chat yöntemi, Data API'nin Analytics Danışmanı'na programatik erişim sağlar. Analytics Danışmanı, doğal dili kullanarak Google Analytics verilerinizi sorgulamanıza, analiz etmenize ve bunlarla ilgili sorunları teşhis etmenize yardımcı olan yapay zeka destekli bir analiz asistanıdır.
Analytics Danışman, Google Analytics kullanıcı arayüzünde etkileşimli olarak kullanılabilirken chat API, geliştiricilerin, bağımsız yapay zeka aracıların ve dahili araçların Analytics Danışman ile HTTP üzerinden programatik olarak etkileşim kurmasına olanak tanır.
Önemli: Bu ürün yapay zeka kullanıyor ve yanlış bilgiler gösterebilir. Sohbet etkinliğiniz, ürünü iyileştirmek için kullanılabilir. Bu ürünü kullanımınız Google'ın Şartları, Yapay Zeka Kullanım Politikası ve Gizlilik Politikası'na tabidir.
Genel Bakış
chat yöntemi hem tek turlu geçici veri sorularına hem de çok aşamalı etkileşimli oturumlara olanak tanır:
- Tek dönüşlü sorgular: Anında analitik sorular sorun (ör. "Geçen hafta en çok trafik aldığımız kanallar hangileriydi?") ve yapılandırılmış veri tablolarıyla birlikte doğal dil yanıtları alın.
- Çok aşamalı etkileşimler: Görüşme geçmişini korumak ve teşhis amaçlı ek sorular sormak için
sessionIdiletin (ör. "Bu dönemde organik trafik neden düştü?"). - Yapılandırılmış veri yanıtları: Yanıtlar, metin anlatımlarının yanı sıra sütun başlıkları ve satırları içeren yapılandırılmış
tableblokları da içerir. - Chat kotası izleme:
returnPropertyQuotadeğerinitrueolarak ayarlayarak kalan günlük ve saatlik Chat jetonu kotalarını inceleyin.
Kimlik doğrulama
chat yöntemine yapılan çağrılar için aşağıdaki kapsamda OAuth 2.0 yetkilendirmesi gerekir:
Başlamadan önce
gcloud CLI'yı yükleyin ve başlatın.
Application Default Credentials (Uygulama Varsayılan Kimlik Bilgileri) oluşturmak ve hesabınıza gerekli kapsamları vermek için aşağıdakileri çalıştırın:
gcloud auth application-default login --scopes="https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/analytics.chatbot.read"Google Analytics kullanıcı arayüzünde, kullanıcı hesabınıza Google Analytics mülküne erişim izni verin.
Aşağıdakileri girerek ortam değişkenlerinizi yapılandırın.
PROJECT_IDyerine projenizin kimliğini,PROPERTY_IDyerine ise Google Analytics mülkünüzün kimliğini yazın.export PROJECT_ID=
PROJECT_IDexport PROPERTY_ID=PROPERTY_ID
1. örnek: Kota izlemeli tek dönüşlü sorgu
Yeni bir görüşme başlatmak için ChatRequest
userQuery içeren bir yapı oluşturun.
Kalan jeton bakiyenizi incelemek için returnPropertyQuota'ı true olarak ayarlayın.
Senaryo: Cihaza Göre Gelir ve Dönüşüm Oranı
Son 30 gün içinde cihazlar genelinde gelir ve oturum dönüşüm oranını karşılaştırmak istiyorsunuz.
HTTP İsteği
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
}'
HTTP Yanıtı
Yanıtta şunlar yer alıyor:
- Takip eden dönüşler için kullanabileceğiniz yeni atanmış bir
sessionId. - Hem doğal dil özeti (
text) hem de yapılandırılmış tablo (table) içerenblockslistesi. Metin blokları; kalın metin, başlık ve bağlantı gibi Markdown biçimlendirmesi içerebilir. - Tesisin
propertyQuotaayrıntıları.
{
"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": "$15,309.41"
},
{
"value": "99.46%"
}
]
}
}
},
{
"text": "**Revenue and Conversion Rate Trends:**\n\nRevenue from desktop devices saw a peak on August 18th, while mobile revenue peaked on August 30th. Conversion rates remained high and relatively stable for both desktop and mobile throughout the period."
