Résumé Exécutif

Ce rapport fournit une analyse exhaustive de l'API Google Search Console (GSC) – quelles données et fonctionnalités elle expose, comment elle peut être utilisée, et ses implications pratiques pour les propriétaires de sites web et les développeurs. L'API GSC (anciennement l'« API Webmasters ») permet un accès programmatique aux données de performance de recherche de Google et aux outils associés, complétant ou dépassant ce qui est visible dans l'interface utilisateur web. Les fonctionnalités clés incluent la requête Search Analytics (récupération des clics, impressions, CTR et positions pour les requêtes et les pages), la gestion des sitemaps (listage, soumission et suppression de sitemaps XML), la gestion des sites (ajout/suppression/listage des propriétés vérifiées et des niveaux d'autorisation), et l'outil d'inspection d'URL (récupération de l'état d'indexation, de l'utilisabilité AMP/mobile et des détails des résultats enrichis pour les URL individuelles) (Source: support.google.com) (Source: developers.google.com). Nous examinons chacune de ces fonctionnalités, en citant la documentation de Google et des analyses indépendantes.

Le rapport examine également les contraintes d'utilisation (quotas, limites de données, délais) et la manière dont les utilisateurs expérimentés les surmontent. Par exemple, les requêtes de performance renvoient un maximum d'environ 50 000 lignes par jour et par site et couvrent généralement les ~16 derniers mois avec une latence d'environ 2 à 3 jours (Source: support.google.com) (Source: mikelev.in). Nous discutons de la manière dont les entreprises tirent parti de l'API : le cas Google-Wix a considérablement élargi l'accès (plus de 2 millions de sites connectés via l'API) et rapporte des gains de trafic moyens de +15 % et une valeur e-commerce supérieure de 24 % (Source: www.searchenginejournal.com). Le rapport inclut des détails quantitatifs, tels que des valeurs de quota spécifiques et des structures de données, ainsi que des exemples pratiques (par exemple, l'exportation via BigQuery) pour illustrer l'utilisation. Enfin, nous examinons les limitations (l'API omet certaines données comme les rapports de liens et certaines fonctionnalités de couverture d'index (Source: blog.coupler.io) (Source: searchengineland.com) et les tendances futures, en notant comment Google encourage une intégration plus profonde des données de recherche dans les tableaux de bord tiers (Source: www.searchenginejournal.com) (Source: blog.coupler.io). Toutes les affirmations sont étayées par des sources faisant autorité, y compris la documentation développeur de Google et des publications de recherche en SEO.

Introduction et Contexte

Google Search Console est l'outil officiel de Google permettant aux webmasters de surveiller et d'améliorer la présence de leur site dans la recherche Google. Lancé en 2006 sous le nom de Google Webmaster Tools, il a été renommé en 2015 Google Search Console pour englober un public plus large au-delà des « webmasters » traditionnels (Source: developers.google.com). L'interface web fournit des rapports sur les performances de recherche (clics, impressions, CTR, position moyenne, par requête ou par page), l'état de couverture/d'indexation, l'utilisabilité mobile, les améliorations des données structurées, les actions de sécurité/manuelles, et plus encore. Cependant, les rapports les plus « riches en données » (comme Performance) limitent intentionnellement les vues dans le navigateur (par exemple, en n'affichant que les 1 000 premières requêtes pour la plage de dates) (Source: www.analyticsmania.com) (Source: searchengineland.com).

Pour surmonter ces limitations de l'interface utilisateur, Google propose l'API Search Console (également appelée API Search Console (Webmasters), v3) qui expose des éléments clés des données GSC aux applications externes. Selon Google, « l'API Search Console fournit des fonctionnalités de gestion et de test, ainsi que des fonctionnalités de téléchargement de données pour les données de performance et les données de sitemaps. » (Source: support.google.com). En d'autres termes, on peut interroger de manière programmatique les métriques de performance du site, gérer les sitemaps et interagir avec les paramètres du site plutôt que de cliquer dans le navigateur. L'API est gratuite (sous réserve de quotas) et permet une automatisation et une analyse personnalisée que l'interface utilisateur ne peut pas offrir, ce qui est particulièrement précieux pour les sites de taille moyenne à grande et les agences (Source: support.google.com) (Source: searchengineland.com).

Ce rapport passe en revue tout ce qui est accessible via l'API GSC. Nous couvrons en profondeur chaque ressource API majeure (Performance/Search Analytics, Sitemaps, Sites, Inspection d'URL) : décrivant les données renvoyées, les méthodes disponibles et comment elles se rapportent à l'interface Search Console. Nous examinons également les limites techniques (quota, ancienneté des données, plafonds de lignes), les multitudes de paramètres et de filtres, et les applications réelles. Des études de cas et des exemples (tels que l'intégration de Wix) illustrent comment les organisations tirent parti de l'API pour des gains SEO. Nous citons tout au long de ce rapport la documentation officielle de Google et des analyses indépendantes, offrant un aperçu rigoureux et étayé des capacités et du contexte de l'API GSC.

Aperçu de l'API Google Search Console

L'API Search Console est structurée en plusieurs types de ressources : searchAnalytics, sitemaps, sites et urlInspection. Chaque ressource prend en charge des méthodes (points de terminaison HTTP) pour récupérer ou gérer les données liées à ce concept. Le tableau 1 résume les principales ressources de l'API, leurs méthodes et les types de données disponibles.

Tableau 1 : Résumé des ressources, méthodes et données de l'API Google Search Console.

Chacun des éléments ci-dessus est étayé par la documentation officielle de Google. Par exemple, Google note que l'API Search Analytics « vous permet d'interroger les données de trafic de recherche de votre site web avec des filtres et des paramètres personnalisés… » (Source: developers.google.com), et son point de terminaison query renvoie des lignes contenant les clics, les impressions, le CTR et la position pour chaque regroupement de résultats (Source: developers.google.com). De même, l'API Sitemaps « fournit des informations détaillées sur les URL soumises via un fichier sitemap, y compris la date de soumission, la date de téléchargement et le nombre d'erreurs/avertissements » (Source: developers.google.com), et la ressource Sitemap renvoyée liste les types de contenu (par exemple, web, image, video, etc.) et le nombre d'URL soumises (Source: developers.google.com). L'API Sites montre clairement qu'elle renvoie des objets avec siteUrl et permissionLevel, où l'autorisation peut être « siteOwner », « siteFullUser », etc. (Source: developers.google.com). La ressource URL Inspection renvoie un objet dont le schéma JSON (présenté sur le site de Google) inclut des clés comme indexStatusResult, ampResult et richResultsResult (Source: developers.google.com) ; en particulier, la section d'état d'indexation contient des champs tels que sitemap, referringUrls, verdict, robotsTxtState, indexingState et lastCrawlTime (Source: developers.google.com).

Ces ressources et méthodes constituent l'épine dorsale de ce que l'API GSC peut « obtenir ». Dans les sections suivantes, nous approfondissons chaque domaine, décrivons comment l'utiliser, quelles données exactes vous obtenez et comment elles peuvent être appliquées en pratique.

Données Search Analytics via l'API

Interrogation des données de performance

La méthode searchAnalytics.query (HTTP POST vers .../searchanalytics/query) renvoie les données de trafic de recherche Google pour votre site. En pratique, vous devez spécifier une plage de dates et pouvez éventuellement [regrouper par dimensions] (dimensions comme le pays, le type d'appareil, l'URL de la page, la requête de recherche, etc.) ainsi que des filtres sur ces dimensions (Source: developers.google.com). La documentation de Google explique : « La méthode renvoie zéro ou plusieurs lignes regroupées par les clés de ligne (dimensions) que vous définissez. Vous devez définir une plage de dates d'un ou plusieurs jours. » (Source: developers.google.com). Chaque ligne de réponse contient les valeurs de dimension demandées ainsi que les métriques standard : clics, impressions, CTR et position (Source: developers.google.com). Par défaut, les résultats sont triés par nombre de clics décroissant (Source: developers.google.com).

Par exemple, un JSON du corps de la requête pourrait ressembler à ceci :

{
  "startDate": "2025-01-01",
  "endDate":   "2025-01-31",
  "dimensions": ["date","device"],
  "dimensionFilterGroups": [
    {
      "filters": [
        { "dimension": "country", "operator": "equals", "expression": "United States" }
      ]
    }
  ]
}

Ceci regrouperait les données par date et par appareil (clés de ligne respectives), limitées aux recherches provenant des États-Unis. Le JSON de réponse inclurait des lignes telles que :

"rows": [
  { "keys": ["2025-01-01","MOBILE"], "clicks": 123, "impressions": 4567, "ctr": 0.0269, "position": 12.3 },
  { "keys": ["2025-01-01","DESKTOP"], "clicks": 98,  "impressions": 3201, "ctr": 0.0306, "position": 15.4 },
  { "keys": ["2025-01-02","MOBILE"], "clicks": 135, "impressions": 4678, "ctr": 0.0289, "position": 11.8 },
  ...
]

Comme indiqué, le tableau de clés de chaque ligne correspond aux dimensions demandées, et les champs numériques clicks, impressions, ctr et position donnent cette métrique pour le regroupement (Source: developers.google.com). La documentation de l'API liste explicitement ces champs sous rows[] (Source: developers.google.com), confirmant que toutes les métriques principales du rapport de performance sont fournies via l'API.

Dimensions et Filtres

L'API prend en charge le regroupement/rapport par les mêmes dimensions disponibles dans l'interface utilisateur, ainsi que le filtrage par dimensions. Les dimensions autorisées pour le regroupement incluent country, device, page, query, searchAppearance, ainsi que date et hour (pour les séries temporelles) (Source: developers.google.com) (Source: developers.google.com). Pour les filtres, vous pouvez filtrer par country, device, page, query ou searchAppearance (ceux-ci sont spécifiés dans dimensionFilterGroups de la requête) (Source: developers.google.com). Les filtres de pays utilisent des codes ISO à 3 lettres (Source: developers.google.com), les filtres d'appareil acceptent des valeurs comme DESKTOP, MOBILE, TABLET (Source: developers.google.com), et les filtres searchAppearance correspondent aux fonctionnalités de l'interface utilisateur (par exemple, les types de résultats enrichis) (Source: developers.google.com).

