Interfejs Google Analytics Data API w wersji 1 umożliwia generowanie raportów ścieżki. Eksploracja ścieżki umożliwia wizualizację kroków podejmowanych przez użytkowników i szybką ocenę skuteczności ich wykonywania.
Funkcje wspólne z raportami podstawowymi
Żądania raportowania ścieżek mają taką samą semantykę jak żądania raportów podstawowych w przypadku wielu wspólnych funkcji. Na przykład paginacja, filtry wymiarów i właściwości użytkownika działają w raportach o ścieżce tak samo jak w raportach podstawowych. Ten przewodnik skupia się na funkcjach raportowania ścieżek. Aby zapoznać się z podstawowymi funkcjami raportowania interfejsu Data API w wersji 1, przeczytaj przewodnik po podstawach raportowania oraz przewodnik zaawansowane przypadki użycia.
Metoda raportowania ścieżki
Interfejs Data API w wersji 1 obsługuje funkcje raportowania ścieżek w metodzie runFunnelReport. Zwraca ona niestandardowy raport ścieżki zawierający dane zdarzeń z Google Analytics.
Wybieranie podmiotu raportującego
Wszystkie metody interfejsu Data API w wersji 1 wymagają podania identyfikatora usługi w Google Analytics w ścieżce żądania URL w formie properties/GA_PROPERTY_ID, np.:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1alpha/properties/GA_PROPERTY_ID:runFunnelReport
Raport zostanie wygenerowany na podstawie danych o zdarzeniach w Google Analytics zebranych w określonej usłudze w Google Analytics.
Jeśli używasz jednej z bibliotek klienta interfejsu Data API, nie musisz ręcznie modyfikować ścieżki adresu URL żądania. Większość klientów interfejsu API udostępnia parametr property, który oczekuje ciągu w formie properties/GA_PROPERTY_ID. Przykłady użycia bibliotek klienta znajdziesz w przewodniku dla początkujących.
Prośba o raport ścieżki
Aby poprosić o raport ścieżki, możesz utworzyć obiekt RunFunnelReportRequest. Zalecamy rozpoczęcie od tych parametrów żądania:
Prawidłowy wpis w polu
dateRanges.prawidłowa specyfikacja ścieżki w polu
funnel;
Specyfikacja ścieżki
Specyfikacja ścieżki w polu funnel obiektu RunFunnelReportRequest określa ścieżkę użytkownika, którą chcesz objąć pomiarem, opisując steps tej ścieżki.
Kroki ścieżki zawierają co najmniej 1 warunek, który muszą spełniać użytkownicy, aby zostali uwzględnieni w danym kroku ścieżki. Warunki włączenia do każdego kroku można opisać w polu filterExpression każdego kroku.
Każde wyrażenie filtra ścieżki to kombinacja 2 rodzajów filtrów:
funnelFieldFiltertworzy filtr dla wymiaru lub danych.funnelEventFiltertworzy filtr, który pasuje do zdarzeń o jednej nazwie. Jeśli określono pole opcjonalnefunnelParameterFilterExpression, ten filtr zdarzeń będzie pasować tylko do podzbioru zdarzeń, które są zgodne zarówno z nazwą pojedynczego zdarzenia, jak i z wyrażeniami filtra parametrów.
Filtry można łączyć za pomocą operatorów AND, OR i grup, a także negować za pomocą NOT wyrażenia.
Wyniki raportu dla każdego kroku ścieżki zostaną podzielone według wymiaru i określone w polu funnelBreakdown.
