बेहतर इस्तेमाल के उदाहरण

इस दस्तावेज़ में Google Analytics की कई बेहतर सुविधाओं की जानकारी दी गई है डेटा एपीआई v1. एपीआई के बारे में ज़्यादा जानकारी पाने के लिए, एपीआई का संदर्भ देखें.

कस्टम डेफ़िनिशन की सूची बनाना और रिपोर्ट बनाना

Data API, रजिस्टर की गई ज़रूरत के मुताबिक डाइमेंशन और कस्टम मेट्रिक. Metadata API तरीके का इस्तेमाल एपीआई को सूची में शामिल करने के लिए किया जा सकता है आपकी प्रॉपर्टी से रजिस्टर की गई कस्टम डेफ़िनिशन के नाम. एपीआई के ये नाम के अनुरोधों की रिपोर्ट करने में उपयोग की गई runReport तरीके का इस्तेमाल कर सकते हैं.

यहां दिए गए सेक्शन में, हर तरह की कस्टम डेफ़िनिशन के उदाहरण दिखाए गए हैं. तय सीमा में इन उदाहरणों में, GA_PROPERTY_ID को अपने प्रॉपर्टी आईडी से बदलें.

इवेंट के स्कोप वाले कस्टम डाइमेंशन

पहला चरण: Metadata API के तरीके के बारे में क्वेरी करें को अपडेट करें.

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

दूसरा चरण: इवेंट के स्कोप वाला वह कस्टम डाइमेंशन ढूंढें जिसमें आपकी दिलचस्पी है तो जवाबों की मदद से रिपोर्ट बनाई जा सकती हैं. अगर डाइमेंशन मौजूद नहीं है, तो आपके पास डाइमेंशन रजिस्टर करें.

"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 सैंपल अनुरोध है.

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" }]
}

उपयोगकर्ता के स्कोप वाले कस्टम डाइमेंशन

पहला चरण: Metadata API के तरीके के बारे में क्वेरी करें को अपडेट करें.

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

दूसरा चरण: उपयोगकर्ता के स्कोप वाला वह कस्टम डाइमेंशन ढूंढें जिसमें आपकी दिलचस्पी है तो जवाबों की मदद से रिपोर्ट बनाई जा सकती हैं. अगर डाइमेंशन मौजूद नहीं है, तो आपके पास डाइमेंशन रजिस्टर करें.

"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 सैंपल अनुरोध है.

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" }]
}

इवेंट के स्कोप वाली कस्टम मेट्रिक

पहला चरण: Metadata API के तरीके के बारे में क्वेरी करें को अपडेट करें.

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

दूसरा चरण: इवेंट के स्कोप वाली वह कस्टम मेट्रिक ढूंढें जिसमें आपकी दिलचस्पी है तो जवाबों की मदद से रिपोर्ट बनाई जा सकती हैं. अगर मेट्रिक मौजूद नहीं है, तो आपको मेट्रिक रजिस्टर करें.

"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 सैंपल अनुरोध है.

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

किसी मुख्य इवेंट के लिए, मुख्य इवेंट की दर वाली मेट्रिक

पहला चरण: Metadata API की क्वेरी करें तरीका चुनें.

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

दूसरा चरण: अपने पसंदीदा किसी मुख्य इवेंट के लिए, मुख्य इवेंट की दर वाली मेट्रिक देखें की मदद से रिपोर्ट कैसे बनाई जा सकती हैं. अगर मुख्य इवेंट मौजूद नहीं है, तो डिजिटल बटन सेट अप करना ज़रूरी है इवेंट.

"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",
    },
...
],

तीसरा चरण: रिपोर्ट अनुरोध में, मुख्य इवेंट की दर वाली मेट्रिक शामिल करें. नीचे दिए गए runReport के लिए किया गया सैंपल अनुरोध है तरीका.

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" }]
}

इवेंट के स्कोप वाली कस्टम मेट्रिक के औसत

पहला चरण: Metadata API के तरीके के बारे में क्वेरी करें को अपडेट करें.

