Google Analytics API'sini R ile Kullanma

Yayınlanan: 2021-11-04

Neden Google Analytics API'sini kullanmalısınız?

Google Analytics'teki (GA) özel raporlar işlevi, belirli bilgileri toplamak ve doğrudan GA platformunda ısmarlama analiz yapmak için kullanışlıdır. Ancak, daha fazla işlemek için bu verileri platformdan çıkarmak istediğinizi varsayalım?

GA API, manuel veri işlemeye gerek kalmadan verileri otomatik olarak ayıklamanıza ve diğer iş uygulamalarıyla entegre etmenize olanak tanır. Büyük ziyaretçi sayılarına sahip GA360 dışı kullanıcılar için API, verilerin günden güne çekilmesine izin verdiği için veri örneklemesini azaltmak için hayati önem taşır. API ayrıca gerekli verileri alarak, işleyerek ve daha sonra veri kaynağı olarak kullanılabilecek bir Google E-Tablolar belgesine besleyerek DataStudio gösterge tablolarını hızlandırmanıza da olanak tanır. Bu, panoyu her yüklediğinizde doğrudan GA API'sini sorgulamak zorunda kalmanızı önler.

Diğer GA API kullanımları

  • GA verilerini CSV formatında saklama
  • Sorguları ve raporlamayı otomatikleştirme
  • GA verilerini BigQuery veya E-Tablolar'a besleme
  • GA verilerini diğer kaynaklarla birleştirme (yani CRM verileri)

R'ye kısa bir giriş ve nereden indirileceği

R, RStudio Workbench üzerinde kolayca kurulabilen ve çalıştırılabilen ücretsiz bir programlama dili ve yazılım ortamıdır. Python ve diğer programlama dillerinde GA API'ye bağlanabilseniz de, 'googleAnalyticsR' R paketinin kullanımı özellikle kolaydır.

Önce R'yi, ardından RStudio'yu kurduğunuzdan emin olun. Bu kısa kılavuz size bunu nasıl yapacağınızı gösterecektir.

Çözüm – googleAnalyticsR

Bu öğreticide, Mark Edmondson'ın googleAnalyticsR paketinin GA API'sinden verilere erişmek için nasıl kullanılabileceğini göstereceğim. Makinenize R kurulu olduğunu varsayarsak, bu nispeten kolay olmalıdır. R ile ilgili herhangi bir deneyim gerekli değildir - aslında, bu paket, R'de yeniyseniz, başlamak için gerçekten iyi bir pakettir.

Bu öğreticinin sonunda, googleAnalyticsR ile ilk sorgunuzu çalıştırabilmeniz ve bu verileri bir CSV veya E-Tablolar belgesinde depolayabilmeniz gerekir. Ayrıca sorgunuzdaki filtreleri ve segmentleri kullanmaya da değineceğiz.

1. googleAnalyticsR'yi kullanmaya başlama

'googleAnalyticsR' paketini kurun ve kitaplığı yükleyin:

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

2. GA hesabınızı yetkilendirin

Bunu yapmanın birkaç yolu vardır – şimdilik kolay 'Hızlı Başlangıç' yöntemine bağlı kalacağız, ancak bunu kendi Google Projenizi kullanarak yapmanın 'Profesyonel' yolu da var.

Bu kod satırını çalıştırın, web tarayıcınıza yönlendirileceksiniz ve izinleri kabul etmeniz istenecek. Tarayıcınızda zaten GA hesabınıza giriş yaptığınızdan emin olun:

 ga_auth()

3. Sorgunuzu ayarlayın

Aşağıdaki kodu şablon olarak kullanarak değişkenleri koşullarınıza uyacak şekilde değiştirin: 

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

4. Sorgunuza filtreler ekleyin

İlgili verileri çekmek için bazı filtreler oluşturmak isteyebilirsiniz. Aşağıdaki örnek, organik form gönderimleri için nasıl filtre oluşturulacağını gösterir. Filtrenin her iki koşulun da karşılanması gerektiğini belirttiğine dikkat edin, dolayısıyla “VE”. Ancak bu, raporun kapsamını genişletmek için “VEYA” olarak değiştirilebilir.

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

Şimdi bunu, bir kullanıcının organik arama yoluyla geldiği ve bir form gönderdiği oturumları saymak için sorgumuza koyalım:

 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. Sorgunuza segmentler ekleyin

googleAnalyticsR içinde segmentler oluşturabilirsiniz, ancak bu biraz zordur. Segmentlerinizi GA platformunda oluşturmanızı ve bunun yerine R ortamınızda okumanızı öneririz. Mevcut tüm segmentlerinizi getirmek için aşağıdaki kodu çalıştırın.

 View(ga_segment_list())

Şimdi istediğiniz segmenti bulun ve segment kimliği ve adı kullanarak bir segment değişkeni oluşturun.

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

Şimdi bu segmenti sorguya ekleyelim:

 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. Verilerinizi CSV veya E-Tablolarda saklayın

E-Tablolar'a göndermeyi planlıyor olsanız bile, mümkünse verilerinizi bir CSV'de saklamanızı öneririz. İlgili dosyada bir belge oluşturmak için aşağıdaki kodu uyarlamanız yeterlidir.

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

E-Tablolar'a veri göndermek için googlesheets4 kitaplığı ve kimlik doğrulaması gerekir. Yeni bir sayfa oluşturun ve URL'nizdeki kodu aşağıdaki kodun "ss" kısmına kopyalayın/yapıştırın. 

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

Artık şunları yapabilmeniz gerekir:

  • R'de GA'dan veri sorgulama
  • Sorgunuza eklemek için filtreler oluşturun ve segmentlerde okuyun
  • Verilerinizi bir CSV dosyasında saklayın veya bir Google E-Tablolar belgesine gönderin

Aşağıdaki kod, bu işlemin tam örneğini gösterir:

 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

Sonuçlar

Google Analytics, kullanıcı dostu bir arayüz sunsa da, platformun gelişmiş veri analizi ihtiyaçları olan daha deneyimli kullanıcılar için birçok sınırlaması vardır; çoğu zaten platformun dışındaki verilere erişmenin bir yolunu arıyor olacak. GA API, veri işleme otomasyonunu kolaylaştırarak web analitiğinizde daha esnek olmanızı sağlar ve bu tür süreçlerin verimliliğini büyük ölçüde artırır.

googleAnalyticsR paketi, GA API'sinden yararlanmanın kolay bir yoludur ve verilerinizi bir CSV veya Google E-Tablolar belgesine göndermek için işlevler sunar. Minimum düzeyde R deneyimi olanlar veya hiç deneyimi olmayanlar için bu paket, programlama maceranıza başlamak için harika bir yerdir.