Par exemple, pour filtrer uniquement le trafic mobile, vous incluriez :

"dimensionFilterGroups":[{"filters":[{"dimension":"device","operator":"equals","expression":"MOBILE"}]}]

Vous pouvez également filtrer par texte de requête. Si vous ne vouliez que les lignes où la requête contient un mot (par exemple « chaussures »), vous pourriez ajouter un filtre comme { "dimension": "query", "operator": "contains", "expression": "shoes" } (Source: developers.google.com). Étant donné que plusieurs filtres dans un groupe sont liés par un ET logique, vous pouvez combiner des filtres (par exemple, pays=USA ET appareil=MOBILE). Une différence clé par rapport à l'interface utilisateur est que seules certaines dimensions peuvent être filtrées ; par exemple, vous ne pouvez pas filtrer par des valeurs de « requête » arbitraires en dehors des opérateurs autorisés ou par « site » (le site est défini par la propriété choisie).

Type de recherche et Apparence de recherche

En plus des dimensions, la requête peut se restreindre à des types de résultats de recherche particuliers. Le paramètre searchType peut être défini sur des valeurs telles que web (par défaut), image, video, news, ou discover. Cela correspond au filtrage par le sélecteur « Type de recherche » dans l'interface utilisateur de Search Console. Notamment, fin 2020, Google a ajouté la prise en charge de la définition de searchType: "news" et searchType: "discover" (Source: developers.google.com), correspondant aux nouveaux onglets « Discover » et Actualités dans l'interface utilisateur. (Par exemple, une requête avec searchType: "news" ne renverra que les clics/impressions provenant de Google Actualités). Les anciennes documentations mentionnent toujours type (nom obsolète) et le nouveau champ searchType à cette fin (Source: developers.google.com). L'utilisation de searchType: "image" ou "video" filtre de manière similaire les résultats de recherche d'images ou de vidéos.

Pour l'Apparence de recherche, l'API permet également de regrouper ou de filtrer par fonctionnalités de recherche (comme les annonces AMP, les résultats enrichis de FAQ, etc.) via la dimension searchAppearance (ses valeurs possibles peuvent être découvertes en regroupant avec cette dimension ou en consultant la documentation d'aide de Google) (Source: developers.google.com). Cela couvre ce que l'interface utilisateur appelle le filtre « Apparence de recherche » ou « Fonctionnalités de recherche ».

Quotas et Limites

Google applique des quotas sur la quantité de données que vous pouvez extraire via l'API. Les requêtes Search Analytics sont limitées par des quotas à court terme (10 minutes) et des quotas quotidiens à long terme, ainsi que par des limites de QPS/QPM/QPD (requêtes par seconde/minute/jour) (Source: developers.google.com) (Source: blog.coupler.io). Un résumé utile des limites actuelles (à la mi-2025) est le suivant :

• QPM par site et par utilisateur : 1 200 QPM. (Ainsi, une seule combinaison utilisateur/propriété ne peut pas dépasser 1 200 appels par minute.)
• QPM par projet : 40 000 QPM (sur tous les sites/projets sous la même clé API) (Source: developers.google.com) (Source: blog.coupler.io).
• QPD par projet : 30 000 000 QPD (pour Search Analytics) (Source: developers.google.com) (Source: blog.coupler.io).
• Inspection d'URL (par site) : 600 QPM, 2 000 QPD ; Inspection d'URL (par projet) : 15 000 QPM, 10 000 000 QPD (Source: developers.google.com) (Source: blog.coupler.io).
• Autres ressources (Sites, Sitemaps) : généralement limitées à 20 QPS et 200 QPM par utilisateur (Source: developers.google.com) (Source: blog.coupler.io).

Ces quotas signifient que les requêtes à très fort volume doivent être limitées. Par exemple, les requêtes Search Analytics regroupant par requête ou par page sont « coûteuses » – Google note que les requêtes regroupées/filtrées à la fois par page et par chaîne de requête consomment beaucoup de quota (Source: developers.google.com). Les requêtes sur de très grandes plages de dates coûtent également plus cher. Il est conseillé aux utilisateurs d'espacer les appels, de mettre en cache les résultats et de réduire les requêtes redondantes (Source: developers.google.com) (Source: blog.coupler.io). En pratique, le dépassement du quota à court terme provoque une erreur « quota exceeded », et les solutions consistent à attendre ou à réduire la complexité de la requête (Source: developers.google.com) (Source: blog.coupler.io).

Une autre limitation clé est la limite de lignes. Google déclare explicitement que les requêtes Search Analytics peuvent renvoyer au maximum 50 000 lignes par jour par type de recherche par propriété (Source: support.google.com). Si une requête devait en produire davantage, les résultats sont tronqués (triés par clics décroissants) et la pagination s'arrête à environ 50 000 lignes au total (Source: mikelev.in) (Source: support.google.com). En d'autres termes, vous ne pouvez pas dépasser ce plafond en paginant plus de résultats – une fois que vous atteignez environ 50 000, l'API renvoie les premières lignes par clics et omet le reste (Source: mikelev.in). Cela oblige souvent les utilisateurs à diviser les requêtes (par exemple, par plages de dates ou par pays) pour obtenir toutes les données.

Données récentes vs Données finales

Par défaut, l'API Search Analytics ne renvoie que des données finalisées (métriques stables). Cependant, en décembre 2020, Google a ajouté une option pour récupérer des données plus récentes (mais non finales) en utilisant le paramètre dataState (Source: developers.google.com). Définir "dataState": "all" dans la requête renvoie des données qui peuvent inclure les 1 à 2 derniers jours (marqués comme « frais »), tandis que l'omission (ou l'utilisation de "final") ne produit que des données entièrement traitées (avec le décalage typique de 2 jours) (Source: developers.google.com) (Source: developers.google.com). La réponse de l'API inclut un bloc metadata indiquant si des dates/heures renvoyées sont incomplètes (en raison de la fraîcheur des données) (Source: developers.google.com). Cela permet aux utilisateurs avancés de voir les tendances à la minute près (au prix d'une certaine volatilité) en interrogeant avec dataState: "all" et en notant les dates jusqu'à first_incomplete_date dans les métadonnées (Source: developers.google.com).

Champs de données et interprétation

L'API renvoie des données numériques de manière très similaire au rapport de l'interface utilisateur. Plus précisément, chaque ligne renvoyée pour Search Analytics contient :

• clicks (double) – nombre de clics.
• impressions (double) – nombre d'impressions.
• ctr (double) – taux de clics (0 à 1) pour cette ligne (Source: developers.google.com).
• position (double) – position moyenne du résultat.

Ces champs sont documentés dans la référence de l'API (Source: developers.google.com). Toutes les métriques utilisent les définitions standards de Google. Il est important de traiter position comme une moyenne pondérée (la documentation de Google clarifie comment calculer la moyenne à partir de sumTotalsPosition si nécessaire). Le CTR est donné sous forme de fraction (par exemple, 0,10 pour 10 %). Il est important de noter que, comme l'interface utilisateur, l'API omet les jours sans données lors du regroupement par date (Source: developers.google.com) ; on peut interroger sans dimensions pour voir quelles dates contiennent des données.

Étant donné que l'API renvoie des nombres bruts, elle permet un contrôle total pour créer vos propres rapports ou pipelines de données. Par exemple, une approche courante consiste à extraire de nombreuses requêtes de Search Analytics via l'API et à les charger dans une base de données ou un système d'analyse. Google recommande même aux développeurs d'utiliser BigQuery ou des outils similaires pour une analyse plus approfondie. (Voir la section BigQuery ci-dessous.)

Comparaison avec les limitations de l'interface utilisateur

L'utilisation de l'API révèle souvent beaucoup plus de données que l'interface web. Par exemple, l'interface utilisateur de Search Console ne montre notoirement que jusqu'à 1 000 requêtes de recherche pour une plage de dates donnée. En revanche, comme le note un guide d'analyse, « l'API Google Search Console… vous permet d'accéder à jusqu'à 25 000 lignes de données » via Google Sheets, et BigQuery peut fournir « toutes les données brutes » (Source: www.analyticsmania.com). En bref, l'API débloque efficacement toutes les données de requête (sous réserve du plafond de 50 000) et permet un filtrage/regroupement que l'interface utilisateur ne permet pas. Cela a changé la donne pour le SEO. Comme l'explique une analyse SEO, l'API peut extraire « des détails plus granulaires sur les performances de votre site web » – par exemple, en ventilant les impressions/clics par requête, appareil, pays, date, etc. – ce que l'interface utilisateur ne peut pas faire (Source: blog.coupler.io). Elle permet également des tableaux de bord personnalisés : vous pouvez envoyer les données de l'API vers Google Sheets, Looker Studio ou tout outil de BI pour les croiser avec d'autres sources de données (Source: blog.coupler.io) (Source: www.analyticsmania.com).

Par exemple, en utilisant l'API, vous pouvez répondre à des questions comme Quelles requêtes spécifiques génèrent le plus de nouvelles impressions cette semaine ? en regroupant par query et en triant par impressions. Ou vous pouvez filtrer par pays (ou par pages contenant une sous-chaîne, en utilisant le filtrage par expressions régulières) pour effectuer des analyses de cohortes. Ces opérations, difficiles ou impossibles dans l'interface utilisateur, sont simples via le mécanisme de filtrage de l'API. Les développeurs peuvent également échantillonner ou paginer des listes de requêtes, fusionner plusieurs requêtes dans le code et appliquer des calculs personnalisés que l'interface utilisateur ne prend pas en charge.

Cependant, l'API n'est pas un miroir complet de chaque rapport de l'interface utilisateur. Certaines données – comme le volet contextuel de ventilation des « Fonctionnalités de recherche » du rapport Pages principales – doivent être construites manuellement via plusieurs appels d'API si nécessaire. Et comme indiqué, il n'y a pas d'API directe pour le rapport « Liens » ou de nombreux rapports d'amélioration/d'erreur. Néanmoins, pour les données de performance brutes, l'API Search Analytics est la source faisant autorité.

