做独立站运营，每个月都有一件很重要但是很费时间的事情——出月报。
GA4、谷歌广告后台、Search Console，三个平台，一个一个打开，找数据，截图，复制，粘贴进表格，再对比上个月的数，算环比，标注涨跌，再把这些数字翻译成老板能看懂的话。
每做一次，脑子里都要在三个平台之间来回跳，生怕哪个数字对不上，生怕哪个模块漏掉了。每次做报告，都是对耐心和细心的一次考验。 快的话两天，慢的话三天。
后来想到 Master Terry 的一句话：“但凡重复三次以上的流程，就值得用 Claude Code 来做。” 试试就试试。
月报是为了什么
在说怎么自动化之前，我想先说说月报这件事本身。
因为很多人做月报，是把它当成一个”交差”的东西。老板让做，就做。做完发过去，完事儿。
但我觉得月报其实是两件事。
一是给上级看的。让老板知道这个月网站跑得怎么样，广告钱花得值不值，流量从哪来，询盘从哪来，哪些市场在涨，哪些在跌。这是一份运营成绩单，也是下个月预算分配的依据。
二是给自己看的。每个月把数据整理一遍，你才真正对自己负责的这个网站有感觉。哪个广告系列的 CPA 掉了，是投放策略变了还是市场季节性原因？谷歌的某个关键词曝光涨了但点击没涨，是排名有问题还是标题没吸引力？这些判断，还建立在你真正看懂数据的基础上。
我们的月报长什么样
对于我而言，一份完整的B2B谷歌运营月报，大概包含这几块：
- 核心数据总览：网站会话数、访客数、谷歌曝光、点击、广告花费、广告转化、CPA，全部和上月对比，一眼看到涨跌
- 网站整体流量：按渠道来源拆（自然搜索、付费广告、直接访问、社媒……），按国家拆，看流量结构
- 询盘与转化分析：这个月来了多少询盘，WhatsApp 多少条、邮件多少条，从哪些国家来的，一条一条都列出来
- 付费广告分析：各广告系列的花费和转化、关键词表现、搜索词报告、按国家拆、按设备拆、按时段拆
- 自然搜索分析（SEO）：谷歌曝光、点击、平均排名，关键词排名变化，新增词，掉排名的词
- 下月行动计划：基于这个月的数据，下个月广告怎么调、SEO 往哪发力
数据来源是固定的——GA4、Search Console、Google Ads，就这三个地方。格式是固定的，每个月的报告结构都一样。计算逻辑也是固定的，环比就是（本月 - 上月）÷ 上月。
这种”固定流程，固定来源、固定格式、固定逻辑”的事，就是 Claude Code 最擅长的。
想法有了，就开始搞。
最难搞的Google API 配置
把整个月报的框架梳理清楚，告诉 Claude Code：我需要哪些数据、从哪里拿、输出成什么格式、每个模块大概长什么样。
想让脚本自动去三个平台拉数据，得先把 API 权限打通。
这件事听起来不复杂，实际做起来挺磨人的。 主要是谷歌 GCP 后台的设置真的太绕了，很多按钮藏得很深，很难找到。
公众号篇幅有限，这里只讲个大概的操作流程，具体操作还是建议直接问 AI。
第一步：GCP 建项目、开 API
所有的起点是 Google Cloud Platform（GCP）。要在上面建一个项目，然后把三个 API 开通：
- Google Analytics Data API（拉 GA4 数据）
- Google Search Console API（拉 GSC 数据）
- Google Ads API（拉广告数据）
第二步：创建服务账号、下载密钥
API 开通了，还要告诉 Google”是谁在调用这个 API”。这个”谁”，就是服务账号。
在 GCP 里创建一个服务账号，下载对应的 JSON 密钥文件，这个文件就是你的”通行证”，脚本运行的时候需要带着它。
密钥文件下载下来之后，要放到项目目录里的指定位置，路径要在配置文件里写对。这里出过一次错，文件放错位置了，脚本一直报找不到文件，来回查了好一会儿才发现。
第三步：给各平台授权
服务账号创建好了，还要去 GA4 和 Search Console 后台，把这个服务账号加进去，给它查看权限。
GA4 的操作路径是：管理 → 属性 → 属性访问管理 → 添加服务账号邮箱。
第四步：Google Ads 要单独走 OAuth
GA4 和 GSC 用服务账号就可以，Google Ads 不行——它必须走 OAuth 2.0，也就是用你自己的 Google 账号做授权。
这一步要在 GCP 里配 OAuth 同意屏幕、创建 OAuth 凭据，下载另一个 JSON 文件。然后第一次运行脚本的时候，浏览器会自动弹出 Google 登录页面，你点允许，授权完成，系统会把 token 保存下来，以后就不用再重复授权了。
这一步我卡了比较久。GCP 里的 OAuth 配置选项比较多，“应用类型”要选”桌面应用”，选错了会报 redirect_uri_mismatch 的错。截图发给 Claude，它告诉我是哪里选错了，改过来才跑通。
第五步：跑测试脚本，验证三个都通
配完之后，要分别跑三个测试脚本，确认 GA4、GSC、Google Ads 都能正常拉到数据。
每个脚本跑出来，如果看到这样的输出：
✅ GA4连接成功！过去7天总会话数：XXXX
✅ GSC连接成功！Top 5 搜索词：...