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

दूसरा चरण: इवेंट के स्कोप वाली वह कस्टम मेट्रिक ढूंढें जिसमें आपकी दिलचस्पी है तो जवाबों की मदद से रिपोर्ट बनाई जा सकती हैं. अगर मेट्रिक मौजूद नहीं है, तो आपको मेट्रिक रजिस्टर करें.

"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 सैंपल अनुरोध है.

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" }]
}

एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट के उदाहरण

एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट, कोहॉर्ट के लिए उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने की टाइम सीरीज़ बनाती है. इसके लिए प्रत्येक API फ़ील्ड का विस्तृत दस्तावेज़, इसके लिए REST संदर्भ देखें कोहॉर्ट की जानकारी.

एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट बनाना

यहां एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट का एक सैंपल दिया गया है, जिसमें:

• समानता रखने वाले लोगों में ऐसे उपयोगकर्ता हैं जिनके पास 2020-12-01 के firstSessionDate हैं; यह है cohorts ऑब्जेक्ट से कॉन्फ़िगर किया गया. रिपोर्ट में मौजूद डाइमेंशन और मेट्रिक सिर्फ़ कोहॉर्ट के उपयोगकर्ताओं के आधार पर जवाब दिया जाएगा.
• एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट में तीन कॉलम दिखेंगे; इसे डाइमेंशन और मेट्रिक ऑब्जेक्ट.
  • डाइमेंशन cohort, कोहॉर्ट का नाम होता है.
  • डाइमेंशन cohortNthDay, 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 इवेंट डेटा शामिल होना चाहिए समानता रखने वाले लोगों के इस ग्रुप के लिए, 2020-12-01 से शुरू और 2020-12-06 पर खत्म होगा.
  • जब DAILY की जानकारी के स्तर का इस्तेमाल किया जाता है, तो डाइमेंशन cohortNthDay हमारा सुझाव है कि नियमित तौर पर इसे इस्तेमाल करें.

एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप के लिए रिपोर्ट का अनुरोध:

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"
    }
  },
}

इस अनुरोध के लिए, रिपोर्ट के 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 बाद, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की इस रिपोर्ट के लिए एक चार्ट दिखता है. अहम जानकारी इस रिपोर्ट से पता चलता है कि एक जैसे उपयोगकर्ताओं के इस ग्रुप के सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या में सबसे ज़्यादा गिरावट आई है पहले और दूसरे दिन के बीच.

एक से ज़्यादा कोहॉर्ट और उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने वाले लोगों की संख्या

उपयोगकर्ता हासिल करना और उन्हें अपने साथ जोड़े रखना, अपनी वेबसाइट या ऐप्लिकेशन को बढ़ाने के तरीके हैं. एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप रिपोर्ट में उपयोगकर्ताओं को अपने साथ जोड़े रखने पर फ़ोकस किया जाता है. इस उदाहरण में, रिपोर्ट में इस प्रॉपर्टी को दिखाया गया है दो हफ़्तों में, चार दिन के लिए उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने की दर में 10% की बढ़ोतरी हुई है.

यह रिपोर्ट बनाने के लिए, हम तीन कोहॉर्ट तय करते हैं: पहला, जिसमें 2020-11-02 में से firstSessionDate, दूसरे firstSessionDate के साथ 2020-11-09 के साथ तीसरे और 2020-11-16 के firstSessionDate के साथ तीसरे नंबर पर हैं. क्योंकि इन तीन दिनों तक, आपकी प्रॉपर्टी पर उपयोगकर्ताओं की संख्या अलग-अलग रहेगी. समानता रखने वाले लोगों के बने रहने के फ़्रैक्शन की मेट्रिक की तुलना करें, डायरेक्ट ट्रैफ़िक के बजाय cohortActiveUsers/cohortTotalUsers cohortActiveUsers मेट्रिक.

