Le module complémentaire de Google Analytics pour les feuilles : Une introduction à un outil sous-utilisé

Le module complémentaire de Google Analytics pour les feuilles : Une introduction à un outil sous-utilisé

Le module complémentaire de Google Analytics pour les feuilles : Une introduction à un outil sous-utilisé

Voir aussi :
– Comment automatiser les rapports de Google Analytics avec Google Sheets
– Comment utiliser l’analyse de recherche dans les fiches Google pour un meilleur aperçu du référencement
– Comment découvrir des données cachées au niveau des mots-clés à l’aide de Google Sheets

Avec ce billet, je partage tout ce qu’il faut savoir sur un outil sous-estimé : le module complémentaire de Google Analytics pour Google Feuilles. Dans cet article, je vais aborder les points suivants :

1. Qu’est-ce que le module complémentaire Google Analytics ?

2. Comment installer et configurer le module complémentaire de Google Analytics.

3. Comment créer un rapport personnalisé avec le module complémentaire de Google Analytics.

4. Un exemple pratique de création d’un rapport automatisé, étape par étape.

5. Autres considérations et pièges à éviter.

Merci à Websterdata de m’avoir invité et de m’avoir donné la chance d’écrire sur cet outil simple et puissant !

1. Qu’est-ce que le module complémentaire Google Analytics et pourquoi devrais-je m’en soucier ?

Je suis content d’avoir posé la question. Pour faire simple, le module complémentaire Google Analytics est une extension de Google Sheets qui vous permet de créer des rapports personnalisés au sein de Sheets. Le module complémentaire fonctionne en se connectant à un compte Analytics existant, en utilisant l’API Analytics et les expressions régulières de Google pour filtrer les données que vous souhaitez extraire, et enfin en rassemblant les données dans un format facile et intuitif qui est mûr pour la création de rapports.

La véritable valeur ajoutée du module complémentaire de Google Analytics à un processus de reporting est qu’il est extrêmement flexible, fiable et permet de gagner du temps. Vos rapports seront toujours limités par les limites des feuilles (par rapport à Excel, par exemple), mais le cadre des feuilles a répondu à presque tous les besoins en matière de rapports que j’ai rencontrés jusqu’à présent et il en sera probablement de même pour la plupart d’entre vous !

En bref, l’add-on vous permet de le faire :

d’extraire toutes les données auxquelles vous pouvez accéder dans l’API d’analyse (analytics.google.com) directement dans une feuille de calcul
Comparer facilement les données historiques entre les différentes périodes
Filtrez et segmentez vos données
Automatiser les rapports réguliers
Ajustez les rapports existants pour obtenir de nouvelles données (plus besoin de réinventer la roue !)

Si tout cela vous semble utile, poursuivez votre lecture !

2. Pour commencer : Comment installer et configurer le module complémentaire de Google Analytics
2A. Installation du module complémentaire de Google Analytics
Allez dans Google Sheets.
Dans la barre d’en-tête, sous le titre de votre classeur, cliquez sur add-on.
Cela ouvre un menu déroulant – cliquez sur « Obtenir des modules complémentaires ».
Dans la fenêtre suivante, tapez « Google Analytics » dans la barre de recherche en haut à droite et appuyez sur « Entrée ».

Le premier résultat est le module complémentaire que nous voulons, alors allez-y et installez-le.

Rafraîchissez votre page et confirmez l’installation de l’extension en cliquant à nouveau sur « Add-ons ». Vous devriez voir une option pour « Google Analytics ».

C’est tout ce qu’il y a à installer !

2B. Installation du module complémentaire de Google Analytics

Maintenant que nous avons installé le module complémentaire Google Analytics, nous devons le configurer en le reliant à un compte Analytics avant de pouvoir l’utiliser.

Sous l’onglet « Add-ons » dans les feuilles, survolez « Google Analytics » pour exposer une barre latérale comme indiqué ci-dessous.

Cliquez sur « Créer un nouveau rapport ». Vous verrez un menu apparaître sur le côté droit de votre écran.

