Google Analytics 4 API – Zugriff, GA -Daten mit Python generieren

Webanalytics -Plattformen sind heutzutage für jedes Unternehmen unverzichtbar, und Google Analytics ist die beliebteste. Zuvor habe ich geteilt, wie Sie die SEO -Daten von Google Search Console an Ihr Google Sheets -Dashboard extrahieren. Sie können erkennen, dass Datensatz viele andere Dimensionen und Metriken fehlen. Insbesondere führen Sie einen E -Commerce -Store aus und Conversion -Daten sind für Sie von entscheidender Bedeutung.

In diesem Python -Tutorial würde ich Sie durch die Verbindung von Google Analytics -API mit Python führen und die von Ihnen benötigten Daten extrahieren. Am Ende dieses Stücks können Sie lernen, welche Dimensionen und Metriken Sie über API im Python -Skript aufrufen. Außerdem können Sie dieses automatisierte Update in Ihr Google Sheets -Dashboard integrieren. Sie können mehr Ausrüstung und dimensionale Erkenntnisse haben.

Inhaltsverzeichnis: Google Analytics 4 API -Integration mit Python

• Aktivieren Sie die Google Analytics -API
• Richten Sie Google Analytics Scope und Anmeldeinformationen im Python -Skript ein
• Verwenden Sie Report () und batchget (), um den Datenumfang zu rechnen
• Extrahieren Sie die Daten, die Sie benötigen, und laden Sie sie in Google Sheets hoch
• Vollständiges Python -Skript der Google Analytics -API

Aktivieren Sie Google Analytics 4 API

Erstens müssen wir die Google Analytics -API im APIS -Entwickler aktivieren. Durchsuchen Sie einfach Google Analytics in der Bibliothek und finden Sie die GA V4 -Version API. Dies ist die fortschrittlichste programmatische Methode und Sie können sie verwenden, um ein benutzerdefiniertes Dashboard aufzubauen

Dann sowie andere Google API -Skripte müssen Sie einen Anmeldeinformationen und einen Schlüssel erstellen, um die JSON -Datei herunterzuladen. Tatsächlich können Sie weiterhin die Google Search Console -Projektanmeldeinformationen und den Schlüssel verwenden, den Sie im vorherigen Kapitel erstellt haben.

Darüber hinaus melden Sie sich in Ihrem Google Analytics -Konto an und fügen die API -Roboter -E -Mail in den Abschnitt „Ansicht Access Management“ hinzu. So kann der Roboter Zugriff auf Ihre GA erhalten.

Richten Sie Google Analytics Scope und Anmeldeinformationen im Python -Skript ein

Wenn wir die GA -Daten lesen, ist das Google Analytics -API -Bereich der unten angehängte URL. Außerdem müssen wir die Discovery -Service -URL in der Build -Methode hinzufügen

https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly

Service = Build ('Analytics', 'v4', Anmeldeinformationen = Anmeldeinformationen, DiscoveryServiceurl = ('https://analyticsreporting.googleapis.com/$Discovery/REST?version=v4'))

Es handelt sich um ein JSON -Format, wie der Shopify -Produktdaten -Feed. Grundsätzlich ist dies das GA Open Data Framework, das wir extrahieren können. Last but not least ist das Erstellen der API -Schlüsselvariablen und der Anmeldeinformationen sowie andere Google APIS -Skripte.

Verwenden Sie Report () und batchget (), um den Datenumfang zu rechnen

Die Google Analytics-API verfügt über zwei Methoden auf höchstem Niveau. Eine ist die Suche und der andere ist das Batchget. Innerhalb der Methode können wir GA angeben, auf welche Konten wir zugreifen werden und auf welche Datendimensionen wir wollen. Und im Datenbereichsblock müssen Sie diese Werte im Grunde genommen haben.

