Objetivo: Implementaci贸n de un pipeline automatizado para monitoreo SEO y performance, centralizando datos hist贸ricos en BigQuery y habilitando dashboards confiables para equipos de Marketing y Producto.
- Desarrollo de un flujo ETL end-to-end para la ingesta, transformaci贸n y almacenamiento de datos.
- Incluye integraci贸n de m煤ltiples fuentes (CSV, JSON, API), procesamiento con dbt y orquestaci贸n con Airflow en contenedores Docker.
- Desarrollo de un flujo end-to-end para la extracci贸n, normalizaci贸n y an谩lisis de m茅tricas SEO, integrando datos de Google Search Console (clics, impresiones, CTR, posici贸n, queries, p谩ginas) y Google Analytics (sesiones, usuarios, conversiones, engagement).
- Incluye consolidaci贸n de fuentes, enriquecimiento con dimensiones (landing pages, pa铆s, device) y modelado para reporting.
Stack: Python (Pandas, Requests), Google Search Console API, Google Analytics (GA4) API, BigQuery, dbt, Airflow, Docker, Looker Studio.
Python
Bigquery
Google Search Console
Google Analytics
Looker Studio