Przykład raportu ścieżki
W tym przykładzie używamy interfejsu Google Analytics Data API w wersji 1, aby odtworzyć domyślny raport ścieżki dostępny w szablonie Eksplorowanie ścieżki w interfejsie internetowym Google Analytics:

Kroki ścieżki
Powyższa konfiguracja ścieżki zawiera te kroki:
| # | Nazwa etapu | Warunek |
|---|---|---|
| 1 | Pierwsze uruchomienie / pierwsza wizyta | Nazwa zdarzenia to first_open lub first_visit. |
| 2 | Użytkownicy korzystający z bezpłatnych wyników wyszukiwania | Wymiar firstUserMedium zawiera słowo „organic”. |
| 3 | Rozpoczęcie sesji | Nazwa zdarzenia to session_start. |
| 4 | Wyświetlenie strony/ekranu | Nazwa zdarzenia to screen_view lub page_view. |
| 5 | Zakup | Nazwa zdarzenia to purchase lub in_app_purchase. |
Etap 1 (pierwsze otwarcie/wizyta) ścieżki obejmuje wszystkich użytkowników po pierwszej interakcji z witryną lub aplikacją, np. użytkowników, którzy wywołali zdarzenia first_open lub first_visit.
Aby wdrożyć to zachowanie, w tym fragmencie kodu określono obiekt FunnelStep z polem filterExpression.
Pole wyrażenia filtra to obiekt FunnelFilterExpression utworzony przez połączenie dwóch obiektów FunnelEventFilter za pomocą grupy OR.
{
"name": "Purchase",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_open"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_visit"
}
}
]
}
}
}
Krok 2 (Użytkownicy z bezpłatnych wyników wyszukiwania) ścieżki obejmuje użytkowników, których pierwsze medium zawiera termin „organic”. W tym fragmencie kodu pole fieldName w FunnelFieldFilter
informuje filtr, że ma dopasowywać wymiar firstUserMedium.
Pole stringFilter zawiera warunek uwzględniania tylko tych wartości wymiaru, które zawierają termin „organic”.
{
"name": "Organic visitors",
"filterExpression": {
"funnelFieldFilter": {
"fieldName": "firstUserMedium",
"stringFilter": {
"matchType": "CONTAINS",
"caseSensitive": false,
"value": "organic"
}
}
}
}
Pozostałe kroki ścieżki możesz określić w podobny sposób.
Wymiar podziału
Opcjonalny wymiar podziału (w tym przykładzie deviceCategory) można określić za pomocą obiektu FunnelBreakdown:
"funnelBreakdown": {
"breakdownDimension": {
"name": "deviceCategory"
}
}
Domyślnie w raporcie uwzględniane jest tylko pierwszych 5 różnych wartości wymiaru podziału. Aby zastąpić to działanie, możesz użyć pola limit obiektu FunnelBreakdown.
Pełne zapytanie o raport ścieżki
Oto pełna kwerenda, która generuje raport ścieżki:
HTTP
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1alpha/properties/GA_PROPERTY_ID:runFunnelReport
{
"dateRanges": [
{
"startDate": "30daysAgo",
"endDate": "today"
}
],
"funnelBreakdown": {
"breakdownDimension": {
"name": "deviceCategory"
}
},
"funnel": {
"steps": [
{
"name": "First open/visit",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_open"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_visit"
}
}
]
}
}
},
{
"name": "Organic visitors",
"filterExpression": {
"funnelFieldFilter": {
"fieldName": "firstUserMedium",
"stringFilter": {
"matchType": "CONTAINS",
"caseSensitive": false,
"value": "organic"
}
}
}
},
{
"name": "Session start",
"filterExpression": {
"funnelEventFilter": {
"eventName": "session_start"
}
}
},
{
"name": "Screen/Page view",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "screen_view"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "page_view"
}
}
]
}
}
},
{
"name": "Purchase",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "purchase"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "in_app_purchase"
}
}
]
}
}
}
]
}
}
Zgłoś odpowiedź
Odpowiedź na żądanie raportu o ścieżce w interfejsie Funnel Report API składa się z 2 głównych części, które są zwracane jako obiekt FunnelSubReport: wizualizacja ścieżki i tabela ścieżki.
Wizualizacja ścieżek
Wizualizacja ścieżki, zwracana w polu funnelVisualization odpowiedzi na raport o ścieżce, zawiera ogólne podsumowanie raportu o ścieżce. Jest to przydatne, ponieważ – jak sama nazwa wskazuje – umożliwia szybkie wyświetlenie wygenerowanego raportu o ścieżce.
