GSC_QUERY
Benutzerdefinierte Google Search Console Anfrage mit voller Kontrolle über Dimensionen und Filter.
=GSC_QUERY(startDate, endDate, [dimensions], [limit], [filterDimension], [filterOperator], [filterValue], [siteUrl])Gibt zurück: 2D array with columns for each selected dimension + Clicks, Impressions, CTR, Position
Übersicht
GSC_QUERY ist die flexibelste und leistungsstärkste Search Console Funktion und gibt Ihnen vollständige Kontrolle darüber, welche Daten Sie abrufen und wie sie strukturiert sind. Während die anderen GSC-Funktionen häufige Anwendungsfälle mit vereinfachten Parametern abdecken, ermöglicht es Ihnen GSC_QUERY, benutzerdefinierte Dimensionen anzugeben, Filter anzuwenden und mehrere Datenachsen in einer einzigen Anfrage zu kombinieren. Es spiegelt die vollen Fähigkeiten des searchAnalytics.query-Endpunkts der Google Search Console API wider und ermöglicht es, praktisch jeden Suchperformance-Report zu erstellen.
Parameter
| Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
startDate | string | Ja | Startdatum im Format "YYYY-MM-DD" oder relativen Format wie "-30d" für vor 30 Tagen. |
endDate | string | Ja | Enddatum im Format "YYYY-MM-DD" oder relativen Format wie "-1d" für gestern. |
dimensions | string | Nein (query) | Kommagetrennte Liste von Dimensionen: query, page, country, device, date. Standard "query". |
limit | number | Nein (100) | Maximale Anzahl zurückzugebender Zeilen. Standard 100, maximal 25000. |
filterDimension | string | Nein | Die Dimension, nach der gefiltert werden soll: query, page, country oder device. |
filterOperator | string | Nein | Der Filter-Operator: "equals", "contains" oder "notContains". |
filterValue | string | Nein | Der Wert, nach dem gefiltert werden soll (z.B. ein URL-Muster, Ländercode oder Keyword). |
siteUrl | string | Nein | Die Website-URL-Property aus Search Console. Wenn weggelassen, wird die Standard-verbundene Property verwendet. |
Beispiele
Anfragen nach Land
Top-Anfragen aufgeschlüsselt nach Land abrufen, um geografische Suchperformance zu verstehen.
=GSC_QUERY("-30d", "-1d", "query,country", 500)Ausgabe
| Query | Country | Clicks | Impressions | CTR | Position |
| best crm software | USA | 520 | 9400 | 5.5% | 3.1 |
| best crm software | GBR | 180 | 3200 | 5.6% | 3.4 |
| crm comparison | USA | 340 | 6100 | 5.6% | 4.2 |
| crm comparison | DEU | 95 | 2100 | 4.5% | 5.8 |
Tägliche Klick-Trends
Tägliche Gesamtklicks und Impressionen für die letzten 14 Tage abrufen, um allgemeine Suchtrends grafisch darzustellen.
=GSC_QUERY("-14d", "-1d", "date", 14)Ausgabe
| Date | Clicks | Impressions | CTR | Position |
| 2025-03-01 | 1250 | 18500 | 6.8% | 12.3 |
| 2025-03-02 | 1180 | 17800 | 6.6% | 12.5 |
| 2025-03-03 | 1420 | 21200 | 6.7% | 11.8 |
Nur Blog-Anfragen gefiltert nach Seite
Anfragen abrufen, die nur Traffic zu Blog-Seiten lenkten, indem nach der Seiten-URL gefiltert wird, die "/blog/" enthält.
=GSC_QUERY("-30d", "-1d", "query", 200, "page", "contains", "/blog/")Ausgabe
| Query | Clicks | Impressions | CTR | Position |
| how to write a business plan | 890 | 14200 | 6.3% | 3.8 |
| business plan template | 720 | 12500 | 5.8% | 4.1 |
| startup business plan example | 540 | 8900 | 6.1% | 4.5 |
Nicht-Marken-Traffic-Analyse
Markennamen-Anfragen ausschließen, um nur nicht-markierte organische Suchperformance zu analysieren.
=GSC_QUERY("-30d", "-1d", "query", 1000, "query", "notContains", "mycompany")Ausgabe
| Query | Clicks | Impressions | CTR | Position |
| project management tools | 980 | 22100 | 4.4% | 5.1 |
| task tracking software | 650 | 14800 | 4.4% | 6.3 |
| team collaboration app | 520 | 11200 | 4.6% | 5.8 |
Mobile vs Desktop Performance nach Seite
Seitenperformance nach Gerätetyp aufschlüsseln, um Seiten zu identifizieren, die auf Mobile underperformen.