Dans ce menu, définissez les informations sur le compte Analytics que vous voulez mesurer.
Remplissez les mesures et les dimensions que vous voulez analyser. Vous pouvez personnaliser davantage la segmentation dans le rapport lui-même plus tard, il vous suffit donc de choisir un ensemble simple pour l’instant.
Cliquez sur « Créer un rapport ». Le résultat sera une nouvelle feuille, avec une configuration de rapport qui ressemble à ceci :

Note : Ceci n’est PAS votre rapport. Il s’agit de la configuration qui vous permet de faire savoir au module complémentaire quelles sont les informations que vous souhaitez voir figurer dans le rapport.

Une fois que vous êtes arrivé à cette étape, votre phase de configuration est terminée !

Ensuite, nous allons voir ce que signifient ces paramètres et comment les personnaliser pour adapter les données que vous recevez.

3. Création d’un rapport personnalisé avec le module complémentaire de Google Analytics

Vous avez donc maintenant toutes ces cases bizarres et vous vous demandez probablement ce que vous devez remplir et ce que vous ne devez pas remplir.

Avant d’entrer dans le vif du sujet, voyons ce qui se passe si vous ne remplissez rien de plus, et lancez le rapport à partir d’ici.

Pour exécuter un rapport configuré, cliquez à nouveau dans le menu « Add-Ons » et allez dans Google Analytics. De là, cliquez sur « Exécuter les rapports ». Assurez-vous d’avoir votre feuille de configuration ouverte lorsque vous faites cela !

Vous recevrez une notification vous indiquant que le rapport a été créé avec succès ou que quelque chose s’est mal passé (cela peut nécessiter un dépannage).

Si vous suivez l’exemple ci-dessus, votre sortie ressemblera à ceci :

Il s’agit de votre rapport réel. Hourra ! Alors, que voyons-nous réellement ? Revenons à la fiche « Configuration du rapport » pour le savoir.

La configuration du rapport :

Type et View ID sont des valeurs par défaut qu’il n’est pas nécessaire de modifier. Le nom du rapport est celui que vous souhaitez donner à votre rapport, et sera le nom généré pour la feuille de rapport créée lorsque vous exécutez vos rapports.

Donc, en réalité, dans la configuration de rapport ci-dessus, tout ce que nous voyons est :

N derniers jours = 7
Métriques = ga:utilisateurs

En d’autres termes, ce rapport indique le nombre total de sessions dans le View ID spécifié au cours de la dernière semaine. Intéressant peut-être, mais pas très utile. Voyons ce qui se passe si nous apportons quelques modifications.

J’ai changé Last N Days de 7 à 30, et j’ai ajouté Date comme dimension. En exécutant à nouveau le rapport, vous obtenez le résultat suivant :

En augmentant l’éventail des données tirées des 7 à 30 derniers jours, nous obtenons des données provenant d’un plus grand nombre de jours. En ajoutant la date comme dimension, nous pouvons voir combien de trafic le site a enregistré chaque jour.

Cela ne fait qu’effleurer la surface de ce que le module complémentaire de Google Analytics peut faire. Voici un aperçu des paramètres et de la manière de les utiliser :

Nom du paramètre

Obligatoire ?

Description et notes

Exemple Valeur(s)

Nom du rapport

Non

Le nom de votre rapport. Il s’agit du nom de la feuille de rapport qui est générée lorsque vous exécutez des rapports. Si vous exécutez plusieurs rapports et que vous souhaitez en exclure un sans supprimer sa configuration, supprimez le nom du rapport et la colonne sera ignorée la prochaine fois que vous exécuterez vos rapports.

« Trafic organique de janvier »

Tapez

Non

Les entrées sont soit « core » soit « mcf », représentatives respectivement de l’API de reporting de base et de l’API des entonnoirs multicanaux de Google. Core est la valeur par défaut et répondra à la plupart de vos besoins !

« core

/

« mcf

Voir (Profil) ID

Oui

L’Analytique estime que votre rapport en tirera des données. Vous pouvez trouver votre ID de vue dans l’interface Analytics, sous l’onglet Admin.

ga:12345678

Date de début / fin

Non

Utilisé alternativement avec les « Last N Days » (c’est-à-dire que vous devez en utiliser exactement un), vous permet de spécifier une gamme de données à partir de laquelle vous pouvez tirer.