एक जैसे उपयोगकर्ताओं के इन ग्रुप के लिए रिपोर्ट का अनुरोध:

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"
    }
  },
}

इस अनुरोध के लिए, रिपोर्ट के 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 बाद, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की इस रिपोर्ट के लिए एक चार्ट दिखता है. अहम जानकारी इस रिपोर्ट से यह पता चलता है कि चार दिनों के लिए उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने की दर का कोर्स दो हफ़्तों में तय किया जा सकता है. 2020-11-16 में से firstSessionDate के साथ बाद के समानता रखने वाले लोग firstSessionDate के साथ पहले के कोहॉर्ट को बनाए रखने की दर से ज़्यादा है 2020-11-02 महीने में से.

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

उपयोगकर्ता के व्यवहार के हर दिन के अंतर को हटाने के लिए, हर हफ़्ते एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप का इस्तेमाल करें. हर हफ़्ते एक जैसे हफ़्ते में firstSessionDate इस्तेमाल करने वाले सभी उपयोगकर्ता, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट समानता रखने वाले लोग. हफ़्ते रविवार से शुरू होते हैं और शनिवार को खत्म होते हैं. साथ ही, इस रिपोर्ट में हम कोहॉर्ट को अलग-अलग कैटगरी में बांटना, ताकि रूस में रहने वाले उपयोगकर्ताओं और कोई गतिविधि कर रहा था. यह स्लाइसिंग, country डाइमेंशन और सिर्फ़ दो देशों को शामिल करने के लिए, dimensionFilter का इस्तेमाल करें.

एक जैसे उपयोगकर्ताओं के इन ग्रुप के लिए रिपोर्ट का अनुरोध:

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"
    }
  },
}

इस अनुरोध के लिए, रिपोर्ट के 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 के जवाब के बाद, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की इस रिपोर्ट का एक चार्ट दिखता है. इस आधार पर रिपोर्ट के मुताबिक, यह प्रॉपर्टी मेक्सिको में गतिविधि वाले उपयोगकर्ताओं को बनाए रखने के मामले में बेहतर परफ़ॉर्म कर रही है रूस में गतिविधि करने वाले उपयोगकर्ताओं की संख्या से ज़्यादा है.

तुलना

'तुलना करें' की मदद से, अलग-अलग डेटा सेट की एक-दूसरे से तुलना की जा सकती है. आप comparisons की जानकारी देकर तुलनाएं तय करें फ़ील्ड में डालें. Data API की तुलना की सुविधा Google Analytics फ़्रंटएंड में तुलना पर जाएं.

प्रत्येक API फ़ील्ड के विस्तृत दस्तावेज़ के लिए, इसके लिए REST संदर्भ देखें तुलना.

तुलना बनाएं

आपके पास हर उस डेटासेट की अलग-अलग तुलना बनाने का विकल्प होता है जिसकी आपको तुलना करनी है. उदाहरण के लिए, ऐप्लिकेशन और वेब डेटा की तुलना करने के लिए, आपके पास वेब डेटा के लिए Android और iOS डेटा और दूसरी तुलना.

यहां एक सैंपल रिपोर्ट दी गई है. इसमें दो तुलनाओं के बारे में बताया गया है और सक्रिय उपयोगकर्ताओं की जानकारी दी गई है इन्हें देश के हिसाब से बांटा गया है.

पहली तुलना का नाम "ऐप्लिकेशन ट्रैफ़िक" है inListFilter का इस्तेमाल इसके लिए कर रहा है platform डाइमेंशन को "iOS" वैल्यू के साथ मैच करें और "Android" शामिल हैं. दूसरा "वेब ट्रैफ़िक" नाम की तुलना platform से मेल खाने के लिए, stringFilter का इस्तेमाल करता है डाइमेंशन में "वेब" शामिल होना चाहिए.

  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"
      }
    ]
  }

तुलना करने की सुविधा का इस्तेमाल करने वाले सभी अनुरोधों के लिए, फ़ील्ड comparison यह है जनरेट की गई रिपोर्ट में अपने-आप जुड़ जाएगा. इस फ़ील्ड में नाम है की तुलना कर सकते हैं.

यहां तुलनाओं वाले जवाब का एक सैंपल स्निपेट दिया गया है:

{
  "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"
        }
      ]
    },

    ...

  ],

...

}