আপনার কর্মক্ষমতা তথ্য পেয়ে

একদিনের মূল্যের ডেটার জন্য একটি দৈনিক ক্যোয়ারী চালিয়ে আপনি দ্রুত এবং আপনার কোটা অতিক্রম না করেই আপনার কার্যক্ষমতার ডেটা জিজ্ঞাসা করতে পারেন৷

আপনার ডেটাতে আপনি কোন তথ্য চান তা আপনাকে অবশ্যই চয়ন করতে হবে: কোন অনুসন্ধানের প্রকারগুলি (ওয়েব, চিত্র, ভিডিও, ইত্যাদি) এবং কোন মাত্রাগুলি (পৃষ্ঠা, ক্যোয়ারী, দেশ বা ডিভাইস), সেইসাথে পৃষ্ঠা বা সম্পত্তি অনুসারে ফলাফলগুলিকে গোষ্ঠীভুক্ত করতে হবে কিনা৷ পৃষ্ঠা এবং/অথবা ক্যোয়ারী স্ট্রিং এর জন্য অনুসন্ধান করার সময়, কিছু ডেটা বাদ দেওয়া হতে পারে ( কেন এখানে )।

ওভারভিউ

1. আমরা নীচে বর্ণিত ক্যোয়ারী শৈলীগুলির একটি ব্যবহার করে এক দিনের মূল্যের ডেটার জন্য প্রতিদিন একটি ক্যোয়ারী চালানোর সুপারিশ করি৷ এক দিনের ডেটার জন্য একটি দৈনিক কোয়েরি চালানো আপনার দৈনিক কোটা অতিক্রম করা উচিত নয়। ডেটা সাধারণত 2-3 দিন পরে পাওয়া যায়; আপনি গত 10 দিনের জন্য তারিখ অনুসারে গোষ্ঠীবদ্ধ একটি সাধারণ ক্যোয়ারী চালিয়ে সাম্প্রতিক উপলব্ধ ডেটা কী তা শিখতে পারেন। আপনার প্রশ্ন লিখতে:
   • পৃষ্ঠা বা সম্পত্তি অনুসারে ফলাফলগুলিকে গোষ্ঠীভুক্ত করা হবে কিনা তা চয়ন করুন৷
   • আপনি আপনার ক্যোয়ারীতে আরও সম্পূর্ণ গণনা বা আরও মাত্রা চান কিনা তা চয়ন করুন৷ দ্রষ্টব্য: অনুসন্ধানের উপস্থিতি ডেটা (এএমপি, নীল লিঙ্ক, সমৃদ্ধ ফলাফল এবং আরও অনেক কিছু) অবশ্যই একটি দ্বি-পদক্ষেপ প্রক্রিয়া ব্যবহার করে জিজ্ঞাসা করতে হবে।
2. একই ক্যোয়ারী পুনরায় চালানোর মাধ্যমে ফলাফলের মাধ্যমে পৃষ্ঠা, অনুরোধে startRow মান 25,000 বৃদ্ধি করে যতক্ষণ না আপনি শেষ পৃষ্ঠায় পৌঁছান (0 সারি সহ একটি প্রতিক্রিয়া)।
3. ঐচ্ছিকভাবে অন্য type প্যারামিটার দিয়ে একই ক্যোয়ারী চালান।

এখানে একটি একক প্রশ্নের জন্য একটি pseudocode উদাহরণ আছে. আপনি প্রতিদিন একবার এটি চালাতে পারেন প্রতিটি type মান যার জন্য আপনি ডেটা চান।

int maxRows = 25000; // Current max response size
int i = 0;
do {
  response = Request(startDate = 3_days_ago,
                     endDate = 3_days_ago,
                     ... add dimensions, type ...
                     rowLimit = maxRows,
                     startRow = i * maxRows);
  i++;
  …  // Do something with the response data.
} while (response.rows.count() != 0); // Page through all result rows

ডেটা সীমা

এপিআই ব্যবহারের কোটা ছাড়াও, অনুসন্ধান বিশ্লেষণ পদ্ধতি প্রতিদিন সার্চের ধরন প্রতি সর্বাধিক 50K সারি ডেটা প্রকাশ করে (ওয়েব, চিত্র, এবং তাই--ক্লিক অনুসারে সাজানো)।