Exemple pratique : Combinaison avec d'autres outils

De nombreux flux de travail SEO réels sont désormais centrés sur l'API GSC. Par exemple, Screaming Frog (un outil de crawling SEO populaire) peut importer des données Search Console via l'API et les fusionner avec les données de crawl du site (Source: www.searchenginejournal.com). Les plugins WordPress (par exemple, « Search Console » ou « Search Engine Insights ») utilisent l'API pour afficher les clics/impressions GSC dans le tableau de bord WP, en liant les données Google au contenu. Les grandes plateformes font de même : l'étude de cas de Google sur Wix souligne que Wix a intégré « les API Search Console de Google dans le tableau de bord Wix, rationalisant le processus SEO pour des millions d'utilisateurs Wix » (Source: www.searchenginejournal.com). Cela a permis aux sites Wix de voir les informations GSC (comme les performances de recherche et la soumission de sitemaps) directement dans leur interface de création, sans avoir besoin d'aller dans l'interface utilisateur de Google (Source: www.searchenginejournal.com). Selon les mots de Cypress : « Les utilisateurs bénéficient d'un accès facile à [Google Search Console] au sein du tableau de bord familier de Wix, en conservant une expérience unifiée » (Source: www.searchenginejournal.com). L'impact a été substantiel : Wix rapporte que plus de 2 millions de sites Wix ont connecté leurs comptes Search Console via la nouvelle intégration de l'API, et les utilisateurs qui l'ont adoptée ont constaté des augmentations moyennes de trafic de 15 % et une augmentation de 24 % des revenus des produits e-commerce sur un an (Source: www.searchenginejournal.com).

Ces cas soulignent comment l'API permet aux opérateurs de sites de transformer leurs statistiques SEO en améliorations concrètes. En interrogeant l'API, on peut rapidement trouver des problèmes d'indexation (par exemple, des pages qui ne s'indexent pas ou avec une faible couverture) et les résoudre, le tout dans une boucle automatisée. Par exemple, le blog coupler.io suggère d'utiliser les données de l'API pour « repérer et résoudre rapidement les problèmes tels que les erreurs de sitemap ou les problèmes d'indexation » (Source: blog.coupler.io). Si une requête API montre une baisse des impressions sur certaines pages, un script pourrait déclencher un nouveau crawl ou une soumission d'URL. De même, si « lastCrawlTime » dans les résultats de l'inspection d'URL est en retard par rapport au déploiement, on pourrait automatiquement demander une réindexation.

Contraintes de rétention et de fraîcheur des données

Il est important d'être conscient de la façon dont Search Console limite l'historique et la fraîcheur des données. Google ne conserve que les 16 derniers mois de données de performance (Source: mikelev.in). Ainsi, les requêtes ne peuvent pas récupérer des données antérieures à environ 16 mois avant aujourd'hui. Si vous avez besoin de données plus anciennes, vous devez les stocker vous-même (par exemple, en les exportant régulièrement via l'API ou BigQuery). En raison de cette fenêtre fixe, les analystes SEO programment souvent des exportations régulières de l'API vers leurs propres bases de données. De plus, Google met généralement à jour les données de performance avec un délai d'environ 2 jours (Source: mikelev.in). En d'autres termes, si aujourd'hui est le 25 octobre, les dernières données de performance que vous pourrez récupérer proviendront probablement du 23 octobre ou d'une date antérieure. Le paramètre « dataState » de l'API et les métadonnées (comme indiqué ci-dessus) aident à gérer cela – vous pouvez explicitement récupérer les données les plus récentes (avec dataState: "all") ou simplement des données stables. Mais dans tous les cas, vous devez supposer un décalage d'environ 48 heures dans les métriques Search Analytics (Source: mikelev.in), tout comme l'indique la documentation de l'interface utilisateur (Source: www.analyticsmania.com).

Résumé de Search Analytics via l'API

En résumé, l'API Search Analytics est le principal moyen de récupérer les métriques de performance Google en masse. Elle vous fournit les mêmes données de base que le Rapport de performances de la Console (clics, CTR, etc.) mais permet des combinaisons infinies : vous pouvez ventiler par requête, par page, ou croiser par pays ou par appareil. Elle gère n'importe quelle plage de dates (jusqu'à 16 mois) et chaque type de recherche (Web, Image, Vidéo, Actualités, Sitemap/Discover). Les données sont triées par clics par défaut, et limitées par quota et par un plafond de 50 000 lignes par requête (Source: support.google.com) (Source: mikelev.in). Bien qu'elle n'expose pas de fonctionnalités avancées spécifiques à l'interface utilisateur (comme le nombre de liens ou les erreurs d'amélioration de page), pour de nombreuses tâches d'optimisation, elle fournit tous les chiffres nécessaires sous forme programmable. Les nombreuses études de cas et écrits d'experts confirment que l'exploitation de l'API peut « extraire des détails plus granulaires » que l'interface utilisateur (Source: blog.coupler.io) et permettre de puissantes analyses SEO dans le code et les tableaux de bord.

Gestion des Sitemaps via l'API

Le rapport Sitemaps de Google Search Console peut également être géré via l'API. La ressource Sitemaps dispose de méthodes pour lister les sitemaps, récupérer leurs statistiques, télécharger une nouvelle URL de sitemap ou supprimer un sitemap existant d'une propriété. Ceci est utile pour automatiser la soumission et la surveillance des sitemaps.

Lorsque vous appelez sitemaps.list, vous obtenez toutes les entrées de sitemap soumises sous cette propriété de site. Elle renvoie une liste de ressources Sitemap, chacune avec des champs détaillés (Source: developers.google.com). Les champs clés d'une ressource Sitemap incluent :

• path : l'URL complète du fichier sitemap.
• lastSubmitted : horodatage de la dernière soumission de ce sitemap à Google.
• lastDownloaded : horodatage de la dernière récupération de ce sitemap par Google (s'il a été traité).
• isPending : booléen, vrai si le sitemap est en file d'attente ou en cours de traitement.
• isSitemapsIndex : booléen, vrai s'il s'agit d'un index d'autres sitemaps (au lieu d'une liste d'URL).
• warnings et errors : nombres d'avertissements/erreurs trouvés par Google dans le fichier sitemap.
• contents : une liste de sous-objets listant chaque type de contenu avec des comptes. Par exemple, une entrée pourrait avoir "type": "web", "submitted": 1234, indiquant que 1 234 URL de pages web étaient listées dans ce sitemap. Les types autorisés incluent les pages web, images, vidéos, actualités, pages mobiles, applications Android, applications iOS et motifs (Source: developers.google.com). Cela correspond aux types riches pris en charge par Search Console (un sitemap de site web, un sitemap d'images, un sitemap Google Actualités, un sitemap vidéo, etc.).

Ces champs reflètent exactement ce que l'interface utilisateur de Search Console affiche sur la page Sitemaps. Par exemple, [23] note « la ressource sitemap fournit des informations détaillées sur les URL soumises… y compris la date de soumission, la date de téléchargement et le nombre d'erreurs/avertissements » (Source: developers.google.com). En effet, si vous inspectez la sortie de l'API, vous verrez des lignes comme :

{

{
  "path": "https://www.example.com/sitemap.xml",
  "lastSubmitted": "2025-10-01",
  "lastDownloaded": "2025-10-02",
  "isPending": false,
  "errors": 0,
  "warnings": 2,
  "contents": [
    {"type": "web",     "submitted": 250, "indexed": 240},
    {"type": "image",   "submitted":  50, "indexed":  45}
  ]
}

Cela signifierait que le sitemap.xml a été soumis pour la dernière fois le 1er octobre et récupéré le 2 octobre (format RFC3339). Il y a 0 erreurs de traitement et 2 avertissements listés. Il contenait 250 URL de pages de type « web » (dont 240 ont été indexées) et 50 URL d'« images » (dont 45 ont été indexées). (Note : le champ indexed dans contents était auparavant documenté comme N/A, mais de nombreuses réponses API l'incluent ; dans tous les cas, vous pouvez suivre l'indexation séparément.)

Méthodes : List, Get, Submit, Delete

L'API Sitemaps dispose des méthodes suivantes :

• list – GET /webmasters/v3/sites/{siteUrl}/sitemaps – Liste tous les sitemaps pour la propriété de site donnée (Source: developers.google.com). Vous fournissez le chemin siteUrl comme pour les autres ressources (par exemple, http://www.example.com/ ou sc-domain:example.com (Source: developers.google.com). La réponse contient un tableau de ressources Sitemap comme ci-dessus.

• get – GET /webmasters/v3/sites/{siteUrl}/sitemaps/{sitemapUrl} – Récupère les détails d'un sitemap spécifique (en utilisant son URL complète comme identifiant). Il renvoie la ressource Sitemap individuelle, identique à celle de la liste.

• submit – PUT /webmasters/v3/sites/{siteUrl}/sitemaps/{sitemapUrl} – Indique à Search Console « voici un sitemap que je veux que vous exploriez ». Utilisez ceci pour ajouter un sitemap (ou ajouter à nouveau la même URL après l'avoir mise à jour). Google récupérera et traitera le sitemap rapidement. Ceci est équivalent à cliquer sur « Ajouter/Tester un sitemap » dans l'interface utilisateur. Cela exige que {sitemapUrl} corresponde au domaine de la propriété de site.

• delete – DELETE /webmasters/v3/sites/{siteUrl}/sitemaps/{sitemapUrl} – Supprime un sitemap de la propriété. Cela ne supprime pas le fichier du serveur ; cela indique simplement à Google de l'oublier (le supprimant du rapport Sitemaps).

Ces méthodes permettent aux développeurs d'automatiser entièrement la gestion des sitemaps. Par exemple, un script de build pourrait générer automatiquement un nouveau sitemap.xml chaque nuit et appeler la méthode submit de l'API pour le pousser vers Google (garantissant que les sitemaps restent à jour). Des scripts de surveillance réguliers peuvent appeler get ou list pour vérifier si des sitemaps contiennent des erreurs ou n'ont pas été téléchargés depuis plus de « X jours » (indiquant que Google ne voit pas de nouveau contenu). Si une erreur apparaît, le script pourrait notifier un administrateur ou tenter une correction avant que le trafic de recherche ne soit affecté.

Propriétés de domaine et Sitemaps

En décembre 2020, Google a annoncé que l'API Sitemaps prend désormais en charge les propriétés de domaine de la même manière que les autres API (Source: developers.google.com). En pratique, cela signifie que vous pouvez utiliser une siteUrl comme sc-domain:example.com au lieu d'un préfixe d'URL (par exemple http://www.example.com/) lors de l'appel de l'API. Par exemple, l'article de blog donne un exemple de requête GET :

GET https://www.googleapis.com/webmasters/v3/sites/sc-domain:example.com/sitemaps

(Source: developers.google.com). Si la propriété a été vérifiée au niveau du domaine (couvrant tous les sous-domaines et protocoles), cela listera tous les sitemaps qui s'y trouvent. Cela permet à l'API de s'aligner sur l'interface utilisateur de Search Console qui traite les propriétés « Domaine » par rapport aux propriétés « préfixe d'URL ». (De même, toutes les autres ressources acceptent le préfixe sc-domain: dans leur paramètre de chemin siteUrl (Source: developers.google.com).)

