Interfejs Google Analytics Data API w wersji 1 umożliwia generowanie raportów ścieżek. Eksploracja ścieżki umożliwia wizualizację kroków podejmowanych przez użytkowników i szybko ocenić skuteczność ich wykonywania.
Udostępniane funkcje z podstawowymi raportami
Żądania raportowania ścieżki mają taką samą semantykę co żądania dotyczące raportu podstawowego wiele wspólnych funkcji. Na przykład podział na strony, Filtry wymiarów i Użytkownik Właściwości zachowują się w raportach ścieżki tak samo jak w raportach podstawowych. Ten skupia się na funkcjach raportowania ścieżki. Aby zapoznać się z Informacje o podstawowych funkcjach raportowania interfejsu Data API w wersji 1 znajdziesz w przewodniku po podstawach raportowania. oraz przewodnik po zaawansowanych zastosowaniach.
Metoda raportowania ścieżki
Interfejs Data API w wersji 1 obsługuje funkcje raportowania ścieżki w narzędziu runFunnelReport
. Ta metoda zwraca niestandardowy raport ścieżki z Google Analytics
danych zdarzeń.
Wybieranie elementu raportowania
Wszystkie metody interfejsu Data API w wersji 1 wymagają identyfikatora usługi w Google Analytics.
ma być określony w ścieżce żądania adresu URL w formacie
properties/GA_PROPERTY_ID
, na przykład:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1alpha/properties/GA_PROPERTY_ID:runFunnelReport
Wynikowy raport zostanie wygenerowany na podstawie danych o zdarzeniach w Google Analytics gromadzonych w określonej usłudze w Google Analytics.
Jeśli używasz jednej z bibliotek klienta interfejsu Data API,
nie ma potrzeby ręcznego modyfikowania ścieżki adresu URL żądania. Większość klientów API
podaj parametr property
, który oczekuje ciągu znaków w formacie
properties/GA_PROPERTY_ID
Zobacz krótki przewodnik.
.
Żądanie raportu ścieżki
Aby pobrać raport ścieżki, możesz utworzyć RunFunnelReportRequest
obiektu. Zalecamy, aby zacząć od tych parametrów żądania:
Prawidłowy wpis w
dateRanges
.prawidłową specyfikację ścieżki w
funnel
, .
Specyfikacja ścieżki
Specyfikacja ścieżki w narzędziu funnel
pole RunFunnelReportRequest
określa ścieżkę użytkownika, którą chcesz mierzyć, opisując steps
tej ścieżki.
Kroki ścieżki zawierają co najmniej jeden warunek, który użytkownicy muszą spełnić, aby zostać
na tym etapie ścieżki. Warunki włączenia do każdego
krok można opisać w
filterExpression
w każdym kroku.
Każde wyrażenie filtra ścieżki składa się z 2 typów filtrów:
funnelFieldFilter
tworzy filtr wymiaru lub danych.funnelEventFilter
tworzy filtr, który pasuje do zdarzeń o pojedynczej nazwie zdarzenia. JeślifunnelParameterFilterExpression
określone jest tylko podzbiór zdarzeń, które pasują zarówno do pojedynczego zdarzenia, nazwa i wyrażenia filtra parametrów pasują do tego filtra zdarzeń.
Filtry można łączyć za pomocą funkcji AND
,
LUB
i negacji za pomocą wyrażenia NOT
.
Wyniki dla każdego kroku ścieżki w raporcie będą podzielone według wymiaru
oraz określone w
funnelBreakdown
.
