เอกสารนี้อธิบายฟีเจอร์ขั้นสูงหลายอย่างของ Google Analytics Data API v1 ดูข้อมูลอ้างอิงโดยละเอียดของ API ได้ที่ข้อมูลอ้างอิง API
แสดงรายการคำจำกัดความที่กำหนดเองและสร้างรายงาน
Data API สามารถสร้างรายงานเกี่ยวกับมิติข้อมูล ที่กำหนดเองและเมตริก ที่กำหนดเองที่ลงทะเบียนไว้ คุณสามารถใช้เมธอด Metadata API เพื่อแสดงรายการชื่อ API ของคำจำกัดความที่กำหนดเองที่ลงทะเบียนไว้ของพร็อพเพอร์ตี้ โดยใช้ชื่อ API เหล่านี้ในคำขอรายงานไปยังเมธอด runReport เป็นต้น
ส่วนต่อไปนี้แสดงตัวอย่างสำหรับคำจำกัดความที่กำหนดเองแต่ละประเภท ใน
ตัวอย่างเหล่านี้ ให้แทนที่ GA_PROPERTY_ID ด้วยรหัสพร็อพเพอร์ตี้
มิติข้อมูลที่กําหนดเองซึ่งกำหนดขอบเขตระดับเหตุการณ์
ขั้นตอนที่ 1: ค้นหา เมธอด Metadata API ด้วยรหัสพร็อพเพอร์ตี้
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID/metadata
ขั้นตอนที่ 2: ค้นหามิติข้อมูลที่กําหนดเองซึ่งกำหนดขอบเขตระดับเหตุการณ์ที่คุณสนใจสร้างรายงานจากคำตอบ หากไม่มีมิติข้อมูล คุณจะต้อง ลงทะเบียนมิติข้อมูล
"dimensions": [
...
{
"apiName": "customEvent:achievement_id",
"uiName": "Achievement ID",
"description": "An event scoped custom dimension for your Analytics property."
},
...
],
ขั้นตอนที่ 3: รวมมิติข้อมูลที่กำหนดเองไว้ในคำขอรายงาน ตัวอย่างต่อไปนี้ เป็นคำขอไปยังเมธอด runReport
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "2020-09-01", "endDate": "2020-09-15" }],
"dimensions": [{ "name": "customEvent:achievement_id" }],
"metrics": [{ "name": "eventCount" }]
}
มิติข้อมูลที่กําหนดเองซึ่งกำหนดขอบเขตระดับผู้ใช้
ขั้นตอนที่ 1: ค้นหา เมธอด Metadata API ด้วยรหัสพร็อพเพอร์ตี้
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID/metadata
ขั้นตอนที่ 2: ค้นหามิติข้อมูลที่กําหนดเองซึ่งกำหนดขอบเขตระดับผู้ใช้ที่คุณสนใจสร้างรายงานจากคำตอบ หากไม่มีมิติข้อมูล คุณจะต้อง ลงทะเบียนมิติข้อมูล
"dimensions": [
...
{
"apiName": "customUser:last_level",
"uiName": "Last level",
"description": "A user property for your Analytics property."
},
...
],
ขั้นตอนที่ 3: รวมมิติข้อมูลที่กำหนดเองไว้ในคำขอรายงาน ตัวอย่างต่อไปนี้ เป็นคำขอไปยังเมธอด runReport
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"entity": { "propertyId": "GA_PROPERTY_ID" },
"dateRanges": [{ "startDate": "7daysAgo", "endDate": "yesterday" }],
"dimensions": [{ "name": "customUser:last_level" }],
"metrics": [{ "name": "activeUsers" }]
}
เมตริกที่กําหนดเองที่กำหนดขอบเขตระดับเหตุการณ์
ขั้นตอนที่ 1: ค้นหา เมธอด Metadata API ด้วยรหัสพร็อพเพอร์ตี้
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID/metadata
ขั้นตอนที่ 2: ค้นหาเมตริกที่กําหนดเองซึ่งกำหนดขอบเขตระดับเหตุการณ์ที่คุณสนใจสร้างรายงานจากคำตอบ หากไม่มีเมตริก คุณจะต้อง ลงทะเบียนเมตริก
"metrics": [
...