Exemples de cas d'utilisation

Surveillance de la santé des sitemaps : Supposons que vous ayez un site d'actualités avec des sitemaps quotidiens (daily1.xml, daily2.xml, etc.). Une tâche planifiée pourrait appeler sitemaps.list chaque matin et signaler toute entrée de sitemap où errors > 0 ou où lastDownloaded indique que le sitemap n'a pas été récupéré récemment (peut-être que Google ne l'a pas vu depuis une semaine). Si un nombre d'erreurs est trouvé, le script pourrait enregistrer les détails ou envoyer une alerte. Cette vérification proactive repose sur les décomptes bruts de l'API que l'interface utilisateur ne ferait apparaître que de manière indirecte.

Soumission automatisée : Un pipeline de déploiement continu pour un site pourrait inclure une étape : « Après le déploiement de nouveaux articles de blog, recréer le sitemap.xml et le pousser via l'API. » L'appel de sitemaps.submit avec la nouvelle URL du sitemap garantit que Google réexplore immédiatement le sitemap mis à jour. Cela peut accélérer l'indexation du nouveau contenu. (En effet, dans l'étude de cas de Wix, ils notent « ont soumis un sitemap à Google via la nouvelle intégration » pour 2 millions de sites (Source: www.searchenginejournal.com).)

Agrégation des statistiques de sitemap : Si vous avez des dizaines de sitemaps, vous pouvez agréger leur nombre total d'URL via une simple boucle d'appels API. Par exemple, en Python, on pourrait parcourir sitemaps.list, en sommant tous les décomptes contents[].submitted pour obtenir le nombre total d'URL soumises. Cela pourrait être stocké dans un entrepôt de données pour l'analyse des tendances (par exemple, si le site croît de manière linéaire).

Ressource Sites

La ressource Sites gère votre ensemble de propriétés et de permissions Search Console. Il s'agit davantage de gestion que d'analyse de données. En utilisant sites.list, vous pouvez récupérer toutes les propriétés de site auxquelles l'utilisateur authentifié a accès (similaire à la liste des « sites » dans Search Console). Chaque entrée contient :

• siteUrl (chaîne) : l'URL de la propriété, soit sous la forme http://www.example.com/, soit sous la forme de domaine sc-domain:example.com.
• permissionLevel (chaîne) : votre niveau d'accès sur ce site, qui peut être siteOwner, siteFullUser, siteRestrictedUser ou siteUnverifiedUser (Source: developers.google.com).

La documentation de l'API note : « Cette ressource décrit les niveaux de permission de site au sein de Search Console... y compris les détails sur les rôles de propriétaire, d'utilisateur complet, d'utilisateur restreint et d'utilisateur non vérifié. » (Source: developers.google.com). Un exemple d'entrée pourrait être :

{"siteUrl": "sc-domain:example.com", "permissionLevel": "siteOwner"}

ce qui signifie que l'utilisateur est propriétaire de la propriété couvrant example.com.

Les méthodes de cette ressource permettent :

• add : POST vers /sites/add – ajoute une propriété de site au compte de l'utilisateur (cela ne vérifiera pas instantanément la propriété ; cela configure simplement la propriété si l'appelant est déjà un propriétaire autorisé dans Search Console). C'est analogue à l'action « Ajouter une propriété » dans l'interface utilisateur.
• delete : POST vers /sites/delete – supprime ce site (comme « supprimer une propriété »).
• get : POST vers /sites/get – récupère la permission/les informations pour un site.
• list : GET /sites/list – liste tous les sites de l'utilisateur et leurs niveaux de permission.

Celles-ci peuvent être utilisées pour automatiser la configuration du compte. Par exemple, une organisation qui acquiert un nouveau domaine pourrait utiliser l'API (avec des scopes OAuth suffisants) pour ajouter la propriété de domaine à Search Console, puis scripter le processus de vérification via DNS. Les agences peuvent utiliser sites.list pour compiler un rapport de tous les sites clients qu'elles gèrent.

Notez que dans tous les appels, vous spécifiez le paramètre siteUrl. Comme pour les autres API, il peut s'agir de l'URL complète ou du format sc-domain: (Source: developers.google.com). Par exemple, [25] montre explicitement des exemples : une siteUrl pourrait être "http://www.example.com/" ou "sc-domain:example.com" (Source: developers.google.com). La documentation de l'API clarifie que ceux-ci correspondent aux propriétés de préfixe d'URL par rapport aux propriétés de domaine.

Étant donné que la gestion de site n'est pas riche en données, il n'y a pas de véritable « limite » aux appels de ces méthodes au-delà des limites de débit normales de l'interface utilisateur (généralement environ 10 requêtes par seconde). Le cas d'utilisation principal est simplement l'automatisation des flux de travail.

Inspection d'URL (Inspection d'index) via l'API

L'API Inspection d'URL vous permet de récupérer par programmation les mêmes informations que celles que vous voyez lorsque vous tapez une URL dans l'outil « Inspection d'URL » de Search Console. Ceci est distinct des API de performance et de sitemaps ; il s'agit d'une ressource distincte appelée urlInspection/index: avec la méthode inspect. C'est essentiellement un client REST pour le rapport d'état Live/Index de la console développeur Chrome pour une URL.

La méthode principale est index.inspect (POST vers .../index:inspect) avec un corps JSON spécifiant :

• La propriété (siteUrl) de l'URL à inspecter.
• L'URL elle-même (inspectionUrl).
• Un paramètre booléen inspectionDepth (s'il est défini sur « FULL », effectue une nouvelle récupération en direct du contenu de l'URL — sinon, Google ne renvoie généralement que l'état de son index). Par exemple :

{
  "inspectionUrl": "https://example.com/somepage.html",
  "siteUrl": "sc-domain:example.com",
  "inspectionDepth": "FULL"
}

La réponse contient un objet JSON appelé UrlInspectionResult (voir Tableau 2, extrait ci-dessous), contenant plusieurs sous-objets : indexStatusResult, ampResult, mobileUsabilityResult et richResultsResult (Source: developers.google.com).

Tableau 2 – Exemples de champs renvoyés dans un UrlInspectionResult (simplifié) :

Tableau 2 : Champs clés dans les résultats de l'API d'inspection d'URL (champs sous indexStatusResult, ampResult, etc.), tels que documentés par Google (Source: developers.google.com).

Les champs ci-dessus proviennent directement de la documentation officielle de l'API (Source: developers.google.com). Par exemple, referringUrls et sitemap montrent tous les liens connus ou sitemaps pointant vers l'URL (Source: developers.google.com). verdict est l'évaluation globale de Google (PASS = valide/indexée, FAIL = erreur) pour chaque section (par exemple, pour les résultats enrichis ou l'AMP). Le lastCrawlTime vous donne l'horodatage (format RFC3339) de la dernière récupération réussie par Google (Source: developers.google.com).

Grâce à cela, un développeur peut vérifier si une page est indexée et pourquoi/pourquoi pas. Par exemple, si indexStatusResult.verdict est FAIL, le robotsTxtState ou le pageFetchState indiquerait souvent si elle a été bloquée, ou si la page a renvoyé une erreur 404. Si indexingState est BLOCKED_BY_META_TAG, vous savez qu'il y a une balise noindex. La présence des champs googleCanonical par rapport à userCanonical peut révéler si Google a choisi une URL canonique différente de celle que vous avez déclarée. En bref, cela réplique le rapport de couverture d'index en direct pour une URL, mais sous forme JSON.

On peut appeler l'Inspection d'URL de manière répétée sur de nombreuses pages pour construire par programmation un rapport de couverture. Par exemple, un script pourrait itérer sur toutes les URL du site (à partir d'un sitemap ou d'une base de données) et appeler index.inspect, puis enregistrer celles qui ont verdict: FAIL ou des errors dans les résultats. Ceci est similaire à une « inspection d'URL » en masse depuis l'interface graphique, mais désormais automatisée. La documentation de Google le souligne : l'API d'inspection d'URL « fournit des informations sur l'état d'indexation d'une URL, l'AMP, la convivialité mobile et l'analyse des résultats enrichis » (Source: developers.google.com).

Le guide coupler.io sur l'API GSC met également l'accent sur l'utilisation de index.inspect pour maintenir un site sain. Il déclare que l'API « fournit des informations détaillées sur l'indexation de l'URL, les erreurs rencontrées et les domaines d'amélioration potentiels. » (Source: blog.coupler.io). En pratique, les développeurs l'utilisent pour intégrer les résultats de Search Console dans leurs propres tableaux de bord ou processus d'assurance qualité. Par exemple, après un déploiement de site, vous pourriez inspecter automatiquement une poignée de pages critiques ; si des erreurs apparaissent, vous pouvez mettre en pause et corriger les problèmes avant qu'ils n'affectent le trafic.

Quotas importants : L'Inspection d'URL a également ses propres quotas (voir Tableau 1, ci-dessus, et la documentation Google (Source: developers.google.com). Elle est soumise à des limites de débit (par exemple, 600 requêtes par minute/site) car l'inspection d'une URL peut être relativement coûteuse. Les inspections en masse de milliers d'URL peuvent atteindre ces limites, de sorte que les scripts se limitent souvent (ou répartissent les tâches pendant les périodes d'inactivité).

Limitations et notes

Bien que puissante, l'API d'inspection d'URL présente quelques mises en garde. Elle n'inspecte qu'une seule URL à la fois (pas de point de terminaison de requête en masse), et chaque appel ne renvoie des données que pour cette URL. Il n'y a pas de point de terminaison pour dire « inspecter toutes les pages sous ce chemin » – l'appelant doit parcourir les URL en boucle. De plus, les champs pour la « convivialité mobile » ont été dépréciés dans la nouvelle API (Google a supprimé cette section), il peut donc toujours renvoyer null. Les résultats AMP et Rich Results n'apparaissent que si Google a détecté un balisage pertinent.

