Google Search Console のデータを BigQuery 連携して AI 分析する方法

こんにちは。広告データインフラ「Roboma（ロボマ）」スタッフです。

最近、Claude などの AI を使ったマーケティングデータ分析の相談が増えています。GA4 のデータはすでに BigQuery に蓄積している、でも Search Console のデータはまだ管理画面で見ているだけ、という方が多い印象です。

GA4の連携については以下をご確認ください↓

今回は Google Search Console（以下、GSC）のデータを BigQuery に自動エクスポートする方法を、キャプチャを交えながら解説します。

Google 公式のヘルプも存在しますが、実際に手を動かしてみると「ここの説明が足りないな」と感じる箇所があったので、順番を追って丁寧に紹介します。

なぜ Search Console から BigQuery に出力するのか

GSC には大きな制約があります。過去 16 ヶ月分のデータしか遡れないという点です。

SEO の効果を長期で追いたい場合や、季節性の比較をしたい場合、16 ヶ月という壁がネックになります。BigQuery に蓄積しておけば、設定した時点から永続的にデータが積み上がっていきます。1 年後、2 年後に「2 年前の同じ月と比べてどうか」という分析ができるようになります。

また、GA4 や広告データと組み合わせることで、どの検索クエリで来たユーザーがコンバージョンに至ったか、広告出稿が自然検索のインプレッションにどう影響したか、といった AI 横断分析への扉が開きます。「なんとなく BigQuery にデータを入れておく」のではなく、AI 分析を前提にした環境を整えることがポイントです。

設定の全体像

大きく 2 つのフェーズに分かれます。

1. Google Cloud での設定（BigQuery の受け入れ準備）

2. Google Search Console での設定（エクスポートの開始）

順番に進めていきましょう。

Google Cloud での設定

プロジェクトを作成する

まず Google Cloud にログインして、プロジェクトを作成します。すでに使っているプロジェクトがあれば、そちらを流用しても問題ありません。

Google Cloud は「プロジェクト」という単位でリソースを管理します。各プロジェクトの中に BigQuery のデータセット、その中にテーブルが存在する構造です。GSC 専用のプロジェクトを切り出すかどうかは任意ですが、あとで AI 分析する際にはプロジェクト横断でも分析することができます。

BigQuery API を有効化する

サイドメニューから「API とサービス＞ライブラリ」に移動して、「BigQuery」で検索します。

「BigQuery API」と「BigQuery Storage API」の 2 つが有効になっているか確認してください。通常はデフォルトで有効になっていますが、念のため確認しておきましょう。

Search Console のサービスアカウントに権限を追加する

ここが一番つまずきやすい箇所です。GSC が BigQuery にデータを書き込めるよう、専用のサービスアカウントに権限を付与します。

サイドメニューから「IAM と管理」に移動して、「アクセスを許可」をクリックします。

新しいプリンシパルに以下のサービスアカウントを入力してください。

search-console-data-export@system.gserviceaccount.com

ロールは 2 つ追加します。

• BigQuery ジョブユーザー

• BigQuery データ編集者

保存ボタンを押して完了です。このサービスアカウントへの権限追加が抜けていると、あとの設定が通らないので注意してください。

プロジェクト ID をコピーする

Google Cloud のロゴをクリックするとホームに戻ります。ページ上部に「プロジェクト ID」が表示されているので、横のコピーボタンでコピーしておきます。

次の Search Console 側の設定で使いますので、どこかにメモしておくか、コピーしたまま次の手順に進んでください。

Google Search Console での設定

Google Cloud 側の準備が整ったら、次は GSC での設定です。

Search Console にログインして、対象のプロパティに移動します。サイドメニューの「設定」から「一括データエクスポート」に進みます。

以下の 3 つを入力・選択します。

Cloud プロジェクト ID：先ほどコピーした Google Cloud のプロジェクト ID を貼り付けます。

データセット名：BigQuery 内に作られるデータセットの名称です。冒頭には必ず「searchconsole_」が付くため、実際には searchconsole_yoursite のような形になります。複数のプロパティを扱う場合は、サイト名で区別しやすい名前をつけましょう。

データセットの場所（リージョン）：ここは特に慎重に選んでください。BigQuery では、リージョンが違うデータセット同士を直接クエリで結合することができません。GA4 のデータや広告データが既に特定のリージョン（例：「東京 (asia-northeast1)」）に保存されている場合、GSC のデータセットも必ず同じリージョンに設定します。リージョンが異なると、横断分析のたびにデータをコピーする処理が必要になり、余計なコストと手間が発生します。

入力が完了したら「続行」をクリックして「エクスポートを設定」をクリックすれば完了です。

設定後、最初のデータが届くまで 48 時間ほどかかります。翌日すぐにデータが来ないからといって焦らず、数日待ちましょう。

過去データについて

一括データエクスポートでは、残念ながら過去のデータに遡及して出力することはできません。設定を完了した日（またはその翌日）からのデータが日次で自動的にエクスポートされる仕様になっています。

そのため、将来的なデータ分析で欠損期間を出さないためにも、1日でも早く連携設定を行うことをおすすめします。

まとめ

Search Console のデータを BigQuery に自動出力する設定の手順をまとめます。

1. Google Cloud でプロジェクトを準備する

2. BigQuery API（2 種類）が有効か確認する

3. GSC のサービスアカウント（search-console-data-export@system.gserviceaccount.com）に「BigQuery ジョブユーザー」と「BigQuery データ編集者」の権限を付与する

4. プロジェクト ID をコピーする

5. GSC の「設定＞一括データエクスポート」で、プロジェクト ID・データセット名・リージョンを入力して設定完了

特にリージョンの選択は後から変更できないため、GA4 など他のデータと横断分析したい場合は必ず事前に確認しておくことをおすすめします。

BigQuery に Search Console のデータが蓄積されると、AI を使った分析の幅が一気に広がります。どの検索クエリで来たユーザーがコンバージョンに繋がったか、広告による検索ボリュームの増加との相関など、管理画面だけでは見えなかった仮説を立てやすくなります。ぜひいろんな仮説を持ってデータ分析してみてください。

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