Bien que les données que Google Analytics obtient habituellement proviennent du code de suivi, il est possible d'ajouter des données provenant d'autres sources. De cette façon, nous pouvons obtenir une vue contextuelle d'eux dans les analyses qui sont faites.
Il y a deux façons d'ajouter des données à Analytics à partir d'autres sources sans utiliser de code de suivi :
- Relier les comptes.
- L'importation de données.
Le contrôle des deux méthodes se fait à partir des paramètres de Google Analytics.
Ainsi, les données que vous importez et celles fournies par le code de suivi de l'AG sont traitées ensemble, ce qui apporte de nouvelles informations à vos analyses.
Lien vers le compte
Mediante el enlace de cuentas podremos agregar datos de varios productos de Google, como Google Adwords, Google Adsense y Google Search Console (AKA Google Webmasters Tools). Mediante este enlace de cuentas, los diferentes productos enviarán sus datos a Analytics para que este los integre como datos propios. Así, por ejemplo, si enlazamos Google Adwords, será posible ver datos de clics, impresiones y costes de Adworks en Analytics. o si enlazamos Search Console, se podrá tener una visión más precisa sobre los términos de búsqueda han utilizado en Google los usuarios para llegar a nuestra Web (reduciendo el famoso not set que aparece cuando se filtra un informes por términos de búsqueda). También podemos enlazar con otros productos como Ad Exchange, servicios de DoubleClick, Google Play o con notificaciones desde redes de publicidad de terceros.
Importation de données
L'autre méthode d'ajout de données à Analytics consiste à importer des données, par exemple des données provenant de campagnes publicitaires, ou des données sur les produits, ou tout autre type de données. Pour importer, il doit y avoir un champ de données qui agit comme une clé commune entre la source externe d'où nous obtenons les données et Analytics, afin de nous permettre de relier les deux ensembles de données.
Deux méthodes sont disponibles pour cela :
- Crear una Definición Personalizada (lo que antes se llamaba Dimensión personalizada o Dimension Widening).
- Mediante la importación de datos de datos de costes.
Dimensions personnalisées
Con la creación de Definiciones Personalizadas es posible importar cualquier dato a GA. Imaginemos que tenemos un sitio Web en el que escriben varios autores y queremos saber quienes tienen el contenido más popular, en ese caso deberíamos crear una Definición Personalizada con el nombre autor de tipo hit que te permitirá tener un nuevo informe en el que se recojan las páginas visitadas agrupadas por autor en el que el campo clave sea la URL del artículo.
Les données peuvent être téléchargées via un fichier csv ou via l'API de Google Analytics, dans ce cas elles peuvent être envoyées en tant que hit, en modifiant le code de suivi de Google Analytics et en ajoutant l'index qu'Analytics a attribué à cette dimension.
ga('send', 'pageview', {
'dimension5': '<?=$author?
});Importation de données sur les coûts
El otro método para agregar datos a Analytics es la importación de datos de costes, que se usa principalmente para añadir aquellos datos que supongan una evaluación monetaria, por ejemplo, el tener la información de una campaña cpc generada en Bing. De esta forma, podremos saber el retorno de la inversión en estas campañas.
Pour pouvoir effectuer cette importation, nous devrons créer un fichier qui inclut la source et le support de la campagne, données qui seront la clé avec laquelle nous pourrons relier les données de la campagne avec celles que nous avons déjà dans Analytics. Pour ce faire, les étapes suivantes doivent être suivies :
- Implementar las url de la campaña personalizada.
- Crear un conjunto o estructura de datos.
- Generar los datos de subida como un archivo CSV.
- Subir los datos de clics y de costes desde el archivo csv creado.
En bref, nous pouvons incorporer des données externes à notre propriété Analytics, soit à partir des produits Google de l'intégration ou de l'importation, soit automatiquement, soit en téléchargeant des fichiers csv. Ces deux méthodes nous permettront d'avoir un meilleur contexte pour les données que nous analysons et de mesurer plus efficacement les performances de notre site web ou de notre application.
Je vous invite à laisser vos impressions et/ou vos doutes dans le formulaire de contact et à me suggérer de nouveaux sujets que vous souhaiteriez voir abordés dans ces tutoriels. Je serai heureux de vous répondre par courriel et d'écrire dans ce blog.
