बेहतर इस्तेमाल के उदाहरण

इस दस्तावेज़ में, Google Analytics Data API v1 की कई बेहतर सुविधाओं के बारे में बताया गया है. एपीआई के बारे में ज़्यादा जानकारी पाने के लिए, एपीआई का रेफ़रंस देखें.

लिस्टिंग की कस्टम डेफ़िनिशन और रिपोर्ट बनाना

Data API, रजिस्टर किए गए कस्टम डाइमेंशन और कस्टम मेट्रिक पर रिपोर्ट बना सकता है. मेटाडेटा एपीआई तरीके का इस्तेमाल, आपकी प्रॉपर्टी की रजिस्टर की गई कस्टम डेफ़िनिशन के एपीआई नामों की सूची बनाने के लिए किया जा सकता है. इन एपीआई नामों का इस्तेमाल, runReport के तरीके की रिपोर्ट के अनुरोधों में किया जा सकता है.

नीचे दिए गए सेक्शन में, हर तरह की कस्टम डेफ़िनिशन के उदाहरण दिए गए हैं. इन उदाहरणों में, GA4_PROPERTY_ID की जगह अपने प्रॉपर्टी आईडी का इस्तेमाल करें.

इवेंट के स्कोप वाले कस्टम डाइमेंशन

पहला चरण: अपनी प्रॉपर्टी आईडी के साथ मेटाडेटा एपीआई के तरीके के बारे में क्वेरी करें.

GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID/metadata

दूसरा चरण: इवेंट के स्कोप वाला वह कस्टम डाइमेंशन ढूंढें जिस पर आपको रिस्पॉन्स के तौर पर रिपोर्ट बनानी हैं. अगर डाइमेंशन मौजूद नहीं है, तो आपको डाइमेंशन रजिस्टर करना होगा.

"dimensions": [
...
    {
      "apiName": "customEvent:achievement_id",
      "uiName": "Achievement ID",
      "description": "An event scoped custom dimension for your Analytics property."
    },
...
],

तीसरा चरण: रिपोर्ट के अनुरोध में कस्टम डाइमेंशन शामिल करें. नीचे दिए गए, runReport तरीके के लिए किया गया एक सैंपल अनुरोध है.

POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
  "dateRanges": [{ "startDate": "2020-09-01", "endDate": "2020-09-15" }],
  "dimensions": [{ "name": "customEvent:achievement_id" }],
  "metrics": [{ "name": "eventCount" }]
}

उपयोगकर्ता के स्कोप वाले कस्टम डाइमेंशन

पहला चरण: अपनी प्रॉपर्टी आईडी के साथ मेटाडेटा एपीआई के तरीके के बारे में क्वेरी करें.

GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID/metadata

दूसरा चरण: उपयोगकर्ता के स्कोप वाला वह कस्टम डाइमेंशन ढूंढें जिसके रिस्पॉन्स पर आपको रिपोर्ट बनानी है. अगर डाइमेंशन मौजूद नहीं है, तो आपको डाइमेंशन रजिस्टर करना होगा.

"dimensions": [
...
    {
      "apiName": "customUser:last_level",
      "uiName": "Last level",
      "description": "A user property for your Analytics property."
    },
...
],

तीसरा चरण: रिपोर्ट के अनुरोध में कस्टम डाइमेंशन शामिल करें. नीचे दिए गए, runReport तरीके के लिए किया गया एक सैंपल अनुरोध है.

POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
  "entity": { "propertyId": "GA4_PROPERTY_ID" },
  "dateRanges": [{ "startDate": "7daysAgo", "endDate": "yesterday" }],
  "dimensions": [{ "name": "customUser:last_level" }],
  "metrics": [{ "name": "activeUsers" }]
}

इवेंट के स्कोप वाली कस्टम मेट्रिक

पहला चरण: अपनी प्रॉपर्टी आईडी के साथ मेटाडेटा एपीआई के तरीके के बारे में क्वेरी करें.

GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID/metadata

दूसरा चरण: इवेंट के स्कोप वाली वह कस्टम मेट्रिक ढूंढें जिस पर आपको रिस्पॉन्स से रिपोर्ट बनानी हैं. अगर मेट्रिक मौजूद नहीं है, तो आपको मेट्रिक को रजिस्टर करना होगा.

"metrics": [
...
    {
      "apiName": "customEvent:credits_spent",
      "uiName": "Credits Spent",
      "description": "An event scoped custom metric for your Analytics property.",
      "type": "TYPE_STANDARD"
    },
...
],

तीसरा चरण: रिपोर्ट के अनुरोध में कस्टम मेट्रिक शामिल करें. नीचे दिए गए, runReport तरीके के लिए किया गया एक सैंपल अनुरोध है.

POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
  "dateRanges": [{ "startDate": "30daysAgo", "endDate": "yesterday" }],
  "dimensions": [{ "name": "eventName" }],
  "metrics": [{ "name": "customEvent:credits_spent" }]
}

एक कन्वर्ज़न के लिए कन्वर्ज़न रेट वाली मेट्रिक

पहला चरण: अपनी प्रॉपर्टी आईडी के साथ मेटाडेटा एपीआई के तरीके के बारे में क्वेरी करें.

GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID/metadata

दूसरा चरण: उस एक कन्वर्ज़न के लिए कन्वर्ज़न रेट मेट्रिक ढूंढें जिस पर आपको जवाब से रिपोर्ट बनानी हैं. अगर कन्वर्ज़न इवेंट मौजूद नहीं है, तो आपको कन्वर्ज़न इवेंट सेट अप करना होगा.

"metrics": [
...
    {
      "apiName": "sessionConversionRate:add_to_cart",
      "uiName": "Session conversion rate for add_to_cart",
      "description": "The percentage of sessions in which a specific conversion event was triggered",
    },
...
],

तीसरा चरण: रिपोर्ट के अनुरोध में कन्वर्ज़न रेट वाली मेट्रिक शामिल करें. नीचे दिए गए, runReport तरीके के लिए किया गया एक सैंपल अनुरोध है.

POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
  "dateRanges": [{ "startDate": "30daysAgo", "endDate": "yesterday" }],
  "dimensions": [{ "name": "eventName" }],
  "metrics": [{ "name": "sessionConversionRate:add_to_cart" }]
}

इवेंट के स्कोप वाली कस्टम मेट्रिक का औसत

पहला चरण: अपनी प्रॉपर्टी आईडी के साथ मेटाडेटा एपीआई के तरीके के बारे में क्वेरी करें.

GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID/metadata

दूसरा चरण: इवेंट के स्कोप वाली वह कस्टम मेट्रिक औसत ढूंढें जिसके लिए आपको रिस्पॉन्स के हिसाब से रिपोर्ट बनानी हैं. अगर मेट्रिक मौजूद नहीं है, तो आपको मेट्रिक को रजिस्टर करना होगा.

"metrics": [
...
    {
      "apiName": "averageCustomEvent:credits_spent",
      "uiName": "Average Credits Spent",
      "description": "The average of an event scoped custom metric for your Analytics property.",
      "type": "TYPE_STANDARD"
    },
...
],

तीसरा चरण: रिपोर्ट के अनुरोध में कस्टम मेट्रिक का औसत शामिल करें. नीचे दिए गए, runReport तरीके के लिए किया गया एक सैंपल अनुरोध है.

POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
  "dateRanges": [{ "startDate": "2020-11-01", "endDate": "2020-11-10" }],
  "dimensions": [{ "name": "eventName" }],
  "metrics": [{ "name": "averageCustomEvent:credits_spent" }]
}

एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट के उदाहरण

कोहॉर्ट रिपोर्ट, कोहॉर्ट के लिए उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने की एक टाइम सीरीज़ बनाती है. हर एपीआई फ़ील्ड की ज़्यादा जानकारी वाले दस्तावेज़ के लिए, समानता रखने वाले लोगों के लिए REST रेफ़रंस देखें.

एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट बनाना

यहां एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट का सैंपल दिया गया है. इस रिपोर्ट में:

• कोहॉर्ट में ऐसे उपयोगकर्ता शामिल हैं जिनके firstSessionDate वाले 2020-12-01 हैं; इसे cohorts ऑब्जेक्ट से कॉन्फ़िगर किया जाता है. रिपोर्ट रिस्पॉन्स में डाइमेंशन और मेट्रिक, सिर्फ़ कोहॉर्ट के उपयोगकर्ताओं पर आधारित होंगे.
• एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट में तीन कॉलम दिखेंगे. इसे डाइमेंशन और मेट्रिक ऑब्जेक्ट से कॉन्फ़िगर किया जाता है.
  • cohort डाइमेंशन, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप का नाम है.
  • cohortNthDay डाइमेंशन, 2020-12-01 से अब तक के दिनों की संख्या है.
  • मेट्रिक cohortActiveUsers, उन उपयोगकर्ताओं की संख्या है जो अब भी सक्रिय हैं.
• cohortsRange ऑब्जेक्ट से पता चलता है कि रिपोर्ट में, इस कोहॉर्ट के लिए 2020-12-01 से शुरू होकर 2020-12-06 पर खत्म होने वाला इवेंट डेटा शामिल होना चाहिए.
  • जब कंट्रोल के चुने गए DAILY लेवल का इस्तेमाल किया जाता है, तो एक जैसा अनुभव देने के लिए, cohortNthDay डाइमेंशन का सुझाव दिया जाता है.

कोहॉर्ट के लिए रिपोर्ट करने का अनुरोध:

POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
  "dimensions": [{ "name": "cohort" }, { "name": "cohortNthDay" }],
  "metrics": [{ "name": "cohortActiveUsers" }],
  "cohortSpec": {
    "cohorts": [
      {
        "dimension": "firstSessionDate",
        "dateRange": { "startDate": "2020-12-01", "endDate": "2020-12-01" }
      }
    ],
    "cohortsRange": {
      "endOffset": 5,
      "granularity": "DAILY"
    }
  },
}

इस अनुरोध के लिए, रिपोर्ट रिस्पॉन्स का उदाहरण यह है:

{
  "dimensionHeaders": [
    { "name": "cohort" }, { "name": "cohortNthDay" }
  ],
  "metricHeaders": [
    { "name": "cohortActiveUsers", "type": "TYPE_INTEGER" }
  ],
  "rows": [
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0000" }],
      "metricValues": [{ "value": "293" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0001" }],
      "metricValues": [{ "value": "143" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0002" }],
      "metricValues": [{ "value": "123" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0003" }],
      "metricValues": [{ "value": "92" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0005" }],
      "metricValues": [{ "value": "86" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0004" }],
      "metricValues": [{ "value": "83" }]
    }
  ],
  "metadata": {},
  "rowCount": 6
}

इस रिपोर्ट के जवाब के आधार पर, इस कोहॉर्ट रिपोर्ट का एक चार्ट दिखेगा. इस रिपोर्ट से मिली अहम जानकारी से पता चलता है कि इस कोहॉर्ट में सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या पहले और दूसरे दिन के बीच है.

एक से ज़्यादा कोहॉर्ट और उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने का प्रतिशत

उपयोगकर्ता हासिल करना और उन्हें अपने साथ जोड़े रखना, अपनी वेबसाइट या ऐप्लिकेशन को बेहतर बनाने के तरीके हैं. कोहॉर्ट रिपोर्ट में, उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने पर फ़ोकस किया जाता है. इस उदाहरण में, रिपोर्ट से पता चलता है कि इस प्रॉपर्टी ने दो हफ़्तों के दौरान, उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने के चार दिनों में 10% की बढ़ोतरी की है.

