Google Analytics Admin API v1 की मदद से, runAccessReport
तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट जनरेट की जा सकती हैं. रिपोर्ट में इस बात का रिकॉर्ड मिलता है कि उपयोगकर्ता जब भी Google Analytics रिपोर्टिंग डेटा को पढ़ता है. ऐक्सेस का रिकॉर्ड दो साल तक सेव रखा जाता है.
डेटा के ऐक्सेस की रिपोर्ट सिर्फ़ एडमिन की भूमिका वाले उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं.
डेटा ऐक्सेस की रिपोर्ट बनाना
डेटा ऐक्सेस की रिपोर्ट, runAccessReport तरीके से मिलती है.
मुख्य रिपोर्ट के साथ शेयर की गई सुविधाएं
शेयर की गई कई सुविधाओं के लिए, डेटा ऐक्सेस की रिपोर्ट के अनुरोधों के मुख्य रिपोर्ट अनुरोधों का मतलब एक जैसा होता है. उदाहरण के लिए, पेज पर नंबर डालना, डाइमेंशन फ़िल्टर, तारीख की सीमा की जानकारी, डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट में मुख्य रिपोर्ट की तरह ही काम करती है.
Data API v1 के मुख्य रिपोर्टिंग फ़ंक्शन की खास जानकारी के बारे में जानें. क्योंकि इस दस्तावेज़ के बाकी हिस्से में, डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट के अनुरोधों से जुड़ी खास सुविधाओं पर फ़ोकस किया गया है.
रिपोर्टिंग इकाई चुनना
Data API v1 के मुख्य रिपोर्टिंग फ़ंक्शन की तरह ही, Google Analytics Admin API v1 के runAccessReport तरीके की जानकारी में शामिल होता है. इसके लिए, Google Analytics 4 प्रॉपर्टी के आइडेंटिफ़ायर को यूआरएल अनुरोध पाथ में इस तरह से डालना ज़रूरी होता है
properties/GA4_PROPERTY_ID
, जैसे कि:
POST https://analyticsadmin.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runAccessReport
डेटा ऐक्सेस करने पर मिलने वाली रिपोर्ट, तय की गई Google Analytics 4 प्रॉपर्टी के लिए Google Analytics के डेटा ऐक्सेस रिकॉर्ड के आधार पर जनरेट होगी.
अगर Admin API क्लाइंट लाइब्रेरी में से किसी एक का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो अनुरोध के यूआरएल पाथ में मैन्युअल तरीके से बदलाव करने की ज़रूरत नहीं है. ज़्यादातर एपीआई क्लाइंट
ऐसा property
पैरामीटर देते हैं जो properties/GA4_PROPERTY_ID
के तौर पर स्ट्रिंग होना चाहिए. क्लाइंट लाइब्रेरी को इस्तेमाल करने का उदाहरण देखने के लिए, इस गाइड के आखिर में मौजूद कोड स्निपेट देखें.
आयाम और मेट्रिक
डाइमेंशन की मदद से, आपकी प्रॉपर्टी के ऐक्सेस से जुड़े डेटा के बारे में जानकारी मिलती है और उसका ग्रुप बनाया जाता है. उदाहरण के लिए, डाइमेंशन userEmail
, उस उपयोगकर्ता का ईमेल पता दिखाता है जिसने रिपोर्टिंग डेटा ऐक्सेस किया है.
रिपोर्ट के जवाबों में मौजूद डाइमेंशन वैल्यू, स्ट्रिंग होती हैं.
मेट्रिक
किसी रिपोर्ट की संख्यात्मक माप को दिखाती हैं. accessCount
मेट्रिक, डेटा ऐक्सेस रिकॉर्ड की कुल संख्या दिखाती है.
डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट अनुरोधों में उपलब्ध डाइमेंशन और मेट्रिक के नामों की पूरी सूची देखने के लिए डेटा ऐक्सेस स्कीमा देखें.