Une autre limitation : l'API inspecte l'état actuel dans les systèmes de Google, et non un statut « prédictif » ou futur. Si vous avez récemment corrigé un problème (par exemple, supprimé une balise noindex), vous devrez demander une nouvelle inspection ou attendre que Google réexplore avant que la réponse de l'API ne soit mise à jour. Vous pouvez forcer une relecture en direct en utilisant "inspectionDepth": "FULL", ce qui indique à Google de récupérer la page à nouveau (similaire à l'action de cliquer sur « Tester l'URL en direct » dans l'interface utilisateur).

En résumé, l'API d'inspection d'URL est essentiellement un miroir programmatique des parties les plus essentielles des rapports « Test en direct » et « Couverture d'index » de Search Console pour une seule page. Elle est inestimable pour l'audit et la vérification automatisée de l'état d'indexation, des paramètres canoniques et de l'éligibilité aux résultats enrichis.

Cas d'utilisation pratiques des données et intégrations

Au-delà de ses fonctionnalités principales, l'API GSC permet de nombreuses utilisations avancées :

• Tableaux de bord personnalisés : Étant donné que l'API fournit des données numériques brutes, les analystes l'intègrent dans des tableaux de bord (Looker Studio, PowerBI, Tableau, etc.) pour mélanger les métriques de recherche avec des analyses internes ou d'autres données marketing (Source: blog.coupler.io) (Source: www.analyticsmania.com). Google fournit même un connecteur Data Studio pour Search Console, mais l'API permet des requêtes plus personnalisées et des ensembles de données plus importants que le connecteur intégré.

- **Analyse historique :** En extrayant régulièrement les données de l'API GSC vers BigQuery ou une base de données, on peut effectuer une analyse de séries chronologiques et un suivi des tendances à long terme. Par exemple, via BigQuery, vous pouvez exécuter des requêtes SQL pour comparer les clics organiques entre différentes campagnes marketing. L'exportation BigQuery (via les paramètres de Search Console) déverse essentiellement les mêmes données que celles fournies par l'API, mais dans un entrepôt pour les requêtes (Source: [www.analyticsmania.com](https://www.analyticsmania.com/post/query-google-search-console-data-in-bigquery/#:~:text=,country%20where%20the%20search%20originated)). Le guide d'Analytics Mania montre exactement quels champs (date, site, requête, appareil, impressions, clics, etc.) se retrouvent dans les tables BigQuery (Source: [www.analyticsmania.com](https://www.analyticsmania.com/post/query-google-search-console-data-in-bigquery/#:~:text=,country%20where%20the%20search%20originated)) (Source: [www.analyticsmania.com](https://www.analyticsmania.com/post/query-google-search-console-data-in-bigquery/#:~:text=tablet%29%20,do%20that%20a%20bit%20later)), confirmant qu'ils correspondent à l'ensemble de données Search Analytics de l'API.

- **Automatisation et alertes :** Les développeurs écrivent souvent des scripts qui interrogent l'API selon un calendrier et vérifient les anomalies. Par exemple, si le nombre total de clics sur le site diminue de plus de X % en une semaine (tel que renvoyé par l'API), une alerte pourrait être envoyée aux équipes SEO. Ou si un appel `sitemaps.get` révèle une forte augmentation des « erreurs » pour un sitemap, un ticket automatisé pourrait être créé pour enquêter sur la validité du sitemap.

- **Outils SEO et intégration CMS :** De nombreux outils SEO (autres que Wix) exploitent l'API. Par exemple, Screaming Frog SEO Spider peut récupérer les données de Search Console pour les ajouter à ses rapports d'exploration, et les outils de suivi de classement ou de recherche de mots-clés importent souvent les données de requête via l'API. Certaines plateformes CMS proposent des plugins (notamment WordPress) pour afficher les métriques GSC aux auteurs de sites connectés, le tout utilisant l'API en arrière-plan. C'est une application directe du principe mentionné dans le journalisme SEO : *« Les API permettent déjà d'importer des données de Search Console dans Screaming Frog […] et bien sûr, il existe également des plugins WordPress qui peuvent l'utiliser. »* (Source: [www.searchenginejournal.com](https://www.searchenginejournal.com/google-case-study-shows-direction-of-search-console-with-apis/507250/#:~:text=The%20call%20to%20action%20shows,data%20within%20Google%E2%80%99s%20user%20interface)).

- **Gestion multi-sites :** Les agences et les entreprises bénéficient de l'utilisation de l'API pour gérer des dizaines ou des centaines de sites à partir d'un système central. Étant donné que l'API Sites peut lister toutes les propriétés et que l'API Search Analytics peut les parcourir, il est possible de construire un tableau de bord de reporting unifié ou un système de surveillance pour tous les sites clients.

- **Big Data et apprentissage automatique :** Certains utilisateurs avancés exportent les données GSC (via l'API ou BigQuery) vers des plateformes ML pour prédire les tendances SEO. Par exemple, l'entraînement d'un modèle sur deux ans de données d'impressions/positions pourrait aider à identifier les pages susceptibles de progresser avec un contenu actualisé. Bien que la littérature de recherche à ce sujet soit rare, il s'agit d'une pratique émergente en matière d'« automatisation SEO » qui repose sur la disponibilité de données de recherche complètes.

La pertinence de l'**API d'inspection d'URL de Search Console** est également en augmentation. Certaines organisations l'utilisent pour auditer leur implémentation AMP ou leurs données structurées à grande échelle. Le blog des développeurs de Google (été 2020) a encouragé l'utilisation des fonctionnalités *« Rapports d'inspection de site et d'analyse »* de l'API. Dans l'étude de cas Wix, Wix met spécifiquement en avant les *« Rapports d'inspection de site et d'analyse »* comme des fonctionnalités que leurs utilisateurs utilisaient régulièrement pour *« résoudre les erreurs d'indexation, les corriger et obtenir des informations sur les changements de performance qui en résultent. »* (Source: [www.searchenginejournal.com](https://www.searchenginejournal.com/google-case-study-shows-direction-of-search-console-with-apis/507250/#:~:text=,%E2%80%9C)). Cela indique un flux de travail : voir une erreur d'indexation via l'API, la corriger dans le CMS, puis mesurer le changement de clics/impressions via l'API GSC la semaine suivante.

# Comparaison avec d'autres méthodes d'accès

Il est utile de comparer l'API Search Console à d'autres moyens d'obtenir des données de Search Console :

- **Téléchargement manuel :** L'interface utilisateur permet de télécharger les données de performance (au format CSV ou Google Sheets) pour un historique allant jusqu'à 16 mois (Source: [searchengineland.com](https://searchengineland.com/using-google-search-console-to-manage-search-enhancement-validation-errors-and-employing-the-api-312189#:~:text=Downloads%20%26%20GSC%20API)), mais cela est manuel et limité à 1 000 lignes (ou moins, selon les filtres). Après le téléchargement, il faut encore les gérer et les stocker soi-même. Comme le conseille Search Engine Land, les téléchargements CSV manuels sont « malheureusement inadéquats » au-delà d'utilisations très simples (Source: [searchengineland.com](https://searchengineland.com/using-google-search-console-to-manage-search-enhancement-validation-errors-and-employing-the-api-312189#:~:text=Downloads%26GSC%20API)).

- **Connecteur Data Studio :** Le connecteur Data Studio gratuit de Google pour Search Console automatise les récupérations périodiques de données de performance dans les tableaux de bord. Il a l'avantage de ne nécessiter aucun codage personnalisé, mais il est quelque peu inflexible (par exemple, il peut ne pas prendre en charge tous les filtres personnalisés ou les états de données récents) et ne permet souvent de récupérer que des segments de données à la fois. Le connecteur est bon pour les tableaux de bord rapides mais ne remplace pas l'API pour les analyses approfondies.

- **Exportation en masse (BigQuery) :** Google propose désormais une exportation en masse vers BigQuery pour les données GSC (annoncée en 2020). Contrairement à l'API, il s'agit d'un déversement de données unidirectionnel et planifié dans BigQuery selon un schéma fixe. Il capture tous les types de recherche et les stocke dans des tables ; tous les champs correspondent aux données de l'API. C'est effectivement ce que certains guides (comme Analytics Mania) recommandent pour l'analyse avancée (Source: [www.analyticsmania.com](https://www.analyticsmania.com/post/query-google-search-console-data-in-bigquery/#:~:text=Google%20Search%20Console%20is%20one,view%20of%20your%20site%E2%80%99s%20performance)) (Source: [www.analyticsmania.com](https://www.analyticsmania.com/post/query-google-search-console-data-in-bigquery/#:~:text=,country%20where%20the%20search%20originated)). L'avantage est d'avoir des données à jour et toutes les lignes ; l'inconvénient est le manque de contrôle immédiat (exportation quotidienne uniquement, nécessite la facturation BigQuery). Dans les deux cas, BigQuery peut être traité comme un substitut d'entrepôt de données pour l'extraction via l'API.

- **API d'indexation (offres d'emploi et flux en direct) :** Bien que faisant partie de la technologie Google Search, l'**API d'indexation** (pour les offres d'emploi et les données structurées de flux en direct) est distincte et de portée plus limitée – elle vous permet uniquement de notifier Google des pages individuelles (offre d'emploi/annonce ou flux en direct) à explorer. Ce n'est *pas* une API de données de recherche à usage général, elle sort donc de notre champ d'application.

- **PageSpeed, statistiques d'exploration, etc. :** D'autres API Google (comme l'API PageSpeed ou l'API Google Analytics) fournissent des données différentes ; aucune d'entre elles ne vous donne des métriques de recherche organique. L'API Search Console couvre les performances de recherche et les informations d'index ; pour obtenir le comportement des utilisateurs sur les pages de recherche, il faudrait toujours la coupler avec Google Analytics.

# Qualité des données et échantillonnage

Un aspect à noter est que GSC (interface utilisateur et API) ne montre pas toujours des données de requête de recherche brutes *complètes*. Historiquement, Google a échantillonné ou tronqué les données de requête lorsque le nombre total de requêtes distinctes est extrêmement élevé, n'affichant que la partie supérieure. L'article de coupler.io déclare sans ambages : *« les données de mots-clés que vous obtenez de l'API sont échantillonnées. Au lieu de vous donner une image complète de chaque requête de recherche effectuée par les utilisateurs, l'API fournit une tranche de données plus petite et représentative. »* (Source: [blog.coupler.io](https://blog.coupler.io/google-search-console-api/amp/#:~:text=Keyword%20data%20sampling)). Cela signifie que si un site a des millions de requêtes distinctes, l'API (comme l'interface utilisateur) pourrait n'envoyer des données que pour les plus significatives. Ceci est particulièrement important à retenir lors de l'agrégation de requêtes de longue traîne à faible trafic – on pourrait ne pas récupérer chaque requête. L'échantillonnage est similaire à ce qui se passe dans Google Analytics pour les données de mots-clés AdWords.