Przykład raportu ścieżki
W przykładzie poniżej użyto interfejsu Google Analytics Data API w wersji 1, aby odtworzyć ścieżkę domyślną w raporcie Ścieżka Eksploracja Interfejs internetowy Google Analytics:
Kroki ścieżki
Poprzednia konfiguracja ścieżki zawiera te kroki:
# | Nazwa etapu | Warunek |
---|---|---|
1 | Pierwsze uruchomienie / pierwsza wizyta | Nazwa zdarzenia to first_open lub first_visit . |
2 | Użytkownicy korzystający z bezpłatnych wyników wyszukiwania | Wymiar firstUserMedium zawiera hasło „bezpłatne”. |
3 | Rozpoczęcie sesji | Nazwa zdarzenia: session_start . |
4 | Wyświetlenie strony/ekranu | Nazwa zdarzenia to screen_view lub page_view . |
5 | Zakup | Nazwa zdarzenia to purchase lub in_app_purchase . |
Krok 1 (pierwsze uruchomienie/wizyta) ścieżki obejmuje wszystkich użytkowników po
interakcje z witryną lub aplikacją, np. użytkownicy, którzy wywołali
Wydarzenia: first_open
lub first_visit
.
Aby wdrożyć to zachowanie, poniższy fragment kodu określa obiekt FunnelStep
z parametrem
filterExpression
.
Pole wyrażenia filtra to obiekt FunnelFilterExpression
powstałym przez połączenie dwóch
FunnelEventFilter
elementy z operatorem LUB
.
{
"name": "Purchase",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_open"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_visit"
}
}
]
}
}
}
Krok 2 (bezpłatny dostęp) do ścieżki obejmuje użytkowników, którzy korzystają z pierwszego medium.
zawiera termin „bezpłatne”. W poniższym fragmencie kodu fieldName
pole FunnelFieldFilter
instruuje filtr, aby pasował do wymiaru firstUserMedium
.
stringFilter
pole zawiera warunek uwzględniający tylko wartości
wymiar zawierający słowo „bezpłatne”.
{
"name": "Organic visitors",
"filterExpression": {
"funnelFieldFilter": {
"fieldName": "firstUserMedium",
"stringFilter": {
"matchType": "CONTAINS",
"caseSensitive": false,
"value": "organic"
}
}
}
}
W podobny sposób można określić pozostałe kroki ścieżki.
Wymiar podziału
Opcjonalny wymiar podziału (w tym przykładzie: deviceCategory
)
określono za pomocą funkcji FunnelBreakdown
obiekt:
"funnelBreakdown": {
"breakdownDimension": {
"name": "deviceCategory"
}
}
Domyślnie tylko 5 pierwszych wartości wymiaru podziału jest dozwolonych
ujęte w raporcie. limit
obiektu FunnelBreakdown
, aby zastąpić to zachowanie.
Dokończ zapytanie w raporcie ścieżki
Oto pełne zapytanie, które generuje raport ścieżki:
HTTP
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1alpha/properties/GA_PROPERTY_ID:runFunnelReport
{
"dateRanges": [
{
"startDate": "30daysAgo",
"endDate": "today"
}
],
"funnelBreakdown": {
"breakdownDimension": {
"name": "deviceCategory"
}
},
"funnel": {
"steps": [
{
"name": "First open/visit",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_open"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_visit"
}
}
]
}
}
},
{
"name": "Organic visitors",
"filterExpression": {
"funnelFieldFilter": {
"fieldName": "firstUserMedium",
"stringFilter": {
"matchType": "CONTAINS",
"caseSensitive": false,
"value": "organic"
}
}
}
},
{
"name": "Session start",
"filterExpression": {
"funnelEventFilter": {
"eventName": "session_start"
}
}
},
{
"name": "Screen/Page view",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "screen_view"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "page_view"
}
}
]
}
}
},
{
"name": "Purchase",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "purchase"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "in_app_purchase"
}
}
]
}
}
}
]
}
}
Zgłoś odpowiedź
Odpowiedź w raporcie ścieżki
żądania do interfejsu API raportu ścieżki składa się z 2 głównych części,
jako FunnelSubReport
Obiekty: Wizualizacja ścieżek i Tabela ścieżek.
Wizualizacja ścieżek
Wizualizacja ścieżek zwracana w narzędziu funnelVisualization
w polu Odpowiedź na raport ścieżki,
zawiera ogólny przegląd raportu ścieżki. Jest to przydatne, ponieważ
aby szybko zwizualizować wygenerowany raport ścieżki.