डेटा ऐक्सेस की रिपोर्ट का अनुरोध
डेटा ऐक्सेस की रिपोर्ट का अनुरोध करने के लिए, RunAccessReportRequest ऑब्जेक्ट बनाएं. हम इन अनुरोध पैरामीटर से शुरू करने का सुझाव देते हैं:
- तारीख की सीमा फ़ील्ड में कम से कम एक मान्य एंट्री होनी चाहिए.
- डाइमेंशन फ़ील्ड में कम से कम एक मान्य एंट्री हो.
epochTimeMicros
डाइमेंशन का इस्तेमाल नहीं करने पर, रिपोर्ट में डाइमेंशन वैल्यू के हर कॉम्बिनेशन के लिए बिना आंकड़ों वाला डेटा पाने के लिए, metrics फ़ील्ड में कम से कम एक मान्य एंट्री डालें.
यहां सुझाए गए फ़ील्ड के साथ अनुरोध का एक नमूना दिया गया है. इस क्वेरी से उपयोगकर्ता ईमेल की सूची जनरेट होगी. साथ ही, यह जानकारी भी मिलेगी कि पिछले सात दिनों में उन्होंने उस प्रॉपर्टी को हाल ही में कब ऐक्सेस किया था. साथ ही, उनसे जुड़ी ऐक्सेस की संख्या भी जनरेट होगी.
HTTP
POST https://analyticsadmin.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runAccessReport
{
"dateRanges": [
{
"startDate": "7daysAgo",
"endDate": "today"
}
],
"dimensions": [
{
"dimensionName": "mostRecentAccessEpochTimeMicros"
},
{
"dimensionName": "userEmail"
}
],
"metrics": [
{
"metricName": "accessCount"
}
]
}
जवाब की शिकायत करें
यह असल में Data API v1 के मुख्य रिपोर्टिंग फ़ंक्शन से मिलता-जुलता है.
ऐक्सेस रिपोर्ट के अनुरोध का डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट रिस्पॉन्स,
मुख्य तौर पर हेडर और पंक्तियां
होता है. हेडर में,
AccessDimensionHeaders
और
AccessMetricHeaders
रिपोर्ट के कॉलम होते हैं.
ऐक्सेस रिपोर्ट की हर लाइन में, रिपोर्ट में मौजूद कॉलम के लिए AccessDimensionValues
और AccessMetricValues
शामिल होते हैं. कॉलम का क्रम अनुरोध, हेडर, और हर पंक्ति में एक जैसा होता है.
यहां पिछले सैंपल अनुरोध का सैंपल दिया गया है:
{
"dimensionHeaders": [
{
"dimensionName": "mostRecentAccessEpochTimeMicros"
},
{
"dimensionName": "userEmail"
}
],
"metricHeaders": [
{
"metricName": "accessCount"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1667591408427733"
},
{
"value": "Bola@example.net"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "1238"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1667710959827161"
},
{
"value": "Alex@example.net"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "475"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1667868650762743"
},
{
"value": "Mahan@example.net"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "96"
}
]
}
],
"rowCount": 3
}
ऐक्सेस रिकॉर्ड के हिसाब से फ़िल्टर करना
रिपोर्ट के रिस्पॉन्स को उन खास डाइमेंशन वैल्यू के लिए सीमित करने के लिए, RunAccessReportRequest ऑब्जेक्ट के dimensionFilter फ़ील्ड का इस्तेमाल करें, जो फ़िल्टर से मैच होती है.
यहां दिया गया उदाहरण, डेटा के ऐक्सेस के अलग-अलग रिकॉर्ड के आधार पर एक रिपोर्ट जनरेट करता है. इसमें, ईमेल Alex@example.net
वाले उपयोगकर्ता के ऐक्सेस रिकॉर्ड को फ़िल्टर किया जाता है. रिपोर्ट में हर ऐक्सेस रिकॉर्ड का समय, उपयोगकर्ता का ईमेल पता, और आईपी पता शामिल होता है.
