L’API de Google Analytics pour les Nuls: Exemple avec l’analyse des coûts

Pour la sortie de mon nouveau livre sur Google Analytics je me suis dit qu’il serait intéressant d’aborder la partie API de Google Analytics. Sachant que je ne suis pas du tout développeur je me suis dit qu’un article sur le sujet permettrait aux utilisateurs classiques de Google Analytics de prendre conscience à la fois de l’intérêt de ce service mais également de sa complexité. L’exemple utilisé dans cet article est celui de l’utilisation de l’API dans le cadre d’une importation de données de coûts et qui fait écho à l’article que j’ai publié récemment dans lequel je regrettai qu’il fallait passer par une solution tierce à qui l’on confie aveuglement nos données.

ATTENTION: cet article n’a pas pour but de vous expliquer comment utiliser l’API de Google Analytics mais de faire prendre conscience que son utilisation est très complexe et réservée aux développeurs.

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L’API de Google Analytics: mais pourquoi faire?

En fait Google Analytics tel que vous le voyez chaque jour est un très bel outil mais vous verrez que plus avancez dans l’utilisation de la solution et plus vous allez réaliser que l’interface de base ne vous permet pas de tout faire. Par exemple imaginons que vous souhaitez créer un rapport qui vous présente sur une même page le système d’exploitation, la version du système d’exploitation, le navigateur, la version du navigateur, les visites et le taux de rebond… et bien avec l’interface classique de Google Analytics cela ne sera pas possible (vous pouvez passer par un filtre personnalisé mais bon ce n’est pas joli joli comme método :(). Idem si vous souhaitez importer des données de coûts externes il vous faudra passer par une solution tierce soit payante soit dans laquelle vous n’avez pas forcément beaucoup confiance. Au passage je vous informe que si vous accordez un accès utilisateur à quelqu’un de votre compte Analytics il peut pomper avec un script toutes vos données en deux temps trois mouvements. Du coup l’utilisation de l’API Analytics est la solution ultime pour faire tout ce que vous voulez avec Google Analytics. Il y a juste un gros hic, utiliser l’API de Google Analytics est un parcours du combattant.

Pourquoi l’utilisation de l’API de Google Analytics est compliquée?

Alors en fait il y a plusieurs points, tout d’abord toute la documentation concernant l’API de Google Analytics est intégralement en anglais. Cela n’est peut être pas un frein pour les personnes travaillant dans le secteur de la communication et/ou du marketing cependant la langue de Shakespeare pourrait en rebuter plus d’un. Au début je ne comprenais pas pourquoi Google ne cherchait pas à la traduire, en essayant de la traduire j’ai compris pourquoi (termes très techniques, phrases avec un très fort contexte…)
Deuxième point à noter il s’agit d’une documentation technique, la transmission des connaissances ne se fait pas du tout de la même manière que sur l’aide en ligne de Google, du coup on peut passer du coq à l’âne d’un paragraphe à un autre, avoir des éléments manquants etc etc
Troisième point, l’utilisation de l’API de Google Analytics va très certainement vous faire utiliser des technologies que vous n’avez jamais utilisé auparavant, exemple Python, si c’est le cas il faut également que vous montiez en compétence sur la logique quand on utilise des scripts, comment on installe Python sur sa machine etc etc
Dernier point et non des moindres, la documentation est truffée de “fautes”, ces fautes sont visibles pour les développeurs car ils savent les identifier et les corriger, en revanche une personne lambda recopiera texto les informations indiquées dans la doc et se prendre les pieds dans le tapis en pensant que le problème vient d’eux.
Pour résumer, travailler sur l’API de Google Analytics pour des non développeurs est quasiment mission impossible. Pour ma part j’ai passé une journée entière à essayer de comprendre comment importer les données de coût dans Google Analytics et n’ai rien réussi à faire. Avec l’aide d’un développeur il m’aura fallu 2h30 le lendemain pour réussir. Donc même si vous avez un développeur avec vous sachez que si il n’a jamais travaillé avec il faudra dans tous les cas un temps d’adaptation donc un conseil ne leur sautez pas dessus en pensant qu’ils feront le script de vos rêves en 30 secondes 🙂

Exemple  concret de l’utilisation de l’API de Google Analytics

Dans mon cas de figure l’exemple que j’ai souhaité vous présenter est celui de l’analyse de coût de Google Analytics. Pour procéder à l’import de coût Google Analytics vous demande de vous référer à la page suivante: https://developers.google.com/analytics/solutions/articles/cost-data-import

L’extrait ci dessus montre uniquement la partie liée à l’API, les étapes précédentes étant clairement faisables par des utilisateurs lambda de GA. Alors déjà premier point sur cette impression écran à la date du 26 juin le lien indiqué relatif à l’installation de la librairie Python est brisé (quand je vois des choses pareilles je me demande pourquoi ils ne mettent pas en place un système d’alertes pour les corriger par la suite mais bon), du coup il va vous falloir trouver par vous même la page en question, et qui est: https://developers.google.com/api-client-library/python/start/installation

Une fois que vous y serez vous aurez soit la possibilité de choisir l’option quick start soit l’installation manuelle avec easy install.

Ici la difficulté ne sera pas d’installer la librairie mais de comprendre qu’il existe un fichier qui s’appelle “client_secrets.json” et qui comprend les informations relatives à votre identification et permettre l’authentification.

Une fois cela fait, le script qui va vous intéresser est situé dans le dossier que vous aurez à dézipper, celui ci s’appelle sample.py et c’est dans celui-ci que vous allez ajouter le code d’exemple de l’importation des données de coûts:

Ici vous pouvez lire la ligne “print “Success! Now add code here.”” qui veut vous dire ajouter ici le code qui permet l’importation des données de coûts, vous devriez au final avoir un script qui ressemble à:

Attention je dis bien “qui ressemble à” car il faut savoir que Python est un langage très capricieux, les espaces ont leur importance, la moindre faute de casse fera stopper le script etc etc sans compter les fautes de la documentation de Google. Bref pour résumer la version de script que vous avez sous les yeux n’est pas la bonne.

Avec l’aide d’un développeur

Un grand merci à Etienne de Business To Web qui m’a aidé pour le script, sans lui je n’aurais jamais pu écrire la fin de cet article 🙂

Le fichier final peut être téléchargé ici: script Python il faudra que vous changiez l’extension du fichier pour le mettre en .py.

En résumé voici les principales différences que vous y trouverez:

En résumé ici, une lettre en minuscule au lieu d’une majuscule, une fonction qui change de nom etc etc peuvent compromettre l’insertion du flux de données.

Pour installer Python

Bon courage pour ceux et celles qui n’ont jamais touché à un terminal 🙂 https://developers.google.com/gdata/articles/python_client_lib

 Résumé de cet article sur l’API de Google Analytics

Vous l’aurez compris il faut en vouloir pour travailler avec l’API de Google Analytics quand on est pas développeur et qu’il y a beaucoup beaucoup d’éducation à faire.

 

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