API Google Analytics 4 – Accès, générer des données GA à l’aide de Python

Les plateformes d’analyse Web sont aujourd’hui indispensables à toute entreprise, et Google Analytics est la plus populaire. Auparavant, j'ai expliqué comment extraire les données SEO de la console de recherche Google vers votre tableau de bord Google Sheets. Vous pouvez constater que cet ensemble de données manque de nombreuses autres dimensions et mesures. En particulier, vous exploitez une boutique de commerce électronique et les données de conversion sont essentielles pour vous.

Dans ce didacticiel Python, je vais vous expliquer comment connecter l'API Google Analytics à l'aide de Python et extraire les données dont vous avez besoin. À la fin de cet article, vous pourrez découvrir quelles dimensions et métriques vous appelez via l'API dans le script Python. Vous pouvez également intégrer cette mise à jour automatique à votre tableau de bord Google Sheets. Vous pouvez avoir un équipement plus complet et un aperçu dimensionnel.

Table des matières : Intégration de l'API Google Analytics 4 à l'aide de Python

• Activer l'API Google Analytics
• Configurer la portée et les informations d'identification de Google Analytics dans le script Python
• Utilisez report() et batchGet() pour encadrer la portée des données
• Extrayez les données dont vous avez besoin et téléchargez-les sur Google Sheets
• Script Python complet de l'API Google Analytics
• GOOGLE Dernière recommandation de point de terminaison d'API tendance

Tutoriel Couresa fondamental et avancé de Google Analytics 4 le plus populaire

1. Google Analytics 4 fondamentaux
2. Google Analytics 4 avancé

Activer l'API Google Analytics 4

Tout d'abord, nous devons activer l'API Google Analytics dans le développeur d'API. Recherchez simplement Google Analytics dans la bibliothèque et vous pourrez trouver l'API de la version GA V4. Il s'agit de la méthode programmatique la plus avancée et vous pouvez l'utiliser pour créer un tableau de bord personnalisé

Ensuite, ainsi que d'autres scripts d'API Google, vous devez créer un identifiant et une clé en téléchargeant le fichier JSON. En fait, vous pouvez continuer à utiliser les informations d'identification et la clé du projet de console de recherche Google que vous avez créées dans le chapitre précédent.

De plus, vous vous connectez à votre compte Google Analytics et ajoutez l'e-mail du robot API à la gestion des accès à la vue dans la section admin. Ainsi, le robot peut accéder à votre GA.

Configurer la portée et les informations d'identification de Google Analytics dans le script Python

Si nous lisons les données GA, la portée de l'API Google Analytics est l'URL ci-jointe. Et cela nous oblige également à ajouter l'URL du service de découverte dans la méthode de construction

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

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

Il s'agit d'un format JSON, comme le flux de données produit Shopify. Fondamentalement, il s'agit du cadre de données ouvertes GA que nous pouvons extraire. Enfin et surtout, la création de la variable de clé API et des informations d'identification s'effectue ainsi que d'autres scripts d'API Google.

Utilisez report() et batchGet() pour encadrer la portée des données

L'API Google Analytics dispose de deux méthodes de niveau supérieur. L’un est la recherche et l’autre est le batchGet. Au sein de la méthode, nous pouvons indiquer à GA à quels comptes nous allons accéder et quelles dimensions de données nous souhaitons. Et dans le bloc de portée des données, vous devez essentiellement avoir ces valeurs.

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 : il s'agit de votre compte GA et de l'ID de vue de propriété spécifique. Veuillez ne pas confondre l'identifiant de suivi. L'emplacement de l'ID de vue doit être ici, comme la capture d'écran ci-jointe.
• dateRanges : Vous pouvez définir la date de début et la date de fin de vos données. Cette section ressemble à la plage de dates que vous sélectionnez dans GA.
• Metrics and Dimensions : la métrique est définie comme les données spécifiques que vous extrayez, telles que les sessions, les transactions, le temps passé sur site, etc. La dimension est définie comme la perspective macro que vous examinez, comme le niveau du pays, l'appareil, les pages, etc. Pour plus de détails sur la valeur que vous pouvez utiliser dans la documentation, vous pouvez vous référer à l'explorateur de dimensions et de métriques UA.
• orderBys : Il s'agit du paramètre d'ordre décroissant ou croissant. Fondamentalement, nous l'utilisons pour classer les données de métriques que nous avons définies ci-dessus
• pageSize : Vous n'avez pas besoin de récupérer toutes les données à chaque fois et vous pouvez configurer le nombre en fonction de vos besoins en créant un tableau de bord personnalisé

Extrayez les données dont vous avez besoin et téléchargez-les sur Google Sheets

Lorsque vous commandez B à l'aide des codages Python ci-dessus, cela fonctionne avec les API GA si le résultat des données que vous souhaitez récupérer apparaît dans ce format. La prochaine étape serait de créer une boucle pour extraire la valeur sans ce format

Tout d’abord, nous créons deux variables sans valeurs, A et B. Elles seraient utilisées dans un instant. Vous pouvez dire que toutes les données se trouvent dans des rapports. Nous pouvons donc utiliser la méthode get() dans une boucle pour extraire le bloc de données dont nous avons besoin en premier. Il s'agirait de l'en-tête de colonne, des dimensions, de metricHeader et des lignes des rapports.

