Analyse des données de Yandex Metrics

Analyse des données de Yandex Metrics

Для чего это нужно?
Это полезно, когда вам нужно быстро подготовить нестандартный отчет и сэкономить на этом кучу времени (часов) на ручной работе.

Парсинг данных по конкретной цели — может быть полезным занятием для ее аналитики, например за определенный период (месяц или квартал), чтобы сравнить данные ее конверсии по дням — об этом и пойдет речь в этом посте. Это может быть полезно, если вы добавили на сайт новую цель и хотите проверить ее эффективность, или проводите A/B тест

Как это работает?

1. Отправляем GET запрос к API Яндекс Метрики;
2. API возвращает в ответ JSON с данными;
3. Обрабатываем JSON под формат эксель таблицы.

Необходимый стек:

• Python и библиотеки для парсинга и обработки данных;
• API Яндекс Метрики;
• ИИ.

Если с питоном и ИИ все понятно, то с API Яндекс Метрики может быть чуть сложнее. Для ее работы необходимо создать специальное приложении (с аккаунта владельца счетчика) с необходимыми доступами к вашему счетчику:

Настройка счетчика:

1. Перед созданием приложения необходимо перейти в настройки вашего счетчика (с аккаунта владельца);
2. Далее перейти в раздел «Доступ» и активировать «Публичный доступ к статистике» (включить тумблер переключатель).

Создание приложения:

1. Переходим по ссылке https://oauth.yandex.ru/client/new;
2. Вводим название приложения (можно назвать также, как называется ваш счетчик, чтобы потом не путаться в приложениях — если их будет несколько);
3. Подгружаем иконку;
4. Выбираем платформу «Веб-сервисы»;
5. В Redirect URI указываем ссылку: https://oauth.yandex.ru/verification_code;
6. Указываем доступы для работы с Яндекс Метрикой (нужно ввести названия каждого доступа, так как в интерфейсе их нет):

metrika:read — выбираем «получение статистики, чтение параметров своих и доверенных счетчиков, получение списка счетчиков»;

metrika:write — выбираем «создание счетчиков, изменение параметров своих и доверенных счетчиков, загрузка любых данных»;

metrika:expenses — выбираем «загрузка в счетчики расходов»;

metrika:user_params — выбираем «загрузка в счетчики параметров пользователей»;

metrika:offline_data — выбираем «загрузка в счетчики офлайн-данных (данные из CRM, офлайн-конверсии, звонки)».

7. Нажать на кнопку «Создать приложение»;
8. После создания приложения вы увидите свой ClientID (это идентификатор приложения для получения QAuth токена);
9. Далее нужно вставить этот ID в конце ссылки (после знака равно): https://oauth.yandex.ru/authorize?response_type=token&client_id=КЛИЕНТ-АЙДИ и перейти по ней для получения вашего токена (его нужно будет скопировать и запомнить).

Создание скрипта:

Для создания скрипта парсинга данных по конкретной цели из Яндекс Метрики нам понадобится:

• Номер счетчика;
• Номер цели (можно увидеть рядом с ее названием в разделе «Цели» в Метрике);
• QAuth токен;
• Необходимые данные на вход (например: период, детализация, роботность, источник визита и тд — тут уже все на ваше усмотрение);

Рекомендую использовать ИИ (кстати, недавно писал пост — почему я не доверяю ИИ при работе с Python — почитайте, будет полезно). Пример промпта, который можете переделать под себя будет в комментариях к этому посту.

Про лимиты:

У Яндекс Метрики есть квоты на запросы к счетчику по API и их нужно соблюдать, чтобы не словить ошибку, о которой предупреждает сам Яндекс:

В случае превышения квот дальнейшие действия пользователя временно блокируются. При этом API возвращает ответ с HTTP-статусом 429 Too Many Requests. В теле ответа содержится информация о типе превышенной квоты.

Подробнее про сами квоты можете почитать здесь: https://yandex.ru/dev/metrika/ru/intro/quotas

На самом деле это все не нужно, когда в Яндекс Метрике есть отчет «Параметры целей» — просто выберите в таблице под графиком конкретную цель, укажите необходимый период, настройте детализацию (например по дням) и скачайте эксель таблицу графика. Но теперь вы знаете, как можно парсить данные из Метрики и возможно вам это пригодится для создания кастомного отчета