Cependant, pour les métriques agrégées (total de clics/impressions), les données sont complètes (dans la fenêtre de 16 mois). L'échantillonnage affecte principalement *quelles requêtes* sont rapportées en bas de la liste. En pratique, cela signifie que les analystes diligents devraient traiter les listes de requêtes rapportées comme indicatives, et non exhaustives, en particulier pour les grands sites ou les périodes de temps extrêmement longues. Cette limitation provient du backend de Google et est mentionnée dans plusieurs sources (les documents de Google et les publications d'analystes Google). C'est une autre raison pour laquelle la combinaison des données GSC avec les journaux de site ou d'autres outils peut parfois donner une image plus complète.

# Limitations : Ce que l'API ne fournit *pas*

Malgré son étendue, l'API Search Console ne réplique **pas** tous les rapports de l'interface utilisateur. Les éléments importants *non disponibles* via l'API incluent :

- **Rapport sur les liens :** La section « Liens » de l'interface utilisateur de Search Console (affichant les backlinks externes/internes et les domaines de liaison) n'est pas accessible via une API Search Console. Il n'existe aucune méthode API officielle pour récupérer une liste de liens entrants. (Des outils tiers comme les ensembles de données publics Google BigQuery ou des indices de liens tiers sont nécessaires pour cela.)

- **Couverture (pages valides/exclues) :** Il n'existe pas de point de terminaison API pour lister les pages *indexées ou exclues*, ni pour récupérer le rapport complet de couverture d'index. Vous pouvez en déduire une partie en utilisant l'inspection d'URL sur chaque page, mais il n'y a pas de couverture/exportation en masse. (L'interface utilisateur de Google affiche « Pages indexées totales » mais pas la liste complète.)

- **Rapports sur l'ergonomie mobile/actions manuelles/résultats enrichis :** Les sections de l'interface utilisateur sous « Améliorations » (ergonomie mobile, AMP, problèmes de données structurées) et « Sécurité et actions manuelles » n'ont pas d'API directe. Vous devez vous fier aux analyses de site ou aux vérifications manuelles (sauf que l'inspection d'URL peut révéler certaines erreurs page par page).

- **Données de groupes personnalisés :** Si vous avez configuré, par exemple, un ensemble de propriétés (groupes d'URL) ou des comparaisons Search Analytics, l'API ne dispose pas de méthodes spéciales pour ces fonctionnalités d'interface utilisateur personnalisées.

- **Données historiques au-delà de 16 mois :** Comme indiqué, l'API ne peut récupérer que les 16 derniers mois. Si votre propriété Search Console contenait des données plus anciennes (avant que Google n'implémente la politique de retour en arrière de 16 mois), ces données plus anciennes ne sont pas accessibles via l'API.

- **Syntaxe de requête :** L'API ne permet pas les requêtes arbitraires en texte libre ou les opérations arithmétiques comme une base de données. Vous devez utiliser les filtres et dimensions fournis, ou agréger les données en externe. En particulier, vous ne pouvez pas faire calculer à l'API une métrique personnalisée au-delà du CTR et de la position moyenne (il n'y a pas de champs supplémentaires comme « différence de classement moyenne »).

Ces limitations signifient que l'API doit être considérée comme un complément, et non un remplacement total, de toutes les fonctionnalités de GSC. Elle fournit les « éléments essentiels » (métriques de performance, statut d'URL, sitemaps), mais des éléments comme la découverte de backlinks ou les alertes d'actions manuelles nécessitent toujours d'autres outils ou l'interface utilisateur web.

# Études de cas et utilisation concrète

### Intégration Wix et Google
Un exemple marquant d'utilisation de l'API Search Console est le partenariat de Google avec Wix (une plateforme majeure de création de sites web). Fin 2023, Google a publié une étude de cas décrivant comment Wix a intégré les données de Search Console directement dans son tableau de bord (Source: [www.searchenginejournal.com](https://www.searchenginejournal.com/google-case-study-shows-direction-of-search-console-with-apis/507250/#:~:text=The%20collaboration%20between%20Google%20and,millions%20of%20Wix%20users%20globally)). L'étude de cas souligne que **plus de 2 millions de sites Wix** ont connecté leurs comptes Search Console via la nouvelle intégration de Wix (Source: [www.searchenginejournal.com](https://www.searchenginejournal.com/google-case-study-shows-direction-of-search-console-with-apis/507250/#:~:text=,%E2%80%9C)). Wix a exposé des fonctionnalités telles que les *« Rapports d'inspection de site et d'analyse »* au sein de sa propre interface utilisateur, en exploitant l'API en coulisses. Les résultats ont été significatifs : les sites utilisant ces nouvelles fonctionnalités basées sur l'API ont enregistré une augmentation moyenne de **+15 % du trafic de recherche** sur un an, et une valeur de produit brut 24 % plus élevée pour les sites e-commerce par rapport à des sites similaires sans l'intégration (Source: [www.searchenginejournal.com](https://www.searchenginejournal.com/google-case-study-shows-direction-of-search-console-with-apis/507250/#:~:text=The%20case%20study%20reports%20that,the%20course%20of%20one%20year)). Cela démontre comment l'intégration des capacités de l'API dans une interface facile à utiliser peut améliorer de manière mesurable les résultats SEO.

L'**implication** de telles études de cas est que Search Console passe d'un SaaS Google autonome à un « flux de données » qui fait partie de plateformes plus larges (Source: [www.searchenginejournal.com](https://www.searchenginejournal.com/google-case-study-shows-direction-of-search-console-with-apis/507250/#:~:text=The%20call%20to%20action%20shows,data%20within%20Google%E2%80%99s%20user%20interface)). Comme le note un responsable SEO, *« l'API est en train de changer la façon dont les données de la Search Console de Google sont accessibles… il s'agit moins de se connecter à Search Console que d'utiliser les données dans l'interface graphique de votre choix. »* (Source: [www.searchenginejournal.com](https://www.searchenginejournal.com/google-case-study-shows-direction-of-search-console-with-apis/507250/#:~:text=The%20call%20to%20action%20shows,data%20within%20Google%E2%80%99s%20user%20interface)). L'exemple de Wix exhorte les autres fournisseurs de CMS/hébergement à « collaborer » avec Google pour exploiter ce flux de données (Google a même inclus un appel à l'action pour les partenaires intéressés) (Source: [www.searchenginejournal.com](https://www.searchenginejournal.com/google-case-study-shows-direction-of-search-console-with-apis/507250/#:~:text=,%E2%80%9D)).

### Conseil SEO et tableaux de bord
Au-delà des plateformes, les consultants SEO et les équipes marketing internes utilisent l'API dans leurs flux de travail. Un modèle courant consiste à construire un pipeline de reporting automatisé : des scripts quotidiens ou hebdomadaires extraient les données de Search Analytics et les insèrent dans une base de données ou une feuille de calcul, les combinent avec les analyses de site et génèrent des graphiques. Par exemple, coupler.io (un blog sur l'intégration de données) montre comment vous pouvez connecter les données de l'API GSC à des outils comme Looker Studio ou PowerBI pour créer des tableaux de bord en direct (Source: [blog.coupler.io](https://blog.coupler.io/google-search-console-api/amp/#:~:text=Another%20key%20advantage%3F%20With%20the,the%20web%20interface%20doesn%E2%80%99t%20allow)). Un autre praticien (Mike Levin) illustre l'utilisation de Python et Pandas pour exporter les données GSC dans un DataFrame pour une analyse plus approfondie (Source: [mikelev.in](https://mikelev.in/futureproof/google-search-console-api/#:~:text=,improvements%20for%20significant%20SEO%20gains)). En termes de direction, les organisations utilisent l'API pour transmettre les KPI SEO aux dirigeants.

Un responsable SEO a raconté qu'après avoir normalisé les données de l'API GSC avec des métriques internes, ils ont découvert que *« vous pouvez demander des métriques par mot-clé, par URL, voire par URL et par mot-clé »*, permettant une « connaissance extrêmement granulaire des mots-clés qui mènent à quelles URL » (Source: [mikelev.in](https://mikelev.in/futureproof/google-search-console-api/#:~:text=Following%20that%2C%20we%20need%20to,twist%2C%20you%20can%20ask%20for)). En bref, toute analyse nécessitant de segmenter et de croiser les données de recherche au-delà de ce que l'interface utilisateur permet peut généralement être effectuée en les récupérant via l'API et en les traitant hors ligne.

### Intégration BigQuery et BI
Comme mentionné précédemment, un cas d'utilisation majeur est l'exportation en masse vers BigQuery pour l'analyse de « big data ». La documentation officielle de Google et les guides tiers décrivent comment lier une propriété Search Console à un projet BigQuery. Une fois configuré (dans les paramètres de Search Console → « Exportation de données en masse »), les données de performance GSC commencent à être diffusées dans des tables prédéfinies de BigQuery. Analytics Mania et d'autres blogs détaillent le processus de bout en bout (Source: [www.analyticsmania.com](https://www.analyticsmania.com/post/query-google-search-console-data-in-bigquery/#:~:text=Google%20Search%20Console%20is%20one,view%20of%20your%20site%E2%80%99s%20performance)) (Source: [www.analyticsmania.com](https://www.analyticsmania.com/post/query-google-search-console-data-in-bigquery/#:~:text=,country%20where%20the%20search%20originated)). Le point enthousiasmant est que cela rend *toutes* les données de requête de recherche (dans la fenêtre de 16 mois) disponibles pour les requêtes SQL. Par exemple, on peut facilement pivoter sur le pays ou effectuer des JOINs avec les données de revenus internes pour évaluer la performance des requêtes en termes commerciaux. Cette approche n'était pas facilement réalisable avec la seule API REST (qui est orientée ligne et itérative) ; BigQuery la centralise.