Każdy wiersz tabeli Wizualizacja ścieżek zawiera niektóre lub wszystkie wartości tych pól:
Nazwa kroku ścieżki (
funnelStepName
wymiar).Liczba aktywnych użytkowników (dane:
activeUsers
).Segment (
segment
wymiar). Prezentuj tylko wtedy, gdySegment
.Data (
date
wymiar). Prezentuj tylko wtedy, gdyTRENDED_FUNNEL
w zapytaniu określono typ wizualizacji.Wymiar następnego działania (
funnelStepNextAction
wymiar). Prezentuj tylko wtedy, gdyFunnelNextAction
.
Interfejs internetowy Google Analytics będzie wyświetlać ścieżkę wizualizacji w przykładowym raporcie w tym przewodniku:
Tabela ścieżek
Tabela ścieżek zwracana w tabeli funnelTable
w polu Odpowiedź na raport ścieżki,
stanowi główną część raportu. Każdy wiersz tabeli
zawiera niektóre lub wszystkie z następujących pól:
Nazwa kroku ścieżki (
funnelStepName
wymiar).Wymiar podziału.
Liczba aktywnych użytkowników (dane:
activeUsers
).Współczynnik realizacji kroku (liczba danych:
funnelStepCompletionRate
).Liczba porzuceń kroku (dane:
funnelStepAbandonments
).Współczynnik porzuceń kroku (dane:
funnelStepAbandonmentRate
).Nazwa segmentu (
segment
wymiar). Prezentuj tylko wtedy, gdySegment
.
Łączna liczba wartości jest zwracana w
w oddzielnym wierszu, w którym jako wartość wymiaru podziału jest RESERVED_TOTAL
.
Oto przykład tabeli ścieżek wyświetlanej w witrynie Google Analytics interfejs:
Nieprzetworzona odpowiedź
Ten fragment kodu przedstawia przykład nieprzetworzonych danych zwracanych w odpowiedzi
na zapytanie runFunnelReport
.
Zależnie od danych zebranych przez Twoją usługę przykładowy raport pokaże zwróci poniższy raport z liczbą aktywnych użytkowników uwzględnionych w każdy krok ścieżki.
{
"funnelTable": {
"dimensionHeaders": [
{
"name": "funnelStepName"
},
{
"name": "deviceCategory"
}
],
"metricHeaders": [
{
"name": "activeUsers",
"type": "TYPE_INTEGER"
},
{
"name": "funnelStepCompletionRate",
"type": "TYPE_INTEGER"
},
{
"name": "funnelStepAbandonments",
"type": "TYPE_INTEGER"
},
{
"name": "funnelStepAbandonmentRate",
"type": "TYPE_INTEGER"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "RESERVED_TOTAL"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4621565"
},
{
"value": "0.27780178359495106"
},
{
"value": "3337686"
},
{
"value": "0.72219821640504889"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "desktop"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4015959"
},
{
"value": "0.27425279989163237"
},
{
"value": "2914571"
},
{
"value": "0.72574720010836768"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "mobile"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "595760"
},
{
"value": "0.29156035987646034"
},
{
"value": "422060"
},
{
"value": "0.70843964012353966"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "tablet"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "33638"
},
{
"value": "0.205571080325822"
},
{
"value": "26723"
},
{
"value": "0.79442891967417806"
}
]
},
...
],
"metadata": {
"samplingMetadatas": [
{
"samplesReadCount": "9917254",
"samplingSpaceSize": "1162365416"
}
]
}
},
"funnelVisualization": {
"dimensionHeaders": [
{
"name": "funnelStepName"
}
],
"metricHeaders": [
{
"name": "activeUsers",
"type": "TYPE_INTEGER"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4621565"
}
]
},
...