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', [])

Deuxièmement, dans les lignes, il y a des dimensions et des statistiques. Vous pouvez constater que la valeur dans ce bloc est respectivement la cible que nous allons extraire. Nous devons donc créer ici une boucle appelée row. Cela fonctionne si vous imprimez et que les données apparaissent comme la capture d'écran ci-jointe.

for row in rows:

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

Vous pouvez dire que les données récupérées ne sont pas encore prêtes à être téléchargées pour le moment. Nous devons extraire davantage de cette boucle les valeurs fondamentales dont nous avons besoin.

1) Supprimez l'en-tête « ga : » et combinez deux variables pour fonctionner à l'aide de la méthode zip().

La méthode zip() de Python crée un itérateur qui regroupera les éléments de deux ou plusieurs itérables. Vous pouvez utiliser l’itérateur résultant pour résoudre rapidement et systématiquement les problèmes de programmation courants. Ici vous pouvez voir dimensionSection et dimensions sont deux variables dans le même chemin pour obtenir la valeur finale. Donc, pour cette boucle appelée dimension, nous pouvons utiliser la méthode zip() pour fonctionner ensemble.

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

2) Extraire la valeur métrique

Lorsqu’il s’agit d’itérateurs, nous devons également compter les itérations. Python facilite la tâche des programmeurs en fournissant une fonction intégrée enumerate() pour cette tâche. La méthode Enumerate() ajoute un compteur à un itérable et le renvoie sous la forme d'un objet énumérateur.

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

3) Encadrez les données à l'aide de Pandas et téléchargez-les sur Google Sheets à l'aide de l'API Easy2Digital.

Script Python complet de l'API Google Analytics 4

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Table des matières:

Q1: Qu’est-ce que Google Analytics?

A: Google Analytics est un service d’analyse de site Web proposé par Google. Il permet aux propriétaires de sites Web de suivre et de mesurer le trafic sur leur site.

Q2: Comment puis-je commencer à utiliser Google Analytics?

A: Pour commencer à utiliser Google Analytics, vous devez d’abord créer un compte Google Analytics et ajouter le code de suivi à votre site Web.

Q3: Quels types de données puis-je obtenir avec Google Analytics?

A: Avec Google Analytics, vous pouvez obtenir des données sur le nombre de visiteurs, les sources de trafic, les pages populaires, les conversions, etc.

Q4: Puis-je utiliser Google Analytics pour suivre les applications mobiles?

A: Oui, Google Analytics prend également en charge le suivi des applications mobiles. Vous devrez configurer un ID de suivi spécifique pour votre application.

Q5: Est-ce que Google Analytics est gratuit?

A: Oui, Google Analytics propose une version gratuite qui offre la plupart des fonctionnalités essentielles. Il existe également une version premium appelée Google Analytics 360.

Q6: Comment puis-je accéder à mes rapports dans Google Analytics?

A: Pour accéder à vos rapports dans Google Analytics, connectez-vous à votre compte, sélectionnez le site Web ou l’application que vous souhaitez analyser, puis naviguez dans les différentes sections de rapports disponibles.

Q7: Puis-je personnaliser les rapports dans Google Analytics?

A: Oui, vous pouvez personnaliser les rapports dans Google Analytics en ajoutant des filtres, des segments, des dimensions personnalisées et des métriques personnalisées.

Q8: Comment puis-je suivre les objectifs dans Google Analytics?

A: Pour suivre les objectifs dans Google Analytics, vous devez définir des objectifs spécifiques, tels que des conversions de formulaire ou des achats, et configurer leur suivi dans votre compte.

Q9: Puis-je exporter les données de Google Analytics vers d’autres outils?

A: Oui, vous pouvez exporter les données de Google Analytics vers d’autres outils en téléchargeant les rapports au format CSV ou en utilisant des intégrations avec des outils tiers.

Q10: Quelle est la différence entre Google Analytics et Google Tag Manager?

A: Google Analytics est un outil d’analyse de site Web, tandis que Google Tag Manager est un outil de gestion des balises qui facilite l’ajout et la gestion du code de suivi sur votre site Web ou votre application.