Montag, 5. Juni 2023
Search Console Bulk-Datenexport ist eine leistungsstarke Möglichkeit, die Suchleistungsdaten Ihrer Website in BigQuery zu übertragen, um die Speicher-, Analyse- und Berichtsfunktionen zu verbessern. Nach dem Exportieren der Daten können Sie beispielsweise Abfrage- und URL-Cluster erstellen, Analysen zu Long-Tail-Suchanfragen durchführen und die Suche mit anderen Datenquellen verknüpfen. Sie können die Daten auch so lange aufbewahren, wie Sie sie benötigen.
Bei der Verwendung von Bulk-Datenexporten ist es wichtig, fundierte Entscheidungen bei der Verwaltung der Datenverarbeitungs- und Speicherkosten zu treffen. Für den Export der Daten fallen keine Kosten im Zusammenhang mit der Search Console an; lesen Sie jedoch unbedingt die BigQuery-Preise um zu verstehen, wofür Ihnen Kosten in Rechnung gestellt werden. In diesem Beitrag besprechen wir Tipps, die Ihnen helfen, die neuen Daten ohne nennenswerte Kosten optimal zu nutzen.
Wenn Sie noch keinen Bulk-Datenexport eingerichtet haben, schauen Sie sich die Schritt-für-Schritt-Anleitung
im Search Console-Hilfezentrum an. Eine Übersicht über die über den Export verfügbaren Daten finden Sie in dem hier eingebetteten Video.
Abrechnungswarnungen und -beschränkungen erstellen
Wenn Sie über Ihre Kosten nachdenken, kann es hilfreich sein, sich zu überlegen, wie viel Sie auszugeben bereit sind. Die Antwort auf diese Frage unterscheidet sich wahrscheinlich zwischen Speicherung, Analyse und Überwachung. Beispielsweise sind Sie möglicherweise bereit, einen bestimmten Betrag zu zahlen, um sicherzustellen, dass Sie alle Ihre Daten speichern, aber weniger, um eine Berichtsplattform zu erstellen. Während Sie darüber nachdenken, möchten Sie vielleicht ein monatliches Budget für die Investition in Suchdaten festlegen.
Sobald Sie einen Budgetbetrag im Kopf haben, können Sie einen Google Cloud-Budgetalarm
erstellen, um Überraschungen auf Ihrer Rechnung zu vermeiden. Sie können auch Schwellenwertregeln festlegen, die E-Mail-Benachrichtigungen auslösen, wenn Sie sich Ihrem Budgetbetrag nähern.
Für zusätzlichen Schutz können Sie auch die Anzahl der abgerechneten Bytes einschränken
für eine Abfrage. Wenn Sie dies tun, wird die Anzahl der Bytes, die die Abfrage lesen wird, vor der Abfrageausführung geschätzt. Wenn die geschätzte Anzahl der Bytes das Limit überschreitet, schlägt die Abfrage fehl, ohne dass Kosten anfallen.
Erstellen Sie keine Dashboards direkt auf Rohdaten
BigQuery ist schnell und es ist verlockend, Ihr Dashboard direkt mit den exportierten Tabellen der Search Console zu verknüpfen. Aber für große Websites ist dieser Datensatz sehr groß (insbesondere bei Abfragen über die Zeit). Wenn Sie ein Dashboard erstellen, das Zusammenfassungsinformationen bei jeder Ansicht neu berechnet, und dieses innerhalb Ihres Unternehmens teilen, führt dies schnell zu hohen Abfragekosten.
Um diese Kosten zu vermeiden, sollten Sie die Daten jedes täglichen Drops voraggregieren und eine oder mehrere Zusammenfassungstabellen materialisieren. Ihr Dashboard kann dann eine viel kleinere Zeitreihen-Tabelle abfragen, wodurch die Verarbeitungskosten sinken.
Überprüfen Sie die Abfragen planen
Funktionalität in BigQuery oder erwägen Sie BI Engine
wenn Sie eine automatisiertere Lösung wünschen.