ক্যোয়ারী বিশদ

আপনি পৃষ্ঠা বা সম্পত্তি দ্বারা গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটা অনুসন্ধান করতে পারেন।

পৃষ্ঠা অনুসারে দলবদ্ধ

সঠিক গণনার জন্য, আপনাকে অবশ্যই পৃষ্ঠা এবং ক্যোয়ারী মাত্রা বাদ দিতে হবে, যেমন:

"startDate": "2018-06-01",
"endDate": "2018-06-01",
"dimensions": ["country", "device"],
"type": "web",
"aggregationType": "byPage"

• startDate / endDate : একই তারিখ নির্বাচন করে একটি একদিনের উইন্ডো বেছে নিন।
• dimensions : ঐচ্ছিকভাবে country এবং/অথবা device অন্তর্ভুক্ত করুন।
• type : একটি পৃথক ক্যোয়ারীতে পছন্দসই প্রতিটি type মান গণনা করুন।
• aggregationType : byPage হতে হবে।

পৃষ্ঠা এবং/অথবা ক্যোয়ারী তথ্য সহ আরও বিশদ বিবরণের জন্য , কিছু ডেটা হারানোর খরচে, এইরকম একটি ক্যোয়ারী চালান:

"startDate": "2018-06-01",
"endDate": "2018-06-01",
"dimensions": ["page", "query", "country", "device"],
"type": "web"

• startDate / endDate : একই তারিখ নির্বাচন করে একটি একদিনের উইন্ডো বেছে নিন।
• dimensions : page অন্তর্ভুক্ত করুন। ঐচ্ছিকভাবে query , country বা device যেকোন সমন্বয় অন্তর্ভুক্ত করুন।
• type : একটি পৃথক ক্যোয়ারীতে পছন্দসই প্রতিটি type মান গণনা করুন।

সম্পত্তি দ্বারা গোষ্ঠীবদ্ধ

সঠিক গণনার জন্য, আপনাকে অবশ্যই পৃষ্ঠা এবং ক্যোয়ারী মাত্রা বাদ দিতে হবে, যেমন:

"startDate": "2018-06-01",
"endDate": "2018-06-01",
"dimensions": ["country", "device"],
"type": "web"

• startDate / endDate : একই তারিখ নির্বাচন করে একটি একদিনের উইন্ডো বেছে নিন।
• dimensions : ঐচ্ছিকভাবে country এবং/অথবা device অন্তর্ভুক্ত করুন।
• type : ঐচ্ছিকভাবে একটি পৃথক ক্যোয়ারীতে পছন্দসই প্রতিটি type মানের উপর গণনা করুন।

ক্যোয়ারী, দেশ এবং/অথবা ডিভাইসের তথ্য সহ আরও বিশদ বিবরণের জন্য , কিছু ডেটা হারানোর খরচে, এইরকম একটি ক্যোয়ারী চালান:

"startDate": "2018-06-01",
"endDate": "2018-06-01",
"dimensions": ["query", "country", "device"],
"type": "web"

• startDate / endDate : একই তারিখ নির্বাচন করে একটি একদিনের উইন্ডো বেছে নিন।
• dimensions : ঐচ্ছিকভাবে query , country বা device যেকোন সমন্বয় অন্তর্ভুক্ত করুন।
• type : একটি পৃথক ক্যোয়ারীতে পছন্দসই প্রতিটি type মান গণনা করুন।

পৃষ্ঠা বা সম্পত্তি দ্বারা গোষ্ঠীভুক্ত ফলাফল

ইম্প্রেশন, ক্লিক, অবস্থান, এবং ক্লিক-থ্রু-রেট আলাদাভাবে গণনা করা হয় যখন ফলাফলগুলিকে পৃষ্ঠা অনুসারে গোষ্ঠীভুক্ত করার পরিবর্তে সম্পত্তির ভিত্তিতে। আরও জানুন।

আরও বিস্তারিত জানতে চাওয়ার সময় কেন আমি ডেটা হারাই?

