Автор: Ілля барменку,
провідний аналітик агентства інтернет-реклами i-Media

Google Analytics, напевно, найпопулярніша система веб-аналітики, яка використовується сьогодні для відстеження поведінки відвідувачів на сайті. Переважна більшість користувачів працюють в Google Analytics за допомогою веб-інтерфейсу системи, використовуючи браузер. Не багато користувалися таким інструментом як Google Analytics API. При цьому ті з користувачів, хто щось чув про це поняття, впевнені, що Google Analytics API - це складний технічний інструментарій, впоратися з яким під силу тільки досвідченим програмістам.

Насправді, це не так. Google Analytics API може допомогти і менш досвідченим в програмуванні користувачам, позбавивши їх від обмежень і рутинних операцій вивантаження даних з веб-інтерфейсу системи. Тому, як цей інструмент може зробити роботу з великими масивами значно ефективнішою, і присвячена ця стаття.

Для початку визначимося, що таке Google Analytics API. Говорячи простою мовою, - це ще одна можливість спілкування з системою веб-аналітики. Спілкування має на увазі під собою, головним чином, запит і отримання потрібних для аналізу даних. Використовуючи веб-інтерфейс, ми вибираємо потрібні нам звіти, створюємо сегменти і застосовуємо фільтри, тим самим формуючи свої запити до системи. У відповідь Google Analytics формує задані звіти і збирає визначаються фільтрами дані в профілях. Використовуючи API, ми звертаємося до системи за допомогою запитів, параметри яких визначають дані, що віддаються системою у відповідь. Інструментарій для формування подібних запитів називається Google Core Reporting API.

Рис.1 Два підходу до отримання даних в Google Analytics

При роботі з веб-інтерфейсом користувачі отримують дані безпосередньо у вікні браузера, а ось куди вивантажуються дані при роботі з Google Analytics API? Цей момент необхідно визначити користувачеві. Я пропоную використовувати наступну зв'язку:

1. Spreadsheet Google Docs;

2. Скрипт Google Analytics Report Automation (Magic), який можна довантажити через інтерфейс Google Docs.

Використання зв'язки цих двох інструментів дозволяє швидко вивантажувати потрібні масиви даних з будь-яких акаунтів і профілів Google Analytics, до яких надано доступ на ваш обліковий запис Google. Наявність адміністративних прав не обов'язково - достатньо прав перегляду. Не буду детально описувати процес підготовки скрипта до роботи. Про це нескладному процесі можна прочитати в офіційному блозі Google Analytics . Повторюся, використання даного скрипта я рекомендую через простоти його установки і використання, що дозволяє швидко зрозуміти основні принципи роботи з Google Analytics API. Надалі ви зможете підібрати інструмент, який буде більш зручний вам.

Отже, після налаштування скрипта Google Analytics Report Automation (Magic) в меню того робочого листа, який був створений для вивантаження даних, з'являється додаткове меню «Google Analytics» для створення запитів і отримання даних.

Рис.2 Меню скрипта Google Analytics Report Automation (Magic)

Для додавання нового запиту необхідно клікнути на пункт «Create Core Report», після чого на робочому аркуші з'явиться форма запиту до API Google Analytics.

Рис.3 Структура запиту до Google Analytics API

Кожен рядок відповідає певному параметру. Ставлячи його значення, ми визначаємо склад і структуру даних, які хочемо отримати. Отримати додаткову інформацію специфіку кожного з них можна в довідці Google , Я ж розповім про найбільш важливих з них.

ids - необхідно вказати номер профілю, з якого потрібно вивантажити дані. У будь-якому акаунті Google Analytics кожному профілю відповідає унікальний ідентифікаційний номер. Дізнатися швидко ids потрібного вам профілю можна за допомогою скрипта Google Analytics Report Automation (Magic), вибравши пункт Find Profile / ids. Далі, послідовно визначаючи аккаунт і профіль, ми отримуємо його ID.

Рис.4 Отримання id профілю для вивантаження даних

start-date, end-date - визначають діапазон дат, за який необхідно вивантажити дані;

metrics - визначає показники (стовпці), які будуть входити в таблицю з даними;

dimensions - визначає параметри (рядки) таблиці, які будуть входити в таблицю з даними;

sort - визначає, по якому з стовпців буде проводитися сортування даних в таблиці.

За замовчуванням у відповідь на запит Google Analytics API віддає всі дані, які підходять заданих параметрах. Вони можуть утворювати величезний масив (наприклад, в розрізі «ключове слово / цільова сторінка» для масштабної контекстної рекламної кампанії). У веб-інтерфейсі автоматичне сортування за кількістю відвідувань, а також розподіл даних по декількох сторінках з певним числом рядків робили подібні масиви зрозумілими і логічними. У разі використання API Google Analytics сортування відбуватиметься за назвою параметрів, а не за першим показником в таблиці. Як наслідок, в самому верху таблиці можуть показуватися суті з одиничними відвідинами, які нерепрезентативним для аналізу. Тому не варто забувати про сортування. Ось так, наприклад, буде виглядати поле sort для сортування по відвідувань в порядку убування:

Рис.5 ID сегмента з розширеними настройками в URL-адресу звіту GA

filters - визначає фільтри, які накладаються на дані;

segment - визначає сегмент, який може накладатися на дані. Вказати сегмент, в якому необхідно вивантажити дані, можна двома способами. Перш за все, якщо у нас є створений в інтерфейсі сегмент, можна застосувати його, вказавши його унікальний ID. Щоб отримати ID сегмента, досить застосувати його в веб-інтерфейсі і скопіювати ідентифікаційний номер з URL сторінки зі звітом. ID сегмента відображається в самому кінці URL-а.

