DataSEOのデータスタックの紹介

データで支援したい意思決定を選択してください。順位トラッキング、キーワード計画、技術監査、ローカル調査、コマース、AI回答の分析などがあります。エンドポイントを選ぶ前に、成功の定義を決めましょう。

エンティティ、市場、言語、実行頻度を指定してください。これらの選択によって、2つのレコードを比較できるかどうかや、アプリケーションで必要なフィールドが決まります。

SERP API の例

調査の問いから始める

関連するファミリーを特定するには、製品カタログを使用してください。カタログのカテゴリーに含まれていても、そのカテゴリーのすべてのルートや過去のデータセットが利用できるとは限りません。

  • これまでのどのモデルよりも多くの計算資源とデータを使って、より大規模な埋め込みモデルをトレーニングしました。
  • rank_groupは結果タイプ内での位置を示し、rank_absoluteは検索結果ページ全体での掲載位置を示します。広告やリッチ機能が視認性に影響する場合は、両方を保持してください。
  • キーワード、検索エンジン、地域、言語、デバイスを設定します。各観測でこれらの設定を保持することで、ランキング比較の対象を同じオーディエンスと市場に揃えられます。

SERP のデータ収集では、選択した検索結果を観測します。キーワード Dataはソースごとの需要推定値を示します。On-Pageはページまたは範囲を限定した対象を調査します クロール。これらの方法は明確に区別してください。

Artificial Analysis Search Indexとタスクあたりのコストの比較。SERPデータ(自動、動的ハイライト)が80.3で最高スコアを記録し、SERPデータ(ライト、動的ハイライト)は低コストで79.2を記録。どちらもパレートライン上にあります。

収集方法を選択

Business、Reviews、Merchant、App Dataでは、それぞれ固有の識別子と収集ルートを使用します。表示名だけでレコードを結合するのではなく、これらの識別子を保持してください。

対応する検索エンジン、市場、デバイスでオーガニック検索結果、広告、検索機能を収集します。構造化JSON、HTML、ソース固有の収集オプションを使って、順位追跡や競合調査を行えます。

Send task objects as an array for supported POST routes. Read both the HTTP status and the per-task status_code before interpreting a result.

レスポンスの仕様を検証する

HTTPリクエストが正常に応答しても、タスクが失敗している場合があります。タスクのステータスとメッセージを保持し、アプリケーションで利用不可の状態を表示できるようにしてください。 捏造した空のデータではなく、実際の観測結果。

このウェブサイトの例では、簡略化したフィールドを表示しています。完全な本番環境の仕様として扱う前に、選択したルートのスキーマと代表的なレスポンスを入手してください。

各観測データとともに、ソース、入力設定、収集時刻を保存してください。直接収集した値、推定値、導出指標、欠損フィールドを区別してください。

データの来歴を保持

元の値を取得できない場合、null フィールドは空のままにしてください。0 は実際の値であり、検索ボリューム、順位、リンクの欠損を示す代替値として使用しないでください。

DataSEOに新たに追加された機能:

  • 価格と在庫状況を含む12億7,000万件のEC商品リスティング
  • 2億1,100万以上のローカルビジネス 営業時間と評価を含む
  • リアルタイムのニュース、スポーツ、天気、市場データ
  • フライト、地域のイベント、交通機関、ポッドキャスト

ビジネス、アプリ、商品、URLには安定したキーを使用してください。後の更新時に無関係なエンティティを統合せずに照合できるよう、ソース固有の識別子を記録してください。

SERP API の例

キーワード、検索エンジン、地域、言語、デバイスを設定します。各観測でこれらの設定を保持することで、ランキング比較は同じ 同じオーディエンスと 市場。

アクセス範囲とデータ配信

オーガニック検索、マップ、ニュース、画像、ショッピング、その他の対応する検索結果タイプを調査します。アイテムタイプを使って、各エンドポイントが返すフィールドを解釈します。

一括提供、ライセンス、保持、顧客向け価格設定の要件 合意された範囲。このプレビューでは すぐに利用できる過去データベースを提供していると主張したり、 ネイティブのデータウェアハウスコネクタ。

少量の代表的なサンプルから始めます。フィールドの網羅性を確認し、 ソースのカバレッジとエラー時の動作 収集量を増やす前に。


パイプラインを構築してモニタリング