Utilizarea API-ului Google Analytics cu R

Publicat: 2021-11-04

De ce să folosiți API-ul Google Analytics?

Funcționalitatea de rapoarte personalizate din Google Analytics (GA) este utilă pentru a culege informații specifice și pentru a efectua analize personalizate direct în platforma GA. Dar să presupunem că doriți să scoateți acele date din platformă pentru a le procesa în continuare?

GA API vă permite să extrageți automat date și să le integrați cu alte aplicații de afaceri fără a fi nevoie de procesarea manuală a datelor. Pentru utilizatorii non-GA360 cu un număr mare de vizitatori, API-ul este vital pentru reducerea eșantionării datelor, deoarece permite extragerea datelor zi de zi. API-ul vă permite, de asemenea, să accelerați tablourile de bord DataStudio prin preluarea datelor necesare, procesarea acestora și introducerea lor într-un document Google Sheets care poate fi apoi folosit ca sursă de date. Acest lucru evită nevoia de a interoga direct API-ul GA de fiecare dată când încărcați tabloul de bord.

Alte utilizări GA API

  • Stocarea datelor GA în format CSV
  • Automatizarea interogărilor și a raportării
  • Introducerea datelor GA în BigQuery sau Sheets
  • Îmbinarea datelor GA cu alte surse (de exemplu, date CRM)

Scurtă introducere în R și unde să îl descărcați

R este un limbaj de programare gratuit și un mediu software care poate fi instalat și rulat cu ușurință pe RStudio Workbench. Deși vă puteți conecta la API-ul GA în Python și alte limbaje de programare, pachetul R „googleAnalyticsR” este deosebit de simplu de utilizat.

Asigurați-vă că instalați mai întâi R și apoi instalați RStudio. Acest ghid concis vă va arăta cum să faceți acest lucru.

Soluția – googleAnalyticsR

În acest tutorial, vă voi arăta cum poate fi folosit pachetul googleAnalyticsR de Mark Edmondson pentru a accesa date din API-ul GA. Presupunând că aveți R instalat pe computer, acest lucru ar trebui să fie relativ ușor. Nu este necesară nicio experiență cu R – de fapt, acest pachet este unul foarte bun pentru a începe dacă sunteți nou în R.

Până la sfârșitul acestui tutorial, ar trebui să puteți rula prima interogare cu googleAnalyticsR și să stocați aceste date într-un document CSV sau Sheets. De asemenea, vom aborda utilizarea filtrelor și a segmentelor în interogarea dvs.

1. Noțiuni introductive cu googleAnalyticsR

Instalați pachetul „googleAnalyticsR” și încărcați biblioteca:

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

2. Autorizați-vă contul GA

Există câteva modalități de a face acest lucru – deocamdată vom rămâne cu metoda simplă „Pornire rapidă”, dar există și modalitatea „Profesională” de a face acest lucru folosind propriul proiect Google.

Rulați această linie de cod și veți fi redirecționat către browserul dvs. web și vi se va cere să acceptați permisiunile. Asigurați-vă că sunteți deja conectat la contul dvs. GA din browser:

 ga_auth()

3. Configurați interogarea dvs

Folosind codul de mai jos ca șablon, modificați variabilele pentru a se potrivi condițiilor dvs.: 

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

4. Adăugați filtre la interogarea dvs

Pentru a extrage datele relevante, poate doriți să creați câteva filtre. Exemplul de mai jos arată cum să creați un filtru pentru trimiterile de formulare organice. Observați că filtrul afirmă că ambele condiții trebuie îndeplinite, de unde „ȘI”. Totuși, aceasta ar putea fi schimbată în „SAU”, pentru a extinde domeniul de aplicare al raportului.

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

Acum, să punem acest lucru în interogarea noastră pentru a număra sesiunile în care un utilizator vine prin căutare organică și trimite un formular:

 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. Adăugați segmente la interogarea dvs

Puteți crea segmente în googleAnalyticsR, dar acest lucru este puțin dificil. Vă recomandăm să vă creați segmentele în cadrul platformei GA și să le citiți în mediul dvs. R. Rulați următorul cod pentru a afișa toate segmentele existente.

 View(ga_segment_list())

Acum găsiți segmentul dorit și utilizați segmentID și numele pentru a crea o variabilă de segment.

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

Acum, să adăugăm acest segment la interogare:

 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. Stocați-vă datele în CSV sau Sheets

Vă recomandăm să vă stocați datele într-un CSV acolo unde este posibil, chiar dacă intenționați să le trimiteți și în Foi de calcul. Pur și simplu adaptați codul de mai jos pentru a crea un document în fișierul relevant.

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

Trimiterea datelor către Foi de calcul necesită biblioteca și autentificarea googlesheets4. Creați o foaie nouă și copiați/lipiți codul de la adresa URL în partea „ss” a codului de mai jos. 

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

Acum ar trebui să poți:

  • Interogați datele de la GA în R
  • Creați filtre și citiți în segmente pentru a le adăuga la interogarea dvs
  • Stocați datele într-un fișier CSV sau trimiteți-le într-un document Foi de calcul Google

Codul de mai jos arată exemplul complet al acestui proces:

 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

Concluzii

Deși Google Analytics oferă o interfață ușor de utilizat, platforma are multe limitări pentru utilizatorii mai experimentați cu nevoi avansate de analiză a datelor; majoritatea dintre ei vor căuta deja o modalitate de a accesa datele în afara platformei. API-ul GA vă permite să fiți mai flexibil cu analiza web, facilitând automatizarea procesării datelor, îmbunătățind enorm eficiența unor astfel de procese.

Pachetul googleAnalyticsR este o modalitate simplă de a profita de API-ul GA și oferă funcții de trimitere a datelor într-un document CSV sau Google Sheets. Pentru cei cu experiență R minimă sau fără experiență, acest pachet este un loc minunat pentru a începe aventura de programare.