Claude Code 接 Google Search Console — 用 AI 幫你做 SEO 分析

前幾天我在看自己部落格的 Google Search Console 數據，想找找看有沒有什麼排名機會可以優化。

打開 Search Console 後台，篩選條件選一選、日期範圍調一調、匯出 CSV、打開試算表排序⋯⋯光是「找出曝光高但點擊低的關鍵字」這件事，就花了我快半小時。

然後我突然想到 — 欸，我不是每天都在用 Claude Code 嗎？它能不能直接幫我查？

答案是：可以，而且超方便。

只要裝一個 MCP Server，Claude Code 就能直接連上你的 Google Search Console，用對話的方式查詢搜尋數據。不用再開後台、不用匯出 CSV、不用自己排序篩選。你只要跟 Claude 說「幫我找排名機會」，它就幫你找好了。

今天來分享怎麼設定，以及實際能做哪些事：

• MCP Server 是什麼（30 秒解釋）
• 安裝與設定步驟
• 10 個實用的 SEO 分析指令
• 我自己的實際使用範例

MCP Server 是什麼？

MCP（Model Context Protocol）就是讓 AI 連接外部工具的標準協定。

打個比方，Claude Code 本身很聰明，但它只能讀你電腦上的檔案。如果你想讓它查 Google Search Console 的數據、操作 Notion、或是讀 GitHub Issues，它需要一個「翻譯員」來幫忙串接。這個翻譯員就是 MCP Server。

每個 MCP Server 負責一個服務。今天我們要裝的就是 Google Search Console 的 MCP Server，裝完之後 Claude Code 就多了一組 SEO 分析工具。

如果你對 AI Agent 的運作原理有興趣，可以看我之前寫的 AI Agent 到底是什麼？跟 ChatBot 差在哪？，MCP Server 就是讓 Agent 能夠「使用工具」的那個機制。

安裝與設定（5 分鐘搞定）

整個設定分三步：安裝套件、Google OAuth 認證、設定 Claude Code。

Step 1：安裝 MCP Server

打開終端機，執行：

npm install -g google-searchconsole-mcp

這會全域安裝 Google Search Console 的 MCP Server。

Step 2：Google OAuth 認證

gsc-mcp-auth

執行後會自動打開瀏覽器，讓你登入 Google 帳號並授權。選擇你有 Search Console 權限的那個 Google 帳號就好。

認證成功後，token 會存在 ~/.gsc-mcp/tokens/ 目錄下，之後不需要重新認證。

Step 3：設定 Claude Code

把 MCP Server 加到 Claude Code 的設定檔 ~/.claude.json。找到 mcpServers 這個區塊，加入以下設定：

{
  "mcpServers": {
    "google-search-console": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "google-searchconsole-mcp"],
      "env": {}
    }
  }
}

注意：如果你的 mcpServers 裡已經有其他 server（像是 context7），記得用逗號分隔，不要覆蓋掉原本的設定。

設定完成後，重啟 Claude Code，輸入 /mcp 確認 google-search-console 顯示 ✔ connected 就成功了！

大功告成～～🎉🎉🎉

Claude Code 能幫你做的 10 件 SEO 分析

連上 Search Console 之後，你可以直接用自然語言跟 Claude Code 對話來分析 SEO 數據。以下是 10 個我最常用的指令：

1. 查看整體表現

「幫我查 homuchen.com 最近 28 天的搜尋表現」

Claude 會回傳總點擊數、總曝光數、平均 CTR 和平均排名。這是最基本的健康檢查。

2. 找出排名機會

「找出曝光高但 CTR 低的關鍵字」

這是 SEO 優化的金礦 — 這些關鍵字代表 Google 已經在展示你的頁面，但使用者看到後沒有點進來。通常優化標題和描述就能顯著提升點擊率。

3. 查看熱門頁面

「列出流量最高的前 20 個頁面」

快速了解哪些文章帶來最多流量，幫你決定要優先優化哪些內容。

4. 追蹤特定關鍵字趨勢

「追蹤 'hash function' 這個關鍵字最近 3 個月的排名變化」

看某個關鍵字的排名是在上升還是下降，判斷你的優化策略有沒有效果。

5. 品牌 vs 非品牌分析

「分析品牌搜尋和非品牌搜尋的比例」

了解有多少流量來自搜尋你的品牌名稱（品牌搜尋），多少來自通用關鍵字。品牌搜尋比例太高，代表你的內容 SEO 還有很大的成長空間。

6. 比較不同時段

「比較這個月和上個月的搜尋表現」

追蹤成長趨勢，看看哪些指標在進步、哪些在退步。

7. 檢查 URL 索引狀態

「檢查 /posts/google-sheet-stock-income-statement/ 的索引狀態」

某篇文章沒有出現在搜尋結果？用這個指令檢查 Google 有沒有正確索引它。

8. 依裝置分析

「分別看桌機和手機的搜尋表現」

如果手機的 CTR 特別低，可能是你的文章標題在手機上被截斷了。

9. 查看 Sitemap 狀態

「列出目前的 Sitemap 和它的提交狀態」

確認你的 Sitemap 是否正常運作，有沒有錯誤。

10. 組合分析

「找出排名在 5-15 名、曝光超過 100 次的關鍵字，並列出對應的頁面」

這才是 Claude Code 真正厲害的地方 — 你可以用自然語言描述複雜的篩選條件，不需要自己寫公式或寫程式。排名 5-15 名的關鍵字最有機會推進到前 3 名，是投資報酬率最高的優化目標。