},
{
"text": "This product uses AI and may display inaccurate info. Your chat activity may be used to improve the product and your use is subject to Google's [Terms](https://policies.google.com/terms), [AI Use Policy](https://policies.google.com/terms/generative-ai/use-policy), and [Privacy Policy](https://policies.google.com/privacy). [Learn more about Chat AI Privacy](https://support.google.com/helpguide/answer/14185196)."
}
],
"propertyQuota": {
"tokensPerDay": {
"consumed": 26849,
"remaining": 3723151
},
"tokensPerHour": {
"consumed": 26849,
"remaining": 473151
}
}
}
2. örnek: Çok aşamalı etkileşimli teşhis
Bağlamı koruyarak ek soru sormak için isteğinize önceki yanıtta döndürülen sessionId ekleyin.
Senaryo: Önceki dönemle karşılaştırma
Önceki cihaz karşılaştırmasıyla ilgili olarak danışmana sonuçları önceki dönemle karşılaştırmasını söylüyorsunuz.
HTTP İsteği
curl -X POST \
"https://analyticsdata.googleapis.com/v1alpha/properties/${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."
}'
HTTP Yanıtı
Analytics Danışmanı, sonuçları önceki dönemle ilişkilendirmek için oturum belleğini kullanır.
{
"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%"
}
]
}
}
}
]
}
Yanıt Yapısı ve Veri Blokları
ChatResponse
nesnesi, blocks
dizisinde yapılandırılmış bileşenler döndürür:
| Engelleme Türü | Alan | Açıklama |
|---|---|---|
| Narrative Text | blocks[].text |
Kullanıcılar tarafından okunabilir açıklama ve üst düzey analiz çıkarımları. |
| Yapılandırılmış Tablo | blocks[].table |
headers (adlar ve veri türleri) ve rows (hücre değerleri) içeren tablo biçimindeki veri dökümü. |
Tablo Başlığı Veri Türleri
blocks[].table.headers
içindeki sütunlar, anlamsal veri türünü açıklar:
string: Kategorik metin değerleri (ör."desktop","/shop/apparel").float: Sayısal kayan nokta sayıları.
Chat Kota Yönetimi
Analytics Asistanı istekleri, sorgu karmaşıklığına göre sohbet jetonları tüketir. returnPropertyQuota true olduğunda mevcut kota durumu propertyQuota içinde döndürülür:
tokensPerDay: Günlük jeton sınırı ve kalan bakiye.tokensPerHour: Saatlik kayan pencere hızı sınırı ve kalan bakiye.
Önerilen Entegrasyon Uygulamaları
properties.chat yöntemi, ekipler ve araçlar arasında çeşitli entegrasyon mimarilerinin kilidini açar:
Kurumsal Sohbet ve İşbirliği Botları
Ekip sohbeti çalışma alanınızı doğrudan Google Analytics'e bağlayın.
- İş parçacıklı oturumlar: Ekip üyelerinin ortaklaşa takip soruları sormasına olanak tanımak için
sessionId, sohbet iş parçacığı kimliğine göre saklanır. - Zengin Kart Oluşturma:
tableyanıt bloklarını etkileşimli kart widget'larına dönüştürün.
Özerk Yapay Zeka Ajanları ve Model Bağlam Protokolü (MCP) Araçları
LLM düzenleyicileri (ör. Gemini, LangChain veya Claude) bir GA analiz aracıyla donatın:
- LLM'yi karmaşık
runReportsorgular oluşturmaya zorlamak yerine, LLM aracısıchatyöntemini doğal dil niyetiyle çağırabilir. - Ajan, çok kanallı pazarlama önerileri oluşturmak için yüksek doğrulukta özetler ve yapılandırılmış tablolar alır.
Otomatik Yönetici Özetleri ve Uyarılar
Anormallikleri proaktif olarak inceleyen planlanmış hizmetler oluşturun:
- Günlük bir cron işi şu sorguyu gönderir: "Dünkü temel performans metriklerini özetle ve dönüşümlerdeki olağan dışı düşüşleri belirle."
- Bir anormallik bulunursa komut dosyası, temel nedenleri teşhis etmek için otomatik olarak bir takip sorgusu tetikler ve dahili kontrol panellerine veya CRM sistemlerine bir özet gönderir.