2/1/2016 – 2/31/2016

Derniers N jours

Non

Utilisé alternativement avec la date de début et la date de fin (c’est-à-dire que vous devez en utiliser une seule), permet d’extraire les données des N derniers jours à partir de la date actuelle. Compte à rebours à partir de la date actuelle.

Tout nombre entier

Métriques

Oui

Les mesures que vous voulez tirer. Vous pouvez inclure plusieurs mesures par rapport. Vous trouverez de la documentation sur les mesures et les dimensions dans l’explorateur de mesures et de dimensions de Google

« ga:sessions »

Dimensions

Non

Les dimensions par lesquelles vous voulez que vos mesures soient segmentées. Vous pouvez inclure plusieurs dimensions par rapport. La documentation sur les mesures et les dimensions se trouve ici.

« ga:date »

Trier

Non

Spécifie un ordre de renvoi de vos données par, peut être utilisé pour organiser les données avant de générer un rapport. Remarque : vous ne pouvez trier que par les mesures/dimensions qui sont incluses dans votre rapport.

« sort=ga:browser,
ga:pays »

Filtres

Non

Filtrez les données incluses dans votre rapport en fonction de n’importe quelle dimension (pas seulement celles incluses dans le rapport).

« ga:country==Japon ;
ga:sessions>5 »

Segment

Non

Utilisez les segments de l’interface principale de reporting.

« users::condition: :
ga:browser==Chrome »

Niveau d’échantillonnage

Non

Dirige le niveau d’échantillonnage pour les données que vous tirez. Analytics échantillonne les données par défaut, mais l’add-on peut augmenter la précision de l’utilisation de l’échantillonnage.

« PRÉCISION_PLUS ÉLEVÉE »

Index de départ

Non

Affiche les résultats à partir de l’indice actuel (par défaut = 1, et non 0). À utiliser avec Max Results, lorsque vous souhaitez récupérer des données paginées (par exemple, si vous tirez 2 000 résultats et que vous souhaitez obtenir des résultats de 1 001 à 2 000).

Entier

Résultats maximums

Non

Le défaut de paiement est de 1 000, il peut être porté à 10 000.

Entier jusqu’à 10 000

URL du tableur

Non

Envoie vos données à un autre tableur.

URL de la feuille où vous voulez envoyer les données

En utilisant ces paramètres de concert, vous pouvez parvenir à un rapport personnalisé détaillant exactement ce que vous voulez. Le mieux, c’est qu’une fois que vous avez configuré un rapport dans votre feuille de configuration et confirmé que la sortie correspond à ce que vous voulez, il ne vous reste plus qu’à l’exécuter dans l’add-on ! Cela facilite la création de rapports réguliers, tout en vous permettant de profiter de tous les avantages des feuilles de configuration.

Quelques points importants à noter et à prendre en compte, lorsque vous configurez votre feuille de configuration :

Vous pouvez inclure plusieurs configurations de rapports dans la feuille (voir ci-dessous) :

Dans l’image ci-dessus, l’exécution de la configuration de rapport produira quatre rapports distincts. Vous ne devez PAS avoir une feuille de configuration par rapport.

Bien que vous puissiez avoir vos rapports générés dans le même classeur que votre feuille de configuration, je vous recommande de copier les données dans un autre classeur ou d’utiliser le paramètre URL du tableur pour faire la même chose. Le chargement de plusieurs rapports dans un même classeur peut créer des problèmes de performance.
Vous pouvez programmer l’exécution automatique de vos rapports en activant les rapports programmés dans le module complémentaire Google Analytics. Remarque : ceci n’est utile que si vous utilisez « Last N Days » pour votre paramètre de temps. Si vous utilisez une plage de dates, votre rapport vous donnera simplement les mêmes données pour cette plage chaque mois.

Les options de régularité sont : horaire, quotidienne, hebdomadaire et mensuelle.

4. Création d’un rapport automatisé : Un exemple de travail

Maintenant que nous avons installé, mis en place et configuré un rapport, le prochain est le gros poisson, le rêve de tous ceux qui ont dû faire des rapports réguliers : l’automatisation.

