Google Analytics Query Explorer
O que você irá aprender?
O Query Explorer do Google Analytics é uma maneira fantástica de recuperar dados brutos para seu website. Você pode exportar dados da ferramenta como um TSV (que pode ser formatado em um CSV) ou usando uma consulta da API. A exportação de dados do Google Analytics por meio da API é benéfica, pois você pode executar a consulta novamente sempre que quiser atualizar os dados. Nesta postagem detalhada, ensinarei como usar o Query Explorer do Google Analytics para exportar dados.
O que é o Query Explorer do Google Analytics?
O Query Explorer do Google Analytics é uma interface que permite criar consultas de API que você pode usar para recuperar dados de sua conta do Google Analytics. Você pode criar consultas que coletam dados de uma conta, propriedade e vistas específicas. A ferramenta de consulta permite especificar dados com base em métricas e dimensões predefinidas. Usuários mais avançados podem até aplicar filtros e segmentos personalizados para criar consultas poderosas.
Por que usar o Query Explorer do Google Analytics?
O Query Explorer permite que usuários não técnicos criem um ponto de extremidade de URL que possa ser usado para exportar dados do Google Analytics. À medida que você constrói sua consulta usando os menus na interface do Explorer, ele cria automaticamente seu ponto de extremidade de URL com a sintaxe, os parâmetros e a codificação de URL adequados. Você pode até mesmo aplicar operações avançadas para exportar conjuntos de dados avançados do Google Analytics.
Por que exportar dados do Google Analytics em primeiro lugar?
Você pode estar se perguntando: por que se preocupar com a exportação de dados do Google Analytics usando o Query Explorer ? A resposta é que o Query Explorer fornece acesso irrestrito aos dados brutos de uma forma que não está disponível na interface de relatórios do Google Analytics. Pessoalmente, gosto deste método porque posso exportar os dados para criar painéis e relatórios personalizados.
É útil exportar os dados do Google Analytics com o Query Explorer se você estiver criando um relatório personalizado que exija dados adicionais.
Além disso podemos exportar mais do que as 5.000 linhas permitidas no Google Analytics.
Tutorial: como usar o Query Explorer do Google Analytics
Neste tutorial, vamos explicar nas etapas de criação de uma consulta de API que recuperará dados de sua conta do Google Analytics. A melhor maneira de aprender é acompanhar no Query Explorer. Veja como exportar dados do Query Explorer:
1️⃣ Selecione uma vista
2️⃣ Selecione um período
3️⃣ Selecione métricas
4️⃣Selecione as dimensões
5️⃣Executar consulta e exportar dados
Selecione uma vista
Para começar, você precisará selecionar a Vista que gostaria de usar para exportar dados. Para a maioria dos usuários, uma exibição é análoga a um site. Se você for o administrador da sua conta do Google Analytics, provavelmente está familiarizado com os termos Conta, Propriedade e Vista, caso não esteja, acesse esse nosso artigo aqui para entender melhor sobre a hierarquia de contas do GA.
Pode ser importante analisar como sua organização estruturou sua conta do Google Analytics, pois cada uma delas pode ter propriedades exclusivas que podem afetar o tipo de dados que você pode recuperar.
Passo a passo
- Clique no menu Conta para abrir uma lista de contas.
- Selecione uma conta
- Clique no menu “Propriedade” para abrir uma lista de propriedades associadas à sua conta.
- Selecione uma propriedade
- Clique no menu Visualizar para exibir uma lista de visualizações associadas à propriedade selecionada
- Selecione uma vista
Selecione um período
Você precisará selecionar uma data inicial e uma data final para sua consulta. Você pode selecionar um período estático usando a opção de calendário ou usar valores de data para personalizar seu intervalo. Eu recomendo verificar a documentação para valores de data. Você pode basicamente usar 3 tipos de valores de data:
- Data de calendário como 2017-01-01
- Data relativa como hoje ou ontem
- Valor de NdaysAgo, como 30daysAgo ou 7daysAgo
Brincar com combinações de datas de início e término pode fornecer alguns intervalos de relatório úteis e comuns.
Passo a passo
- No campo data de início, insira o valor: 7daysAgo
- No campo data final, insira o valor: hoje
Selecione métricas
Toda consulta de API que você cria com o Query Explorer precisa incluir pelo menos uma métrica. Isso nos leva a uma questão importante:
## O que é uma métrica no Google Analytics?
Já explicamos aqui o que são métricas e dimensões, mas para facilitar a sua leitura falaremos novamente.
As métricas são medidas quantitativas que fornecem as estatísticas da atividade do usuário em seu website, como metas concluídas, número de usuários ou sessões de páginas. Quando solicitado usando uma consulta de API, as métricas são apresentadas como métricas agregadas. Por exemplo, se você fez uma solicitação para usuários nos últimos sete dias, seu resultado ficaria assim:
Passo a passo
- No campo Métricas, selecione uma ou mais métricas
- Você quer testar sua consulta para garantir que as métricas selecionadas possam ser consultadas juntas
- Clique no botão** Executar Consulta**
- Se a consulta for executada sem problemas, vá para a Etapa 4. Se a consulta retornar um erro, troque as métricas incompatíveis
Selecione as dimensões
As dimensões são opcionais ao criar uma consulta de API, mas eu recomendo incluí-las em todas as solicitações feitas por você. Se as necessidades de dados tiverem amadurecido o suficiente para exigir que você vá diretamente para a API principal de relatórios por meio do Query Explorer, convém usar dimensões.
