Dokumen ini menjelaskan beberapa fitur lanjutan Google Analytics Data API v1. Untuk referensi API mendetail, lihat Referensi API.
Mencantumkan Definisi Kustom dan Membuat Laporan
Data API dapat membuat laporan tentang Dimensi Kustom dan Metrik Kustom yang terdaftar. Metode Metadata API dapat digunakan untuk mencantumkan nama API dari Definisi Kustom yang terdaftar di Properti Anda. Nama API ini dapat digunakan dalam Permintaan Melaporkan Permintaan ke metode runReport, misalnya.
Bagian berikut menunjukkan contoh untuk setiap jenis Definisi Kustom. Dalam
contoh ini, ganti GA4_PROPERTY_ID
dengan ID Properti Anda.
Dimensi Kustom Cakupan Peristiwa
Langkah 1: Buat kueri Metode Metadata API dengan ID Properti Anda.
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID/metadata
Langkah 2: Temukan Dimensi Kustom Cakupan Peristiwa yang ingin Anda buat laporannya dari respons. Jika dimensi tidak ada, Anda perlu mendaftarkan dimensi tersebut.
"dimensions": [
...
{
"apiName": "customEvent:achievement_id",
"uiName": "Achievement ID",
"description": "An event scoped custom dimension for your Analytics property."
},
...
],
Langkah 3: Sertakan dimensi kustom dalam permintaan laporan. Berikut adalah contoh permintaan untuk metode runReport.
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "2020-09-01", "endDate": "2020-09-15" }],
"dimensions": [{ "name": "customEvent:achievement_id" }],
"metrics": [{ "name": "eventCount" }]
}
Dimensi Kustom Cakupan Pengguna
Langkah 1: Buat kueri Metode Metadata API dengan ID Properti Anda.
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID/metadata
Langkah 2: Temukan Dimensi Kustom Cakupan Pengguna yang ingin Anda buat laporannya dari respons. Jika dimensi tidak ada, Anda perlu mendaftarkan dimensi tersebut.
"dimensions": [
...
{
"apiName": "customUser:last_level",
"uiName": "Last level",
"description": "A user property for your Analytics property."
},
...
],
Langkah 3: Sertakan dimensi kustom dalam permintaan laporan. Berikut adalah contoh permintaan untuk metode runReport.
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
"entity": { "propertyId": "GA4_PROPERTY_ID" },
"dateRanges": [{ "startDate": "7daysAgo", "endDate": "yesterday" }],
"dimensions": [{ "name": "customUser:last_level" }],
"metrics": [{ "name": "activeUsers" }]
}
Metrik Kustom Cakupan Peristiwa
Langkah 1: Buat kueri Metode Metadata API dengan ID Properti Anda.
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID/metadata
Langkah 2: Temukan Metrik Kustom Cakupan Peristiwa yang ingin Anda buat laporannya dari respons. Jika metrik tidak ada, Anda harus mendaftarkan metrik tersebut.
"metrics": [
...
{
"apiName": "customEvent:credits_spent",
"uiName": "Credits Spent",
"description": "An event scoped custom metric for your Analytics property.",
"type": "TYPE_STANDARD"
},
...
],
Langkah 3: Sertakan metrik kustom dalam permintaan laporan. Berikut adalah contoh permintaan untuk metode runReport.
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "30daysAgo", "endDate": "yesterday" }],
"dimensions": [{ "name": "eventName" }],
"metrics": [{ "name": "customEvent:credits_spent" }]
}
Metrik Rasio Konversi Untuk Satu Konversi
Langkah 1: Buat kueri Metode Metadata API dengan ID Properti Anda.
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID/metadata
Langkah 2: Temukan Metrik Rasio Konversi Untuk Satu Konversi yang ingin Anda buat laporannya dari respons. Jika peristiwa konversi tidak ada, Anda perlu menyiapkan peristiwa konversi.
"metrics": [
...
{
"apiName": "sessionConversionRate:add_to_cart",
"uiName": "Session conversion rate for add_to_cart",
"description": "The percentage of sessions in which a specific conversion event was triggered",
},
...
],
Langkah 3: Sertakan metrik rasio konversi dalam permintaan laporan. Berikut adalah contoh permintaan untuk metode runReport.
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "30daysAgo", "endDate": "yesterday" }],
"dimensions": [{ "name": "eventName" }],
"metrics": [{ "name": "sessionConversionRate:add_to_cart" }]
}
Rata-Rata Metrik Kustom Cakupan Peristiwa
Langkah 1: Buat kueri Metode Metadata API dengan ID Properti Anda.
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID/metadata
Langkah 2: Temukan Rata-Rata Metrik Kustom Cakupan Peristiwa yang ingin Anda buat laporannya dari respons. Jika metrik tidak ada, Anda harus mendaftarkan metrik tersebut.