আপনি যখন পৃষ্ঠা এবং/অথবা ক্যোয়ারী দ্বারা গ্রুপ করেন, তখন আমাদের সিস্টেম কিছু ডেটা ড্রপ করতে পারে যাতে যুক্তিসঙ্গত পরিমাণে কম্পিউটিং রিসোর্স ব্যবহার করে যুক্তিসঙ্গত সময়ে ফলাফল গণনা করতে সক্ষম হয়।

অনুসন্ধানের উপস্থিতি ডেটা পাওয়া যাচ্ছে

অনুসন্ধানের উপস্থিতি অন্য কোনো মাত্রার সাথে একটি কলাম হিসাবে উপলব্ধ নয়। অতএব, আপনি যদি আপনার সাইটের জন্য অনুসন্ধানের উপস্থিতি তথ্য দেখতে চান তবে আপনাকে অবশ্যই এই প্রক্রিয়াটি অনুসরণ করতে হবে:

1. searchAppearance একমাত্র ডাইমেনশন হিসেবে নির্দিষ্ট করুন, যা অন্য কোন মাত্রা ছাড়াই সার্চ এপিয়ারেন্স টাইপ অনুসারে সমস্ত ডেটা গ্রুপ করবে।
2. ঐচ্ছিকভাবে একটি দ্বিতীয় ক্যোয়ারী চালান, ধাপ 1-এ তালিকাভুক্ত সার্চ উপস্থিতির ধরনগুলির মধ্যে একটি দ্বারা ফিল্টার করে, ক্যোয়ারীতে যেকোনো পছন্দসই মাত্রা যোগ করে (পৃষ্ঠা, দেশ, ক্যোয়ারী, ইত্যাদি)।

একাধিক অনুসন্ধান উপস্থিতির ধরন সম্পর্কে ডেটা পুনরুদ্ধার করতে, আপনাকে অবশ্যই দ্বিতীয় ধাপটি একবার চালাতে হবে প্রতি অনুসন্ধানের উপস্থিতি প্রকার তালিকাভুক্ত ধাপ 1।

প্রথম প্রশ্ন:

আপনার সাইটে সার্চ চেহারা ধরনের তালিকা পান.

{
  "startDate": "2018-05-01",
  "endDate": "2018-05-31",
  "type": "web",
  "dimensions": [
    "searchAppearance"
  ]
}

ফলাফল:

আপনার সাইটের প্রকার INSTANT_APP, AMP_BLUE_LINK, ইত্যাদি আছে৷

 "rows": [
  {
   "keys": [
    "INSTANT_APP"
   ],
   "clicks": 443024.0,
   "impressions": 4109826.0,
   "ctr": 0.10779629113251997,
   "position": 1.088168452873674
  },
  {
   "keys": [
    "AMP_BLUE_LINK"
   ],
   "clicks": 429887.0,
   "impressions": 1.7090884E7,
   "ctr": 0.025152999692701676,
   "position": 7.313451603790653
  },...

দ্বিতীয় প্রশ্ন:

আপনার পছন্দের যেকোনো মাত্রা সহ (পৃষ্ঠা, ডিভাইস, ইত্যাদি) ধাপ 1-এ পাওয়া সার্চের উপস্থিতির ধরনগুলির একটি দ্বারা ফিল্টার করুন। এখানে আমরা AMP_BLUE_LINK দ্বারা ফিল্টার করি।

{
  "startDate": "2018-05-01",
  "endDate": "2018-05-31",
  "type": "web",
  "dimensions": [
    "device" // and/or page, country, ...
  ],
  "dimensionFilterGroups": [
    {
      "filters": [
        {
          "dimension": "searchAppearance",
          "operator": "equals",
          "expression": "AMP_BLUE_LINK"
        }
      ]
    }
  ]
}

ফলাফল:

ডিভাইসের ধরন অনুসারে AMP_BLUE_LINK এর ব্রেকডাউন।

"rows": [
  {
   "keys": [
    "MOBILE"
   ],
   "clicks": 429887.0,
   "impressions": 1.7090783E7,
   "ctr": 0.025153148337323107,
   "position": 7.31339517914422
  },
  {
   "keys": [
    "DESKTOP"
   ],
   "clicks": 0.0,
   "impressions": 66.0,
   "ctr": 0.0,
   "position": 12.257575757575758
  },
...