],
"metadata": {
"samplingMetadatas": [
{
"samplesReadCount": "9917254",
"samplingSpaceSize": "1162365416"
}
]
}
},
"kind": "analyticsData#runFunnelReport"
}
Biblioteki klienta
Więcej informacji znajdziesz w krótkim przewodniku. jak zainstalować i skonfigurować biblioteki klienta.
Oto przykłady, które korzystają z bibliotek klienta, które uruchamiają zapytanie powiązane ze ścieżką i drukują .
Java
import com.google.analytics.data.v1alpha.AlphaAnalyticsDataClient; import com.google.analytics.data.v1alpha.DateRange; import com.google.analytics.data.v1alpha.Dimension; import com.google.analytics.data.v1alpha.DimensionHeader; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelBreakdown; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelEventFilter; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelFieldFilter; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelFilterExpression; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelFilterExpressionList; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelStep; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelSubReport; import com.google.analytics.data.v1alpha.MetricHeader; import com.google.analytics.data.v1alpha.Row; import com.google.analytics.data.v1alpha.RunFunnelReportRequest; import com.google.analytics.data.v1alpha.RunFunnelReportResponse; import com.google.analytics.data.v1alpha.SamplingMetadata; import com.google.analytics.data.v1alpha.StringFilter; import com.google.analytics.data.v1alpha.StringFilter.MatchType; /** * Google Analytics Data API sample application demonstrating the creation of a funnel report. * * <p>See * https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/data/v1/rest/v1alpha/properties/runFunnelReport * for more information. * * <p>Before you start the application, please review the comments starting with "TODO(developer)" * and update the code to use correct values. * * <p>To run this sample using Maven: * * <pre>{@code * cd google-analytics-data * mvn compile exec:java -Dexec.mainClass="com.google.analytics.data.samples.RunFunnelReportSample" * }</pre> */ public class RunFunnelReportSample { public static void main(String... args) throws Exception { /** * TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4 property ID before * running the sample. */ String propertyId = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID"; sampleRunFunnelReport(propertyId); } /** * Runs a funnel query to build a report with 5 funnel steps. * * <ol> * <li>First open/visit (event name is `first_open` or `first_visit`). * <li>Organic visitors (`firstUserMedium` dimension contains the term "organic"). * <li>Session start (event name is `session_start`). * <li>Screen/Page view (event name is `screen_view` or `page_view`). * <li>Purchase (event name is `purchase` or `in_app_purchase`). * </ol> * * The report configuration reproduces the default funnel report provided in the Funnel * Exploration template of the Google Analytics UI. See more at * https://support.google.com/analytics/answer/9327974 */ static void sampleRunFunnelReport(String propertyId) throws Exception { // Using a default constructor instructs the client to use the credentials // specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable. try (AlphaAnalyticsDataClient analyticsData = AlphaAnalyticsDataClient.create()) { RunFunnelReportRequest.Builder requestBuilder = RunFunnelReportRequest.newBuilder() .setProperty("properties/" + propertyId) .addDateRanges(DateRange.newBuilder().setStartDate("30daysAgo").setEndDate("today")) .setFunnelBreakdown( FunnelBreakdown.newBuilder() .setBreakdownDimension(Dimension.newBuilder().setName("deviceCategory"))); // Adds each step of the funnel. requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("First open/visit") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setOrGroup( FunnelFilterExpressionList.newBuilder() .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("first_open"))) .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("first_visit")))))); requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("Organic visitors") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelFieldFilter( FunnelFieldFilter.newBuilder() .setFieldName("firstUserMedium") .setStringFilter( StringFilter.newBuilder() .setMatchType(MatchType.CONTAINS) .setCaseSensitive(false) .setValue("organic"))))); requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("Session start") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder().setEventName("session_start")))); requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("Screen/Page view") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setOrGroup( FunnelFilterExpressionList.newBuilder() .