch vyhľadávania
  • Clicks – počet kliknutí na výsledok
  • Sum of top positions – súčet najlepších pozícií pre kombinácie query–page (vhodné na výpočet priemernej pozície)

👉 Táto tabuľka je vhodná na sledovanie makro trendov, výkonnosti naprieč krajinami alebo zariadeniami a porovnávanie výkonu v čase na úrovni celého webu.

searchdata_url_impression – údaje na úrovni konkrétnych stránok

Táto tabuľka ide viac do hĺbky a obsahuje detailné metriky na úrovni jednotlivých URL adries. Rozšírené polia obsahujú:

  • URL – konkrétna indexovaná URL
  • Query – vyhľadávací dopyt, ktorý aktivoval zobrazenie
  • Date, Country, Device, Search type – ako vyššie
  • Impressions – počet zobrazení tejto URL pre daný dopyt
  • Clicks – počet kliknutí na túto URL z výsledkov vyhľadávania
  • Sum position – najvyššia pozícia tejto URL pre daný dopyt v konkrétny deň

👉 Táto tabuľka je vhodná na obsahové audity, analýzu kľúčových slov, sledovanie výkonu konkrétnych stránok a identifikovanie príležitostí na optimalizáciu – napríklad stránok s vysokým počtom impresií, no nízkym CTR.

Obe tabuľky sú denne aktualizované a majú konzistentné dimenzie (napr. dátum, krajina, zariadenie, typ vyhľadávania), vďaka čomu je možné ich kombinovať s inými dátami. 

Prečo sa líšia dáta z Google Search Console a Google Analytics?

Aj keď Google Search Console (GSC) a Google Analytics (GA) merajú podobné udalosti, ich metriky sa často líšia, čo môže pôsobiť mätúco. Dôvodom sú zásadné rozdiely v tom, čo presne tieto nástroje merajú, ako a kedy tieto dáta zaznamenávajú, aj ako ich spracovávajú.

Tu je stručný prehľad rozdielov:

Oblasť Search Console (GSC) Google Analytics (GA)
Čo meria? Výkon vo výsledkoch vyhľadávania Google (zobrazenia, kliknutia, pozície) Správanie používateľov na stránke (návštevy, interakcie, konverzie)
Ako zaznamenáva? Každý klik na výsledok vyhľadávania Google Session začína až po načítaní GA trackera na stránke
Zdroje dát Iba organické výsledky vyhľadávania Google Všetky zdroje návštev (organické, platené, referral, direct…)
Atribúcia Nepriraďuje konverzie – meria len klik ako vstup Priraďuje konverzie podľa zvoleného atribučného modelu
Časové pásma Údaje sú zaznamenané podľa pacifického času (PST) Dáta sú zaznamenané podľa nastaveného časového pásma účtu
Filtrovanie Obsahuje aj automatizované kliky (boty môžu byť prítomné) GA automaticky vylučuje návštevnosť známych botov a crawlerov
Presnosť záznamu Záznam klikov priamo zo serverov Google – nevyžaduje JavaScript Závisí od načítania JavaScript trackera – môže byť blokovaný
Úroveň dát Primárne založené na URL a dopytoch Pracuje so sessions a user ID – zachytáva rôzne interakcie

 

Nie všetky kliknutia, ktoré vidíte v Search Console, sa teda musia objaviť aj ako návštevy v Google Analytics. Dôvody sú rôzne:

  • používateľ môže stránku rýchlo opustiť skôr, než sa načíta GA skript,
  • adblockery môžu zabrániť zaznamenaniu návštevy,
  • alebo klik pochádzal z bota, ktorý nezaloží session v GA.

Preto dáva význam kombinovať dáta z GSC a GA cez BigQuery. Získate tým širší a presnejší pohľad na to, aké vyhľadávanie privádza návštevníkov na web (GSC) a čo tam následne robia (GA). Toto prepojenie vám môže pomôcť odhaliť medzery vo výkonnosti a identifikovať nové príležitosti na optimalizáciu webu aj kampaní.

Dva užitočné SQL dopyty pre SEO analytikov

  1. Prehľad výkonnosti za posledných 30 dní

Tento dopyt poskytuje prehľad o tom, ako si jednotlivé URL adresy vášho webu viedli vo výsledkoch vyhľadávania Google za posledných 30 dní. Dáta sú rozdelené podľa stránky (URL), krajiny a typu zariadenia (mobil, desktop, tablet).

