1. 目的
Nitpicker はクロールでサイト構造を捕捉するツールだが、GSC の検索流入データと結合することで、以下のような解析ユースケースが解放される。
- 変更イベント前後の順位・CTR 変化(再クロール日基準で揃えた before/after)
- 同一テンプレート内での施策 AB テスト的比較(変更群 vs 未変更群の DiD)
- インデックス入り/落ちのタイムスタンプ(Google が教えてくれない日付を自前で検出)
- canonical 解釈の食い違い履歴(自己申告 vs Google 判断、変わった瞬間)
- noindex/robots 変更がトラフィックに効くまでのリードタイム分布
- タイトル書き換え候補リスト(順位の割に CTR が低いページ、期待 CTR カーブからの乖離)
- ストライキングディスタンスのページ群(掲載順位 5〜15 位、てこ入れ候補)
- カニバリゼーション発生クエリ(同一クエリで自社 URL が入れ替わる)
- コンテンツ刈り込みマトリクス(流入 × 被リンク × 鮮度 × 内部リンクの 4 軸スコア)
- クロールバジェット浪費 URL(Googlebot が叩いているが GSC に出ない無価値 URL)
- 90 日以上クロールされていない孤立ページ(実質忘れられているページ)
- 被リンクが向いている 404/リダイレクトチェーン(外部エクイティのリーク箇所)
- 内部リンクエクイティとビジネス価値のミスマッチ(冷遇されている稼ぎ頭)
- オーファンページ(sitemap・GSC・ログには居るが内部リンクグラフ上で孤立)
- テンプレート別インデックス率(構造的問題のあるテンプレートの特定)
- JS レンダリング依存度の高いページ群(レンダリング前後でリンク・テキストが大幅変化)
- 公開日からインデックスまでの所要日数の分布(発見性の健康診断)
- 季節性・アルゴリズム更新の影響を分離した個別ページの実力値
- 新規発見クエリ・消失クエリの日次差分(検索意図の変化の早期察知)
- 競合と共通のクエリでの自社ページ群の総合可視性スコア(シェアオブボイス)
2. 収集したいデータ
Search Analytics
- Dimensions
- `date`
- `page` — Google が判定した canonical URL
- `query` — 検索クエリ文字列
- `country` — ISO 3166-1 alpha-3
- `device` — DESKTOP / MOBILE / TABLET
- `searchAppearance` — リッチリザルト種別
- Metrics
- `clicks` / `impressions` / `ctr` / `position`
- 取得オプション
- `dataState`: `all` / `final`
- `type`: `web` / `image` / `video` / `news` / `discover` / `googleNews`
URL Inspection
- `indexStatusResult`
- `verdict` / `coverageState` / `robotsTxtState` / `indexingState`
- `lastCrawlTime` / `pageFetchState`
- `googleCanonical` / `userCanonical`
- `sitemap` — このページが含まれる sitemap URL
- `referringUrls` — Google が把握している参照元
- `crawledAs` — DESKTOP / MOBILE
- `richResultsResult` — `detectedItems`(schema type 別)+ issues
- `mobileUsabilityResult`
- `ampResult`(AMP 対応時のみ)
- `inspectionResultLink` — GSC UI へのリンク
Sitemaps
- `path` — sitemap URL
- `lastSubmitted` / `lastDownloaded`
- `isPending` / `isSitemapsIndex`
- `type` — sitemap / rssFeed / atomFeed / patternSitemap / notSitemap 等
- `warnings` / `errors`
- `contents` — submitted / indexed の件数
3. 使う Web API
1. 目的
Nitpicker はクロールでサイト構造を捕捉するツールだが、GSC の検索流入データと結合することで、以下のような解析ユースケースが解放される。
2. 収集したいデータ
Search Analytics
URL Inspection
Sitemaps
3. 使う Web API