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("screen_view"))) .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("page_view")))))); requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("Purchase") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setOrGroup( FunnelFilterExpressionList.newBuilder() .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("purchase"))) .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("in_app_purchase")))))); // Make the request. RunFunnelReportResponse response = analyticsData.runFunnelReport(requestBuilder.build()); printRunFunnelReportResponse(response); } } /** Prints results of a runFunnelReport call. */ static void printRunFunnelReportResponse(RunFunnelReportResponse response) { System.out.println("Report result:"); System.out.println("=== FUNNEL VISUALIZATION ==="); printFunnelSubReport(response.getFunnelVisualization()); System.out.println("=== FUNNEL TABLE ==="); printFunnelSubReport(response.getFunnelTable()); } /** Prints the contents of a FunnelSubReport object. */ private static void printFunnelSubReport(FunnelSubReport funnelSubReport) { System.out.println("Dimension headers:"); for (DimensionHeader dimensionHeader : funnelSubReport.getDimensionHeadersList()) { System.out.println(dimensionHeader.getName()); } System.out.println(); System.out.println("Metric headers:"); for (MetricHeader metricHeader : funnelSubReport.getMetricHeadersList()) { System.out.println(metricHeader.getName()); } System.out.println(); System.out.println("Dimension and metric values for each row in the report:"); for (int rowIndex = 0; rowIndex < funnelSubReport.getRowsCount(); rowIndex++) { Row row = funnelSubReport.getRows(rowIndex); for (int fieldIndex = 0; fieldIndex < row.getDimensionValuesCount(); fieldIndex++) { System.out.printf( "%s: '%s'%n", funnelSubReport.getDimensionHeaders(fieldIndex).getName(), row.getDimensionValues(fieldIndex).getValue()); } for (int fieldIndex = 0; fieldIndex < row.getMetricValuesCount(); fieldIndex++) { System.out.printf( "%s: '%s'%n", funnelSubReport.getMetricHeaders(fieldIndex).getName(), row.getMetricValues(fieldIndex).getValue()); } } System.out.println(); System.out.println("Sampling metadata for each date range:"); for (int metadataIndex = 0; metadataIndex < funnelSubReport.getMetadata().getSamplingMetadatasCount(); metadataIndex++) { SamplingMetadata samplingMetadata = funnelSubReport.getMetadata().getSamplingMetadatas(metadataIndex); System.out.printf( "Sampling metadata for date range #%d: samplesReadCount=%d, samplingSpaceSize=%d%n", metadataIndex, samplingMetadata.getSamplesReadCount(), samplingMetadata.getSamplingSpaceSize()); } } }
PHP
use Google\Analytics\Data\V1alpha\Client\AlphaAnalyticsDataClient; use Google\Analytics\Data\V1alpha\DateRange; use Google\Analytics\Data\V1alpha\Dimension; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelBreakdown; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelEventFilter; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelFieldFilter; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelFilterExpression; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelFilterExpressionList; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelStep; use Google\Analytics\Data\V1alpha\Funnel; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelSubReport; use Google\Analytics\Data\V1alpha\RunFunnelReportRequest; use Google\Analytics\Data\V1alpha\RunFunnelReportResponse; use Google\Analytics\Data\V1alpha\StringFilter; use Google\Analytics\Data\V1alpha\StringFilter\MatchType; /** * Runs a funnel query to build a report with 5 funnel steps. * * Step 1: First open/visit (event name is `first_open` or `first_visit`). * Step 2: Organic visitors (`firstUserMedium` dimension contains the term "organic"). * Step 3: Session start (event name is `session_start`). * Step 4: Screen/Page view (event name is `screen_view` or `page_view`). * Step 5: Purchase (event name is `purchase` or `in_app_purchase`). * * The report configuration