Datenspeicherkosten optimieren
Wenn Sie einen Bulk-Datenexport starten, werden die Daten standardmäßig für immer in Ihrem BigQuery-Datensatz gespeichert. Sie können jedoch die Standard-Partitionsablaufzeiten aktualisieren
damit Datumspartitionen nach einem Jahr, 16 Monaten oder einem beliebigen anderen Zeitraum automatisch gelöscht werden.
Die exportierten Daten können für Sie wertvoll sein, aber sie können sehr groß sein. Nutzen Sie Ihr Geschäftswissen und erwägen Sie, sie lange genug für tiefgehende Analysen aufzubewahren, aber nicht so lange, dass sie zur Belastung werden. Eine Option besteht darin, eine Stichprobenversion älterer Tabellen beizubehalten und gleichzeitig die gesamte Tabelle neuerer Daten aufzubewahren.
Optimieren Sie Ihre SQL-Abfragen
Beim Abfragen Ihrer Search Console-Daten sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Abfragen auf Leistung optimiert sind. Wenn Sie neu bei BigQuery sind, schauen Sie sich die Richtlinien und Beispielabfragen
im Hilfezentrum an. Es gibt drei Techniken, die Sie ausprobieren sollten.
1. Eingabeclean begrenzen
Zuallererst, vermeiden Sie die Verwendung von SELECT *, dies ist der teuerste Weg, die Daten abzufragen. BigQuery führt einen vollständigen Scan jeder Spalte in der Tabelle durch. Das Anwenden einer LIMIT Klausel hat keinen Einfluss auf die Menge der gelesenen Daten.
Da die exportierten Tabellen nach Datum partitioniert sind, können Sie den Eingabeclean auf Tage beschränken, die für Sie von Interesse sind, insbesondere wenn Sie mit den Daten testen und herumspielen. Verwenden Sie eine WHERE Klausel, um den Datumsbereich in der nach Datum partitionierten Tabelle einzuschränken. Dies bringt erhebliche Einsparungen bei den Abfragekosten. Sie können sich beispielsweise mit der folgenden Klausel nur die letzten 14 Tage ansehen:
Für jede Abfrage möchten Sie alle bekannten Filter so früh wie möglich einführen, um den Eingabeclean zu reduzieren. Wenn Sie beispielsweise Abfragen analysieren, möchten Sie wahrscheinlich Folgendes herausfiltern
anonymisierte Abfragen Zeilen. Eine anonymisierte Abfrage wird in der Tabelle als Zeichenfolge der Länge null gemeldet. Dazu können Sie Folgendes hinzufügen:
2. Daten abtasten
BigQuery bietet eine Tabellenabtastung
Funktion, mit der Sie zufällige Untermengen von Daten aus großen BigQuery-Tabellen abfragen können. Die Abtastung liefert eine Vielzahl von Datensätzen und vermeidet gleichzeitig die Kosten, die mit dem Scannen und Verarbeiten einer gesamten Tabelle verbunden sind. Dies ist besonders nützlich beim Entwickeln von Abfragen oder wenn keine exakten Ergebnisse erforderlich sind.
3. Verwenden Sie ungefähre Funktionen, wenn keine exakten Ergebnisse erforderlich sind
BigQuery unterstützt eine Reihe von ungefähren Aggregationsfunktionen
die geschätzte Ergebnisse liefern und viel günstiger zu berechnen sind als ihre exakten Pendants. Wenn Sie beispielsweise nach den URLs mit den meisten Impressionen unter bestimmten Bedingungen suchen, könnten Sie Folgendes verwenden
Anstatt
Ressourcen
Dies sind nur einige Tipps, mit denen Sie beginnen können, Ihre Kosten zu kontrollieren. Um mehr zu erfahren, lesen Sie
Best Practices zur Kostenoptimierung für BigQuery.
Und wie immer, wenn Sie Fragen oder Bedenken haben, wenden Sie sich bitte an uns über die
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