實際案例：我的部落格分析

讓我用自己的部落格來示範。以下是我用 Claude Code 查到的真實數據（2025/12/25 ~ 2026/03/25）。

流量最高的頁面

排名機會（高曝光、低 CTR）

看到這些數據，我就知道接下來該做什麼了：

1. 「hash」有 4,594 次曝光但只有 3 次點擊 — 我的 Hash Function 文章標題和 meta description 需要優化，讓搜尋者更想點進來
2. 「isp 是什麼」排名 5.0 但只有 1 次點擊 — 排名已經不錯了，問題可能出在標題不夠吸引人
3. 「replication」是表現最好的 — 有 15 次點擊和 5.4 的排名，可以考慮加強這篇文章的內容深度

這些分析如果自己手動做，可能要花一兩個小時。用 Claude Code？一句話，30 秒。

實戰：用 Claude Code 直接改標題和描述

光是看數據還不夠，重點是採取行動。

我看到 hash 那篇文章有 4,594 次曝光但只有 3 次點擊，馬上請 Claude Code 幫我查這篇文章被哪些關鍵字搜到：

「查 what-is-hash-function 這個頁面被哪些關鍵字搜到」

結果發現，最多人搜的是「hash」和「hash functions」，但我的舊標題是「什麼是Hash Function? 有什麼特性及用途?」— 太學術了，搜「hash」的人看到這個標題不會想點。

所以我直接跟 Claude Code 說：

「幫我把這篇文章的標題改成『Hash 是什麼？一次搞懂 Hash Function 的原理、特性與應用』，description 改成 ...，然後更新到 Ghost」

Claude Code 就透過 Ghost Admin API，一次幫我更新了標題、meta title、meta description、custom excerpt。整個過程不到 30 秒，不需要登入 Ghost 後台。

我用同樣的方式一口氣改了三篇：

改標題的邏輯很簡單：

1. 把最多人搜的關鍵字放到標題最前面（hash、ISP、Pagination）
2. 加上「是什麼？」的問句，對應搜尋者的意圖
3. 用中文描述內容，讓繁中搜尋者更想點進來

改標題是 SEO 裡投資報酬率最高的動作 — 花 10 分鐘改三篇標題，就可能每月多出 100-200 次點擊。而用 Claude Code，連 10 分鐘都不用。

進階玩法：搭配內容策略

光是查數據只是第一步。真正厲害的是把 Search Console 數據結合你的寫作流程。

舉個例子，我現在寫文章前的流程是：

1. 用 Claude Code 查 Search Console，看看哪些關鍵字有搜尋量但我還沒寫過
2. 找到內容缺口，決定下一篇要寫什麼主題
3. 用 Claude Code 做關鍵字研究，確認競爭程度和搜尋意圖
4. 寫完文章後再回來追蹤，看排名有沒有慢慢爬上去

整個過程都在 Claude Code 裡完成，不需要在不同工具之間切來切去。

如果你也是部落客或內容創作者，這套流程真的會省下很多時間。就像我之前在 Claude Cowork — 當 AI 從「陪你聊天」變成「幫你做事」 裡說的，AI 最大的價值不是幫你回答問題，而是幫你把重複性的工作自動化。

常見問題

Claude Code 是什麼？

Claude Code 是 Anthropic 推出的命令列 AI 工具。你可以在終端機裡用自然語言跟 Claude 對話，它能直接讀寫你電腦上的檔案、執行指令、串接外部服務。簡單來說，就是把 AI 助理搬到你的開發環境裡。

MCP Server 需要付費嗎？

Google Search Console 的 MCP Server 是免費開源的。你只需要有 Claude Code 的使用權限（需要 Anthropic 帳號）和 Google Search Console 的存取權限。

資料安全嗎？

所有資料都在你的本機端處理。MCP Server 跑在你自己的電腦上，Search Console 的認證 token 也存在本機。資料不會經過第三方伺服器。

支援多個網站嗎？

支援。如果你的 Google 帳號有多個網站的 Search Console 權限，Claude Code 都能存取。用 list_sites 就能看到所有可用的網站。

除了 Search Console，還能接什麼？

MCP 的生態系非常豐富，截至 2026 年初已有超過 3,000 個公開可用的 MCP Server。常見的包括 GitHub、Notion、Slack、Google Drive 等。未來我會再寫文章介紹其他實用的 MCP Server。

結語

以前做 SEO 分析，要開 Search Console 後台、匯出 CSV、用試算表排序篩選。現在只要一句話，Claude Code 就幫你搞定。

對我來說，這不只是省時間而已。當分析數據的門檻降低了，你就會更頻繁地去看數據、更快地發現問題、更早地採取行動。AI 的價值不在於取代你的判斷，而在於讓你能更快地做出判斷。

如果你是部落客、內容創作者、或是任何需要做 SEO 的人，真的推薦試試這套流程。設定只要 5 分鐘，但省下的時間是持續累積的。

延伸閱讀：

• Claude Cowork — 當 AI 從「陪你聊天」變成「幫你做事」
• AI Agent 到底是什麼？跟 ChatBot 差在哪？
• AI 時代，軟體工程師怎麼辦？一個工程師的真實觀察

希望這篇對大家有一丁點兒的幫助～掰掰～👋