SELECT
  url,
  country,
  device,
  SUM(impressions) AS total_impressions,
  SUM(clicks) AS total_clicks,
  ROUND(SAFE_DIVIDE(SUM(clicks), SUM(impressions)) * 100, 2) AS ctr_percentage,
  ROUND(SUM(sum_position) / SUM(impressions) + 1, 2) AS avg_position
FROM
  `project_id.dataset_id.searchdata_url_impression`
WHERE
  data_date BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY) AND CURRENT_DATE()
GROUP BY
  url, country, device
HAVING
  total_impressions > 100
ORDER BY
  total_clicks DESC
LIMIT 100;

Na čo je to užitočné?

Pomôže vám zistiť:

  • Najvýkonnejšie stránky – zoradenie podľa počtu kliknutí odhalí, ktoré URL prinášajú najviac návštev.
  • Výkonnosť podľa krajiny a zariadenia – ľahko porovnáte, ako si rovnaká stránka vedie napr. na mobile vs. desktope alebo v rôznych krajinách.
  1. Analýza vyhľadávania a kľúčových udalostí

Tento dopyt kombinuje dáta z dvoch zdrojov:

Google Search Console (GSC): poskytuje informácie o tom, ako často sa konkrétne stránky (landing pages) zobrazujú a klikajú vo výsledkoch vyhľadávania, vrátane konkrétnych vyhľadávacích dopytov.

Google Analytics 4 (GA4): poskytuje dáta o skutočnom správaní používateľov po príchode na stránku, najmä o kľúčových alebo engagement eventoch (napr. scrollovanie, interakcia, čas na stránke).


WITH gsc_query_clicks AS (
  SELECT
    query,
    url AS landing_page,
    SUM(clicks) AS total_clicks,
    SUM(impressions) AS total_impressions,
    ROUND(SUM(sum_position) / SUM(impressions) + 1, 2) AS avg_position
  FROM
    `project_id.dataset_id.searchdata_url_impression`
  WHERE
    data_date BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY) AND CURRENT_DATE()
  GROUP BY
    query, landing_page
),

ga4_engagements AS (
  SELECT
    ep.value.string_value AS landing_page,
    COUNT(*) AS engagement_events
  FROM
    `project_id.dataset_id.events_*` AS e,
    UNNEST(e.event_params) AS ep
  WHERE
    _TABLE_SUFFIX BETWEEN FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY))
                     AND FORMAT_DATE('%Y%m%d', CURRENT_DATE())
    AND e.event_name IN ("user_engagement") -- môžete zmeniť na kľúčové eventy
    AND ep.key = "page_location"
  GROUP BY
    landing_page
)

SELECT
  g.query,
  g.landing_page,
  g.total_clicks,
  g.total_impressions,
  ROUND(SAFE_DIVIDE(g.total_clicks, g.total_impressions) * 100, 2) AS ctr_percentage,
  g.avg_position,
  COALESCE(e.engagement_events, 0) AS engagement_events
FROM
  gsc_query_clicks g
LEFT JOIN
  ga4_engagements e
ON
  g.landing_page = e.landing_page
ORDER BY
  g.total_clicks DESC
LIMIT 100;

Na čo je to užitočné?

Pomôže vám zistiť:

  • efektívne vyhľadávacie dopyty, ktoré privádzajú návštevnosť na konkrétne vstupné stránky a dosahujú vysoký počet kliknutí,
  • kvalitu návštevnosti, teda ktoré dopyty vedú nielen k preklikom, ale aj k reálnemu zapojeniu používateľov na stránke,

Záver

Export dát z Google Search Console do BigQuery rozšíri vaše analytické možnosti. Namiesto obmedzeného 16-mesačného historického pohľadu v štandardnom rozhraní budete mať neobmedzený prístup k vašim údajom o vyhľadávaní.

Navyše prepojením s Google Analytics či inými zdrojmi získate komplexný pohľad na cestu používateľa – od vyhľadávania až po konverziu. Pritom nastavenie exportu je jednoduché a zvládnuteľné aj pre menej technicky zdatných používateľov.

Vyskúšajte, nič za to nedáte. ✌