Google Analytics 4 API – Acceso, genere datos de GA usando Python

Las plataformas de análisis web son indispensables para cualquier corporación hoy en día, y Google Analytics es la más popular. Anteriormente compartí cómo extraer los datos de SEO de la consola de búsqueda de Google en el tablero de las hojas de Google. Puede decir que ese conjunto de datos carece de muchas otras dimensiones y métricas. En particular, está ejecutando una tienda de comercio electrónico, y los datos de conversión son críticos para usted.

En este tutorial de Python, lo guiaría a través de cómo conectar la API de Google Analytics usando Python y extraer los datos que necesita. Al final de esta pieza, puede aprender qué dimensiones y métricas llaman a través de API en el guión de Python. Además, puede integrar esta actualización automatizada con el panel de gafas de Google Sheets. Puede tener más equipo completo y visión dimensional.

Tabla de contenido: Google Analytics 4 Integración de API usando Python

Habilitar la API de Google Analytics
Configurar el alcance y la credencial de Google Analytics en el script de Python
Use report() and batchGet() to framework the data scope
Extraiga los datos que necesita y lo sube a las hojas de Google
Script Python completo de Google Analytics API
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Tutorial de Couresa Fundamental y Advanced más popular de Google Analytics 4

Habilitar Google Analytics 4 API

Primero primero, necesitamos habilitar la API de Google Analytics en el desarrollador de API. Simplemente busque en Google Analytics en la biblioteca y puede encontrar la API de la versión GA V4. Este es el método programático más avanzado y puede usarlo para construir un tablero personalizado

Entonces, así como otros scripts de Google API, debe crear una credencial y una clave para descargar el archivo JSON. De hecho, puede continuar utilizando la credencial y la clave del proyecto de la consola de búsqueda de Google que creó en el capítulo anterior.

Además, inicia sesión en su cuenta de Google Analytics y agrega el correo electrónico del robot API a la gestión de acceso de la vista en la sección de administración. Entonces el robot puede obtener acceso a su GA.

Configurar el alcance y la credencial de Google Analytics en el script de Python

Si leemos los datos de GA, el alcance de la API de Google Analytics es la URL adjunta a continuación. Y también requiere que agregemos la URL del servicio de descubrimiento en el método de compilación

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

service = build('analytics', 'v4', credentials=credentials, discoveryServiceUrl=('https://analyticsreporting.googleapis.com/$discovery/rest?version=v4'))

Es un formato JSON, como el Feed de datos del producto Shopify. Básicamente, este es el marco de datos abiertos GA que podemos extraer. Por último, pero no menos importante, crear la variable de clave API y las credenciales es así como otros scripts de Google API.

Use `report()` and `batchGet()` to framework the data scope

Google Analytics API tiene dos métodos de nivel superior. Uno es la búsqueda y la otra es el lote. Dentro del método, podemos decirle a GA a qué cuentas vamos a acceder y qué dimensiones de datos queremos. Y en el bloque de alcance de datos, básicamente, debe tener estos valores.

response = service.reports().batchGet(
body={
'reportRequests':[
{
'viewId': 'xxxxxxxxx',
'dateRanges': [{'startDate': '2021-06-01','endDate': '2021-06-30'}],
'metrics': [{'expression': 'ga:goalCompletionsAll'}],
'dimensions': [{"name": "ga:landingPagePath"}],
'orderBys': [{"fieldName": "ga:goalCompletionsAll", "sortOrder": "DESCENDING"}],
'pageSize': 20
}]
}
).execute()

viewId: This is your GA account and the specific property view ID. Please don’t mix up with the tracking ID. The location of the view ID should be here like the screencap attached.
dateRanges: You can set the start date and end date of your data. This section is just like the date range you select in GA
Metrics and Dimensions: Metric is defined as what specific data you are extracting, such as sessions, transactions, time on site, etc. Dimension is defined as what macro perspective you are looking into, such as country level, device, pages, etc. For more details of value you can use in the documentation, you can refer to the UA Dimensions & Metrics Explorer
orderBys: This is the descending or ascending order setting. Basically, we use it to rank the metrics data we set above
pageSize: You don’t need to fetch all data every time and you can set up the number based on your needs by creating a custom dashboard

