Как выгружать данные из Google Analytics в Google Таблицы

Обзор инструмента Google Analytics Spreadsheet Add-on

Нередко при работе с Google Analytics специалисты сталкиваются со сложностями анализа и визуализации нестандартных отчетов. Более того, прямая интеграция Google Analytics в Google Data Studio через коннектор чревата потерями данных из-за семплирования и долгой загрузкой, по сравнению с данными из облачных таблиц.

Дополнение для браузера Google Chrome Google Analytics Spreadsheet Add-on позволяет выгружать данные из Google Analytics напрямую в Google Spreadsheet посредством API.

Преимущества такого подхода:

• минимизация семплирования;
• автоматическое обновление отчетов и настройка обновлений по расписанию;
• расширенная выгрузка данных до 10 000 строк;
• выгрузка данных из разных представлений Google Analytics в одном документе;
• создание собственных расчетов и визуализаций с помощью инструментария Google Таблиц;
• удобство контроля уровня доступов различным пользователям отчета в Google Sheets.

Видео-туториал от Google:

Для удобства рекомендуем включить субтитры с переводом на русский язык.

Установка дополнения

Ознакомившись с преимуществами, переходим к самой установке.

Для начала авторизуйтесь в Google под своей учетной записью (выбирайте тот аккаунт, на который открыт доступ к необходимому для отчета счетчику Google Analytics). Затем перейдите по ссылке для установки дополнения Google Analytics к Chrome. Во время установки дополнение запросит доступ к текущему аккаунту. Подтвердите запрос и завершите установку.

После установки необходимо создать лист Google Sheets. Для этого можно перейти по ссылке https://sheet.new/.

Важно! Для того, чтобы при выгрузке данных из Google Analytics сохранить форматирование дат, денежных и числовых величин, рекомендуем изменить региональные настройки таблиц: перейдите в Файл – Настройки – Общие и поменяйте регион на Соединенные Штаты.

Создание отчета

Теперь создадим первый отчет.

Переходим в Расширения – Google Analytics и выбираем Create new report:

Заполняем необходимые поля в появившейся форме:

• Name Your Report – указываем имя отчета. Один лист = один отчет. Чтобы не запутаться, рекомендуем называть отчеты понятными конструкциями.
• Select a view – тут выбираем аккаунт, ресурс и представление из Google Analytics.
• Choose Metrics and Dimensions – здесь нужно указать параметры и метрики, по которым будет строиться отчет.

Для простого отчета выберем следующие метрики:

• Users – количество пользователей
• Sessions – количество сессий
• Bounce rate – процент отказов
• Avg. session duration – средняя длина сессии
• Pages/Session – количество просмотренных страниц за одну сессию

В качестве параметров выберем:

• Source/medium – источник/канал
• Date – дата

Далее жмем Create Report. Так видят наши текущие настройки в фиксированном виде в синтаксисе Google Analytics API. Затем переходим в Расширения — Google Analytics и запускаем сбор данных Run Report.

Мы получили набор данных, сгруппированный по параметру Источник/Канал:

Для автоматического запуска сбора данных выберите Schedule Reports и установите желаемое время автоматического обновления отчета:

Далее рассмотрим остальные настройки полей конфигуратора, а затем создадим более сложные отчеты.

Настройки конфигурации отчета

Основные параметры:

• Report Name – название отчета, оно же название листа.
• Start Date и End Date – дата начала и окончания выгрузки данных из Google Analytics. Формат: ГГГГ-ММ-ДД (прим. 2022-01-01). Можно указать: today, yesterday или NdaysAgo.
• Metrics и Dimensions – метрики и параметры. Между собой разделяются запятыми. Список всех параметров и показателей доступен по ссылке.
• Order – сортировка данных по выбранному показателю и параметру. Пример: date, -ga:users – данные будут отсортированы по возрастанию даты и по убыванию количества пользователей.
• Filters – применяемые фильтры. Задаются по параметрам и показателям с помощью формул. Например, ga:users>100. Или фильтр для выгрузки данных только по органическому трафику: ga:sourceMedium=~(^(yandex|go\.mail)\.ru / referral$|organic$| ORGANIC$).
• Segments – сегменты из Google Analytics. В отличие от фильтра, сначала применяется сегмент, а затем данные агрегируются.
• Limit – максимальное количество строк. Если пусто – выгрузятся все данные исходя из конфигурации отчета. Рекомендуется устанавливать лимит, если в отчете ожидаются сотни тысяч или миллионов значений.
• Spreadsheet URL – можно указать URL таблицы, куда будут выгружены данные. По умолчанию таблицы выводятся на лист в текущем файле.
• Skip Report – если TRUE, то выгрузка отчета будет пропущена при следующем запуске.
• Sampling Level – уровень семплирования данных. Допустимые значения: DEFAULT, FASTER или HIGHER_PRECISION.

Операторы для фильтров:

• > больше
• < меньше
• == равно
• != неравно
• =@ содержит
• !@ не содержит
• =~ соответствует регулярному выражению
• !~ не соответствует регулярному выражению

Если хотите применять в фильтре более 1 параметра, используйте операторы:

• или (,)
• и (;)

Примеры отчетов

Пример #1. Отчет по целям

Сформировать отчет по ежемесячному количеству конверсий по шести целям за год только из органики. Данные должны быть сгруппированы по месяцам.

Конфигурация:

Полученные данные:

Пример #2. Отчет по сеансам из органики

Сформировать отчет по сеансам из органики в разрезе устройств, используя данные с начала 2021 года. Сортировать по дате и уменьшению пользователей. Включить поведенческие показатели сеансов.

Конфигурация:

Результат:

Отлично! Мы разобрались, как использовать Google Analytics Spreadsheet Add-on для выгрузки данных из Google Analytics. Далее рассмотрим комбинацию таких отчетов с визуализацией в Google Data Studio.

Интеграция с Google Data Studio

Для интеграции полученных отчетов в Google Data Studio необходимо добавить Google Таблицы в качестве источника данных.

Далее выбираем из списка доступных листов нужный нам (либо указываем URL), затем указываем диапазон данных для интеграции (опционально).

Рассмотрим пример, в котором построим графики % отказов, среднего времени сессии и глубины просмотра по месяцам года.

Для каждого показателя добавим свой тип диаграммы – график и две гистограммы:

• В качестве источника выберем добавленную ранее таблицу.
• В качестве параметров везде укажем “Период (Год, месяц)”, а в качестве показателей – Bounce Rate, Avg. Session Duration и Pages/Session.
• Переименуем каждый показатель в интерфейсе Data Studio и укажем тип агрегации “Средний” (т.к. данные выгружались по дням, а показывать будем по месяцам).

Итоговый слайд с результатами:

Рассмотрим еще один пример с использованием Blended Data.

Здесь в гистограмме выводятся данные из таблицы по месяцам с разбивкой по каналам трафика (показываются только 3 самых популярных).

А на нижнем графике (доля органики) используется совмещение данных (Blended Data):

Мы познакомились с некоторыми возможностями визуализации данных в Google Data Studio, где источником выступали Google Таблицы, в которые мы выгружаем показатели из Google Analytics.

Такая комбинация помогает не только визуализировать, но еще и анализировать данные в различных срезах.

Хотите такие отчеты? А лучше давайте вместе придумаем кастомный отчет, который будет вам полезен!

Станислав Белоус

Руководитель группы по работе с клиентами