यह रिपोर्ट बनाने के लिए, हम तीन कोहॉर्ट तय करते हैं: पहला 2020-11-02 के firstSessionDate के साथ, दूसरा firstSessionDate के साथ 2020-11-09, और तीसरा 2020-11-16 का firstSessionDate. इन तीन दिनों तक, आपकी प्रॉपर्टी पर उपयोगकर्ताओं की संख्या अलग-अलग होगी. इसलिए, हम समानता रखने वाले लोगों की, उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने से जुड़ी cohortActiveUsers/cohortTotalUsers मेट्रिक की तुलना करते हैं, न कि सीधे तौर पर दी गई cohortActiveUsers मेट्रिक का.

इन कोहॉर्ट के लिए रिपोर्ट का अनुरोध यह है:

POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
  "dimensions": [{ "name": "cohort" },{ "name": "cohortNthDay" }],
  "metrics": [
    {
      "name": "cohortRetentionFraction",
      "expression": "cohortActiveUsers/cohortTotalUsers"
    }
  ],
  "cohortSpec": {
    "cohorts": [
      {
        "dimension": "firstSessionDate",
        "dateRange": { "startDate": "2020-11-02", "endDate": "2020-11-02" }
      },
      {
        "dimension": "firstSessionDate",
        "dateRange": { "startDate": "2020-11-09", "endDate": "2020-11-09" }
      },
      {
        "dimension": "firstSessionDate",
        "dateRange": { "startDate": "2020-11-16", "endDate": "2020-11-16" }
      }
    ],
    "cohortsRange": {
      "endOffset": 4,
      "granularity": "DAILY"
    }
  },
}

इस अनुरोध के लिए, रिपोर्ट रिस्पॉन्स का उदाहरण यह है:

{
  "dimensionHeaders": [{ "name": "cohort" },{ "name": "cohortNthDay" }],
  "metricHeaders": [{
      "name": "cohortRetentionFraction",
      "type": "TYPE_FLOAT"
    }
  ],
  "rows": [
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0000" }],
      "metricValues": [{ "value": "1" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0000" }],
      "metricValues": [{ "value": "1" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0000" }],
      "metricValues": [{ "value": "1" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0001" }],
      "metricValues": [{ "value": "0.308" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0001" }],
      "metricValues": [{ "value": "0.272" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0002" }],
      "metricValues": [{ "value": "0.257" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0001" }],
      "metricValues": [{ "value": "0.248" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0003" }],
      "metricValues": [{ "value": "0.235" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0004" }],
      "metricValues": [{ "value": "0.211" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0002" }],
      "metricValues": [{ "value": "0.198" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0002" }],
      "metricValues": [{ "value": "0.172" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0003" }],
      "metricValues": [{ "value": "0.167" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0004" }],
      "metricValues": [{ "value": "0.155" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0003" }],
      "metricValues": [{ "value": "0.141" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0004" }],
      "metricValues": [{ "value": "0.118" }]
    }
  ],
  "metadata": {},
  "rowCount": 15
}

इस रिपोर्ट के जवाब के आधार पर, इस कोहॉर्ट रिपोर्ट का एक चार्ट दिखेगा. इस रिपोर्ट से मिली अहम जानकारी से पता चलता है कि दो हफ़्तों के दौरान, चार दिनों तक उपयोगकर्ताओं के बने रहने की संख्या में 10% की बढ़ोतरी हुई है. बाद में 2020-11-16 में से firstSessionDate वाले, 2020-11-02 के firstSessionDate के साथ समानता रखने वाले लोगों की पिछली सीमा पार हो गई है.

