可视化 Google 搜索控制台 (GSC) 数据

[sumonasumonakha.t]

我为拥有数百种内容类型 = 架构模板和数百万个 URL 的网站这样做，”Salminen 说。“如果你只有几种类型的内容，我可能不会采用人工智能路线，但在大型项目中，它似乎可以加快速度，包括设置一切。”

Salminen 补充道：“我不会在流程中的任何活动组件中使用人工智能，因为可靠性很可能仍然是一个问题。因此，在预处理阶段和/或规划阶段，您可以根据内容类型构建模板，同时牢记网站基础设施和内部连接的大局。”

我请 Aarne 分享一下这个过程是怎样的。他说，他向 AI 提供他们网站的数据，例如 Screaming Frog 类型的数据，其中包含已识别和手动验证的页面类型，然后让 AI 运行第一遍建议。

之后，他会验证并确认 AI 输入，进行调整，并在必要时进行第二次检查。然后，他再次验证并确认，最后进入实施阶段。

最适合：在具有大量内容类型和 URL 的网站上工作的 SEO 从业者。

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最后但同样重要的一点是，我从 SEO 顾问兼Angleout联合创始人Sreeram Sharma那里了解到了这个用例。

Sharma 表示：“我使用 ChatGPT 可视化 GSC 数据，同时查找在特定时间段内被 哈萨克斯坦电话数据 点击或获得流量的页面。这可以帮助我绘制图表并进行可视化，而不是使用 Tables 或 Looker Studio。与 Looker Studio 相比，我更喜欢使用这种方法。”

我请 Sharma 详细说明这一过程：

“我运行了 Screaming Frog 审计并将其导出到工作表中，然后使用 vlookup 将它们与流量下降前/后的点击次数 + 展示次数进行映射。现在，我将工作表上传到 ChatGPT，并要求它可视化并显示技术错误数量与流量下降之间的相关性。”