O que é uma dimensão no Google Analytics?
Já explicamos aqui o que são métricas e dimensões, mas para facilitar a sua leitura falaremos novamente. Dimensões são valores qualitativos que descrevem os dados ou métricas que você está recuperando para seu website, como data, origem / mídia ou tipos de usuários. Por exemplo, se você fez uma solicitação para usuários nos últimos sete dias e aplicou as dimensões de data, seus resultados ficariam assim.
Passo a passo
- No campo Dimensões, selecione uma ou mais métricas
- Você quer testar sua consulta para garantir que as dimensões selecionadas possam ser consultadas juntas
- Clique no botão Executar Consulta
- Se a consulta for executada sem problemas, vá para a Etapa 5. Se a consulta retornar um erro, troque as dimensões incompatíveis
Executar consulta e exportar dados
O Query Explorer é uma interface usada para criar uma chamada de API na forma de um endpoint de URL. Tecnicamente, você poderia criar o ponto de extremidade da URL manualmente e usar esse ponto de extremidade com êxito para recuperar dados. O que é bom no Query Explorer é que ele reduz o erro, anexando os parâmetros corretos ao seu endpoint de URL. O último passo no seu processo é validar a consulta e exportar os dados.
Passo a passo
- Verifique novamente todos os campos para garantir que sua solicitação esteja concluída
- Clique no botão Executar Consulta
- Exporte a consulta usando uma das três opções:
- Opcional: compartilhe um link direto para este relatório para que outras pessoas possam executá-lo em seus próprios dados
- Opcional: exporte o URL de consulta da API usando uma ferramenta de terceiros, como o Klipfolio, copiando e colando o URL na área de transferência.
- Opcional: faça o download dos resultados como TSV e exporte para o Excel ou o Google Sheets
Dicas e truques para o Query Explorer do Google Analytics
O benefício de exportar dados usando o Query Explorer é a flexibilidade que você obtém na criação de sua consulta da API. Eu fiz algumas coisas interessantes usando o Query Explorer, como:
- Analisando o tráfego de uma única origem de tráfego, como o Twitter ou o Facebook
- Observando os padrões de tráfego por hora para determinar a melhor hora para enviar atualizações do site
- Puxar mais do que 5.000 buscas que os usuários fizeram em seu site para entender o share de determinadas consultas
Eu uso dois recursos do Query Explorer para exportar esse tipo de dados: filtros e segmentos. Vamos rever algumas dicas e truques para cada um.
Usando Filtros no Query Explorer
Aplicar um filtro a uma consulta é útil para refinar os dados que você recebe em sua chamada. Você pode aplicar filtros a métricas ou dimensões. É importante observar que existem 6 operadores exclusivos para métricas e 6 operadores exclusivos para dimensões. Confira a documentação dos operadores de filtro para mais informações
Aqui estão alguns exemplos de como usamos filtros
Analise o tráfego de uma origem / mídia específica
Esta é provavelmente a maneira mais comum de usar filtros. O que fazemos é criar uma consulta como esta:
Em seguida, executamos essa consulta para ter certeza de que funciona e observe os pares Origem / mídia que aparecem nos resultados.
Em seguida, vou me divertir aplicando um filtro para fazer coisas como incluir apenas resultados do Google / organic:
Com a mesma facilidade, eu poderia usar isso para consultar os resultados de publicidade do Facebook, observando o Facebook / CPC.
Ou até mesmo olhar para uma plataforma social específica como o Twitter.
Filtre resultados para conjuntos de dados maiores
Se estou vendo um relatório como as principais páginas de destino, raramente quero ver páginas com menos de 10 visitas. Vou acrescentar um filtro que se parece com isso para diminuir os resultados.
Usando segmentos no Query Explorer
Você conhece todos os segmentos que você tem no Google Analytics? Bem, eles estão todos acessíveis na ferramenta Query Explorer. Já falamos sobre os segmentos aqui.
Isso inclui segmentos personalizados também.
Claro, isso é apenas o começo do que você pode realizar. Tenho certeza que sua cabeça está nadando com novas idéias que eu não poderia cobrir neste post.
Claro, isso é apenas o começo do que você pode realizar. Tenho certeza que sua cabeça está nadando com novas ideias que eu não poderia cobrir neste post.
Conhecendo o Query Explorer e as APIs de marketing Os profissionais de marketing digital estão se tornando mais técnicos a cada dia. O Query Explorer do Google Analytics é uma introdução suave ao uso de APIs para fins práticos (por exemplo, extração de dados), mas também para o valor das APIs. Mesmo que você não planeje se tornar um especialista em API, é importante estar familiarizado com o idioma das APIs ao abordar projetos técnicos, como integrações de aplicativos, exportações de dados e atualizações de sites.
Traduzido e adaptado de: https://www.klipfolio.com/blog/google-analytics-query-explorer
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