{
"apiName": "customEvent:credits_spent",
"uiName": "Credits Spent",
"description": "An event scoped custom metric for your Analytics property.",
"type": "TYPE_STANDARD"
},
...
],
ขั้นตอนที่ 3: รวมเมตริกที่กำหนดเองไว้ในคำขอรายงาน ตัวอย่างต่อไปนี้ เป็นคำขอไปยังเมธอด runReport
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "30daysAgo", "endDate": "yesterday" }],
"dimensions": [{ "name": "eventName" }],
"metrics": [{ "name": "customEvent:credits_spent" }]
}
เมตริกอัตราเหตุการณ์สำคัญสำหรับเหตุการณ์สำคัญ 1 เหตุการณ์
ขั้นตอนที่ 1: ค้นหา เมธอด Metadata API ด้วยรหัสพร็อพเพอร์ตี้
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID/metadata
ขั้นตอนที่ 2: ค้นหาเมตริกอัตราเหตุการณ์สําคัญสําหรับเหตุการณ์สําคัญ 1 เหตุการณ์ที่คุณสนใจสร้างรายงานจากคำตอบ หากไม่มีเหตุการณ์สําคัญ คุณ จะต้องตั้งค่าเหตุการณ์สําคัญ เหตุการณ์
"metrics": [
...
{
"apiName": "sessionKeyEventRate:add_to_cart",
"uiName": "Session key event rate for add_to_cart",
"description": "The percentage of sessions in which a specific key event was triggered",
},
...
],
ขั้นตอนที่ 3: รวมเมตริกอัตราเหตุการณ์สำคัญไว้ในคำขอรายงาน ตัวอย่างต่อไปนี้ เป็นคำขอไปยังเมธอด runReport
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "30daysAgo", "endDate": "yesterday" }],
"dimensions": [{ "name": "eventName" }],
"metrics": [{ "name": "sessionKeyEventRate:add_to_cart" }]
}
ค่าเฉลี่ยเมตริกที่กําหนดเองซึ่งกำหนดขอบเขตระดับเหตุการณ์
ขั้นตอนที่ 1: ค้นหา เมธอด Metadata API ด้วยรหัสพร็อพเพอร์ตี้
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID/metadata
ขั้นตอนที่ 2: ค้นหาค่าเฉลี่ยเมตริกที่กําหนดเองซึ่งกำหนดขอบเขตระดับเหตุการณ์ที่คุณสนใจสร้างรายงานจากคำตอบ หากไม่มีเมตริก คุณจะต้อง ลงทะเบียนเมตริก
"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"
},
...
],
ขั้นตอนที่ 3: รวมค่าเฉลี่ยเมตริกที่กำหนดเองไว้ในคำขอรายงาน ตัวอย่างต่อไปนี้ เป็นคำขอไปยังเมธอด runReport
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "2020-11-01", "endDate": "2020-11-10" }],
"dimensions": [{ "name": "eventName" }],
"metrics": [{ "name": "averageCustomEvent:credits_spent" }]
}
ตัวอย่างรายงานกลุ่มประชากรตามรุ่น
รายงานกลุ่มประชากรตามรุ่นจะสร้างอนุกรมเวลาของการคงผู้ใช้ไว้สำหรับกลุ่มประชากรตามรุ่น ดูเอกสารประกอบโดยละเอียดของช่อง API แต่ละช่องได้ที่ข้อมูลอ้างอิง REST สำหรับ CohortSpec
สร้างรายงานกลุ่มประชากรตามรุ่น
ตัวอย่างรายงานกลุ่มประชากรตามรุ่นมีดังนี้
- กลุ่มประชากรตามรุ่นคือผู้ใช้ที่มี
firstSessionDateเป็น2020-12-01ซึ่งกำหนดค่าโดยออบเจ็กต์cohortsมิติข้อมูลและเมตริกในการตอบกลับของรายงานจะอิงตามผู้ใช้ของกลุ่มประชากรตามรุ่นเท่านั้น - รายงานกลุ่มประชากรตามรุ่นจะแสดง 3 คอลัมน์ ซึ่งกำหนดค่าโดยออบเจ็กต์มิติข้อมูลและเมตริก
- มิติข้อมูล
cohortคือชื่อของกลุ่มประชากรตามรุ่น - มิติข้อมูล
cohortNthDayคือจํานวนวันนับตั้งแต่2020-12-01 - เมตริก