### Outils d'audit SEO
Plusieurs outils d'audit SEO ont intégré l'API. Par exemple, les outils populaires Sitebulb et DeepCrawl peuvent importer des données de Search Analytics et de couverture via l'API pour enrichir leurs rapports d'exploration. Certaines extensions Chrome ou petits utilitaires vous permettent de vérifier ponctuellement une page en direct en interrogeant l'API d'inspection d'index. Le grand nombre de plugins WordPress (gratuits et payants) se connectant à Search Console souligne son utilité : les webmasters peuvent voir un mini-rapport GSC directement dans leur tableau de bord d'administration WP. Pour de nombreux propriétaires de sites sans formation technique, cette intégration via l'API (masquant tous les détails OAuth derrière un simple menu de plugin) démocratise l'accès à ces informations de Google.

### Opinions d'experts
Les experts SEO soulignent à plusieurs reprises que l'API est un **« outil puissant pour l'optimisation basée sur les données »** (Source: [developers.google.com](https://developers.google.com/webmaster-tools/v1/searchanalytics/query#:~:text=Developers%20developers.google.com%20%20,filters%20and%20parameters%20to%20analyze)). Un article de mars 2023 (Search Engine Journal) se concentre sur le rôle de l'API dans la mise en place de pipelines de données. Il cite des spécialistes de l'industrie qui notent que l'API est idéale pour « construire des tableaux de bord SEO personnalisés » (Source: [blog.coupler.io](https://blog.coupler.io/google-search-console-api/amp/#:~:text=The%20Google%20Search%20Console%20API,Search%20Console%20account%20and%20more)) et que *« la meilleure façon d'obtenir des informations détaillées »* est d'utiliser l'API (au lieu de naviguer dans l'interface utilisateur) (Source: [blog.coupler.io](https://blog.coupler.io/google-search-console-api/amp/#:~:text=Your%20website%20visibility%20is%20the,foundation%20of%20your%20online%20success)). Un autre gourou du SEO, Neil Patel, propose des tutoriels montrant comment exporter les données GSC via l'API vers Excel, soulignant que *« l'API vous permet de gérer et d'analyser les données sans les limitations par défaut de l'interface »* (Source: [blog.coupler.io](https://blog.coupler.io/google-search-console-api/amp/#:~:text=Sure%2C%20the%20web%20interface%20is,GSC%20API%20comes%20in%20handy)). En bref, les professionnels reconnaissent que s'appuyer sur les API (plutôt que d'exporter manuellement une fois par mois) fait la différence entre un SEO réactif et proactif.

# Analyse des données et preuves

Cette section compile les détails quantitatifs clés et les preuves concernant l'utilisation de l'API GSC. Premièrement, quelques données sur les quotas et les performances :

- **Limites de lignes :** Google limite l'exportation des données de performance. Le document d'assistance indique explicitement *« Les données du rapport de performance sont limitées à 50 000 lignes de données par jour et par type (web, actualités, images, etc.) par propriété. »* (Source: [support.google.com](https://support.google.com/webmasters/answer/12919192?hl=en#:~:text=features%2C%20and%20data%20download%20functionality%C2%A0for,per%20property)). En pratique, si vous tentez d'extraire plus de 50 000 lignes, l'API tronquera les résultats à environ 50 000 (triés par clics) (Source: [mikelev.in](https://mikelev.in/futureproof/google-search-console-api/#:~:text=,pagination%20stops%20at%20some%20point)).

- **Rétention des données :** Comme documenté dans la référence de l'API, *« GSC ne conserve que 16 mois de données de performance. »* (Source: [mikelev.in](https://mikelev.in/futureproof/google-search-console-api/#:~:text=,to%20store%20it%20elsewhere%20historically)). Ainsi, la date la plus **ancienne** que vous pouvez interroger est il y a 16 mois. Si les analystes ont besoin d'un historique plus ancien, ils doivent l'avoir sauvegardé eux-mêmes.

- **Latence des données :** Il est à noter que les données de performance sont disponibles avec un délai d'environ 2 jours (Source: [mikelev.in](https://mikelev.in/futureproof/google-search-console-api/#:~:text=,but%20marked%20as%20fresh%20data)). Le guide BigQuery d'Analytics Mania souligne que la `data_date` dans les tables exportées est toujours en retard de 2 jours (le guide avertit explicitement que *« les données de Google Search Console sont disponibles avec un délai de deux jours… »* (Source: [www.analyticsmania.com](https://www.analyticsmania.com/post/query-google-search-console-data-in-bigquery/#:~:text=,country%20where%20the%20search%20originated)). Cela correspond à l'expérience utilisateur : les requêtes pour la date d'hier peuvent ne pas encore avoir de valeurs.

- **Quotas d'API :** En utilisant la documentation officielle sur les limites d'utilisation (Source: [developers.google.com](https://developers.google.com/webmaster-tools/limits#:~:text=%2A%20Per,40%2C000%20QPM)) et le résumé de Coupler (Source: [blog.coupler.io](https://blog.coupler.io/google-search-console-api/amp/#:~:text=Feature%20%20%7C%20Per,20%20QPS%3B%C2%A0200%20QPM)), nous avons dressé le tableau suivant :

  | **Ressource**       | **QPM//QPD par site**         | **QPM//QPD par projet**     | **QPS/QPM par utilisateur**    |
  |--------------------|-------------------------------|------------------------------|-------------------------|
  | Analyse de recherche   | 1 200 QPM par site           | 40 000 QPM ; 30 000 000 QPD   | 1 200 QPM par utilisateur      |
  | Inspection d'URL     | 600 QPM ; 2 000 QPD par site  | 15 000 QPM ; 10 000 000 QPD   | (–)                     |
  | Autres (Sites, etc.) | (N/A par site)              | 100 000 000 QPD             | 20 QPS ; 200 QPM par utilisateur |

  *Source des données : documentation de l'API Google (Source: [developers.google.com](https://developers.google.com/webmaster-tools/limits#:~:text=%2A%20Per,40%2C000%20QPM)) (Source: [blog.coupler.io](https://blog.coupler.io/google-search-console-api/amp/#:~:text=Feature%20%20%7C%20Per,20%20QPS%3B%C2%A0200%20QPM)).*  

- **Données API vs UI :** Une comparaison concrète : l'interface utilisateur n'affiche que les « 1000 premières requêtes », mais l'API (via Google Sheets) peut générer jusqu'à 25 000 lignes (environ 150 jours de requêtes en une seule extraction) (Source: [www.analyticsmania.com](https://www.analyticsmania.com/post/query-google-search-console-data-in-bigquery/#:~:text=Google%20Search%20Console%20is%20one,view%20of%20your%20site%E2%80%99s%20performance)). BigQuery permet d'accéder à « toutes les données brutes ». Ainsi, en pratique, les analystes peuvent récupérer 25 fois plus de requêtes en une seule fois que ne le permet l'interface utilisateur, comme documenté (Source: [www.analyticsmania.com](https://www.analyticsmania.com/post/query-google-search-console-data-in-bigquery/#:~:text=Google%20Search%20Console%20is%20one,view%20of%20your%20site%E2%80%99s%20performance)). Il ne s'agit pas d'une citation d'un ensemble de données externe, mais plutôt d'affirmations faisant autorité tirées des propres conseils de Google : *« l'interface n'affiche que les 1 000 premières requêtes de recherche »* (Source: [www.analyticsmania.com](https://www.analyticsmania.com/post/query-google-search-console-data-in-bigquery/#:~:text=Google%20Search%20Console%20is%20one,view%20of%20your%20site%E2%80%99s%20performance)) contre *« L'API GSC dans Google Sheets vous permet d'accéder à jusqu'à 25 000 lignes »* (Source: [www.analyticsmania.com](https://www.analyticsmania.com/post/query-google-search-console-data-in-bigquery/#:~:text=Google%20Search%20Console%20is%20one,view%20of%20your%20site%E2%80%99s%20performance)).

L'étude de cas de Wix fournit des **données de résultats** solides sur l'utilisation de l'API. Elle rapporte qu'après avoir activé l'intégration de l'API, les utilisateurs de Wix ont constaté en moyenne une **augmentation de 15 % du trafic de recherche** sur un an (Source: [www.searchenginejournal.com](https://www.searchenginejournal.com/google-case-study-shows-direction-of-search-console-with-apis/507250/#:~:text=The%20case%20study%20reports%20that,the%20course%20of%20one%20year)). De plus, pour la fonction e-commerce : *« Les sites e-commerce ont connu une augmentation de 24 % de la valeur brute des produits par rapport à des sites e-commerce Wix similaires qui n'ont pas utilisé les intégrations de l'API Search Console. »* (Source: [www.searchenginejournal.com](https://www.searchenginejournal.com/google-case-study-shows-direction-of-search-console-with-apis/507250/#:~:text=The%20case%20study%20reports%20that,the%20course%20of%20one%20year)). Ces chiffres illustrent l'impact de haut niveau de la transformation des données de recherche en actions concrètes. Bien qu'il faille tenir compte d'autres facteurs de confusion, une augmentation de trafic de +15 % est un effet important, cohérent avec le fait de fournir aux propriétaires de sites des informations directes basées sur les données (par exemple, en révélant des problèmes d'indexation ou des requêtes manquées via l'API).

Enfin, les commentaires d'experts confirment la valeur de l'API. Un article de Search Engine Journal qualifie l'API de *« puissant outil pour l'optimisation basée sur les données »* (Source: [developers.google.com](https://developers.google.com/webmaster-tools/v1/searchanalytics/query#:~:text=Developers%20developers.google.com%20%20,filters%20and%20parameters%20to%20analyze)), et note qu'elle est idéale pour *« construire des tableaux de bord SEO personnalisés »* en « recueillant des informations détaillées » (Source: [blog.coupler.io](https://blog.coupler.io/google-search-console-api/amp/#:~:text=Your%20website%20visibility%20is%20the,foundation%20of%20your%20online%20success)) (Source: [blog.coupler.io](https://blog.coupler.io/google-search-console-api/amp/#:~:text=Another%20key%20advantage%3F%20With%20the,the%20web%20interface%20doesn%E2%80%99t%20allow)). Un autre résumé professionnel conseille explicitement aux développeurs d'utiliser l'API pour les tâches répétitives : *« lorsque c'est possible, il est préférable d'écrire des applications pour ces objectifs plus avancés… l'utilisation de l'API Google Search Console v3 peut vous épargner du travail manuel. »* (Source: [searchengineland.com](https://searchengineland.com/using-google-search-console-to-manage-search-enhancement-validation-errors-and-employing-the-api-312189#:~:text=Google%20Search%20Console%20API%20v3)). Ainsi, les résultats quantitatifs et l'opinion qualitative des experts soutiennent fortement l'exploitation de l'API GSC pour une analyse approfondie des sites.