En tant que référenceur, j’utilise le module complémentaire Google Analytics dans ce but précis pour beaucoup de mes clients. Je commencerai par supposer que vous avez installé et configuré le module complémentaire, et que vous êtes prêt à créer une configuration de rapport personnalisée.

Première étape : Définir un cadre

Avant de commencer à créer notre rapport, il est important que nous comprenions ce que nous voulons mesurer et comment nous voulons le mesurer. Pour cet exemple, disons que nous voulons visualiser le trafic organique vers un ensemble spécifique de pages de notre site à partir des navigateurs Chrome et que nous voulons analyser le trafic mois par mois et année par année.

Deuxième étape : Comprendre votre cadre de travail dans le module complémentaire

Pour obtenir tout ce que nous voulons, nous utiliserons trois rapports distincts : le trafic organique du mois dernier (janvier 2016), le trafic organique du mois précédent (décembre 2015) et le trafic organique du mois dernier, l’année dernière (janvier 2015). Il est possible d’inclure tout cela dans un seul rapport, mais je recommande de créer un rapport par période de dates, car cela facilite considérablement l’organisation de vos données et le dépannage de votre configuration.

Troisième étape : Recenser vos éléments clés pour les paramètres supplémentaires

Rapport Une ventilation des paramètres :

Nom du rapport – 1/1/2016

Le rendre facilement identifiable par rapport aux autres rapports que nous publierons

Type – noyau

Le défaut de l’API GA

Voir (Profil) ID

Le compte sur lequel nous voulons extraire des données

Date de début – 1/1/2016

La date de début à laquelle nous voulons extraire des données

Date de fin – 31/01/2016

La date limite pour les données que nous voulons extraire

Métriques – ga:sessions

Nous voulons analyser les sessions pour ce rapport

Dimensions – ga:date

Permet de voir le trafic que le site reçoit chaque jour dans la fourchette spécifiée

Filtres – ga:medium==organique;ga:landingpagepath=@resources

Nous avons inclus deux filtres, un qui ne spécifie que le trafic organique et un autre qui spécifie les sessions ayant une page d’accueil avec « ressources » dans l’URL (les ressources sont le sous-répertoire du site web de Distilled qui abrite notre contenu éditorial)
Pour remplir correctement les filtres et les segments, il faut une syntaxe spécifique, que vous pouvez trouver sur les ressources de l’API de reporting de base de Google.

Segments – sessions::condition::ga:browser==Chrome

Précise que nous ne voulons que les données de session des navigateurs Chrome

Niveau d’échantillonnage – HIGHER_PRECISION

Précise que nous voulons réduire au minimum l’échantillonnage pour cet ensemble de données

Rapport Un : Sessions du mois dernier

Maintenant que nous avons établi notre rapport, il est temps de l’exécuter et de vérifier les résultats.

Ainsi, au mois de janvier 2016, la section des ressources du site web de Distilled a vu 10 365 sessions qui remplissaient les conditions suivantes :

source/moyen organique
page d’accueil contenant des « ressources
Navigateur Chrome

Mais comment savoir si cela est exact ? Il est impossible de le dire au premier abord, mais vous pouvez vérifier de manière fiable l’exactitude d’un rapport en examinant la vue analogue dans Google Analytics lui-même.

Confirmation des données du rapport 1

Comme le module complémentaire Google Analytics est analogue à ce que vous trouvez sur analytics.google.com, dans votre compte, nous pouvons combiner des éléments séparés dans GA pour obtenir le même effet que notre rapport :

Fourchette de dates

Source/moyen organique

Chemin d’accès à la page d’accueil et navigateur

Le résultat

Hourra !

Maintenant que nous avons confirmé que notre cadre fonctionne et que nous montrons ce que nous voulons, la création de nos deux autres rapports peut se faire en copiant simplement la configuration et en apportant des ajustements mineurs aux paramètres.

Comme nous voulons une comparaison mois par mois et année par année pour exactement les mêmes données, il suffit de modifier l’intervalle de dates pour les deux rapports.