Każdy wiersz tabeli wizualizacji ścieżki zawiera niektóre lub wszystkie z tych pól:
Nazwa kroku ścieżki (
funnelStepNamewymiar).Liczba aktywnych użytkowników (dane
activeUsers).Segment (wymiar
segment). Występuje tylko wtedy, gdy w zapytaniu o ścieżkę określono parametrSegment.Data (wymiar
date). Występuje tylko wtedy, gdy w zapytaniu określono typ wizualizacjiTRENDED_FUNNEL.Wymiar następnej czynności (
funnelStepNextAction). Występuje tylko wtedy, gdy w zapytaniu o ścieżkę została określona wartośćFunnelNextAction.
Tak sekcja wizualizacji Ścieżka w przykładzie raportu z tego przewodnika będzie wyglądać w interfejsie internetowym Google Analytics:

Tabela ścieżek
Tabela ścieżki, która jest zwracana w polu funnelTable odpowiedzi na raport ścieżki, stanowi główną część raportu. Każdy wiersz tabeli zawiera niektóre lub wszystkie z tych pól:
Nazwa kroku ścieżki (
funnelStepNamewymiar).Wymiar podziału.
Liczba aktywnych użytkowników (dane
activeUsers).Współczynnik ukończenia kroku (wartość
funnelStepCompletionRate).Liczba porzuceń na etapie (
funnelStepAbandonments).Odsetek porzuceń na etapie (wartość
funnelStepAbandonmentRate).Nazwa segmentu (
segmentwymiar). Występuje tylko wtedy, gdy w zapytaniu o ścieżkę określono parametrSegment.
Łączne wartości są zwracane w osobnym wierszu, w którym wartość wymiaru podziału to RESERVED_TOTAL.
Oto przykład tabeli ścieżki wyświetlanej w interfejsie internetowym Google Analytics:

Odpowiedź nieprzetworzona
Poniższy fragment kodu pokazuje przykład surowych danych zwróconych w odpowiedzi na zapytanie runFunnelReport.
W zależności od danych zbieranych przez Twoją usługę przykładowy raport zwróci poniższy raport pokazujący liczbę aktywnych użytkowników uwzględnionych na każdym etapie ścieżki.
{
"funnelTable": {
"dimensionHeaders": [
{
"name": "funnelStepName"
},
{
"name": "deviceCategory"
}
],
"metricHeaders": [
{
"name": "activeUsers",
"type": "TYPE_INTEGER"
},
{
"name": "funnelStepCompletionRate",
"type": "TYPE_INTEGER"
},
{
"name": "funnelStepAbandonments",
"type": "TYPE_INTEGER"
},
{
"name": "funnelStepAbandonmentRate",
"type": "TYPE_INTEGER"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "RESERVED_TOTAL"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4621565"
},
{
"value": "0.27780178359495106"
},
{
"value": "3337686"
},
{
"value": "0.72219821640504889"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "desktop"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4015959"
},
{
"value": "0.27425279989163237"
},
{
"value": "2914571"
},
{
"value": "0.72574720010836768"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "mobile"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "595760"
},
{
"value": "0.29156035987646034"
},
{
"value": "422060"
},
{
"value": "0.70843964012353966"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "tablet"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "33638"
},
{
"value": "0.205571080325822"
},
{
"value": "26723"
},
{
"value": "0.79442891967417806"
}
]
},
...
],
"metadata": {
"samplingMetadatas": [
{
"samplesReadCount": "9917254",
"samplingSpaceSize": "1162365416"
}
]
}
},
"funnelVisualization": {
"dimensionHeaders": [
{
"name": "funnelStepName"
}
],
"metricHeaders": [
{
"name": "activeUsers",
"type": "TYPE_INTEGER"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4621565"
}
]
},
...