=GSC_QUERY("-30d", "-1d", "page,device", 500)Ausgabe
| Page | Device | Clicks | Impressions | CTR | Position |
| https://example.com/pricing | DESKTOP | 1800 | 24000 | 7.5% | 2.3 |
| https://example.com/pricing | MOBILE | 1200 | 19000 | 6.3% | 2.8 |
| https://example.com/blog/guide | DESKTOP | 950 | 13500 | 7.0% | 3.5 |
| https://example.com/blog/guide | MOBILE | 1100 | 16200 | 6.8% | 3.2 |
Anwendungsfälle
Geografische Performance-Analyse
Internationale Unternehmen analysieren Suchperformance nach Land, um zu identifizieren, welche Märkte die stärkste organische Sichtbarkeit haben und wo in lokalisierte Inhalte und SEO-Bemühungen investiert werden sollte.
Tägliches SEO-Monitoring-Dashboard
Agenturen erstellen tägliche Monitoring-Dashboards unter Verwendung der "date"-Dimension, um Klick-Trends zu verfolgen, plötzliche Traffic-Rückgänge zu erkennen und Änderungen mit Google-Algorithmus-Updates oder Konkurrenz-Aktivität zu korrelieren.
Mobile-First SEO-Optimierung
Entwicklungsteams vergleichen Mobile- vs. Desktop-Performance für Schlüsselseiten und identifizieren mobilspezifische Ranking-Probleme, die auf Core Web Vitals-Probleme oder Mobile-Usability-Probleme hinweisen.
Nicht-Marken-Traffic-Reporting
Marketing-Teams isolieren nicht-markierten Such-Traffic unter Verwendung von Anfrage-Filtern, um echtes organisches Suchwachstum unabhängig von Markenbekanntheitskampagnen und direkten Markensuchen zu messen.
Content-Bereichs-Performance
Verleger filtern nach Seiten-URL-Mustern, um Performance über Content-Bereiche hinweg zu vergleichen (Nachrichten, Meinungen, Reviews, Tutorials) und leiten redaktionelle Ressourcenallokation.
Algorithmus-Update-Impact-Assessment
SEO-Berater verwenden Datums-Dimensions-Anfragen rund um bekannte Algorithmus-Update-Daten, um die Auswirkung auf Kunden-Websites zu messen und datengesteuerte Empfehlungen für Wiederherstellungsstrategien bereitzustellen.
Profi-Tipps
Verwenden Sie die "date"-Dimension ohne andere Dimensionen, um tägliche websiteweite Klick-Summen zu erhalten, perfekt für die Erstellung eines einfachen Traffic-Trend-Charts.
Filtern Sie nach Seite "contains" einem URL-Segment, um Performance für bestimmte Website-Bereiche zu analysieren, ohne jede einzelne Seiten-URL kennen zu müssen.
Kombinieren Sie "query,date"-Dimensionen mit einem Anfrage-Filter, um tägliche Positionsänderungen für ein bestimmtes Keyword im Zeitverlauf zu verfolgen und eine Positions-Trendlinie zu erstellen.
Verwenden Sie die "query"-Dimension mit einem Seitenfilter (filterDimension "page", filterOperator "contains", filterValue "/product/"), um alle Keywords zu finden, die speziell Traffic zu Produktseiten lenken.
Für nicht-markierte Traffic-Analyse verwenden Sie filterDimension "query" mit filterOperator "notContains" und Ihrem Markennamen als filterValue. Dies ist effizienter als nachträgliches Filtern.
Der dimensions-Parameter steuert, welche Datenspalten zurückgegeben werden. Sie können jede Kombination von "query", "page", "country", "device" und "date" als kommagetrennte Zeichenfolge anfordern. Beispielsweise gibt dimensions "query,country" Suchperformance aufgeschlüsselt nach Keyword und Land zurück, während "page,device" Seitenperformance aufgeteilt nach Desktop, Mobile und Tablet zeigt. Die "date"-Dimension ist besonders leistungsstark, da sie Zeitreihenanalysen ermöglicht und es Ihnen erlaubt, tägliche Trends für Klicks, Impressionen und Positionen grafisch darzustellen.
Das Filtersystem ermöglicht es Ihnen, Ergebnisse auf bestimmte Teilmengen Ihrer Daten einzugrenzen. Wählen Sie eine Filter-Dimension (query, page, country oder device), einen Operator (equals, contains oder notContains) und einen Wert zum Einschließen oder Ausschließen bestimmter Daten. Filtern Sie beispielsweise nach Seite "contains" "/blog/", um nur Blog-Content-Performance zu sehen, oder filtern Sie nach Anfrage "notContains" "Markenname", um nicht-markierten Such-Traffic zu isolieren. Dies eliminiert die Notwendigkeit für Nachbearbeitung mit FILTER-Funktionen und reduziert die Datenübertragung.
GSC_QUERY ist die Funktion, die Sie verwenden sollten, wenn die einfacheren GSC-Funktionen nicht die exakte Datenansicht liefern, die Sie benötigen. Ob Sie Länder-Level-Aufschlüsselungen, gerätespezifische Performance, tägliche Trenddaten oder gefilterte Teilmengen Ihrer Suchanalysen möchten, diese Funktion liefert es mit einer einzigen Formel.
Häufige Fehler
INVALID_DIMENSION: Unknown dimension specifiedUrsache: Der dimensions-Parameter enthält einen nicht erkannten Dimensionsnamen. Gültige Dimensionen sind: query, page, country, device, date.