reproduces the default funnel report provided in the Funnel * Exploration template of the Google Analytics UI. See more at * https://support.google.com/analytics/answer/9327974 * * @param string $propertyId Your GA-4 Property ID */ function run_funnel_report(string $propertyId) { // Create an instance of the Google Analytics Data API client library. $client = new AlphaAnalyticsDataClient(); // Create the funnel report request. $request = (new RunFunnelReportRequest()) ->setProperty('properties/' . $propertyId) ->setDateRanges([ new DateRange([ 'start_date' => '30daysAgo', 'end_date' => 'today', ]), ]) ->setFunnelBreakdown( new FunnelBreakdown([ 'breakdown_dimension' => new Dimension([ 'name' => 'deviceCategory' ]) ]) ) ->setFunnel(new Funnel()); // Add funnel steps to the funnel. // 1. Add first open/visit step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'First open/visit', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'or_group' => new FunnelFilterExpressionList([ 'expressions' => [ new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'first_open', ]) ]), new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'first_visit' ]) ]) ] ]) ]) ]); // 2. Add organic visitors step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'Organic visitors', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'funnel_field_filter' => new FunnelFieldFilter([ 'field_name' => 'firstUserMedium', 'string_filter' => new StringFilter([ 'match_type' => MatchType::CONTAINS, 'case_sensitive' => false, 'value' => 'organic', ]) ]) ]) ]); // 3. Add session start step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'Session start', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'session_start', ]) ]) ]); // 4. Add screen/page view step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'Screen/Page view', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'or_group' => new FunnelFilterExpressionList([ 'expressions' => [ new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'screen_view', ]) ]), new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'page_view' ]) ]) ] ]) ]) ]); // 5. Add purchase step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'Purchase', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'or_group' => new FunnelFilterExpressionList([ 'expressions' => [ new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'purchase', ]) ]), new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'in_app_purchase' ]) ]) ] ]) ]) ]); // Make an API call. $response = $client->runFunnelReport($request); printRunFunnelReportResponse($response); } /** * Print results of a runFunnelReport call. * @param RunFunnelReportResponse $response */ function printRunFunnelReportResponse(RunFunnelReportResponse $response) { print 'Report result: ' . PHP_EOL; print '=== FUNNEL VISUALIZATION ===' . PHP_EOL; printFunnelSubReport($response->getFunnelVisualization()); print '=== FUNNEL TABLE ===' . PHP_EOL; printFunnelSubReport($response->getFunnelTable()); } /** * Print the contents of a FunnelSubReport object. * @param FunnelSubReport $subReport */ function printFunnelSubReport(FunnelSubReport $subReport) { print 'Dimension headers:' . PHP_EOL; foreach ($subReport->getDimensionHeaders() as $dimensionHeader) { print $dimensionHeader->getName() . PHP_EOL; } print PHP_EOL . 'Metric headers:' . PHP_EOL; foreach ($subReport->getMetricHeaders() as $metricHeader) { print $metricHeader->getName() . PHP_EOL; } print PHP_EOL . 'Dimension and metric values for each row in the report:'; foreach ($subReport->getRows() as $rowIndex => $row) { print PHP_EOL . 'Row #' . $rowIndex . PHP_EOL; foreach ($row->getDimensionValues() as $dimIndex => $dimValue) { $dimName = $subReport->getDimensionHeaders()[$dimIndex]->getName(); print $dimName . ": '" . $dimValue->getValue() . "'" . PHP_EOL; } foreach ($row->getMetricValues() as $metricIndex => $metricValue) { $metricName = $subReport->getMetricHeaders()[$metricIndex]->getName(); print $metricName . ": '" . $metricValue->getValue() . "'" . PHP_EOL; } } print PHP_EOL . 'Sampling metadata for each date range:' . PHP_EOL; foreach($subReport->getMetadata()->getSamplingMetadatas() as $metadataIndex => $metadata) { printf('Sampling metadata for date range #%d: samplesReadCount=%d' . 'samplingSpaceSize=%d%s', $metadataIndex, $metadata->getSamplesReadCount(), $metadata->getSamplingSpaceSize(), PHP_EOL); } }
