RでのGoogleAnalyticsAPIの使用
公開: 2021-11-04なぜGoogleAnalyticsAPIを使用するのですか？
Google Analytics（GA）のカスタムレポート機能は、特定の情報を収集し、GAプラットフォームで直接オーダーメイドの分析を実行するのに役立ちます。 しかし、そのデータをプラットフォームから引き出してさらに処理したいとしますか？
GA APIを使用すると、手動でデータを処理しなくても、データを自動的に抽出して他のビジネスアプリケーションと統合できます。 訪問者数が多いGA360以外のユーザーの場合、APIはデータを毎日取得できるため、データのサンプリングを減らすために不可欠です。 APIを使用すると、必要なデータを取得して処理し、データソースとして使用できるGoogleスプレッドシートドキュメントにフィードすることで、DataStudioダッシュボードを高速化することもできます。 これにより、ダッシュボードをロードするたびにGAAPIを直接クエリする必要がなくなります。
その他のGAAPIの使用
- GAデータをCSV形式で保存する
- クエリとレポートの自動化
- GAデータをBigQueryまたはスプレッドシートにフィードする
- GAデータを他のソース（つまりCRMデータ）とマージする
Rの簡単な紹介とダウンロード先
Rは、RStudioWorkbenchに簡単にインストールして実行できる無料のプログラミング言語およびソフトウェア環境です。 Pythonやその他のプログラミング言語でGAAPIに接続できますが、Rパッケージ「googleAnalyticsR」は特に簡単に使用できます。
必ず最初にRをインストールしてから、RStudioをインストールしてください。 この簡潔なガイドでは、その方法を説明します。
ソリューション– googleAnalyticsR
このチュートリアルでは、MarkEdmondsonによるgoogleAnalyticsRパッケージを使用してGAAPIからデータにアクセスする方法を紹介します。 マシンにRがインストールされていると仮定すると、これは比較的簡単です。 Rの経験は必要ありません。実際、このパッケージは、Rを初めて使用する場合に最初から使用するのに非常に適しています。
このチュートリアルを終了するまでに、googleAnalyticsRを使用して最初のクエリを実行し、このデータをCSVまたはスプレッドシートドキュメントに保存できるようになります。 また、クエリでのフィルターとセグメントの使用についても触れます。
1.googleAnalyticsRの使用を開始する
パッケージ「googleAnalyticsR」をインストールし、ライブラリをロードします。
install.packages('googleAnalyticsR') library(googleAnalyticsR)2.GAアカウントを承認します
これを行うにはいくつかの方法があります。今のところ、簡単な「クイックスタート」方法を使用しますが、独自のGoogleプロジェクトを使用して「プロフェッショナル」な方法もあります。
このコード行を実行すると、Webブラウザーにリダイレクトされ、アクセス許可を受け入れるように求められます。 ブラウザでGAアカウントにすでにログインしていることを確認してください。
ga_auth()3.クエリを設定します
以下のコードをテンプレートとして使用して、条件に合うように変数を変更します。
data <- google_analytics (91023145, date_range = c(“2021-01-01”,”Yesterday”), metrics = c("sessions"), dimensions = c("date", "sourceMedium","campaign"), anti_sample = TRUE)4.クエリにフィルタを追加します
関連するデータを取得するために、いくつかのフィルターを作成することをお勧めします。 以下の例は、オーガニックフォーム送信用のフィルターを作成する方法を示しています。 フィルタは、両方の条件が満たされている必要があること、つまり「AND」を示していることに注意してください。 ただし、レポートの範囲を拡大するために、これを「OR」に変更することができます。
formSubmissionEvent <- dim_filter("eventCategory", "EXACT", "FormSubmission") organicTraffic <- dim_filter("channelGrouping", "EXACT", "Organic Search") organicFormSubmissionFilter <- filter_clause_ga4(list(formSubmisisonEvent,organicTraffic),”AND” )次に、これをクエリに入れて、ユーザーがオーガニック検索を実行してフォームを送信するセッションをカウントしましょう。
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.クエリにセグメントを追加します
googleAnalyticsR内でセグメントを作成できますが、これは少し難しいです。 GAプラットフォーム内にセグメントを作成し、代わりにそれらをR環境に読み込むことをお勧めします。 次のコードを実行して、既存のすべてのセグメントを表示します。
View(ga_segment_list())次に、目的のセグメントを見つけ、segmentIDと名前を使用してセグメント変数を作成します。
exampleSeg <- segment_ga4("Semetrical Example", "gaid::HfpJEyqIRlqq7OL1a4-6rg")次に、このセグメントをクエリに追加しましょう。
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.データをCSVまたはスプレッドシートで保存します
シートにデータを送信する予定がある場合でも、可能な場合はデータをCSVで保存することをお勧めします。 以下のコードを適応させるだけで、関連するファイルにドキュメントを作成できます。
write.csv(data, "C:\\Users\\Semetrical\\Google Analytics\\OrganicFormSubmission.csv")Sheetsにデータを送信するには、googlesheets4ライブラリと認証が必要です。 新しいシートを作成し、URLから以下のコードの「ss」部分にコードをコピーして貼り付けます。
library(googlesheets4) gs4_auth() sheet_write(data, ss = "17lkbyrb4Pask8j3KE4bMnmfJPj6jaeePFiDBDZmw2OE", sheet = "Google Analytics - OrganicFormSubmission")これで、次のことができるようになります。
- RのGAからデータをクエリ
- フィルタを作成し、セグメントを読み込んでクエリに追加します
- データをCSVファイルに保存するか、Googleスプレッドシートドキュメントに送信します
次のコードは、このプロセスの完全な例を示しています。
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結論
Google Analyticsはユーザーフレンドリーなインターフェースを提供しますが、プラットフォームには、高度なデータ分析のニーズを持つ経験豊富なユーザーにとって多くの制限があります。 ほとんどの人は、プラットフォームの外部でデータにアクセスする方法をすでに探しています。 GA APIを使用すると、データ処理の自動化を促進し、そのようなプロセスの効率を大幅に向上させることで、Web分析をより柔軟に行うことができます。
googleAnalyticsRパッケージは、GA APIを利用する簡単な方法であり、データをCSVまたはGoogleスプレッドシートドキュメントに送信する機能を提供します。 Rの経験が最小限またはまったくない場合、このパッケージはプログラミングの冒険を始めるのに最適な場所です。