],
"metadata": {
"samplingMetadatas": [
{
"samplesReadCount": "9917254",
"samplingSpaceSize": "1162365416"
}
]
}
},
"kind": "analyticsData#runFunnelReport"
}
Biblioteki klienta
W krótkim przewodniku znajdziesz wyjaśnienie, jak zainstalować i skonfigurować biblioteki klienta.
Oto przykłady użycia bibliotek klienta, które uruchamiają zapytanie o ścieżkę i wyświetlają odpowiedź.
Java
import com.google.analytics.data.v1alpha.AlphaAnalyticsDataClient; import com.google.analytics.data.v1alpha.DateRange; import com.google.analytics.data.v1alpha.Dimension; import com.google.analytics.data.v1alpha.DimensionHeader; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelBreakdown; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelEventFilter; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelFieldFilter; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelFilterExpression; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelFilterExpressionList; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelStep; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelSubReport; import com.google.analytics.data.v1alpha.MetricHeader; import com.google.analytics.data.v1alpha.Row; import com.google.analytics.data.v1alpha.RunFunnelReportRequest; import com.google.analytics.data.v1alpha.RunFunnelReportResponse; import com.google.analytics.data.v1alpha.SamplingMetadata; import com.google.analytics.data.v1alpha.StringFilter; import com.google.analytics.data.v1alpha.StringFilter.MatchType; /** * Google Analytics Data API sample application demonstrating the creation of a funnel report. * * <p>See * https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/data/v1/rest/v1alpha/properties/runFunnelReport * for more information. * * <p>Before you start the application, please review the comments starting with "TODO(developer)" * and update the code to use correct values. * * <p>To run this sample using Maven: * * <pre>{@code * cd google-analytics-data * mvn compile exec:java -Dexec.mainClass="com.google.analytics.data.samples.RunFunnelReportSample" * }</pre> */ public class RunFunnelReportSample { public static void main(String... args) throws Exception { /** * TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4 property ID before * running the sample. */ String propertyId = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID"; sampleRunFunnelReport(propertyId); } /** * Runs a funnel query to build a report with 5 funnel steps. * * <ol> * <li>First open/visit (event name is `first_open` or `first_visit`). * <li>Organic visitors (`firstUserMedium` dimension contains the term "organic"). * <li>Session start (event name is `session_start`). * <li>Screen/Page view (event name is `screen_view` or `page_view`). * <li>Purchase (event name is `purchase` or `in_app_purchase`). * </ol> * * The report configuration reproduces the default funnel report provided in the Funnel * Exploration template of the Google Analytics UI. See more at * https://support.google.com/analytics/answer/9327974 */ static void sampleRunFunnelReport(String propertyId) throws Exception { // Using a default constructor instructs the client to use the credentials // specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable. try (AlphaAnalyticsDataClient analyticsData = AlphaAnalyticsDataClient.create()) { RunFunnelReportRequest.Builder requestBuilder = RunFunnelReportRequest.newBuilder() .setProperty("properties/" + propertyId) .addDateRanges(DateRange.newBuilder().setStartDate("30daysAgo").setEndDate("today")) .setFunnelBreakdown( FunnelBreakdown.newBuilder() .setBreakdownDimension(Dimension.newBuilder().setName("deviceCategory"))); // Adds each step of the funnel. requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("First open/visit") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setOrGroup( FunnelFilterExpressionList.newBuilder() .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("first_open"))) .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("first_visit")))))); requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("Organic visitors") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelFieldFilter( FunnelFieldFilter.newBuilder() .setFieldName("firstUserMedium") .setStringFilter( StringFilter.newBuilder() .setMatchType(MatchType.CONTAINS) .setCaseSensitive(false) .setValue("organic"))))); requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("Session start") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder().setEventName("session_start")))); requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("Screen/Page view") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setOrGroup( FunnelFilterExpressionList.newBuilder() .