cohortActiveUsersคือจํานวนผู้ใช้ที่ยังคงใช้งานอยู่
- มิติข้อมูล
- ออบเจ็กต์
cohortsRangeระบุว่ารายงานควรมีข้อมูลเหตุการณ์เริ่มต้นจาก2020-12-01และสิ้นสุดที่2020-12-06สําหรับกลุ่มประชากรตามรุ่นนี้- เมื่อใช้ความละเอียด
DAILYเราขอแนะนําให้ใช้มิติข้อมูลcohortNthDayเพื่อความสอดคล้อง
- เมื่อใช้ความละเอียด
คำขอรายงานสําหรับกลุ่มประชากรตามรุ่นมีดังนี้
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_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"
}
},
}
การตอบกลับของรายงานตัวอย่างสําหรับคําขอนี้มีดังนี้
{
"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
}
แผนภูมิสําหรับรายงานกลุ่มประชากรตามรุ่นนี้จากการตอบกลับของรายงานมีดังนี้ ข้อมูลเชิงลึกจากรายงานนี้คือจํานวนผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ของกลุ่มประชากรตามรุ่นนี้ลดลงมากที่สุดระหว่างวันที่ 1 กับวันที่ 2

กลุ่มประชากรตามรุ่นหลายกลุ่มและเศษส่วนการคงผู้ใช้ไว้
การได้ผู้ใช้ใหม่และการคงผู้ใช้ไว้เป็นวิธีเพิ่มจำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์หรือแอป รายงานกลุ่มประชากรตามรุ่นจะเน้นที่การคงผู้ใช้ไว้ ในตัวอย่างนี้ รายงานแสดงให้เห็นว่าพร็อพเพอร์ตี้มีการคงผู้ใช้ไว้ 4 วันเพิ่มขึ้น 10% ในช่วง 2 สัปดาห์
หากต้องการสร้างรายงานนี้ เราจะระบุกลุ่มประชากรตามรุ่น 3 กลุ่ม ได้แก่ กลุ่มแรกที่มี firstSessionDate เป็น 2020-11-02 กลุ่มที่ 2 ที่มี firstSessionDate เป็น 2020-11-09 และกลุ่มที่ 3 ที่มี firstSessionDate เป็น 2020-11-16 เนื่องจากจํานวนผู้ใช้ในพร็อพเพอร์ตี้จะแตกต่างกันใน 3 วันนี้ เราจึงเปรียบเทียบเมตริกเศษส่วนการคงผู้ใช้ไว้ของกลุ่มประชากรตามรุ่น
cohortActiveUsers/cohortTotalUsers แทนที่จะใช้เมตริก
cohortActiveUsers โดยตรง
คำขอรายงานสําหรับกลุ่มประชากรตามรุ่นเหล่านี้มีดังนี้
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_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"
}
},
}
การตอบกลับของรายงานตัวอย่างสําหรับคําขอนี้มีดังนี้
{
"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
}
แผนภูมิสําหรับรายงานกลุ่มประชากรตามรุ่นนี้จากการตอบกลับของรายงานมีดังนี้ ข้อมูลเชิงลึกจากรายงานนี้คือการคงผู้ใช้ไว้ 4 วันเพิ่มขึ้น 10% ในช่วง 2 สัปดาห์ กลุ่มประชากรตามรุ่นที่ได้มาทีหลังซึ่งมี firstSessionDate เป็น 2020-11-16 มีการคงผู้ใช้ไว้มากกว่ากลุ่มประชากรตามรุ่นที่ได้มาก่อนซึ่งมี firstSessionDate เป็น 2020-11-02

กลุ่มประชากรตามรุ่นรายสัปดาห์และการใช้กลุ่มประชากรตามรุ่นกับฟีเจอร์อื่นๆ ของ API
หากต้องการนำความแปรปรวนในแต่ละวันของพฤติกรรมผู้ใช้ออก ให้ใช้กลุ่มประชากรตามรุ่นรายสัปดาห์ ในรายงานกลุ่มประชากรตามรุ่นรายสัปดาห์ ผู้ใช้ทั้งหมดที่มี firstSessionDate ในสัปดาห์เดียวกันจะรวมกันเป็นกลุ่มประชากรตามรุ่น สัปดาห์จะเริ่มต้นในวันอาทิตย์และสิ้นสุดในวันเสาร์ นอกจากนี้ ในรายงานนี้ เราจะแบ่งกลุ่มประชากรตามรุ่นเพื่อเปรียบเทียบผู้ใช้ที่มีกิจกรรมในรัสเซียกับผู้ใช้ที่มีกิจกรรมในเม็กซิโก การแบ่งกลุ่มนี้ใช้มิติข้อมูล country และ dimensionFilter เพื่อพิจารณาเฉพาะ 2 ประเทศ
คำขอรายงานสําหรับกลุ่มประชากรตามรุ่นเหล่านี้มีดังนี้
