虽然我才刚刚开始探索各种

和任何 SEO 顾问一样，我依靠数据发展。然而，在分析拥有 700 万个页面的网站的内部链接时，即使是最可靠的工具（如 Excel 和 SEO 软件）也常常会失效。

值得庆幸的是，我发现了 BigQuery 的功能，它是 Google Cloud 生态系统的一部分，它允许您通过将大型数据集连接到 Looker Studio 来分析大型数据集，以便轻松进行可视化。它们结合起来大大缩短了分析时间并减轻了我的压力。

在这篇博客中，我将向您展示如何将内部链接数据从 Moz Pro 等 SEO 工具导入 BigQuery，并在 Looker Studio 中对其进行可视化以便于了解。

抛开技术术语，BigQuery 是一个云端数据库，您可以在其中存储和分析大量数据。想象一个功能显著增强的巨型电子表格。BigQuery 使用结构化查询语言 (SQL) 进行数据分析、结构化和转换。虽然它最初看起来很复杂（我喜欢将它比作火箭驾驶舱），但即使是初次使用的用户，经过一些培训后也很容易掌握。

同时，Google Cloud 是 Google 提供的云计算服务。广义上讲，它提供了以下可能性：

• 云存储：支持在线存储大文件，并可导入BigQuery。

• 云函数：促进代码执行。例如，使用  澳大利亚电报数据 Python从关键字工具、Google Search Console 或 Google Analytics 等 API 中提取数据。

• 计算引擎：提供在云中操作虚拟计算机的能力，这对Screaming Frog很有帮助。

虽然我才刚刚开始探索各种可能性，但 Google Cloud 提供了大量其他功能。

1. 首先导航到Google Cloud主页

2. 登录并点击右上角的“控制台”访问中心。

3. 如果这是您的第一次访问，请选择您的国家并同意服务条款。

4. 要创建新项目，请单击左上角标记为 (1) 的选择器。选择关键字时要考虑的其他事项  然后单击标记为 (2) 的对话框右上角的“新建项目”。

5. 为项目命名。简单的名字很方便，尤其是当您管理多个项目时。在本指南中，我将使用“internal-link-analysis”。

最初，BigQuery 看起来是空的，但很快，您就会建立一个数据集和一个表格。将数据集视为计算机上组织数据的文件夹，将表格视为该文件夹中的 Excel 文件。

对于单个分析来说，有组织的架构可能看起来很繁琐。丹麦电话线索 然而，在跨众多客户端集成各种数据源（如 Google Ads、Search Console、GA4 或SEO 工具的 API）时，它对于可扩展性至关重要。

对于 Google Cloud 的新手来说，有机会利用免费积分。这是一种更便宜的方式，可以让您熟悉该平台，而无需立即做出财务承诺。我稍后会讨论定价和关键考虑因素，但请记住，BigQuery 和 Google Cloud 的成本很低。