HTTP
POST https://analyticsadmin.googleapis.com/v1beta/properties/GA4_PROPERTY_ID:runAccessReport
{
"dateRanges": [
{
"startDate": "7daysAgo",
"endDate": "today"
}
],
"dimensions": [
{
"dimensionName": "epochTimeMicros"
},
{
"dimensionName": "userEmail"
},
{
"dimensionName": "userIP"
}
],
"dimensionFilter": {
"accessFilter": {
"fieldName": "userEmail",
"stringFilter": {
"matchType": "EXACT",
"value": "Alex@example.net"
}
}
}
}
इसी तरह, RunAccessReportRequest
ऑब्जेक्ट के metricFilter
फ़ील्ड का इस्तेमाल, फ़िल्टर से मैच करने वाली खास मेट्रिक वैल्यू के लिए रिपोर्ट रिस्पॉन्स को सीमित करने के लिए किया जा सकता है.
यहां दिए गए उदाहरण में, एक रिपोर्ट जनरेट की गई है. इस रिपोर्ट में, उन सभी उपयोगकर्ताओं के ईमेल और ऐक्सेस की संख्या शामिल हैं जिन्होंने किसी प्रॉपर्टी को 100 से ज़्यादा बार ऐक्सेस किया है.
HTTP
{
"dateRanges": [
{
"startDate": "7daysAgo",
"endDate": "today"
}
],
"dimensions": [
{
"dimensionName": "userEmail"
}
],
"metricFilter": {
"accessFilter": {
"numericFilter": {
"operation": "GREATER_THAN",
"value": {
"int64Value": 100
}
},
"fieldName": "accessCount"
}
},
"metrics": [
{
"metricName": "accessCount"
}
]
}
रिपोर्ट के उदाहरण
यहां कुछ सैंपल रिपोर्ट दी गई हैं, जिन्हें आज़माया जा सकता है.
हर उपयोगकर्ता की रिपोर्ट के लिए, हाल ही में ऐक्सेस किया गया
नीचे दी गई सैंपल ऐक्सेस रिपोर्ट, जिसे runAccessReport
का इस्तेमाल करके बनाया जा सकता है:
सबसे हाल की ऐक्सेस Epoch टाइम माइक्रो | उपयोगकर्ता का ईमेल | ऐक्सेस की संख्या |
---|---|---|
1525220215025371 | Bola@example.net | 5 |
1525220215028361 | Alex@example.net | 36 |
1525220215027671 | Charlie@example.net | 1153 |
1525220215027341 | Mahan@example.net | 1 |
यह रिपोर्ट, डाइमेंशन
mostRecentAccessEpochTimeMicros
, userEmail
, और
accessCount
मेट्रिक की क्वेरी की मदद से जनरेट की जा सकती है. रिपोर्ट में हर उपयोगकर्ता के लिए एक पंक्ति होती है: mostRecentAccessEpochTimeMicros
डाइमेंशन, प्रॉपर्टी को ऐक्सेस करने वाले हर उपयोगकर्ता के लिए, डेटा के ऐक्सेस का रिकॉर्ड इकट्ठा करता है.
साथ ही, हर पंक्ति के लिए, ऐक्सेस का आखिरी समय (epoch के बाद के Unix माइक्रोसेकंड में) दिखाता है.
उपयोगकर्ता ऐक्सेस की ब्रेकडाउन रिपोर्ट
ऐक्सेस मैकेनिज़्म (जैसे, Google Analytics यूज़र इंटरफ़ेस, एपीआई वगैरह) की मदद से, उपयोगकर्ता के ऐक्सेस का ब्रेकडाउन करना, काम की रिपोर्ट का एक अन्य उदाहरण है.
सबसे हाल की ऐक्सेस Epoch टाइम माइक्रो | उपयोगकर्ता का ईमेल | ऐक्सेस मैकेनिज़्म | ऐक्सेस की संख्या |
---|---|---|---|
1525220215028367 | Alex@example.net | Firebase | 31 |
1525220215555778 | Alex@example.net | Google Analytics यूज़र इंटरफ़ेस | 1 |
1525220215022378 | Bola@example.net | Google Analytics यूज़र इंटरफ़ेस | 65 |
1525220215026389 | Bola@example.net | Google Analytics एपीआई | 894 |
1525220215025631 | Charlie@example.net | Google Analytics एपीआई | 67 |
1525220215068325 | Mahan@example.net | Google Ads | 3 |
यह रिपोर्ट, डाइमेंशन
mostRecentAccessEpochTimeMicros
, userEmail
, accessMechanism
, और
accessCount
मेट्रिक के लिए क्वेरी करके जनरेट की जा सकती है.
