1. Введение
Последнее обновление: 08.06.2021
Что вы построите
В этом практическом занятии вы узнаете, как отправлять внешние события в GA4 с помощью протокола Measurement Protocol .
В этом практическом занятии предполагается, что у вас уже есть приложение с интегрированной Google Analytics для Firebase. Если вы хотите узнать, как интегрировать Google Analytics с Firebase, сначала обратитесь к этому практическому занятию . Если вы хотите узнать, как создать приложение с Firebase, обратитесь к практическому занятию по разработке Android-приложений с использованием Firebase — дружественный чат .
Что вы узнаете
- Шаги для совершения первого звонка депутату парламента
- Understand parameters required for the call
- Send and validate your test call
- Build a sample script in Python to make the call
Что вам понадобится
- Your Android or iOS App
- Any IDE to make changes
- GA4 Account
- Дополнительно — среда разработки Python (или Colab ).
2. Collect the mandatory fields
Создание секретного ключа API в GA4
Перейдите в GA4 и создайте новый секретный ключ API, перейдя в раздел Администрирование > Потоки данных > выберите поток > Протокол измерения > Создать
Вы можете указать любое псевдонимное имя, и будет отображено секретное значение, которое вы можете использовать в своем вызове.
Если вы не уверены, как получить доступ к GA4, вы можете перейти в свой проект Firebase, проверить настройки проекта > Интеграции > Google Analytics и нажать «Управление». Подключение к Google Analytics должно быть видно, и вы сможете перейти непосредственно оттуда.
Collect app_instance_id
Для получения идентификатора экземпляра приложения (app_instance_id) можно использовать любой из перечисленных ниже методов.
- Using BigQuery Export
- Fetching Natively in your App Source Code
Оба эти момента подробно описаны ниже.
- Using BigQuery Export
Если у вас включен экспорт в BigQuery , выполните следующие действия.
- Sign in to Firebase
- Перейдите в раздел «Настройки проекта» > «Интеграции» > «BigQuery».
- Нажмите на кнопку «Просмотреть в BigQuery» рядом с набором данных.
Примечание: набор данных станет доступен только через 24-48 часов после включения этой опции.
- В BigQuery вы можете проверить наличие user_pseudo_id в таблице. Это app_instance_id, который вы можете использовать в своем запросе.
- Загрузка данных непосредственно в исходный код вашего приложения.
Если ваше приложение создано на Java, вы можете использовать что-то подобное для получения app_instance_id.
FirebaseAnalytics.getInstance(this).getAppInstanceId().addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<String>() {
@Override
public void onComplete(@NonNull Task<String> task) {
if (task.isSuccessful()) {
String user_pseudo_id = task.getResult();
}
}
});
Для Kotlin вы можете попробовать следующее.
Thread {
Firebase.analytics.appInstanceId.addOnSuccessListener { user_pseudo_id ->
Log.d("Firebase", "user_pseudo_id using appInstanceId is $user_pseudo_id")
/*
Store the value to your server or do something with the retrieved id
*/
}
}.start()
Если у вас есть iOS-приложение, вы можете использовать следующий код на Swift.
let user_pseudo_id = Analytics.appInstanceID()
print("user_pseudo_id = \(user_pseudo_id)")
/*
Store the value to your server or do something with the retrieved id
*/
Ниже приведены дополнительные ссылки в зависимости от вашей инфраструктуры.
3. Составление запроса
Вы можете создать пример вызова, используя Event Builder в GA4. (Для этого необходимо войти в систему и включить cookie-файлы). Убедитесь, что переключатель установлен в положение "firebase".
Вам необходимо заполнить следующие поля.
- api_secret - Уже создан ранее в GA4
- firebase_app_id — Чтобы получить этот идентификатор, перейдите в раздел Администрирование > Потоки данных > выберите свой поток . Он должен отображаться, как показано ниже.
- app_instance_id - Вы уже получили это значение.
- Поле user_id не является обязательным. Пока можете оставить его пустым.