एक ही हफ़्ते में इंस्टॉल करने वाले उपयोगकर्ताओं के ग्रुप और एपीआई की अन्य सुविधाओं के साथ एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप का इस्तेमाल करना

उपयोगकर्ताओं के व्यवहार में हर दिन के फ़र्क़ को हटाने के लिए, हर हफ़्ते के कोहॉर्ट का इस्तेमाल करें. हर हफ़्ते की कोहॉर्ट रिपोर्ट में, firstSessionDate वाले सभी उपयोगकर्ता एक ही हफ़्ते में ग्रुप बनाते हैं. हफ़्ते रविवार से शुरू होते हैं और शनिवार को खत्म होते हैं. साथ ही, इस रिपोर्ट में हम कोहॉर्ट के उपयोगकर्ताओं की तुलना रूस के उपयोगकर्ताओं और मेक्सिको की गतिविधि वाले उपयोगकर्ताओं से करने के लिए कर रहे हैं. इस स्लाइसिंग में, सिर्फ़ दोनों देशों के लिए वैल्यू के तौर पर country डाइमेंशन और dimensionFilter का इस्तेमाल किया जाता है.

इन कोहॉर्ट के लिए रिपोर्ट का अनुरोध यह है:

POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runReport
{
  "dimensions": [
    { "name": "cohort" },
    { "name": "cohortNthWeek" },
    { "name": "country" }
  ],
  "metrics": [{ "name": "cohortActiveUsers" }],
  "dimensionFilter": {
    "filter": {
      "fieldName": "country",
      "inListFilter": {
        "values": [ "Russia", "Mexico" ]
      }
    }
  },
  "cohortSpec": {
    "cohorts": [
      {
        "dimension": "firstSessionDate",
        "dateRange": {
          "startDate": "2020-10-04",
          "endDate": "2020-10-10"
        }
      }
    ],
    "cohortsRange": {
      "endOffset": 5,
      "granularity": "WEEKLY"
    }
  },
}

इस अनुरोध के लिए, रिपोर्ट रिस्पॉन्स का उदाहरण यह है:

{
  "dimensionHeaders": [
    { "name": "cohort" },
    { "name": "cohortNthWeek" },
    { "name": "country" }
  ],
  "metricHeaders": [
    { "name": "cohortActiveUsers", "type": "TYPE_INTEGER" }
  ],
  "rows": [
    {
      "dimensionValues": [
        { "value": "cohort_0" },{ "value": "0000" },{ "value": "Russia" }
      ],
      "metricValues": [{ "value": "105" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        { "value": "cohort_0" },{ "value": "0000" },{ "value": "Mexico" }
      ],
      "metricValues": [{ "value": "98" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        { "value": "cohort_0" },{ "value": "0001" },{ "value": "Mexico" }
      ],
      "metricValues": [{ "value": "35" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        { "value": "cohort_0" },{ "value": "0002" },{ "value": "Mexico" }
      ],
      "metricValues": [{ "value": "24" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        { "value": "cohort_0" },{ "value": "0001" },{ "value": "Russia" }
      ],
      "metricValues": [{ "value": "23" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        { "value": "cohort_0" },{ "value": "0004" },{ "value": "Mexico" }
      ],
      "metricValues": [{ "value": "17" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        { "value": "cohort_0" },{ "value": "0003" },{ "value": "Mexico" }
      ],
      "metricValues": [{ "value": "15" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        { "value": "cohort_0" },{ "value": "0005" },{ "value": "Mexico" }
      ],
      "metricValues": [{ "value": "15" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        { "value": "cohort_0" },{ "value": "0002" },{ "value": "Russia" }
      ],
      "metricValues": [{ "value": "3" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        { "value": "cohort_0" },{ "value": "0003" },{ "value": "Russia" }
      ],
      "metricValues": [{ "value": "1" }]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        { "value": "cohort_0" },{ "value": "0004" },{ "value": "Russia" }
      ],
      "metricValues": [{ "value": "1" }]
    }
  ],
  "metadata": {},
  "rowCount": 11
}

इस रिपोर्ट रिस्पॉन्स से, इस कोहॉर्ट रिपोर्ट का चार्ट दिखेगा. इस रिपोर्ट के मुताबिक, यह प्रॉपर्टी मेक्सिको में गतिविधि करने वाले उपयोगकर्ताओं को, रूस में गतिविधि करने वाले उपयोगकर्ताओं की तुलना में बेहतर तरीके से काम कर रही है.