रिपोर्ट में हर उपयोगकर्ता/ऐक्सेस व्यवस्था के हर कॉम्बिनेशन के लिए एक पंक्ति होती है. mostRecentAccessEpochTimeMicros
डाइमेंशन में उस समय की जानकारी होती है जब किसी उपयोगकर्ता ने तय किए गए ऐक्सेस सिस्टम का इस्तेमाल करके, प्रॉपर्टी को पिछली बार ऐक्सेस किया था.
प्रॉपर्टी ऐक्सेस की खास जानकारी वाली रिपोर्ट
किसी प्रॉपर्टी की रिपोर्ट जनरेट करने के लिए, अलग-अलग उपयोगकर्ताओं का डेटा देखा जा सकता है. उदाहरण के लिए, नीचे दी गई रिपोर्ट में बताया गया है कि ऐक्सेस करने के अलग-अलग तरीकों का इस्तेमाल करके, किसी प्रॉपर्टी को कितनी बार ऐक्सेस किया जाता है:
ऐक्सेस की गई प्रॉपर्टी आईडी | ऐक्सेस की गई प्रॉपर्टी का नाम | ऐक्सेस मैकेनिज़्म | ऐक्सेस की संख्या |
---|---|---|---|
12345678 | DemoApp | Firebase | 31 |
12345678 | DemoApp | Google Analytics यूज़र इंटरफ़ेस | 624 |
12345678 | DemoApp | Google Ads | 83 |
12345678 | DemoApp | Google Analytics एपीआई | 1744 |
यह रिपोर्ट, डाइमेंशन accessedPropertyId
,
accessedPropertyName
, accessMechanism
, और accessCount
मेट्रिक की क्वेरी करके जनरेट की जा सकती है.
हर प्रॉपर्टी के आईडी/ऐक्सेस करने के तरीके के कॉम्बिनेशन के लिए, रिपोर्ट में एक लाइन होती है.
अलग-अलग डेटा को ऐक्सेस करने से जुड़ी रिपोर्ट
ऐसी रिपोर्ट जनरेट करने के लिए जहां हर पंक्ति, डेटा के अलग-अलग ऐक्सेस रिकॉर्ड पर आधारित हो,
किसी क्वेरी से mostRecentAccessEpochTimeMicros
डाइमेंशन को हटा दें और
इसके बजाय epochTimeMicros
डाइमेंशन का इस्तेमाल करें. accessCount
मेट्रिक के लिए क्वेरी करना ज़रूरी नहीं है, क्योंकि रिपोर्ट की हर लाइन में सिर्फ़ एक बार डेटा ऐक्सेस करने के बारे में जानकारी होती है.
नीचे दी गई रिपोर्ट में इस बारे में विस्तार से जानकारी दी गई है कि किसी उपयोगकर्ता ने हर बार किसी खास प्रॉपर्टी को कितनी बार ऐक्सेस किया.
