El método chat de la
API de datos proporciona
acceso
programático a Ask Advisor en Google Analytics
— un asistente de análisis impulsado por IA que te ayuda a
consultar, analizar y diagnosticar tus datos de Google Analytics con lenguaje natural.
Si bien Pregúntale al Asesor está disponible de forma interactiva en la interfaz de usuario de Google Analytics
, la API de chat
permite que los desarrolladores, los agentes de IA autónomos y las herramientas internas interactúen con
Pregúntale al Asesor de forma programática a través de HTTP.
Importante: Este producto utiliza IA y podría mostrar información inexacta. Tu actividad de chat se podrá usar para mejorar el producto, y el uso que hagas de este producto estará sujeto a las Condiciones, la Política de Uso de la IA y la Política de Privacidad de Google.
Descripción general
El método chat permite hacer preguntas de datos ad hoc de un solo turno
y sesiones conversacionales de varios turnos:
- Consultas de un solo turno: Haz preguntas analíticas inmediatas (por ejemplo, "¿Cuáles fueron nuestros principales canales de tráfico la semana pasada?") y recibe respuestas en lenguaje natural junto con tablas de datos estructurados.
- Conversaciones de varios turnos: Pasa un
sessionIdpara mantener el historial de conversaciones y hacer preguntas de seguimiento de diagnóstico (por ejemplo, "¿Por qué disminuyó el tráfico orgánico en ese período?"). - Respuestas de datos estructurados: Además de las narrativas de texto, las respuestas
contienen bloques
tableestructurados con encabezados de columna y filas. - Supervisión de la cuota de chat: Inspecciona las cuotas de tokens de chat restantes por día y por hora configurando
returnPropertyQuotacomotrue.
Autenticación
Las llamadas al método chat
requieren autorización de OAuth 2.0 con el siguiente alcance:
Antes de comenzar
Instala e inicializa la CLI de gcloud.
Para generar credenciales predeterminadas de la aplicación y otorgar a tu cuenta los alcances necesarios, ejecuta lo siguiente:
gcloud auth application-default login --scopes="https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/analytics.chatbot.read"En la IU de Google Analytics, otorga a tu cuenta de usuario acceso a una propiedad de Google Analytics.
Ingresa lo siguiente para configurar las variables de entorno. Reemplaza
PROJECT_IDpor el ID de tu proyecto yPROPERTY_IDpor el ID de tu propiedad de Google Analytics.export PROJECT_ID=
PROJECT_IDexport PROPERTY_ID=PROPERTY_ID
Ejemplo 1: Consulta de un solo turno con seguimiento de cuotas
Para iniciar una conversación nueva, crea un ChatRequest
que contenga tu userQuery.
Configura returnPropertyQuota
como true para inspeccionar el saldo de tokens restante.
Situación: Ingresos y porcentaje de conversiones por dispositivo
Quieres comparar los ingresos y el porcentaje de sesiones con conversiones en diferentes dispositivos durante los últimos 30 días.
Solicitud HTTP
curl -X POST \
"https://analyticsdata.googleapis.com/v1alpha/properties/${PROPERTY_ID}:chat" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: ${PROJECT_ID}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"userQuery": "Compare our revenue and conversion rate across mobile vs desktop over the last 30 days.",
"returnPropertyQuota": true
}'
Respuesta HTTP
La respuesta contiene lo siguiente:
- Un
sessionIdrecién asignado que puedes usar para los turnos de seguimiento - Una lista de
blocksque contiene un resumen en lenguaje natural (text) y una tabla estructurada (table). Los bloques de texto pueden contener formato Markdown, como texto en negrita, encabezados y vínculos. - Los detalles de
propertyQuotade la propiedad
{
"sessionId": "692e9ab9-b338-4426-b006-a05f21ac7cd6",
"blocks": [
{
"text": "Your report on revenue and conversion rates for mobile vs. desktop over the last 30 days (August 15 - September 13, 2026) is ready.\n\nHere is a summary of your revenue and conversion rate by device category:\n"
},
{
"table": {
"headers": [
{
"header": "Device Category",
"dataType": "string"
},
{
"header": "Total Revenue",
"dataType": "string"
},
{
"header": "User Conversion Rate",
"dataType": "string"
}
],
"rows": [
{
"columns": [
{
"value": "Desktop"
},
{
"value": "$17,412.62"
},
{
"value": "99.9%"
}
]
},
{
"columns": [
{
"value": "Mobile"
},
{
"value": "$15,309.41"
},
{
"value": "99.46%"
}
]
}
}
},
{
"text": "**Revenue and Conversion Rate Trends:**\n\nRevenue from desktop devices saw a peak on August 18th, while mobile revenue peaked on August 30th. Conversion rates remained high and relatively stable for both desktop and mobile throughout the period."
},
{
"text": "This product uses AI and may display inaccurate info. Your chat activity may be used to improve the product and your use is subject to Google's [Terms](https://policies.google.com/terms), [AI Use Policy](https://policies.google.com/terms/generative-ai/use-policy), and [Privacy Policy](https://policies.google.com/privacy). [Learn more about Chat AI Privacy](https://support.google.com/helpguide/answer/14185196)."