Extraiga los datos que necesita y lo sube a las hojas de Google

Al ordenar B por las codificaciones de Python anteriores, está funcionando con las API de GA si el resultado de datos que tiene como objetivo obtener aparece en este formato. El siguiente paso sería crear un bucle para extraer el valor sin este formato

First of all, we create two variables without values, A and B. They would be used in a moment. You can tell that all the data is sitting within reports. So we can use the get() method in a loop to extract the data block we need first. That would be the columnheader, dimensions, metricHeader, and rows within the reports.

for report in response.get('reports', []):

columnSection = report.get('columnHeader', {})
dimensionSection = columnSection.get('dimensions', [])
metricSection = columnSection.get('metricHeader', {}).get('metricHeaderEntries', [])
rows = report.get('data', {}).get('rows', [])

En segundo lugar, dentro de las filas, hay dimensiones y métricas. Puede encontrar que el valor en este bloque respectivamente es el objetivo que vamos a extraer. Por lo tanto, necesitamos crear un bucle llamado fila aquí. Está funcionando si imprime y los datos aparecen como el screencap conectado.

for row in rows:

dimensions = row.get('dimensions', [])
dateRangeValues = row.get('metrics', [])

Puede decir que los datos recuperados en este momento aún no están listos para cargar. Necesitamos extraer aún más los valores centrales que necesitamos de este bucle.

1) Retire el encabezado «Ga:» y combine dos variables para funcionar usando el método Zip ()

Python’s zip() method creates an iterator that will aggregate elements from two or more iterables. You can use the resulting iterator to quickly and consistently solve common programming problems. Here you can see dimensionSection and dimensions are two variables in the same path to get the final value. So for this loop called dimension we can use zip() method to run together.

for header, dimension in zip(dimensionSection, dimensions):
A.append(dimension)

2) Extraiga el valor métrico

When dealing with iterators, we also need to keep a count of iterations. Python eases the programmers’ task by providing a built-in function enumerate() for this task. Enumerate() method adds a counter to an iterable and returns it in the form of an enumerating object.

for i, values in enumerate(dateRangeValues):
for metaicHeader, value in zip(metricHeaders, values.get('values')):
B.append(int(value))

3) Frame the data using Pandas and Upload it to Google Sheets using Easy2Digital API.

Script Python completo de Google Analytics 4 API

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Tabla de contenido:

Q1: ¿Qué es Google Analytics?
Google Analytics es una plataforma de analítica web gratuita que te ayuda a entender el tráfico de tu sitio web y cómo los usuarios interactúan con él

A: 2. ¿Para qué sirve Google Analytics?
Google Analytics te proporciona información sobre el tráfico de tu sitio web, como el número de visitantes, las páginas que visitan y el tiempo que permanecen en tu sitio. También puedes utilizar Google Analytics para hacer un seguimiento de las conversiones, como las ventas o los registros de correo electrónico.

Q2: ¿Para qué sirve Google Analytics?
Google Analytics te proporciona información sobre el tráfico de tu sitio web, como el número de visitantes, las páginas que visitan y el tiempo que permanecen en tu sitio

Q3: ¿Cómo funciona Google Analytics?
Google Analytics funciona mediante la recopilación de datos de tu sitio web a través de un fragmento de código que se añade a cada página

Q4: ¿Cómo puedo instalar Google Analytics en mi sitio web?
Para instalar Google Analytics en tu sitio web, tienes que crear una cuenta de Google Analytics y añadir el código de seguimiento a cada página de tu sitio web

Google Analytics 4 API – Acceso, genere datos de GA usando Python

Tabla de contenido: Google Analytics 4 Integración de API usando Python