Epoch टाइम माइक्रो | उपयोगकर्ता का ईमेल | ऐक्सेस की गई प्रॉपर्टी आईडी | ऐक्सेस की गई प्रॉपर्टी का नाम | उपयोगकर्ता का आईपी पता | ऐक्सेस मैकेनिज़्म | लागत डेटा वापस किया गया | रेवेन्यू का डेटा वापस किया गया |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1525220215025371 | Bola@example.net | 12345678 | DemoApp | 1.2.3.1 | Google Analytics यूज़र इंटरफ़ेस | सही | सही |
1525220645645645 | Mahan@example.net | 12345678 | DemoApp | 1.2.3.5 | Google Analytics यूज़र इंटरफ़ेस | false | false |
1525220211312322 | Bola@example.net | 12345678 | DemoApp | 11.22.33.11 | Google Ads | सही | false |
1525220210234221 | Alex@example.net | 12345678 | DemoApp | 11.22.33.22 | Firebase | false | false |
1525220215028368 | Alex@example.net | 12345678 | DemoApp | 1.2.3.2 | Google Ads | false | false |
1525220214234231 | Mahan@example.net | 12345678 | DemoApp | 11.22.33.55 | Google Ads | सही | सही |
1525220423423452 | Charlie@example.net | 12345678 | DemoApp | 1.2.3.3 | Google Analytics एपीआई | सही | false |
1525220132312333 | Mahan@example.net | 12345678 | DemoApp | 1.2.3.5 | Google Ads | सही | सही |
यह रिपोर्ट, डाइमेंशन
epochTimeMicros
, userEmail
, accessedPropertyId
, accessedPropertyName
,
userIP
, accessMechanism
, costDataReturned
, revenueDataReturned
से क्वेरी करके जनरेट की जा सकती है.
क्लाइंट लाइब्रेरी
क्लाइंट लाइब्रेरी को इंस्टॉल और कॉन्फ़िगर करने के तरीके के बारे में जानने के लिए, क्विक स्टार्ट गाइड देखें.
यहां Python क्लाइंट लाइब्रेरी का इस्तेमाल करने वाला एक उदाहरण दिया गया है. यह डेटा ऐक्सेस क्वेरी चलाता है और रिस्पॉन्स को प्रिंट करता है.
Python
from datetime import datetime from google.analytics.admin import AnalyticsAdminServiceClient from google.analytics.admin_v1alpha.types import ( AccessDateRange, AccessDimension, AccessMetric, RunAccessReportRequest, ) def run_sample(): """Runs the sample.""" # TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4 # property ID (e.g. "123456") before running the sample. property_id = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID" run_access_report(property_id) def run_access_report(property_id: str, transport: str = None): """ Runs an access report for a Google Analytics property. The report will aggregate over dimensions `userEmail`, `accessedPropertyId`, `reportType`, `revenueDataReturned`, `costDataReturned`, `userIP`, and return the access count, as well as the most recent access time for each combination. See https://developers.google.com/analytics/devguides/config/admin/v1/access-api-schema for the description of each field used in a data access report query. Args: property_id(str): The Google Analytics Property ID. transport(str): The transport to use. For example, "grpc" or "rest". If set to None, a transport is chosen automatically. """ client = AnalyticsAdminServiceClient(transport=transport) request = RunAccessReportRequest( entity=f"properties/{property_id}", dimensions=[ AccessDimension(dimension_name="userEmail"), AccessDimension(dimension_name="accessedPropertyId"), AccessDimension(dimension_name="reportType"), AccessDimension(dimension_name="revenueDataReturned"), AccessDimension(dimension_name="costDataReturned"), AccessDimension(dimension_name="userIP"), AccessDimension(dimension_name="mostRecentAccessEpochTimeMicros"), ], metrics=[AccessMetric(metric_name="accessCount")], date_ranges=[AccessDateRange(start_date="yesterday", end_date="today")], ) access_report = client.run_access_report(request) print("Result:") print_access_report(access_report) def print_access_report(response): """Prints the access report.""" print(f"{response.row_count} rows received") for dimensionHeader in response.dimension_headers: print(f"Dimension header name: {dimensionHeader.dimension_name}") for metricHeader in response.metric_headers: print(f"Metric header name: {metricHeader.metric_name})") for rowIdx, row in enumerate(response.rows): print(f"\nRow {rowIdx}") for i, dimension_value in enumerate(row.dimension_values): dimension_name = response.dimension_headers[i].dimension_name if dimension_name.endswith("Micros"): # Convert microseconds since Unix Epoch to datetime object. dimension_value_formatted = datetime.utcfromtimestamp( int(dimension_value.value) / 1000000 ) else: dimension_value_formatted = dimension_value.value print(f"{dimension_name}: {dimension_value_formatted}") for i, metric_value in enumerate(row.metric_values): metric_name = response.metric_headers[i].metric_name print(f"{metric_name}: {metric_value.value}")