Sauvegarder les données de Google Search Console (GSC) est essentiel pour les marketeurs numériques et les spécialistes SEO, car les données de GSC fournissent des informations clés sur la performance des sites web. Cependant, Google ne conserve que 16 mois de ces données. Pour garantir un accès constant aux données historiques critiques, la mise en place d’un processus de sauvegarde automatisé avec Google Cloud, Docker et Python est une solution puissante. Dans ce guide, nous vous montrerons comment configurer des sauvegardes de Google Search Console avec un script Python, un conteneur Docker et un déploiement Google Cloud.
tl;dr : En utilisant Docker, Google Cloud et Python, vous pouvez configurer une solution de sauvegarde automatisée pour vos données de Google Search Console. Avec Cloud Run, vous éliminez la gestion traditionnelle des serveurs, tandis que Google Cloud Storage garantit que vos données de sauvegarde sont sécurisées et facilement accessibles. Cette solution vous fera gagner des heures de travail et évitera toute perte de données, vous permettant de vous concentrer sur la croissance de votre entreprise.
- Prérequis
- Un compte Google Cloud et Google Cloud SDK
- Accès à la Google Search Console
- Docker
- Configuration du script PythonLe cœur de ce processus de sauvegarde est un script Python qui récupère les données de GSC. Vous pouvez utiliser le client API Google pour accéder aux données de Search Console et les stocker au format CSV.
- Authentification API : Le script utilise les identifiants IAM pour l’authentification, ce qui signifie que vous n’avez pas besoin de gérer les identifiants des comptes de service manuellement.
- Récupération des données GSC : Le script récupère des données telles que les clics, impressions, position moyenne et CTR depuis Google Search Console pour les 30 derniers jours.
- Exportation des données : Ensuite, il convertit les données en un fichier CSV pour les stocker.
- Téléchargement vers Cloud Storage : Le script télécharge le fichier CSV vers Google Cloud Storage, où il pourra être récupéré plus tard.
- Configuration du DockerfilePour exécuter le script Python sur Google Cloud, vous aurez besoin d’un Dockerfile qui définit l’environnement pour l’application. Docker vous permet de « containeriser » l’application, ce qui facilite le déploiement sur Google Cloud.Le fichier requirements.txt comprend les bibliothèques nécessaires telles que google-api-python-client, google-auth et pandas.
- Configuration de Google Cloud et IAM
- Activer les API Google Cloud : Dans votre console Google Cloud, activez l’API Google Search Console et l’API Google Cloud Storage.
- Créer un compte de service : Créez un compte de service avec les autorisations nécessaires pour accéder aux données de Google Search Console et les télécharger sur Cloud Storage. Attribuez des rôles comme Viewer pour Search Console et Storage Admin pour le bucket Cloud Storage.
- Cloud Storage Bucket : Créez un bucket Google Cloud Storage où les fichiers de sauvegarde seront stockés. Assurez-vous que le bucket soit privé par défaut.
- Déploiement sur Google Cloud RunPour automatiser et déployer le script Python, utilisez Google Cloud Run, qui permet d’exécuter des applications « containerisées » dans un environnement sans serveurs.
- Télécharger l’image Docker : Créez l’image Docker et téléchargez-la sur le Google Container Registry.
- Déployer sur Cloud Run : Déployez l’application containerisée sur Cloud Run.
Une fois déployée, Cloud Run exécutera votre script Python selon un calendrier, récupérant automatiquement les données de GSC et les téléchargeant sur votre bucket privé Google Cloud Storage. - Automatisation du processus
Pour vous assurer que la sauvegarde s’exécute régulièrement, vous pouvez la déclencher à l’aide de Google Cloud Scheduler. Configurez un job cron pour invoquer le service Cloud Run chaque jour ou chaque semaine afin de garder vos données sauvegardées automatiquement.
Contactez-nous et nous organiserons ce service pour vous.
Alex est un consultant SEO expérimenté qui a travaillé pendant plus de 14 ans avec des marques internationales telles que Montblanc, Ricoh, Rogue, Gropius Bau et Spartoo. En mettant l’accent sur les stratégies basées sur les données, Alex aide les entreprises à développer leur présence en ligne et à optimiser leurs efforts en matière de référencement.
Après avoir travaillé en interne en tant que responsable du référencement chez Spreadshirt, il travaille aujourd’hui de manière indépendante, soutenant des clients dans le monde entier en mettant l’accent sur la transformation numérique par le biais du référencement.
Il est titulaire d’un MBA et a obtenu une certification en science des données, ce qui lui permet d’apporter de solides compétences analytiques au référencement. Avec de l’expérience dans le développement web et les méthodologies Scrum, ils excellent dans la collaboration avec des équipes interfonctionnelles pour mettre en œuvre des stratégies numériques évolutives.
En dehors du travail, il aime le sport : la course à pied, le tennis et la natation en particulier !