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("screen_view"))) .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("page_view")))))); requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("Purchase") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setOrGroup( FunnelFilterExpressionList.newBuilder() .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("purchase"))) .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("in_app_purchase")))))); // Make the request. RunFunnelReportResponse response = analyticsData.runFunnelReport(requestBuilder.build()); printRunFunnelReportResponse(response); } } /** Prints results of a runFunnelReport call. */ static void printRunFunnelReportResponse(RunFunnelReportResponse response) { System.out.println("Report result:"); System.out.println("=== FUNNEL VISUALIZATION ==="); printFunnelSubReport(response.getFunnelVisualization()); System.out.println("=== FUNNEL TABLE ==="); printFunnelSubReport(response.getFunnelTable()); } /** Prints the contents of a FunnelSubReport object. */ private static void printFunnelSubReport(FunnelSubReport funnelSubReport) { System.out.println("Dimension headers:"); for (DimensionHeader dimensionHeader : funnelSubReport.getDimensionHeadersList()) { System.out.println(dimensionHeader.getName()); } System.out.println(); System.out.println("Metric headers:"); for (MetricHeader metricHeader : funnelSubReport.getMetricHeadersList()) { System.out.println(metricHeader.getName()); } System.out.println(); System.out.println("Dimension and metric values for each row in the report:"); for (int rowIndex = 0; rowIndex < funnelSubReport.getRowsCount(); rowIndex++) { Row row = funnelSubReport.getRows(rowIndex); for (int fieldIndex = 0; fieldIndex < row.getDimensionValuesCount(); fieldIndex++) { System.out.printf( "%s: '%s'%n", funnelSubReport.getDimensionHeaders(fieldIndex).getName(), row.getDimensionValues(fieldIndex).getValue()); } for (int fieldIndex = 0; fieldIndex < row.getMetricValuesCount(); fieldIndex++) { System.out.printf( "%s: '%s'%n", funnelSubReport.getMetricHeaders(fieldIndex).getName(), row.getMetricValues(fieldIndex).getValue()); } } System.out.println(); System.out.println("Sampling metadata for each date range:"); for (int metadataIndex = 0; metadataIndex < funnelSubReport.getMetadata().getSamplingMetadatasCount(); metadataIndex++) { SamplingMetadata samplingMetadata = funnelSubReport.getMetadata().getSamplingMetadatas(metadataIndex); System.out.printf( "Sampling metadata for date range #%d: samplesReadCount=%d, samplingSpaceSize=%d%n", metadataIndex, samplingMetadata.getSamplesReadCount(), samplingMetadata.getSamplingSpaceSize()); } } }
PHP
use Google\Analytics\Data\V1alpha\Client\AlphaAnalyticsDataClient; use Google\Analytics\Data\V1alpha\DateRange; use Google\Analytics\Data\V1alpha\Dimension; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelBreakdown; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelEventFilter; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelFieldFilter; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelFilterExpression; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelFilterExpressionList; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelStep; use Google\Analytics\Data\V1alpha\Funnel; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelSubReport; use Google\Analytics\Data\V1alpha\RunFunnelReportRequest; use Google\Analytics\Data\V1alpha\RunFunnelReportResponse; use Google\Analytics\Data\V1alpha\StringFilter; use Google\Analytics\Data\V1alpha\StringFilter\MatchType; /** * Runs a funnel query to build a report with 5 funnel steps. * * Step 1: First open/visit (event name is `first_open` or `first_visit`). * Step 2: Organic visitors (`firstUserMedium` dimension contains the term "organic"). * Step 3: Session start (event name is `session_start`). * Step 4: Screen/Page view (event name is `screen_view` or `page_view`). * Step 5: Purchase (event name is `purchase` or `in_app_purchase`). * * The report configuration reproduces