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_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"
}
},
}
การตอบกลับของรายงานตัวอย่างสําหรับคําขอนี้มีดังนี้
{
"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
}
แผนภูมิสําหรับรายงานกลุ่มประชากรตามรุ่นนี้จากการตอบกลับของรายงานมีดังนี้ จากรายงานนี้ พร็อพเพอร์ตี้คงผู้ใช้ที่มีกิจกรรมในเม็กซิโกไว้ได้ดีกว่าผู้ใช้ที่มีกิจกรรมในรัสเซีย

การเปรียบเทียบ
การเปรียบเทียบช่วยให้คุณประเมินข้อมูลชุดย่อยเทียบกันได้ คุณสามารถ
กำหนดการเปรียบเทียบได้โดยระบุช่อง comparisons
ในคําจํากัดความของรายงาน ฟีเจอร์การเปรียบเทียบของ Data API คล้ายกับ
การเปรียบเทียบในส่วนหน้าของ Google Analytics
ดูเอกสารประกอบโดยละเอียดของช่อง API แต่ละช่องได้ที่ ข้อมูลอ้างอิง REST สำหรับ Comparison
สร้างการเปรียบเทียบ
คุณสามารถสร้างการเปรียบเทียบแยกกันสำหรับชุดข้อมูลแต่ละชุดที่คุณต้องการเปรียบเทียบ เช่น หากต้องการเปรียบเทียบข้อมูลแอปและเว็บ คุณอาจสร้างการเปรียบเทียบ 1 รายการสำหรับข้อมูล Android และ iOS แล้วสร้างการเปรียบเทียบอีก 1 รายการสำหรับข้อมูลเว็บ
ตัวอย่างรายงานต่อไปนี้กำหนดการเปรียบเทียบ 2 รายการและแสดงผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ซึ่งแบ่งตามประเทศ
การเปรียบเทียบแรกชื่อ "การเข้าชมแอป" ใช้ inListFilter เพื่อจับคู่มิติข้อมูล platform กับค่า "iOS" และ "Android" การเปรียบเทียบที่ 2 ชื่อ "การเข้าชมเว็บ" ใช้ stringFilter เพื่อจับคู่มิติข้อมูล platform กับ "web"
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"comparisons": [
{
"name": "App traffic",
"dimensionFilter": {
"filter": {
"fieldName": "platform",
"inListFilter": {
"values": [
"iOS",
"Android"
]
}
}
}
},
{
"name": "Web traffic",
"dimensionFilter": {
"filter": {
"fieldName": "platform",
"stringFilter": {
"matchType": "EXACT",
"value": "web"
}
}
}
}
],
"dateRanges": [
{
"startDate": "2024-05-01",
"endDate": "2024-05-15"
}
],
"dimensions": [
{
"name": "country"
}
],
"metrics": [
{
"name": "activeUsers"
}
]
}
สําหรับคําขอทั้งหมดที่ใช้ฟีเจอร์การเปรียบเทียบ ระบบจะเพิ่มช่อง comparison ลงในรายงานที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ ช่องนี้มีชื่อของการเปรียบเทียบที่ระบุไว้ในคําขอ
ตัวอย่างข้อมูลโค้ดของการตอบกลับที่มีการเปรียบเทียบมีดังนี้
{
"dimensionHeaders": [
{
"name": "comparison"
},
{
"name": "country"
}
],
"metricHeaders": [
{
"name": "activeUsers",
"type": "TYPE_INTEGER"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Web traffic"
},
{
"value": "United States"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "638572"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Web traffic"
},
{
"value": "Japan"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "376578"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "App traffic"
},
{
"value": "United States"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "79527"
}
]
},
...
],
...
}