"metrics": [
...
{
"apiName": "averageCustomEvent:credits_spent",
"uiName": "Average Credits Spent",
"description": "The average of an event scoped custom metric for your Analytics property.",
"type": "TYPE_STANDARD"
},
...
],
Langkah 3: Sertakan rata-rata metrik kustom dalam permintaan laporan. Berikut adalah contoh permintaan untuk metode runReport.
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "2020-11-01", "endDate": "2020-11-10" }],
"dimensions": [{ "name": "eventName" }],
"metrics": [{ "name": "averageCustomEvent:credits_spent" }]
}
Contoh Laporan Kelompok
Laporan kelompok membuat deret waktu retensi pengguna untuk kelompok tersebut. Untuk dokumentasi terperinci setiap kolom API, lihat referensi REST untuk driveSpec.
Membuat laporan kelompok
Berikut adalah contoh laporan kelompok yang:
- Kelompoknya adalah pengguna dengan
firstSessionDate
2020-12-01
; ini dikonfigurasi oleh objekcohorts
. Dimensi dan metrik dalam respons laporan hanya akan didasarkan pada pengguna kelompok. - Laporan kelompok akan menampilkan tiga kolom; ini dikonfigurasi oleh
objek dimensi dan metrik.
- Dimensi
cohort
adalah nama kelompok. - Dimensi
cohortNthDay
adalah jumlah hari sejak2020-12-01
. - Metrik
cohortActiveUsers
adalah jumlah pengguna yang masih aktif.
- Dimensi
- Objek
cohortsRange
menentukan bahwa laporan harus berisi data peristiwa yang dimulai dari2020-12-01
dan berakhir pada2020-12-06
untuk kelompok ini.- Ketika perincian
DAILY
digunakan, dimensicohortNthDay
direkomendasikan untuk konsistensi.
- Ketika perincian
Permintaan laporan untuk kelompok tersebut adalah:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
"dimensions": [{ "name": "cohort" }, { "name": "cohortNthDay" }],
"metrics": [{ "name": "cohortActiveUsers" }],
"cohortSpec": {
"cohorts": [
{
"dimension": "firstSessionDate",
"dateRange": { "startDate": "2020-12-01", "endDate": "2020-12-01" }
}
],
"cohortsRange": {
"endOffset": 5,
"granularity": "DAILY"
}
},
}
Untuk permintaan ini, contoh respons laporan adalah:
{
"dimensionHeaders": [
{ "name": "cohort" }, { "name": "cohortNthDay" }
],
"metricHeaders": [
{ "name": "cohortActiveUsers", "type": "TYPE_INTEGER" }
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0000" }],
"metricValues": [{ "value": "293" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0001" }],
"metricValues": [{ "value": "143" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0002" }],
"metricValues": [{ "value": "123" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0003" }],
"metricValues": [{ "value": "92" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0005" }],
"metricValues": [{ "value": "86" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0004" }],
"metricValues": [{ "value": "83" }]
}
],
"metadata": {},
"rowCount": 6
}
Dari respons laporan ini, diagram untuk laporan Kelompok ini akan mengikuti. Insight dari laporan ini menunjukkan bahwa penurunan terbesar pada pengguna aktif untuk kelompok ini antara hari pertama dan kedua.
Beberapa kelompok dan bagian retensi pengguna
Akuisisi dan retensi pengguna adalah cara untuk mengembangkan Situs atau Aplikasi Anda. Laporan kelompok berfokus pada retensi pengguna. Dalam contoh ini, laporan menunjukkan bahwa properti ini telah meningkatkan retensi pengguna 4 hari sebesar 10% selama dua minggu.
Untuk membuat laporan ini, kami menentukan tiga kelompok: kelompok pertama dengan
firstSessionDate
2020-11-02
, kelompok kedua dengan firstSessionDate
2020-11-09
, dan kelompok ketiga dengan firstSessionDate
2020-11-16
. Karena jumlah pengguna di properti Anda akan berbeda selama tiga hari ini, kami membandingkan metrik fraksi retensi pengguna kelompok cohortActiveUsers/cohortTotalUsers
, bukan menggunakan metrik cohortActiveUsers
langsung.
