การใช้ Google Analytics API กับ R

เผยแพร่แล้ว: 2021-11-04

เหตุใดจึงต้องใช้ Google Analytics API

ฟังก์ชันรายงานที่กำหนดเองใน Google Analytics (GA) มีประโยชน์ในการรวบรวมข้อมูลเฉพาะและดำเนินการวิเคราะห์ตามสั่งโดยตรงในแพลตฟอร์ม GA แต่สมมติว่าคุณต้องการดึงข้อมูลนั้นออกจากแพลตฟอร์มเพื่อดำเนินการต่อไปหรือไม่

GA API ช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลโดยอัตโนมัติและรวมเข้ากับแอปพลิเคชันทางธุรกิจอื่นๆ โดยไม่ต้องใช้การประมวลผลข้อมูลด้วยตนเอง สำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ GA360 ที่มีจำนวนผู้เข้าชมจำนวนมาก API มีความสำคัญต่อการลดการสุ่มตัวอย่างข้อมูล เนื่องจากช่วยให้ดึงข้อมูลได้ทุกวัน API ยังช่วยให้คุณเร่งความเร็วแดชบอร์ด DataStudio ได้ด้วยการดึงข้อมูลที่จำเป็น ประมวลผล และป้อนลงในเอกสาร Google ชีต ซึ่งสามารถใช้เป็นแหล่งข้อมูลได้ วิธีนี้ช่วยให้คุณไม่ต้องสอบถาม GA API โดยตรงทุกครั้งที่คุณโหลดหน้าแดชบอร์ด

GA API อื่นๆ ใช้

  • การจัดเก็บข้อมูล GA ในรูปแบบ CSV
  • แบบสอบถามและการรายงานอัตโนมัติ
  • การป้อนข้อมูล GA ลงใน BigQuery หรือชีต
  • การผสานข้อมูล GA กับแหล่งอื่นๆ (เช่น ข้อมูล CRM)

แนะนำสั้น ๆ เกี่ยวกับ R และสถานที่ดาวน์โหลด

R คือภาษาโปรแกรมและสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ฟรีที่สามารถติดตั้งและรันบน RStudio Workbench ได้อย่างง่ายดาย แม้ว่าคุณจะสามารถเชื่อมต่อกับ GA API ใน Python และภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ ได้ แต่แพ็คเกจ R 'googleAnalyticsR' นั้นใช้งานง่ายเป็นพิเศษ

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ติดตั้ง R ก่อนแล้วจึงติดตั้ง RStudio คู่มือที่กระชับนี้จะแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีการ

วิธีแก้ปัญหา – googleAnalyticsR

ในบทช่วยสอนนี้ ฉันจะแสดงให้คุณเห็นว่าแพ็กเกจ googleAnalyticsR ของ Mark Edmondson สามารถใช้ในการเข้าถึงข้อมูลจาก GA API ได้อย่างไร สมมติว่าคุณติดตั้ง R ไว้ในเครื่องแล้ว วิธีนี้น่าจะค่อนข้างง่าย ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์กับ R – อันที่จริง แพ็คเกจนี้เป็นแพ็คเกจที่ดีจริงๆ ในการเริ่มต้น หากคุณยังใหม่กับ R

เมื่อสิ้นสุดบทช่วยสอนนี้ คุณจะสามารถเรียกใช้การค้นหาครั้งแรกด้วย googleAnalyticsR และจัดเก็บข้อมูลนี้ในเอกสาร CSV หรือชีต เราจะพูดถึงการใช้ตัวกรองและเซ็กเมนต์ในข้อความค้นหาของคุณ

1. เริ่มต้นใช้งาน googleAnalyticsR

ติดตั้งแพ็คเกจ 'googleAnalyticsR' และโหลดไลบรารี:

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

2. อนุญาตบัญชี GA ของคุณ

มีสองวิธีในการทำเช่นนี้ – เราจะยังคงใช้วิธี 'เริ่มอย่างรวดเร็ว' แบบง่ายๆ สำหรับตอนนี้ แต่ยังมีวิธี 'มืออาชีพ' ในการทำเช่นนี้โดยใช้ Google Project ของคุณเอง

เรียกใช้รหัสบรรทัดนี้และคุณจะถูกเปลี่ยนเส้นทางไปยังเว็บเบราว์เซอร์ของคุณและขอให้ยอมรับการอนุญาต ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ลงชื่อเข้าใช้บัญชี GA บนเบราว์เซอร์ของคุณแล้ว:

 ga_auth()

