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!
Рассказываем зачем нужен информационный трафик, какие разделы сайта могут его привлекать, что для этого нужно и как подойти к процессу разработки нового контента.
Сниппеты — это описания сайтов в поисковой выдаче. Расскажем, как улучшить сниппеты с помощью микроразметки и других решений, чтобы значительно увеличить CTR.
Пошаговая инструкция по расчету брендового и небрендового поискового трафика на сайте. Расскажем, какие сервисы аналитики использовать и как избежать типичных ошибок.
Полная инструкция по инструментам и функционалу Яндекс Вебмастера для SEO-специалистов и маркетологов. Сравнение Яндекс Вебмастера с Google Search Console.
У вас возникли
вопросы?
Просто заполните форму, и мы свяжемся с вами!
Проводите тендер?
Мы с радостью примем участие – пригласите нас!
Спасибо
за подписку
Никакого спама,
отправляем только самые полезные статьи
Спасибо
за заявку!
Мы свяжемся с вами в ближайшее время и обсудим детали вашего проекта.