✅ Google Ads连接成功！最近7天Top 5广告系列：...就说明通了。
三个全绿的那一刻，并没有很爽的感觉，有一种很深的疲惫。总算是配置好了。
整个配置过程断断续续折腾了挺久，中间报过各种奇怪的错——找不到文件、权限拒绝、端口被占用、token 没保存成功……各种乱七八糟的问题。每次报错，我就把错误信息复制给 Claude，或者把截图发过去，问它这是什么意思、下一步怎么办。
没有一次是靠自己去查文档解决的。全程 Claude 带着走。
这件事让我很深刻地感受到：日常操作这种事，完全不需要懂，一直问就行。 你不需要知道 OAuth 是什么、服务账号的原理是什么，只需要知道”这一步要干什么”，然后把不懂的地方截图发给 Claude，它会告诉你下一步怎么做。 以前做事情靠找教程，常常会在某个不经意的点卡很久。卡着卡着，很多事情就半途而废了。 现在有了 AI，仿佛多了一种勇气——只要有 AI 帮着，这个事情大概率是能解决的。 这种勇气，真的是很珍贵的一种力量。
配通之后，事情就顺了
API 都配好之后，剩下的部分就顺很多了。
流程依次跑起来，Claude Code 自动去各平台拉数据、算指标、生成表格、写分析，最后整合成一份完整的 Markdown 报告。 后来又让 Claude Code 加上图表、做好排版、输出成 Word 文档，就齐活儿了。
整个跑完，报告就出来了。数据、表格、环比、国家分布、关键词排名变化，全都在。 而且 AI 还能顺手帮忙做一些数据的整合和分析。
我需要做的，就是打开来校对一遍——看数据有没有异常，有没有明显的逻辑错误，然后填一下下月行动计划，加上自己的判断和补充。
整个过程，将近 10 页的报告，基本上5 分钟出稿，加上审核和校对，差不多半个小时搞定。 以前要两三天的事，现在半小时。 这是我目前感受到的 AI 最大的价值——帮我省下了大量时间。
省下来的时间用来干嘛
这也是我最近经常在想的事情。 虽然现在的 AI 看似眼花缭乱，但自己日常真正需要的工作流程，其实没有那么多。 如果有一天，日常的工作流程都处理得差不多了，那然后呢？ 我不是很确定，但隐隐找到一个答案：可能和生活类似——在尽量减少日常琐事的决策之后，人才能逐渐找到一种自由的感觉。 这种自由，或许就是把精力和时间，放到那些更重要但不紧急的事情上。
以前做很多事情，大部分精力都花在”做”上——做完就已经精疲力尽，像极了疲于奔命的人，真正用来思考的时间很少。
就像那天和火箭叔聊天，火箭叔说，人得给自己稍微留一点冗余，不能把弦全部拉满，要留一点空间。而这种冗余的前提，是 AI 已经帮你把那些琐碎、重复、大量占用时间的事情处理掉了。
就像月报这件事交给 Claude Code 之后，我就能把省下来的时间，用来做真正有价值的事：
静下来分析行业、研究竞争对手，想想为什么这个月的视频完播率比上个月高了或低了，为什么这个关键词的排名涨了或跌了，背后的原因是什么，又该怎么把这个词和对应的页面做上去。
这些思考，可能才是运营真正该花时间的地方。
如果你也想做，大概是这个路径
整个流程，我拆开来说：
第一步，梳理你的月报框架。 你现在的月报包含哪些模块，每个模块要哪些数据，输出什么格式。把这个想清楚，告诉 Claude，让它帮你规划脚本结构。
第二步，配置 Google API 权限。 这是最麻烦的一步，要去 GCP 建项目、开 API、配服务账号、走 OAuth。建议全程截图问 Claude，无脑问，跟着操作就好。（PS：不知道 Codex 能不能直接指挥电脑来做？这段时间我试用了一下 Codex，感觉它和电脑、和浏览器的联动丝滑度，比 Claude Code 还要好一些。）
第三步，用 Claude Code 搭 Skill，逐模块跑通。 不要一次性全部跑，一个模块一个模块来，确认数据对了再跑下一个。
第四步，第一次跑完整报告，人工仔细校对一遍。 对比一下脚本出来的数字和你手动查的数字，确认没有问题。
第五步，之后每个月，喊一句话，等报告，审核，完工。
第六步，还可以让 AI 把整个流程打包成技能，交给别人去做。
最麻烦的是第二步，但也不是解决不了的。就是有点磨，需要一点耐心。
我全程没有写过一行代码，所有脚本都是 Claude Code 写的。我做的，就是描述我要什么、把报错截图发给它、然后照着它的指引一步一步操作。
结语
这个流程其实是我三月份完成的，很多具体操作的细节都已经忘了。 只记得当时就是不断地复制粘贴，哪里不会就问 AI，一步一步做下来的。 像极了一个无情的流水线操作工，一种”AI 指哪我打哪”的感觉，属实有点赛博。
或许这就是 AI 时代的一种常态。小平总常讲的一句话：“想，全是问题；干，全是答案。” AI 给”干”装上了导航，把很多未知和不确定的事情，变成了一条条路径明确、可以直接执行的路。 干就完了！！Cheers！！！