}
],
"propertyQuota": {
"tokensPerDay": {
"consumed": 26849,
"remaining": 3723151
},
"tokensPerHour": {
"consumed": 26849,
"remaining": 473151
}
}
}
Ejemplo 2: Diagnóstico conversacional de varios turnos
Para hacer una pregunta de seguimiento y preservar el contexto, incluye el sessionId
que muestra la respuesta anterior en tu solicitud.
Situación: Comparación con el período anterior
Como seguimiento de la comparación de dispositivos anterior, le pides al Asesor que compare los resultados con el período anterior.
Solicitud HTTP
curl -X POST \
"https://analyticsdata.googleapis.com/v1alpha/properties/${PROPERTY_ID}:chat" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: ${PROJECT_ID}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"sessionId": "692e9ab9-b338-4426-b006-a05f21ac7cd6",
"userQuery": "Compare results with the same period in the previous mounth."
}'
Respuesta HTTP
Ask Advisor usa la memoria de la sesión para correlacionar los resultados con el período anterior.
{
"sessionId": "eb3284b2-49ce-4aed-b6d0-fdc15cb87b5f",
"blocks": [
{
"text": "The following table provides a detailed comparison of total revenue and user conversion rate by device category for the two periods.\n"
},
{
"table": {
"headers": [
{
"header": "Device Category",
"dataType": "string"
},
{
"header": "Metric",
"dataType": "string"
},
{
"header": "Jul 16 - Aug 15, 2026",
"dataType": "string"
},
{
"header": "Aug 16 - Sep 14, 2026",
"dataType": "string"
}
],
"rows": [
{
"columns": [
{
"value": "Desktop"
},
{
"value": "Total Revenue"
},
{
"value": "$17,412.62"
},
{
"value": "$19,565.46"
}
]
},
{
"columns": [
{
"value": "Desktop"
},
{
"value": "User Conversion Rate"
},
{
"value": "1.90%"
},
{
"value": "1.95%"
}
]
},
{
"columns": [
{
"value": "Mobile"
},
{
"value": "Total Revenue"
},
{
"value": "$13,997.19"
},
{
"value": "$15,309.41"
}
]
},
{
"columns": [
{
"value": "Mobile"
},
{
"value": "User Conversion Rate"
},
{
"value": "1.95%"
},
{
"value": "1.99%"
}
]
}
}
}
]
}
Estructura de respuesta y bloques de datos
El ChatResponse
objeto muestra componentes estructurados en el blocks
array:
| Tipo de bloque | Campo | Descripción |
|---|---|---|
| Texto narrativo | blocks[].text |
Explicación legible por humanos y conclusiones analíticas de alto nivel |
| Tabla estructurada | blocks[].table |
Desglose de datos tabulares que contiene headers (nombres y tipos de datos) y rows (valores de celdas) |
Tipos de datos de encabezado de tabla
Las columnas de
blocks[].table.headers
describen el tipo de datos semántico:
string: Valores de texto categóricos (p. ej.,"desktop","/shop/apparel")float: Números de punto flotante numéricos
Administración de cuotas de chat
Las solicitudes de Ask Advisor consumen tokens de chat según la complejidad de la consulta.
El estado actual de la cuota se muestra en
propertyQuota
cuando returnPropertyQuota
es true:
tokensPerDay: Límite de tokens diarios y saldo restantetokensPerHour: Límite de frecuencia de ventana deslizante por hora y saldo restante
Aplicaciones de integración sugeridas
El método properties.chat
desbloquea varias arquitecturas de integración en diferentes equipos y herramientas:
Chat empresarial y bots de colaboración
Conecta el espacio de trabajo de chat de tu equipo directamente a Google Analytics.
- Sesiones encadenadas: Almacena el
sessionIden el ID del hilo de chat para permitir que los miembros del equipo hagan preguntas de seguimiento de forma colaborativa. - Representación de tarjetas enriquecidas: Da formato a los
tablebloques de respuesta interactivos en widgets de tarjetas interactivas.
Agentes de IA autónomos y herramientas del Protocolo de contexto del modelo (MCP)
Equipa los organizadores de LLM (como Gemini, LangChain o Claude) con una herramienta de análisis de GA:
- En lugar de obligar a un LLM a generar consultas
runReportcomplejas, el agente de LLM puede invocar el métodochatcon una intención de lenguaje natural. - El agente recibe resúmenes de alta veracidad y tablas estructuradas para sintetizar en recomendaciones de marketing multicanal.
Informes ejecutivos y alertas automatizados
Crea servicios programados que investiguen anomalías de forma proactiva:
- Un trabajo cron diario consulta: "Resume las métricas clave de rendimiento de ayer y detecta cualquier disminución anómala en las conversiones."
- Si se encuentra una anomalía, la secuencia de comandos activa automáticamente una consulta de seguimiento para diagnosticar las causas raíz y publica un resumen en los paneles internos o los sistemas CRM.
Próximos pasos
- Prueba el notebook de Colab interactivo de Ask Advisor para ejecutar consultas de un solo turno y de varios turnos con la biblioteca cliente de Python.
- Revisa la
properties.chatreferencia de la API de REST. - Obtén más información sobre las cuotas y los límites de la API de datos.