استخدام Google Analytics API مع R.

لماذا استخدام Google Analytics API؟

تعد وظيفة التقارير المخصصة في Google Analytics (GA) مفيدة لجمع معلومات محددة وإجراء تحليل مخصص مباشرة في نظام GA الأساسي. لكن افترض أنك تريد سحب هذه البيانات من النظام الأساسي لمعالجتها بشكل أكبر؟

تتيح لك واجهة برمجة تطبيقات GA استخراج البيانات تلقائيًا ودمجها مع تطبيقات الأعمال الأخرى دون الحاجة إلى معالجة البيانات يدويًا. بالنسبة للمستخدمين من غير مستخدمي GA360 الذين لديهم أعداد كبيرة من الزوار ، تعد واجهة برمجة التطبيقات أمرًا حيويًا لتقليل أخذ عينات البيانات لأنها تسمح بسحب البيانات يومًا بعد يوم. تتيح لك واجهة برمجة التطبيقات أيضًا تسريع لوحات معلومات DataStudio عن طريق الحصول على البيانات المطلوبة ومعالجتها وإدخالها في مستند Google Sheets الذي يمكن استخدامه بعد ذلك كمصدر للبيانات. يؤدي ذلك إلى تجنب الاضطرار إلى الاستعلام عن GA API مباشرة في كل مرة تقوم فيها بتحميل لوحة التحكم.

يستخدم GA API الأخرى

• تخزين بيانات GA بتنسيق CSV
• أتمتة الاستعلامات وإعداد التقارير
• تغذية بيانات GA في BigQuery أو جداول البيانات
• دمج بيانات GA مع مصادر أخرى (مثل بيانات CRM)

مقدمة موجزة عن R ومكان تنزيله

R هي لغة برمجة وبيئة برمجية مجانية يمكن تثبيتها وتشغيلها بسهولة على RStudio Workbench. بينما يمكنك الاتصال بواجهة برمجة تطبيقات GA بلغات Python ولغات البرمجة الأخرى ، فإن حزمة R "googleAnalyticsR" سهلة الاستخدام بشكل خاص.

تأكد من تثبيت R أولاً ثم قم بتثبيت RStudio. سيوضح لك هذا الدليل الموجز كيفية القيام بذلك.

الحل - GoogleAnalyticsR

في هذا البرنامج التعليمي ، سأوضح لك كيف يمكن استخدام حزمة googleAnalyticsR بواسطة Mark Edmondson للوصول إلى البيانات من GA API. بافتراض أن لديك R مثبتًا على جهازك ، يجب أن يكون هذا سهلاً نسبيًا. ليست هناك حاجة إلى خبرة مع R - في الواقع ، هذه الحزمة جيدة حقًا لتبدأ بها إذا كنت جديدًا على R.

بنهاية هذا البرنامج التعليمي ، يجب أن تكون قادرًا على تشغيل استعلامك الأول باستخدام googleAnalyticsR وتخزين هذه البيانات في ملف CSV أو مستند جداول البيانات. سنتطرق أيضًا إلى استخدام الفلاتر والأجزاء في استعلامك.

1. البدء مع googleAnalyticsR

قم بتثبيت الحزمة "googleAnalyticsR" وقم بتحميل المكتبة:

 install.packages('googleAnalyticsR') library(googleAnalyticsR)

2. تفويض حساب GA الخاص بك

هناك طريقتان للقيام بذلك - سنلتزم بطريقة "البدء السريع" السهلة في الوقت الحالي ، ولكن هناك أيضًا طريقة "احترافية" للقيام بذلك باستخدام مشروع Google الخاص بك.

قم بتشغيل هذا السطر من التعليمات البرمجية وستتم إعادة توجيهك إلى متصفح الويب الخاص بك ، وسيُطلب منك قبول الأذونات. تأكد من أنك قمت بالفعل بتسجيل الدخول إلى حساب GA الخاص بك على متصفحك:

 ga_auth()

3. قم بإعداد الاستعلام الخاص بك

باستخدام الكود أدناه كقالب ، قم بتغيير المتغيرات لتناسب شروطك:

 data <- google_analytics (91023145, date_range = c(“2021-01-01”,”Yesterday”), metrics = c("sessions"), dimensions = c("date", "sourceMedium","campaign"), anti_sample = TRUE)

4. إضافة عوامل تصفية إلى الاستعلام الخاص بك

من أجل سحب البيانات ذات الصلة ، قد ترغب في إنشاء بعض المرشحات. يوضح المثال أدناه كيفية إنشاء عامل تصفية لعمليات إرسال النماذج العضوية. لاحظ أن المرشح ينص على أنه يجب استيفاء كلا الشرطين ، ومن هنا جاء "AND". يمكن تغيير هذا إلى "أو" ومع ذلك ، لتوسيع نطاق التقرير.

 formSubmissionEvent <- dim_filter("eventCategory", "EXACT", "FormSubmission") organicTraffic <- dim_filter("channelGrouping", "EXACT", "Organic Search") organicFormSubmissionFilter <- filter_clause_ga4(list(formSubmisisonEvent,organicTraffic),”AND” )