- Категория — выберите в выпадающем списке «Пользовательская» и укажите любое название события по вашему выбору (не используйте автоматически собираемые события ). В данном случае мы используем «test_from_codelab».
При желании вы также можете указать параметры события и/или свойства пользователя, нажав на кнопки ниже.
После заполнения всех полей вы увидите что-то подобное, с кнопкой «Проверить событие».
Как только вы дойдете до этого места, нажмите кнопку «ПРОВЕРИТЬ СОБЫТИЕ», выделенную оранжевым цветом. Должно отобразиться сообщение, указанное ниже, подтверждающее действительность события, и вы увидите кнопку «ОТПРАВИТЬ В GA». На этом этапе, если событие будет признано недействительным, инструмент укажет вам точное поле, где возникла проблема, и вы сможете исправить это и повторить попытку.
Теперь вы можете нажать на кнопку, и она должна отправить тестовое событие в GA4.
4. Проверка событий в GA4
После отправки события вы можете перейти в свою учетную запись GA4 и проверить состояние в режиме реального времени. Вы должны увидеть, что событие прошло успешно.
Для того чтобы события отобразились в режиме реального времени и сразу отобразились в отчете, может потребоваться около 24 часов, поэтому не стоит беспокоиться, если вы не увидите их в обычном отчете о событиях!
Если у вас возникли проблемы или несоответствия, может быть полезно ознакомиться с известными ограничениями протокола измерений здесь.
5. Создание скрипта на Python
Теперь, когда вы протестировали это, вы можете изучить вызов API и полезную нагрузку события, чтобы построить аналогичную архитектуру на Python (или на любом другом языке по вашему выбору), которая сможет выполнять этот вызов. Затем вы можете запланировать его с желаемой частотой и запустить в работу. Для этой части вы можете использовать любую IDE на ваш выбор, поддерживающую Python, или просто использовать блокнот Google Colab , который не требует установки на ваше устройство.
Обратившись к конструктору событий GA4, вы увидите, что конечная точка выглядит следующим образом.
POST /mp/collect?firebase_app_id=XXXX&api_secret=XXXX
HTTP/1.1
Host: www.google-analytics.com
Полезная нагрузка события была следующей:
{
"app_instance_id": XXXX,
"non_personalized_ads": false,
"events": [
{
"name": "test_from_codelab",
"params": {
"test_param": "test_123"
}
}
]
}
Это можно перевести на Python, используя что-то подобное.
import requests
import json
url = "https://www.google-analytics.com/mp/collect?firebase_app_id=XXXX&api_secret=XXXX"
payload = {
"app_instance_id": XXXX,
"non_personalized_ads": False,
"events": [
{
"name": "test_from_codelab",
"params": {
"test_param": "test_123"
}
}
]
}
r = requests.post(url,data=json.dumps(payload),verify=True)
print(r.status_code)
После выполнения этой команды с правильными значениями вы также должны увидеть, как событие отображается в режиме реального времени в GA4.
6. Поздравляем!
Поздравляем, вы успешно использовали протокол Measurement Protocol в GA4. Теперь вы можете создавать мощные архитектурные решения для отправки более значимых данных в Google Analytics и улучшения маркетинговой и бизнес-аналитики. Чтобы максимально эффективно использовать это, мы также рекомендуем подключиться к Google Ads и импортировать эти события в качестве конверсий. Подробные инструкции по этому поводу вы найдете в шаге 6 этого руководства . Для отслеживания конверсий Google Ads будет отображать только данные, связанные с IDFA или идентификаторами устройств, собранными из Firebase SDK за последние 60 дней. Имейте в виду, что это все еще альфа-версия API, и обязательно ознакомьтесь с ограничениями, перечисленными здесь , которые должны быть устранены до полного запуска.
Вы узнали
- Как собрать необходимые переменные для совершения звонков MP
- Как отправлять и проверять тестовые события
- Как создать скрипт для отправки MP-звонков