Permintaan laporan untuk kelompok ini adalah:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
"dimensions": [{ "name": "cohort" },{ "name": "cohortNthDay" }],
"metrics": [
{
"name": "cohortRetentionFraction",
"expression": "cohortActiveUsers/cohortTotalUsers"
}
],
"cohortSpec": {
"cohorts": [
{
"dimension": "firstSessionDate",
"dateRange": { "startDate": "2020-11-02", "endDate": "2020-11-02" }
},
{
"dimension": "firstSessionDate",
"dateRange": { "startDate": "2020-11-09", "endDate": "2020-11-09" }
},
{
"dimension": "firstSessionDate",
"dateRange": { "startDate": "2020-11-16", "endDate": "2020-11-16" }
}
],
"cohortsRange": {
"endOffset": 4,
"granularity": "DAILY"
}
},
}
Untuk permintaan ini, contoh respons laporan adalah:
{
"dimensionHeaders": [{ "name": "cohort" },{ "name": "cohortNthDay" }],
"metricHeaders": [{
"name": "cohortRetentionFraction",
"type": "TYPE_FLOAT"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0000" }],
"metricValues": [{ "value": "1" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0000" }],
"metricValues": [{ "value": "1" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0000" }],
"metricValues": [{ "value": "1" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0001" }],
"metricValues": [{ "value": "0.308" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0001" }],
"metricValues": [{ "value": "0.272" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0002" }],
"metricValues": [{ "value": "0.257" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0001" }],
"metricValues": [{ "value": "0.248" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0003" }],
"metricValues": [{ "value": "0.235" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0004" }],
"metricValues": [{ "value": "0.211" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0002" }],
"metricValues": [{ "value": "0.198" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0002" }],
"metricValues": [{ "value": "0.172" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0003" }],
"metricValues": [{ "value": "0.167" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0004" }],
"metricValues": [{ "value": "0.155" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0003" }],
"metricValues": [{ "value": "0.141" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0004" }],
"metricValues": [{ "value": "0.118" }]
}
],
"metadata": {},
"rowCount": 15
}
Dari respons laporan ini, diagram untuk laporan Kelompok ini akan mengikuti. Berdasarkan insight
dari laporan ini, retensi pengguna 4 hari meningkat sebesar 10% selama
dua minggu. Kelompok berikutnya dengan firstSessionDate
sebesar 2020-11-16
melebihi retensi kelompok sebelumnya dengan firstSessionDate
2020-11-02
.
Kelompok mingguan dan Menggunakan kelompok dengan fitur API lainnya
Untuk menghapus variasi harian dalam perilaku pengguna, gunakan kelompok mingguan. Dalam laporan
kohor mingguan, semua pengguna dengan firstSessionDate
di minggu yang sama membentuk
kohor. Minggu dimulai pada hari Minggu dan berakhir pada hari Sabtu. Dalam laporan ini, kami juga
memotong kelompok untuk membandingkan pengguna yang memiliki aktivitas di Rusia dengan pengguna yang memiliki
aktivitas di Meksiko. Pemotongan ini menggunakan dimensi country
dan
dimensionFilter
untuk hanya mempertimbangkan kedua negara.
Permintaan laporan untuk kelompok ini adalah:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
"dimensions": [
{ "name": "cohort" },
{ "name": "cohortNthWeek" },
{ "name": "country" }
],
"metrics": [{ "name": "cohortActiveUsers" }],
"dimensionFilter": {
"filter": {
"fieldName": "country",
"inListFilter": {
"values": [ "Russia", "Mexico" ]
}
}
},
"cohortSpec": {
"cohorts": [
{
"dimension": "firstSessionDate",
"dateRange": {
"startDate": "2020-10-04",
"endDate": "2020-10-10"
}
}
],
"cohortsRange": {
"endOffset": 5,
"granularity": "WEEKLY"
}
},
}
Untuk permintaan ini, contoh respons laporan adalah:
{
"dimensionHeaders": [
{ "name": "cohort" },
{ "name": "cohortNthWeek" },
{ "name": "country" }
],
"metricHeaders": [
{ "name": "cohortActiveUsers", "type": "TYPE_INTEGER" }
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0000" },{ "value": "Russia" }
],
"metricValues": [{ "value": "105" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0000" },{ "value": "Mexico" }
],
"metricValues": [{ "value": "98" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0001" },{ "value": "Mexico" }
],
"metricValues": [{ "value": "35" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0002" },{ "value": "Mexico" }
],
"metricValues": [{ "value": "24" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0001" },{ "value": "Russia" }
],
"metricValues": [{ "value": "23" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0004" },{ "value": "Mexico" }
],
"metricValues": [{ "value": "17" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0003" },{ "value": "Mexico" }
],
"metricValues": [{ "value": "15" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0005" },{ "value": "Mexico" }
],
"metricValues": [{ "value": "15" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0002" },{ "value": "Russia" }
],
"metricValues": [{ "value": "3" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0003" },{ "value": "Russia" }
],
"metricValues": [{ "value": "1" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0004" },{ "value": "Russia" }
],
"metricValues": [{ "value": "1" }]
}
],
"metadata": {},
"rowCount": 11
}
Dari respons laporan ini, diagram laporan Kelompok ini akan muncul. Berdasarkan laporan ini, properti ini berperforma lebih baik dalam mempertahankan pengguna yang beraktivitas di Meksiko daripada pengguna yang beraktivitas di Rusia.