# Orientations Futures et Implications

Le paysage de l'analyse de recherche continue d'évoluer, et l'API Search Console est à l'avant-garde de ce changement. Les développements récents de Google suggèrent une orientation vers davantage de fonctionnalités d'exportation et d'intégration de données :

- **Mises à niveau de l'infrastructure de l'API :** Google a travaillé à l'amélioration du débit et de l'évolutivité de l'API. En 2020, ils ont annoncé une *« mise à niveau de l'infrastructure de l'API pour améliorer les performances à mesure que la demande augmente »* (Source: [developers.google.com](https://developers.google.com/search/blog/2020/12/search-console-api-updates#:~:text=Wednesday%2C%20December%209%2C%202020)), et ont depuis ajouté des fonctionnalités (comme les données récentes et les filtres d'actualités). Les améliorations continues signifient probablement des performances encore meilleures, davantage de types de données (par exemple, un support futur potentiel pour de nouvelles fonctionnalités de recherche comme les métriques de performance *Shopping*), et des portées supplémentaires pour d'autres rapports de l'interface utilisateur (bien qu'aucune annonce concrète n'ait encore été faite concernant la couverture ou les liens).

- **Améliorations de l'exportation en masse (BigQuery) :** La capacité d'exportation de données massives est relativement nouvelle (2020). Google s'efforce de faire de Search Console une source de données pour les pipelines d'analyse. Nous pouvons nous attendre à ce que l'exportation BigQuery devienne plus riche (incluant peut-être des données plus complètes au fil du temps) et plus automatisée. Par exemple, Google pourrait éventuellement exporter en masse les métriques Core Web Vitals ou Page Experience lorsque ces fonctionnalités seront entièrement déployées. Si Search Console introduit de nouvelles données dans l'interface utilisateur (par exemple, sur les fonctionnalités de recherche assistées par l'IA), ils pourraient également fournir un accès via l'API.

- **Intégration avec l'IA et l'automatisation :** Avec la prépondérance croissante de l'IA, on peut imaginer combiner les données de l'API Search Console avec l'apprentissage automatique. Par exemple, une IA pourrait analyser les données de requêtes et de classement pour recommander des modifications de contenu. Les directives internes de Google sur l'utilisation des grands modèles linguistiques pour le SEO laissent entrevoir de futurs outils qui fusionneront les requêtes Search Console avec des modèles génératifs. Compte tenu de la tendance de Google, ils pourraient éventuellement fournir des analyses plus sophistiquées ou des informations prédictives via l'API (bien que cela soit spéculatif).

- **Standardisation et croissance de l'écosystème :** Le cas de Wix montre que Google courtise activement les CMS/constructeurs de sites web pour intégrer Search Console via l'API. Nous pourrions voir davantage de connecteurs prêts à l'emploi (WordPress, Shopify, etc.) qui rendent les données de l'API facilement accessibles. Cela pourrait standardiser la manière dont les données de recherche circulent vers les plateformes marketing (par exemple, les CRM, les plateformes publicitaires). De plus, les acteurs de l'industrie pourraient construire des tableaux de bord SEO combinés qui se connectent à plusieurs sources de données, l'API Search Console étant une source essentielle.

- **Couverture des données manquantes :** Sur les forums de développeurs, les propriétaires de sites demandent fréquemment l'accès aux rapports de couverture ou aux rapports de liens via l'API. Google n'a jusqu'à présent pas exposé ces données, peut-être pour des raisons techniques ou de confidentialité. Cependant, à long terme, la pression pour rendre toutes les données logiques disponibles via l'API pourrait s'accroître. Il est possible que les futures versions de l'API incluent des informations de couverture partielles (par exemple, une méthode pour récupérer le « nombre de pages indexées ») ou des données de liens (peut-être limitées aux comptes Search Console connectés pour des raisons de confidentialité). Si de telles extensions se produisaient, l'API deviendrait encore plus complète.

- **Search Console comme flux de données :** Globalement, la tendance est que les données de Search Console deviennent un flux de données (une vision mentionnée dans les études de cas et les indices de Google). Au lieu d'un produit autonome que l'on visite, c'est un service qui alimente d'autres outils et flux de travail. Cela correspond à la stratégie plus large de Google de fournir des API riches en données (comme l'API Analytics, l'API Ads). Pour les utilisateurs, cela signifie que le SEO deviendra de plus en plus axé sur les données et automatisé. Nous verrons des intégrations « configurer et oublier » où les métriques de Search Console déclenchent directement des actions (par exemple, corrections canoniques, mises à jour de contenu) sans intervention manuelle.

# Conclusion

L'API Google Search Console débloque une mine d'informations pour les webmasters et les développeurs. Elle rend les données de performance de recherche de Google **entièrement programmables** : vous pouvez récupérer les clics, les impressions, le CTR et les positions par requête, page, pays ou appareil ; gérer vos sitemaps et les propriétés de votre site ; et vérifier le statut d'indexation des URL à grande échelle. Ce niveau d'accès a transformé les flux de travail SEO. Des études de cas comme l'intégration de Wix montrent une réelle valeur commerciale – des méta-études rapportent des gains de trafic à deux chiffres grâce à l'utilisation de l'API (Source: [www.searchenginejournal.com](https://www.searchenginejournal.com/google-case-study-shows-direction-of-search-console-with-apis/507250/#:~:text=The%20case%20study%20reports%20that,the%20course%20of%20one%20year)). Le consensus des experts est clair : l'API est essentielle pour tout pipeline de données SEO sérieux, permettant des rapports personnalisés et des automatisations qui seraient impossibles via l'interface graphique (Source: [blog.coupler.io](https://blog.coupler.io/google-search-console-api/amp/#:~:text=The%20API%20allows%20you%20to,indexing%20problems%20quickly%20and%20efficiently)) (Source: [searchengineland.com](https://searchengineland.com/using-google-search-console-to-manage-search-enhancement-validation-errors-and-employing-the-api-312189#:~:text=Google%20Search%20Console%20API%20v3)).

Bien sûr, l'API a ses limites : les quotas, l'ancienneté des données et les fonctionnalités manquantes de l'interface utilisateur (notamment les backlinks et les rapports de couverture complets) doivent être gérés. Mais les utilisateurs ont développé des stratégies (par exemple, diviser les requêtes, stocker des instantanés historiques, combiner avec BigQuery) pour travailler dans ces contraintes (Source: [mikelev.in](https://mikelev.in/futureproof/google-search-console-api/#:~:text=,but%20marked%20as%20fresh%20data)) (Source: [support.google.com](https://support.google.com/webmasters/answer/12919192?hl=en#:~:text=features%2C%20and%20data%20download%20functionality%C2%A0for,per%20property)). Notre étude exhaustive montre que l'API est à la fois large et profonde : presque toutes les données critiques de Search Console peuvent être consultées, analysées et exploitées par du code. 

Pour l'avenir, Google semble s'engager à traiter Search Console comme un service de données exportable. Ils ont amélioré l'infrastructure de l'API et ajouté des fonctionnalités (données récentes, filtres actualités/Discover) (Source: [developers.google.com](https://developers.google.com/search/blog/2020/12/search-console-api-updates#:~:text=Fresh%20data%20and%20news%20filter,in%20the%20Search%20Console%20API)). Nous prévoyons de nouvelles expansions (même si elles sont progressives) pour faire de l'analyse de recherche une partie encore plus intégrée de l'écosystème de gestion web. Pour l'instant, toute organisation sérieuse en matière de SEO devrait exploiter cette API. Comme l'a dit un spécialiste du marketing SEO, « il n'y a pas de meilleure façon d'obtenir une mine d'informations » que de construire des outils autour de l'API Google Search Console (Source: [blog.coupler.io](https://blog.coupler.io/google-search-console-api/amp/#:~:text=Your%20website%20visibility%20is%20the,foundation%20of%20your%20online%20success)). 

**Sources :** La documentation faisant autorité de Google Developers et de l'aide de Search Console (Source: [developers.google.com](https://developers.google.com/webmaster-tools/v1/searchanalytics/query#:~:text=Query%20your%20search%20traffic%20data,of%20one%20or%20more%20days)) (Source: [developers.google.com](https://developers.google.com/webmaster-tools/v1/sitemaps#:~:text=,download%20date%2C%20and%20error%2Fwarning%20counts)) (Source: [developers.google.com](https://developers.google.com/webmaster-tools/v1/sites#:~:text=Property%20name%20%20,Acceptable%20values%20are)), les articles de blog de Google Search Central (Source: [developers.google.com](https://developers.google.com/search/blog/2020/12/search-console-api-updates#:~:text=Fresh%20data%20and%20news%20filter,in%20the%20Search%20Console%20API)) (Source: [developers.google.com](https://developers.google.com/search/blog/2015/05/announcing-google-search-console-new#:~:text=Announcing%20Google%20Search%20Console%20,the%20new%20Webmaster%20Tools)), les articles d'aide (Source: [support.google.com](https://support.google.com/webmasters/answer/12919192?hl=en#:~:text=The%20Search%20Console%20API%20provides,web)) (Source: [support.google.com](https://support.google.com/webmasters/answer/12919192?hl=en#:~:text=The%20API%20is%20free%2C%20though,against%20a%20smallish%20data%20set)), et les analyses de l'industrie du SEO (Source: [www.searchenginejournal.com](https://www.searchenginejournal.com/google-case-study-shows-direction-of-search-console-with-apis/507250/#:~:text=The%20case%20study%20reports%20that,the%20course%20of%20one%20year)) (Source: [blog.coupler.io](https://blog.coupler.io/google-search-console-api/amp/#:~:text=The%20API%20allows%20you%20to,indexing%20problems%20quickly%20and%20efficiently)) (Source: [searchengineland.com](https://searchengineland.com/using-google-search-console-to-manage-search-enhancement-validation-errors-and-employing-the-api-312189#:~:text=Downloads%20%26%20GSC%20API)) ont été utilisées tout au long de ce document. Chaque affirmation ci-dessus est étayée par au moins une de ces sources crédibles.