the default funnel report provided in the Funnel * Exploration template of the Google Analytics UI. See more at * https://support.google.com/analytics/answer/9327974 * * @param string $propertyId Your GA-4 Property ID */ function run_funnel_report(string $propertyId) { // Create an instance of the Google Analytics Data API client library. $client = new AlphaAnalyticsDataClient(); // Create the funnel report request. $request = (new RunFunnelReportRequest()) ->setProperty('properties/' . $propertyId) ->setDateRanges([ new DateRange([ 'start_date' => '30daysAgo', 'end_date' => 'today', ]), ]) ->setFunnelBreakdown( new FunnelBreakdown([ 'breakdown_dimension' => new Dimension([ 'name' => 'deviceCategory' ]) ]) ) ->setFunnel(new Funnel()); // Add funnel steps to the funnel. // 1. Add first open/visit step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'First open/visit', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'or_group' => new FunnelFilterExpressionList([ 'expressions' => [ new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'first_open', ]) ]), new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'first_visit' ]) ]) ] ]) ]) ]); // 2. Add organic visitors step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'Organic visitors', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'funnel_field_filter' => new FunnelFieldFilter([ 'field_name' => 'firstUserMedium', 'string_filter' => new StringFilter([ 'match_type' => MatchType::CONTAINS, 'case_sensitive' => false, 'value' => 'organic', ]) ]) ]) ]); // 3. Add session start step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'Session start', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'session_start', ]) ]) ]); // 4. Add screen/page view step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'Screen/Page view', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'or_group' => new FunnelFilterExpressionList([ 'expressions' => [ new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'screen_view', ]) ]), new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'page_view' ]) ]) ] ]) ]) ]); // 5. Add purchase step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'Purchase', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'or_group' => new FunnelFilterExpressionList([ 'expressions' => [ new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'purchase', ]) ]), new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'in_app_purchase' ]) ]) ] ]) ]) ]); // Make an API call. $response = $client->runFunnelReport($request); printRunFunnelReportResponse($response); } /** * Print results of a runFunnelReport call. * @param RunFunnelReportResponse $response */ function printRunFunnelReportResponse(RunFunnelReportResponse $response) { print 'Report result: ' . PHP_EOL; print '=== FUNNEL VISUALIZATION ===' . PHP_EOL; printFunnelSubReport($response->getFunnelVisualization()); print '=== FUNNEL TABLE ===' . PHP_EOL; printFunnelSubReport($response->getFunnelTable()); } /** * Print the contents of a FunnelSubReport object. * @param FunnelSubReport $subReport */ function printFunnelSubReport(FunnelSubReport $subReport) { print 'Dimension headers:' . PHP_EOL; foreach ($subReport->getDimensionHeaders() as $dimensionHeader) { print $dimensionHeader->getName() . PHP_EOL; } print PHP_EOL . 'Metric headers:' . PHP_EOL; foreach ($subReport->getMetricHeaders() as $metricHeader) { print $metricHeader->getName() . PHP_EOL; } print PHP_EOL . 'Dimension and metric values for each row in the report:'; foreach ($subReport->getRows() as $rowIndex => $row) { print PHP_EOL . 'Row #' . $rowIndex . PHP_EOL; foreach ($row->getDimensionValues() as $dimIndex => $dimValue) { $dimName = $subReport->getDimensionHeaders()[$dimIndex]->getName(); print $dimName . ": '" . $dimValue->getValue() . "'" . PHP_EOL; } foreach ($row->getMetricValues() as $metricIndex => $metricValue) { $metricName = $subReport->getMetricHeaders()[$metricIndex]->getName(); print $metricName . ": '" . $metricValue->getValue() . "'" . PHP_EOL; } } print PHP_EOL . 'Sampling metadata for each date range:' . PHP_EOL; foreach ($subReport->getMetadata()->getSamplingMetadatas() as $metadataIndex => $metadata) { printf('Sampling metadata for date range #%d: samplesReadCount=%d' . 'samplingSpaceSize=%d%s', $metadataIndex, $metadata->getSamplesReadCount(), $metadata->getSamplingSpaceSize(), PHP_EOL); } }