Python
from google.analytics.data_v1alpha import AlphaAnalyticsDataClient from google.analytics.data_v1alpha.types import ( DateRange, Dimension, Funnel, FunnelBreakdown, FunnelEventFilter, FunnelFieldFilter, FunnelFilterExpression, FunnelFilterExpressionList, FunnelStep, RunFunnelReportRequest, StringFilter, ) def run_sample(): """Runs the sample.""" # TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4 # property ID before running the sample. property_id = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID" run_funnel_report(property_id) def run_funnel_report(property_id="YOUR-GA4-PROPERTY-ID"): """Runs a funnel query to build a report with 5 funnel steps. Step 1: First open/visit (event name is `first_open` or `first_visit`). Step 2: Organic visitors (`firstUserMedium` dimension contains the term "organic"). Step 3: Session start (event name is `session_start`). Step 4: Screen/Page view (event name is `screen_view` or `page_view`). Step 5: Purchase (event name is `purchase` or `in_app_purchase`). The report configuration reproduces the default funnel report provided in the Funnel Exploration template of the Google Analytics UI. See more at https://support.google.com/analytics/answer/9327974 """ client = AlphaAnalyticsDataClient() request = RunFunnelReportRequest( property=f"properties/{property_id}", date_ranges=[DateRange(start_date="30daysAgo", end_date="today")], funnel_breakdown=FunnelBreakdown( breakdown_dimension=Dimension(name="deviceCategory") ), funnel=Funnel( steps=[ FunnelStep( name="First open/visit", filter_expression=FunnelFilterExpression( or_group=FunnelFilterExpressionList( expressions=[ FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="first_open" ) ), FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="first_visit" ) ), ] ) ), ), FunnelStep( name="Organic visitors", filter_expression=FunnelFilterExpression( funnel_field_filter=FunnelFieldFilter( field_name="firstUserMedium", string_filter=StringFilter( match_type=StringFilter.MatchType.CONTAINS, case_sensitive=False, value="organic", ), ) ), ), FunnelStep( name="Session start", filter_expression=FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="session_start" ) ), ), FunnelStep( name="Screen/Page view", filter_expression=FunnelFilterExpression( or_group=FunnelFilterExpressionList( expressions=[ FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="screen_view" ) ), FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="page_view" ) ), ] ) ), ), FunnelStep( name="Purchase", filter_expression=FunnelFilterExpression( or_group=FunnelFilterExpressionList( expressions=[ FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="purchase" ) ), FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="in_app_purchase" ) ), ] ) ), ), ] ), ) response = client.run_funnel_report(request) print_run_funnel_report_response(response) def print_funnel_sub_report(funnel_sub_report): """Prints the contents of a FunnelSubReport object.""" print("Dimension headers:") for dimension_header in funnel_sub_report.dimension_headers: print(dimension_header.name) print("\nMetric headers:") for metric_header in funnel_sub_report.metric_headers: print(metric_header.name) print("\nDimensions and metric values for each row in the report:") for row_idx, row in enumerate(funnel_sub_report.rows): print("\nRow #{}".format(row_idx)) for field_idx, dimension_value in enumerate(row.dimension_values): dimension_name = funnel_sub_report.dimension_headers[field_idx].name print("{}: '{}'".format(dimension_name, dimension_value.value)) for field_idx, metric_value in enumerate(row.metric_values): metric_name = funnel_sub_report.metric_headers[field_idx].name print("{}: '{}'".format(metric_name, metric_value.value)) print("\nSampling metadata for each date range:") for metadata_idx, metadata in enumerate( funnel_sub_report.metadata.sampling_metadatas ): print( "Sampling metadata for date range #{}: samplesReadCount={}, " "samplingSpaceSize={}".format( metadata_idx, metadata.samples_read_count, metadata.sampling_space_size ) ) def print_run_funnel_report_response(response): """Prints results of a runFunnelReport call.""" print("Report result:") print("=== FUNNEL VISUALIZATION ===") print_funnel_sub_report(response.funnel_visualization) print("=== FUNNEL TABLE ===") print_funnel_sub_report(response.funnel_table)