الآن دعنا نضع هذا في استعلامنا لحساب الجلسات التي يأتي فيها المستخدم من خلال البحث العضوي ويقدم نموذجًا:

 data <- google_analytics (set_view_ID, date_range = c(“2021-01-01”,”Yesterday”), metrics = c("sessions"), dimensions = c("date", "sourceMedium","campaign"), dim_filters = organicFormSubmissionFilter, anti_sample = TRUE)

5. إضافة شرائح إلى الاستعلام الخاص بك

يمكنك إنشاء شرائح داخل googleAnalyticsR ، لكن هذا صعب بعض الشيء. نوصي بإنشاء شرائحك داخل منصة GA وقراءتها في بيئة R بدلاً من ذلك. قم بتشغيل الكود التالي لإحضار جميع الشرائح الموجودة لديك.

 View(ga_segment_list())

ابحث الآن عن المقطع المطلوب واستخدم معرف المقطع والاسم لإنشاء متغير مقطع.

 exampleSeg <- segment_ga4("Semetrical Example", "gaid::HfpJEyqIRlqq7OL1a4-6rg")

الآن ، دعنا نضيف هذا المقطع إلى الاستعلام:

 data <- google_analytics (set_view_ID, date_range = c(“2021-01-01”,”Yesterday”), metrics = c("sessions"), dimensions = c("date", "sourceMedium","campaign"), dim_filters = organicFormSubmissionFilter, segments = exampleSeg, anti_sample = TRUE)

6. قم بتخزين بياناتك في ملف CSV أو جداول البيانات

نوصي بتخزين بياناتك في ملف CSV حيثما أمكن ، حتى إذا كنت تخطط أيضًا لإرسالها إلى جداول البيانات. ما عليك سوى تعديل الكود أدناه لإنشاء مستند في الملف ذي الصلة.

 write.csv(data, "C:\\Users\\Semetrical\\Google Analytics\\OrganicFormSubmission.csv")

يتطلب إرسال البيانات إلى "جداول البيانات" وجود مكتبة googlesheets4 والمصادقة. قم بإنشاء ورقة جديدة وانسخ / الصق الرمز من عنوان URL الخاص بك في جزء "ss" من الكود أدناه.

 library(googlesheets4) gs4_auth() sheet_write(data, ss = "17lkbyrb4Pask8j3KE4bMnmfJPj6jaeePFiDBDZmw2OE", sheet = "Google Analytics - OrganicFormSubmission")

يجب أن تكون الآن قادرًا على:

• بيانات الاستعلام من GA في R
• إنشاء عوامل تصفية وقراءة في شرائح لإضافتها إلى الاستعلام الخاص بك
• قم بتخزين بياناتك في ملف CSV أو أرسلها إلى مستند جداول بيانات Google

يوضح الكود أدناه المثال الكامل لهذه العملية:

 library(googleAnalyticsR) library(googlesheets4) ga_auth() gs4_auth() formSubmissionEvent <- dim_filter("eventCategory", "EXACT", "FormSubmission") organicTraffic <- dim_filter("channelGrouping", "EXACT", "Organic Search") organicFormSubmissionFilter <- filter_clause_ga4(list(formSubmissionEvent,organicTraffic),”AND” ) exampleSeg <- segment_ga4("Semetrical Example", "gaid::HfpJEyqIRlqq7OL1a4-6rg") data <- google_analytics (set_view_ID, date_range = c(“2021-01-01”,”Yesterday”), metrics = c("sessions"), dimensions = c("date", "sourceMedium","campaign"), dim_filters = organicFormSubmissionFilter, segments = exampleSeg, anti_sample = TRUE) write.csv(data, "C:\\Users\\Semetrical\\Google Analytics\\OrganicFormSubmission.csv") sheet_write(data, ss = "17lkbyrb4Pask8j3KE4bMnmfJPj6jaeePFiDBDZmw2OE", sheet = "Google Analytics - OrganicFormSubmission") Summary

الاستنتاجات

على الرغم من أن Google Analytics يوفر واجهة سهلة الاستخدام ، إلا أن النظام الأساسي به العديد من القيود للمستخدمين الأكثر خبرة مع احتياجات تحليل البيانات المتقدمة ؛ سيبحث معظمهم بالفعل عن طريقة للوصول إلى البيانات خارج النظام الأساسي. تتيح لك واجهة برمجة تطبيقات GA أن تكون أكثر مرونة مع تحليلات الويب الخاصة بك من خلال تسهيل أتمتة معالجة البيانات ، وتحسين كفاءة هذه العمليات بشكل كبير.

تعد حزمة googleAnalyticsR طريقة سهلة للاستفادة من واجهة برمجة تطبيقات GA وتقدم وظائف لإرسال بياناتك إلى ملف CSV أو مستند جداول بيانات Google. بالنسبة لأولئك الذين لديهم خبرة بسيطة أو معدومة ، تعد هذه الحزمة مكانًا رائعًا لبدء مغامرة البرمجة الخاصة بك.