Python
from google.analytics.data_v1alpha import AlphaAnalyticsDataClient from google.analytics.data_v1alpha.types import ( DateRange, Dimension, Funnel, FunnelBreakdown, FunnelEventFilter, FunnelFieldFilter, FunnelFilterExpression, FunnelFilterExpressionList, FunnelStep, RunFunnelReportRequest, StringFilter, ) def run_sample(): """Runs the sample.""" # TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4 # property ID before running the sample. property_id = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID" run_funnel_report(property_id) def run_funnel_report(property_id="YOUR-GA4-PROPERTY-ID"): """Runs a funnel query to build a report with 5 funnel steps. Step 1: First open/visit (event name is `first_open` or `first_visit`). Step 2: Organic visitors (`firstUserMedium` dimension contains the term "organic"). Step 3: Session start (event name is `session_start`). Step 4: Screen/Page view (event name is `screen_view` or `page_view`). Step 5: Purchase (event name is `purchase` or `in_app_purchase`). The report configuration reproduces the default funnel report provided in the Funnel Exploration template of the Google Analytics UI. See more at https://support.google.com/analytics/answer/9327974 """ client = AlphaAnalyticsDataClient() request = RunFunnelReportRequest( property=f"properties/{property_id}", date_ranges=[DateRange(start_date="30daysAgo", end_date="today")], funnel_breakdown=FunnelBreakdown( breakdown_dimension=Dimension(name="deviceCategory") ), funnel=Funnel( steps=[ FunnelStep( name="First open/visit", filter_expression=FunnelFilterExpression( or_group=FunnelFilterExpressionList( expressions=[ FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="first_open" ) ), FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="first_visit" ) ), ] ) ), ), FunnelStep( name="Organic visitors", filter_expression=FunnelFilterExpression( funnel_field_filter=FunnelFieldFilter( field_name="firstUserMedium", string_filter=StringFilter( match_type=StringFilter.MatchType.CONTAINS, case_sensitive=False, value="organic", ), ) ), ), FunnelStep( name="Session start", filter_expression=FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="session_start" ) ), ), FunnelStep( name="Screen/Page view", filter_expression=FunnelFilterExpression( or_group=FunnelFilterExpressionList( expressions=[ FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="screen_view" ) ), FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="page_view" ) ), ] ) ), ), FunnelStep( name="Purchase", filter_expression=FunnelFilterExpression( or_group=FunnelFilterExpressionList( expressions=[ FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="purchase" ) ), FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="in_app_purchase" ) ), ] ) ), ), ] ), ) response = client.run_funnel_report(request) print_run_funnel_report_response(response) def print_funnel_sub_report(funnel_sub_report): """Prints the contents of a FunnelSubReport object.""" print("Dimension headers:") for dimension_header in funnel_sub_report.dimension_headers: print(dimension_header.name) print("\nMetric headers:") for metric_header in funnel_sub_report.metric_headers: print(metric_header.name) print("\nDimensions and metric values for each row in the report:") for row_idx, row in enumerate(funnel_sub_report.rows): print("\nRow #{}".format(row_idx)) for field_idx, dimension_value in enumerate(row.dimension_values): dimension_name = funnel_sub_report.dimension_headers[field_idx].name print("{}: '{}'".format(dimension_name, dimension_value.value)) for field_idx, metric_value in enumerate(row.metric_values): metric_name = funnel_sub_report.metric_headers[field_idx].name print("{}: '{}'".format(metric_name, metric_value.value)) print("\nSampling metadata for each date range:") for metadata_idx, metadata in enumerate( funnel_sub_report.metadata.sampling_metadatas ): print( "Sampling metadata for date range #{}: samplesReadCount={}, " "samplingSpaceSize={}".format( metadata_idx, metadata.samples_read_count, metadata.sampling_space_size ) ) def print_run_funnel_report_response(response): """Prints results of a runFunnelReport call.""" print("Report result:") print("=== FUNNEL VISUALIZATION ===") print_funnel_sub_report(response.funnel_visualization) print("=== FUNNEL TABLE ===") print_funnel_sub_report(response.funnel_table)