Antwort = service.Reports (). Batchget (
Body = {
'Reportruequests': [
{
'ViewID': 'xxxxxxxxxx',
'Daterangen': [{'StartDate': '2021-06-01', 'Enddate': '2021-06-30'}],
'Metriken': [{'Ausdruck': 'GA: ZielCompletionsAll'}],
'Dimensions': [{"Name": "Ga: GrandPagePath"}],
'OrderBys': [{"Fieldname": "GA: GoalCompletionsAll", "Sorder": "Abstieg"}],
'pageSize': 20
}]
}
).ausführen()

• ViewID: Dies ist Ihr GA -Konto und die spezifische ID für Eigenschaften anzeigen. Bitte vermischen Sie sich nicht mit der Tracking -ID. Der Ort der Ansichts -ID sollte hier wie die beigefügte Screencap sein.
• Daterangen: Sie können das Startdatum und das Enddatum Ihrer Daten festlegen. Dieser Abschnitt ähnelt genau dem Datumsbereich, den Sie in GA auswählen
• Metriken und Dimensionen: Metrik ist definiert als spezifische Daten, die Sie extrahieren, wie z. Für weitere Informationen zu Wert, die Sie in der Dokumentation verwenden können
• OrderBys: Dies ist die absteigende oder aufsteigende Bestellung. Grundsätzlich verwenden wir es, um die oben festgelegten Metrikendaten zu bewerten
• PageSize: Sie müssen nicht jedes Mal alle Daten abrufen und können die Nummer basierend auf Ihren Anforderungen einrichten, indem Sie ein benutzerdefiniertes Dashboard erstellen
  Extrahieren Sie die Daten, die Sie benötigen, und laden Sie sie in Google Sheets hoch

Bei der Befehls von B durch die oben genannten Python -Codierungen arbeitet es mit GA APIs, wenn das Datenergebnis, das Sie abrufen möchten, in diesem Format auftauchen. Der nächste Schritt würde darin bestehen, eine Schleife zu erstellen, um den Wert ohne dieses Format zu extrahieren

Zunächst erstellen wir zwei Variablen ohne Werte, A und B., sie würden in einem Moment verwendet. Sie können erkennen, dass alle Daten in Berichten sitzen. So können wir die Get () -Methode in einer Schleife verwenden, um den Datenblock zu extrahieren, den wir zuerst benötigen. Das wären der ColumnHeader, die Abmessungen, die Metricheader und die Zeilen innerhalb der Berichte.

Für den Bericht als Antwort.get ('Reports', []):

columnsection = report.get ('columnheader', {})
Dimensionsection = columnsection.get ('Dimensions', [])
metricsection = columnsection.get ('metRicheader', {}). get ('metRicheaderentriies', [])
rows = report.get ('Daten', {}). get ('Zeilen', [])

Zweitens gibt es innerhalb der Reihen Dimensionen und Metriken. Sie können feststellen, dass der Wert in diesem Block jeweils das Ziel ist, das wir extrahieren werden. Wir müssen also eine Schleife namens Row hier erstellen. Es funktioniert, wenn Sie drucken und die Daten wie das beigefügte ScreenCap erscheint.

Für Zeilen in Zeilen:

Dimensions = row.get ('Dimensions', [])
DaterangeValues ​​= row.get ('Metriken', [])

Sie können erkennen, dass die abgerufenen Daten derzeit noch nicht bereit sind, hochzuladen. Wir müssen die Kernwerte, die wir benötigen, aus dieser Schleife weiter extrahieren.

1) Entfernen Sie den Header „GA:“ und kombinieren Sie zwei Variablen, die mit der ZIP () -Methode funktionieren, um zu funktionieren

Die Zip () -Methode von Python erstellt einen Iterator, der Elemente von zwei oder mehr iterablen zu aggregieren wird. Sie können den resultierenden Iterator verwenden, um allgemeine Programmierprobleme schnell und konsequent zu lösen. Hier sehen Sie die Abmessung und Dimensionen sind zwei Variablen auf demselben Weg, um den Endwert zu erhalten. Für diese Schleife, die als Dimension bezeichnet wird, können wir mit der ZIP () -Methode zusammen ausgeführt werden.

Für Kopfzeile, Dimension im Reißverschluss (Abmessung, Abmessungen):
A.Append (Dimension)

2) den Metrikwert extrahieren

Beim Umgang mit Iteratoren müssen wir auch eine Anzahl von Iterationen behalten. Python erleichtert die Aufgabe der Programmierer, indem sie eine integrierte Funktion für diese Aufgabe bereitstellt. Enumerate () -Methode fügt einem iterablen Zähler einen Zähler hinzu und gibt es in Form eines Aufzählungsobjekts zurück.

Für i sind Werte in Aufzählung (Daterangevalues):
Für Metaicheader, Wert in ZIP (metRicheaders, values.get (‚Werte‘)):
B.Append (int (Wert))

3) Rahmen Sie die Daten mithilfe von Pandas ein und laden Sie sie mit Easy2Digital -API in Google Sheets hoch.

Vollständiges Python -Skript von Google Analytics 4 API

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