L’un doit détailler le mois précédent (décembre 2015) et l’autre doit détailler le même mois de l’année précédente (janvier 2015). Nous pouvons exécuter ces rapports immédiatement.

Les résultats ?

Nombre total de sessions en janvier 2015 (mois de référence, année précédente : 2 608

Nombre total de sessions en décembre 2015 (mois précédent) : 7 765

Nombre total de sessions en janvier 2016 (mois de référence) : 10 365

Nous sommes en hausse de 33% d’un mois sur l’autre et de 297% d’une année sur l’autre. Pas mal !

Chaque mois, nous pouvons mettre à jour les dates dans la configuration. Par exemple, le mois prochain, nous allons examiner le mois de février 2016, par rapport à janvier 2016 et février 2015. La construction d’un tableau de bord peut aussi se faire dans les feuilles, en créant une feuille supplémentaire qui référence les résultats de vos rapports !

5. Observations finales et pièges à éviter

Le module complémentaire Google Analytics n’est probablement pas la solution de reporting parfaite à laquelle aspirent tous les spécialistes du marketing numérique. Lorsque j’ai découvert le module complémentaire de Google Analytics pour les Google Sheets, j’ai été intimidé par son utilisation des expressions régulières et j’ai pensé qu’il fallait être un bon connaisseur de la syntaxe pour utiliser pleinement l’outil. Depuis lors, je ne me suis pas amélioré dans l’utilisation des expressions régulières, mais j’ai réalisé que le module complémentaire Google Analytics est suffisamment polyvalent pour apporter une valeur ajoutée à la plupart des processus de reporting, sans qu’il soit nécessaire d’avoir une grande maîtrise technique.

J’ai pu bricoler chacun des rapports dont j’avais besoin en testant, en cassant et en recherchant différentes combinaisons de segments, de filtres et de cadres et je vous encourage à faire de même ! Je vous encourage à faire de même ! Vous serez très probablement en mesure d’obtenir le rapport exact dont vous avez besoin, si vous avez suffisamment de temps et de patience.

Une dernière chose à noter : l’interface Google Analytics (c’est-à-dire ce que vous utilisez lorsque vous accédez à votre compte d’analyse en ligne) comporte des garanties intégrées pour s’assurer que les données que vous voyez correspondent au niveau de rapport que vous avez choisi. Par exemple, si je clique sur un rapport au niveau de la session (par exemple les pages d’atterrissage), je verrai surtout des mesures au niveau de la session. De même, si je clique dans un rapport au niveau de la page, je vois des mesures au niveau de la page. Dans le module complémentaire de Google Analytics, cependant, cette protection n’existe pas car le module complémentaire est conçu pour une plus grande polyvalence. Il est donc d’autant plus important que vous soyez minutieux dans la définition, la conception et la mise en place de votre cadre de reporting au sein du module complémentaire. Après avoir configuré un rapport personnalisé et l’avoir exécuté avec succès, assurez-vous de vérifier vos résultats par rapport à l’interface Google Analytics !

Abraham Lincoln a dit : « Donnez-moi six heures pour abattre un arbre et je passerai les quatre premières à aiguiser la hache ». Un bon conseil en général qui vaut aussi pour l’utilisation du module complémentaire de Google Analytics pour Google Feuilles.

Annexe de ressources complémentaires :
Guide de Kristi Hines sur Google Analytics pour les débutants – Voir le titre.
Documentation sur l’API de reporting de base de Google Analytics – Fouillez ici pour découvrir comment créer des rapports qui vous donnent exactement ce que vous cherchez !
Ressource d’Avinash Kaushik sur l’Analytique – Discute du cadre de reporting de Google Analytics et de la façon de penser aux mesures et aux sessions.
RegExr – Ressource générale sur les expressions régulières.
Debuggex – Outil de débogage des expressions régulières visuelles.

À propos de tian_wang – Tian travaille comme consultant en SEO/marketing numérique chez Distilled, dans leur bureau de New York. Ses intérêts en matière de marketing sont nombreux et se concentrent sur la stratégie de marque, l’analyse et le marketing de contenu.

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