Acerca de este codelab
1. Introducción
Última actualización: 08/06/2021
Qué compilarás
En este codelab, aprenderás a enviar eventos externos a GA4 con el Protocolo de medición.
En este codelab, se supone que ya tienes una app con Google Analytics para Firebase implementado. Si quieres aprender a realizar la integración con Google Analytics para Firebase, consulta primero este codelab. Si quieres aprender a compilar una app con Firebase, consulta el codelab de Firebase para Android: compila un chat amigable.
Qué aprenderás
- Pasos para realizar tu primera llamada a MP
- Comprende los parámetros necesarios para la llamada
- Envía y valida tu llamada de prueba
- Compila una secuencia de comandos de muestra en Python para realizar la llamada
Requisitos
- Tu app para Android o iOS
- Cualquier IDE para realizar cambios
- Cuenta de GA4
- Opcional: Entorno de desarrollo de Python (o Colab)
2. Recopila los campos obligatorios
Cómo crear un secreto de API en GA4
Navega a GA4 y crea tu nuevo secreto de API. Para ello, ve a Administrador > Flujos de datos > elige tu flujo > Protocolo de medición > Crear.
Puedes proporcionar cualquier sobrenombre y se mostrará el valor secreto, que puedes usar en tu llamada.
Si no sabes cómo acceder a GA4, puedes visitar tu proyecto de Firebase, verificar Configuración del proyecto > Integraciones > Google Analytics y hacer clic en "Administrar". La conexión de Google Analytics debería estar visible, y también puedes navegar directamente desde allí.
Recopila app_instance_id
Puedes usar cualquiera de los siguientes métodos para recopilar tu app_instance_id.
- Cómo usar BigQuery Export
- Cómo recuperar datos de forma nativa en el código fuente de tu app
Ambos se explican con más detalle a continuación.
- Cómo usar BigQuery Export
Si tienes habilitada la exportación a BigQuery , puedes seguir los pasos que se indican a continuación.
- Accede a Firebase
- Navega a Configuración del proyecto > Integraciones > BigQuery.
- Haz clic en "Ver en BigQuery" cerca del conjunto de datos.
Nota : El conjunto de datos estará disponible solo después de que el botón de activación se haya habilitado durante aproximadamente 24 a 48 horas.
- En BigQuery, puedes buscar user_pseudo_id en la tabla. Este es el app_instance_id que puedes usar en tu llamada.
- Cómo recuperar datos de forma nativa en el código fuente de tu app
Si tu app se compiló con Java, puedes usar algo como esto para recuperar el 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();
}
}
});
En el caso de Kotlin, puedes probar lo siguiente:
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()
Si tienes una app para iOS, puedes usar lo siguiente en 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
*/
A continuación, se incluyen más vínculos según tu infraestructura.
3. Cómo crear la llamada
Puedes crear una llamada de muestra con el Creador de eventos en GA4. (Para ello, debes acceder y tener habilitadas las cookies). Asegúrate de que el botón de activación esté configurado en "firebase".
Deberás completar los siguientes campos:
- api_secret: Ya se creó anteriormente en GA4.
- firebase_app_id: Para obtener este valor, ve a Administrador > Flujos de datos > elige tu flujo . Debería mostrarse como se indica a continuación.
- app_instance_id: Ya recuperaste este valor.
- user_id no es obligatorio. Puedes dejarlo en blanco por ahora
- Categoría: Cambia este valor a "Personalizada" en el menú desplegable y escribe el nombre del evento que elijas (no uses ningún evento recopilado automáticamente). Aquí usamos "test_from_codelab".
De manera opcional, también puedes proporcionar parámetros de eventos o propiedades del usuario haciendo clic en los botones que aparecen a continuación.
Una vez que hayas completado todo, deberías ver algo como lo siguiente, con un botón para "Validar evento".
Una vez que llegues a este punto, haz clic en "VALIDATE EVENT" , el botón destacado en naranja. Se debería mostrar el siguiente mensaje, en el que se especifica que el evento es válido, y deberías ver un botón para "ENVIAR A GA". En este punto, si el evento aparece como no válido, la herramienta te indicará el campo exacto en el que hay un problema, y podrás corregirlo y volver a intentarlo.
Ahora puedes hacer clic en el botón, y se debería enviar un evento de prueba a GA4.
4. Validación de eventos en GA4
Una vez que hayas enviado el evento, puedes navegar a tu cuenta de GA4 y consultar la pestaña En tiempo real. Deberías ver el evento.
Los eventos pueden tardar alrededor de 24 horas en propagarse de la vista en tiempo real a la pestaña de informes de eventos reales, así que no te preocupes si no los ves de inmediato en los informes de eventos normales.
Si tienes problemas o discrepancias, te recomendamos que consultes las limitaciones conocidas del Protocolo de medición aquí.
5. Cómo compilar una secuencia de comandos de Python
Ahora que la probaste, puedes examinar la llamada a la API y la carga útil del evento para compilar una arquitectura similar en Python (o en cualquier lenguaje que elijas) que pueda realizar esta llamada. Luego, puedes programar esta acción con la frecuencia que desees y ponerla en funcionamiento. Para esta parte, puedes usar cualquier IDE que elijas que admita Python o simplemente usar un notebook de Google Colab que no requiera ninguna instalación en tu dispositivo.
Si vuelves al Creador de eventos de GA4, verás que el extremo es el siguiente:
POST /mp/collect?firebase_app_id=XXXX&api_secret=XXXX
HTTP/1.1
Host: www.google-analytics.com
La carga útil del evento fue la siguiente:
{
"app_instance_id": XXXX,
"non_personalized_ads": false,
"events": [
{
"name": "test_from_codelab",
"params": {
"test_param": "test_123"
}
}
]
}
Puedes traducir esto a Python con algo como esto
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)
Una vez que lo ejecutes con los valores correctos, deberías ver que el evento se refleja de manera similar en tiempo real en GA4.
6. Felicitaciones
Felicitaciones, usaste correctamente el Protocolo de medición en GA4. Ahora puedes crear arquitecturas de soluciones potentes para enviar datos más significativos a Google Analytics y mejorar tus estadísticas de marketing y empresariales. Para aprovechar al máximo esta función, también te sugerimos que te conectes a Google Ads y que importes estos eventos como conversiones. Puedes consultar el paso 6 de este codelab para obtener instrucciones detalladas al respecto. Para el seguimiento de conversiones, Google Ads solo mostrará los datos asociados con el IDFA o los IDs de dispositivo recopilados del SDK de Firebase en los últimos 60 días. Ten en cuenta que esta sigue siendo una API alfa y asegúrate de revisar las limitaciones que se indican aquí y que se deben abordar antes del lanzamiento completo.
Aprendiste lo siguiente:
- Cómo recopilar las variables correctas para realizar llamadas a MP
- Cómo enviar y validar eventos de prueba
- Cómo compilar una secuencia de comandos para enviar llamadas de MP