3. ตั้งค่าคำถามของคุณ

ใช้โค้ดด้านล่างเป็นเทมเพลต เปลี่ยนตัวแปรให้เหมาะสมกับเงื่อนไขของคุณ: 

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

4. เพิ่มตัวกรองในการสืบค้นของคุณ

ในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง คุณอาจต้องการสร้างตัวกรองบางตัว ตัวอย่างด้านล่างแสดงวิธีการสร้างตัวกรองสำหรับการส่งแบบฟอร์มอินทรีย์ โปรดสังเกตว่าตัวกรองระบุว่าต้องเป็นไปตามเงื่อนไขทั้งสอง ดังนั้น "และ" อย่างไรก็ตาม ค่านี้สามารถเปลี่ยนเป็น "OR" เพื่อขยายขอบเขตของรายงานได้

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

ตอนนี้ มาใส่สิ่งนี้ในแบบสอบถามของเราเพื่อนับเซสชันที่ผู้ใช้เข้ามาผ่านการค้นหาทั่วไปและส่งแบบฟอร์ม:

 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. เพิ่มกลุ่มในแบบสอบถามของคุณ

คุณสามารถสร้างกลุ่มภายใน googleAnalyticsR ได้ แต่มันค่อนข้างยาก เราแนะนำให้สร้างกลุ่มของคุณภายในแพลตฟอร์ม GA และอ่านข้อมูลเหล่านี้ในสภาพแวดล้อม R ของคุณแทน เรียกใช้รหัสต่อไปนี้เพื่อเรียกกลุ่มที่มีอยู่ทั้งหมดของคุณ

 View(ga_segment_list())

ค้นหาเซ็กเมนต์ที่ต้องการแล้วใช้เซ็กเมนต์ID และชื่อเพื่อสร้างตัวแปรเซ็กเมนต์

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

ตอนนี้ มาเพิ่มส่วนนี้ในแบบสอบถาม:

 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. จัดเก็บข้อมูลของคุณใน CSV หรือชีต

เราขอแนะนำให้จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบ CSV หากเป็นไปได้ แม้ว่าคุณจะวางแผนที่จะส่งข้อมูลไปยังชีตก็ตาม เพียงปรับโค้ดด้านล่างเพื่อสร้างเอกสารในไฟล์ที่เกี่ยวข้อง

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

การส่งข้อมูลไปยังชีตต้องใช้ไลบรารี googlesheets4 และการตรวจสอบสิทธิ์ สร้างแผ่นงานใหม่และคัดลอก/วางโค้ดจาก URL ของคุณลงในส่วน "ss" ของโค้ดด้านล่าง 

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

ตอนนี้คุณควรจะสามารถ:

  • สืบค้นข้อมูลจาก GA ใน R
  • สร้างตัวกรองและอ่านเป็นกลุ่มเพื่อเพิ่มลงในข้อความค้นหาของคุณ
  • จัดเก็บข้อมูลของคุณในไฟล์ CSV หรือส่งไปยังเอกสาร Google ชีต

รหัสด้านล่างแสดงตัวอย่างทั้งหมดของกระบวนการนี้:

 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

บทสรุป

แม้ว่า Google Analytics จะนำเสนออินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ แต่แพลตฟอร์มดังกล่าวก็มีข้อจำกัดมากมายสำหรับผู้ใช้ที่มีประสบการณ์มากขึ้นด้วยความต้องการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ซึ่งส่วนใหญ่จะมองหาวิธีเข้าถึงข้อมูลภายนอกแพลตฟอร์มอยู่แล้ว GA API ช่วยให้คุณมีความยืดหยุ่นมากขึ้นกับการวิเคราะห์เว็บของคุณโดยอำนวยความสะดวกในการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติ ปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการดังกล่าวอย่างมาก

แพ็คเกจ googleAnalyticsR เป็นวิธีง่ายๆ ในการใช้ประโยชน์จาก GA API และมีฟังก์ชันในการส่งข้อมูลของคุณไปยังเอกสาร CSV หรือ Google ชีต สำหรับผู้ที่มีประสบการณ์ R น้อยที่สุดหรือไม่มีเลย แพ็คเกจนี้เป็นสถานที่ที่ดีในการเริ่มต้นการผจญภัยในการเขียนโปรแกรมของคุณ