Рис.6 Визначення динамічного сегмента в тілі запиту

Другий спосіб застосування сегмента - це завдання сегмента на льоту в самому запиті. Такий тип сегмента називається динамічним. Наприклад, так буде виглядати динамічний сегмент для вивантаження даних по всім сесій, в ході яких було зафіксовано виконання певної мети під номером 5 в профілі Google Analytics.

Рис.7 Визначення сортування за кількістю відвідувань в порядку убування

Для формування запитів і реалізації всіх задумів при вивантаженні даних через Google Analytics API необхідно вивчити назву параметрів і показників (всі вони дублюю ті, що ми маємо в веб-інтерфейсі GA), а також операторів, які використовуються для створення фільтрів і сегментів. Всю необхідну інформацію про них можна отримати в довідці Google .

Чим може бути корисно використання Google Analytics API для вивантаження даних?

Перш за все, цей інструмент може допомогти заощадити час, значно скоротивши витрати на рутинні маніпуляції в веб-інтерфейсі (які раз по раз доводиться виконувати для отримання потрібної статистики). Якщо ви активно використовуєте Google Analytics для аналізу трафіку на сайті, уявіть собі операції, які вам регулярно доводиться проводити в веб-інтерфейсі: вибір часового періоду, перехід до необхідних звітів (стандартним або персоналізованих), активація та деактивація різних фільтрів і сегментів з розширеними настройками , перескакування між різними профілями і так далі. Всі ці процедури можна автоматизувати, задавши їх логіку за допомогою запитів до API Google Analytics.

Розглянемо приклад. Припустимо у деякого інтернет-маркетолога, уважно стежить за трафіком на сайті інтернет-магазину, є завдання щотижневого отримання наступних звітів:

1. Звіт по ефективності різних каналів трафіку з точки зору залучення замовлень, із середнім чеком більше 5 000 рублів; В даному випадку ми розглядаємо тільки ті замовлення, які були здійснені в інтернет-магазині, не враховуючи звернень по телефону. Тим часом, контакти по телефону в різних тематиках можуть становити абсолютну більшість від усіх звернень. Саме тому потрібно окрему увагу приділяти відстеження телефонних звернень та зводити все до єдиного статистичний масив.

2. Звіт за обсягом пошукового трафіку, який залучається на пріоритетні для компанії і обнародувано розділи телевізорів і ноутбуків;

3. Звіт по соціальній взаємодії відвідувачів (like, share, comment) з оглядами електронної техніки, які викладаються в блозі.

Створення цих звітів передбачає досить активна взаємодія з веб-інтерфейсом системи, яка потребує часу. Щоб не витрачати цей час щотижня, давайте створимо три запити до API Google Analytics, використовуючи які в подальшому можна буде вивантажувати дані автоматично з мінімальними тимчасовими витратами. Конфігурація таких запитів приведена на скріншотах нижче.

Рис.8 Запит до Google Analytics API для 1-го звіту

Рис.9 Запит до Google Analytics API для 2-го звіту

Рис.10 Запит до Google Analytics API для 3-го звіту

Аналогічним чином, вибираючи параметри і показники, ми збираємо персоналізовані звіти в Google Analytics. Але є одна важлива відмінність. Вибираючи кілька параметрів при створенні персоналізованих звітів, можна створювати рівні вкладеності звіту. При використанні запитів Google API такої можливості немає. При виборі декількох параметрів в запиті всі вони будуть відображатися у вигляді стовпців за прикладом таблиць з однорівневої адресацією. При цьому в запиті можна використовувати до 7 параметрів (проти 2 при роботі з веб-інтерфейсом).

Отже, створивши три подібних запиту, в Google Docs Spreadsheet і вибравши пункт Get Data в меню використовуваного нами скрипта, ми автоматично отримаємо три потрібних нам для аналізу звіту. Ось так, наприклад, буде виглядати перший звіт:

Рис.11 Таблиця з даними, отримана у відповідь на запит

Тепер дані можна спокійно скопіювати в Excel, перевести в потрібний формат, додати до зведеної таблиці та виконання інших дій. Надалі необхідно буде тільки поміняти часовий діапазон, за який необхідно отримати дані, і вивантажити потрібні дані в кілька кліків.

Google Analytics API не зможе повністю замінити можливості веб-інтерфейсу Google Analytics. Однак, цей інструмент часом дозволяє значно скоротити час на підготовку звітів, надаючи більше ресурсів для найцікавішого - аналізу.