Lösung: Überprüfen Sie auf Tippfehler im dimensions-Parameter. Verwenden Sie nur die unterstützten Werte: "query", "page", "country", "device", "date". Trennen Sie mehrere Dimensionen mit Kommas und ohne Leerzeichen (z.B. "query,country" nicht "query, country").
INVALID_FILTER: Filter operator must be equals, contains, or notContainsUrsache: Der filterOperator-Parameter enthält einen nicht unterstützten Operator-Wert.
Lösung: Verwenden Sie einen der drei unterstützten Operatoren: "equals" für exakte Übereinstimmung, "contains" für teilweise Übereinstimmung oder "notContains" für Ausschluss. Diese Operatoren sind case-sensitiv im Parameter, wenden aber case-insensitive Übereinstimmung auf die Daten an.
INCOMPLETE_FILTER: All three filter parameters must be provided togetherUrsache: Nur einige der Filter-Parameter (filterDimension, filterOperator, filterValue) wurden angegeben. Alle drei sind erforderlich, wenn Filter verwendet werden.
Lösung: Wenn Sie einen Filter anwenden, müssen Sie alle drei Parameter angeben: filterDimension (wonach gefiltert werden soll), filterOperator (wie gefiltert werden soll) und filterValue (welcher Wert übereinstimmen soll). Wenn Sie nicht filtern möchten, lassen Sie alle drei Parameter weg.
Häufig Gestellte Fragen
Sie können jede dieser Dimensionen kombinieren: "query", "page", "country", "device" und "date". Übergeben Sie sie als kommagetrennte Zeichenfolge wie "query,country" oder "page,device,date". Jede Kombination gibt Ihnen einen anderen Datenquerschnitt. Beachten Sie, dass mehr Dimensionen zu granulareren Daten und mehr Zeilen führen, sodass Sie möglicherweise den Limit-Parameter erhöhen müssen.
Länderwerte werden als 3-Buchstaben ISO 3166-1 alpha-3 Codes zurückgegeben (z.B. "USA", "GBR", "DEU", "FRA", "JPN"). Beim Filtern nach Land verwenden Sie dieselben Codes. Zum Beispiel filterDimension "country", filterOperator "equals", filterValue "USA", um nur US-Suchdaten zu erhalten.
Die device-Dimension gibt drei Werte zurück: "DESKTOP", "MOBILE" und "TABLET". Beim Filtern nach Gerät verwenden Sie diese exakten Zeichenfolgen. Zum Beispiel filterDimension "device", filterOperator "equals", filterValue "MOBILE", um nur Mobile-Suchdaten zu erhalten.
Die aktuelle Funktion unterstützt einen Filter pro Aufruf. Für mehrere Filterbedingungen können Sie entweder separate GSC_QUERY-Aufrufe mit verschiedenen Filtern durchführen oder einen einzigen API-Filter anwenden und dann Google Sheets FILTER-Funktion auf die Ergebnisse für zusätzliches Filtern verwenden. Für die meisten Anwendungsfälle ist ein Filter kombiniert mit Tabellenfunktionen ausreichend.
Der "equals"-Operator passt den exakten Wert an (z.B. Anfrage equals "seo tools" passt nur auf diese exakte Anfrage). Der "contains"-Operator passt, wenn der Dimensionswert die Filterzeichenfolge irgendwo enthält (z.B. Seite contains "/blog/" passt auf jede URL mit /blog/ darin). Der "notContains"-Operator schließt übereinstimmende Werte aus (z.B. Anfrage notContains "Markenname" schließt alle Markenanfragen aus). Diese Operatoren sind case-insensitiv.
Wenn "date" als Dimension enthalten ist, werden Ergebnisse nach einzelnen Tagen aufgeschlüsselt. Jede Zeile enthält eine Datumsspalte im Format "YYYY-MM-DD" zusammen mit den Metriken für diesen bestimmten Tag. Dies ist wesentlich für Zeitreihenanalysen und grafische Darstellung von Trends. Ohne die Datums-Dimension werden Metriken über den gesamten Datumsbereich aggregiert.
Das Maximum sind 25.000 Zeilen unabhängig von Dimensionen. Das Kombinieren mehrerer Dimensionen erhöht jedoch die Anzahl eindeutiger Zeilen dramatisch. Zum Beispiel würden 1.000 Anfragen über 5 Länder bis zu 5.000 Zeilen produzieren. Wenn Ihre Daten das Limit überschreiten, grenzen Sie Ihren Datumsbereich ein, fügen Sie einen Filter hinzu oder reduzieren Sie Dimensionen.
Ja, GSC_QUERY ist die zugrunde liegende Power-Funktion. GSC_TOP_QUERIES entspricht GSC_QUERY mit Dimensionen "query", GSC_TOP_PAGES mit Dimensionen "page", GSC_PAGE_QUERIES mit Dimensionen "query" und einem Seitenfilter und GSC_KEYWORD_POSITION mit Dimensionen "query" und einem Anfrage-Filter. Die spezialisierten Funktionen sind für häufige Fälle einfacher zu verwenden.
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