इस दस्तावेज़ में, Google Analytics Data API v1 की कई ऐडवांस सुविधाओं के बारे में बताया गया है. एपीआई के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, एपीआई का संदर्भ देखें.
कस्टम डेफ़िनिशन की सूची बनाना और रिपोर्ट बनाना
Data API, रजिस्टर किए गए कस्टम डाइमेंशन और कस्टम मेट्रिक की रिपोर्ट बना सकता है. Metadata API Method का इस्तेमाल करके, आपकी प्रॉपर्टी की रजिस्टर की गई कस्टम डेफ़िनिशन के एपीआई नामों की सूची बनाई जा सकती है. इन एपीआई नामों का इस्तेमाल, रिपोर्ट के अनुरोधों में किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, runReport तरीके के लिए.
यहां दिए गए सेक्शन में, हर तरह की कस्टम डेफ़िनिशन के उदाहरण दिए गए हैं. इन उदाहरणों में, GA_PROPERTY_ID की जगह अपना प्रॉपर्टी आईडी डालें.
इवेंट के स्कोप वाले कस्टम डाइमेंशन
पहला चरण: अपने प्रॉपर्टी आईडी की मदद से, मेटाडेटा एपीआई मेथड को क्वेरी करें.
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID/metadata
दूसरा चरण: रिस्पॉन्स से, इवेंट के स्कोप वाला वह कस्टम डाइमेंशन ढूंढें जिसके लिए आपको रिपोर्ट बनानी है. अगर डाइमेंशन मौजूद नहीं है, तो आपको डाइमेंशन को रजिस्टर करना होगा.
"dimensions": [
...
{
"apiName": "customEvent:achievement_id",
"uiName": "Achievement ID",
"description": "An event scoped custom dimension for your Analytics property."
},
...
],
तीसरा चरण: रिपोर्ट के अनुरोध में कस्टम डाइमेंशन शामिल करें. यहां runReport तरीके के लिए, अनुरोध का एक सैंपल दिया गया है.
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "2020-09-01", "endDate": "2020-09-15" }],
"dimensions": [{ "name": "customEvent:achievement_id" }],
"metrics": [{ "name": "eventCount" }]
}
उपयोगकर्ता के स्कोप वाले कस्टम डाइमेंशन
पहला चरण: अपने प्रॉपर्टी आईडी की मदद से, मेटाडेटा एपीआई मेथड को क्वेरी करें.
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID/metadata
दूसरा चरण: रिस्पॉन्स से, उपयोगकर्ता के स्कोप वाला वह कस्टम डाइमेंशन ढूंढें जिसके लिए आपको रिपोर्ट बनानी है. अगर डाइमेंशन मौजूद नहीं है, तो आपको डाइमेंशन को रजिस्टर करना होगा.
"dimensions": [
...
{
"apiName": "customUser:last_level",
"uiName": "Last level",
"description": "A user property for your Analytics property."
},
...
],
तीसरा चरण: रिपोर्ट के अनुरोध में कस्टम डाइमेंशन शामिल करें. यहां runReport तरीके के लिए, अनुरोध का एक सैंपल दिया गया है.
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"entity": { "propertyId": "GA_PROPERTY_ID" },
"dateRanges": [{ "startDate": "7daysAgo", "endDate": "yesterday" }],
"dimensions": [{ "name": "customUser:last_level" }],
"metrics": [{ "name": "activeUsers" }]
}
इवेंट के स्कोप वाली कस्टम मेट्रिक
पहला चरण: अपने प्रॉपर्टी आईडी की मदद से, मेटाडेटा एपीआई मेथड को क्वेरी करें.
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID/metadata
दूसरा चरण: रिस्पॉन्स से, इवेंट के स्कोप वाली वह कस्टम मेट्रिक ढूंढें जिसके लिए आपको रिपोर्ट बनानी है. अगर मेट्रिक मौजूद नहीं है, तो आपको मेट्रिक को रजिस्टर करना होगा.
"metrics": [
...
{
"apiName": "customEvent:credits_spent",
"uiName": "Credits Spent",
"description": "An event scoped custom metric for your Analytics property.",
"type": "TYPE_STANDARD"
},
...
],
तीसरा चरण: रिपोर्ट के अनुरोध में कस्टम मेट्रिक शामिल करें. यहां runReport तरीके के लिए, अनुरोध का एक सैंपल दिया गया है.
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "30daysAgo", "endDate": "yesterday" }],
"dimensions": [{ "name": "eventName" }],
"metrics": [{ "name": "customEvent:credits_spent" }]
}
किसी मुख्य इवेंट के लिए, मुख्य इवेंट की दर की मेट्रिक
पहला चरण: अपने प्रॉपर्टी आईडी की मदद से, मेटाडेटा एपीआई मेथड को क्वेरी करें.
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID/metadata
दूसरा चरण: रिस्पॉन्स से, उस मुख्य इवेंट के लिए मुख्य इवेंट की दर वाली मेट्रिक ढूंढें जिसके लिए आपको रिपोर्ट बनानी है. अगर मुख्य इवेंट मौजूद नहीं है, तो आपको मुख्य इवेंट सेट अप करना होगा.
"metrics": [
...
{
"apiName": "sessionKeyEventRate:add_to_cart",
"uiName": "Session key event rate for add_to_cart",
"description": "The percentage of sessions in which a specific key event was triggered",
},
...
],
तीसरा चरण: रिपोर्ट के अनुरोध में, मुख्य इवेंट की दर वाली मेट्रिक शामिल करें. यहां runReport तरीके के लिए, अनुरोध का एक सैंपल दिया गया है.
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "30daysAgo", "endDate": "yesterday" }],
"dimensions": [{ "name": "eventName" }],
"metrics": [{ "name": "sessionKeyEventRate:add_to_cart" }]
}
इवेंट के स्कोप वाली कस्टम मेट्रिक का औसत
पहला चरण: अपने प्रॉपर्टी आईडी की मदद से, मेटाडेटा एपीआई मेथड को क्वेरी करें.
GET https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID/metadata
दूसरा चरण: रिस्पॉन्स से, इवेंट के स्कोप वाली उस कस्टम मेट्रिक का औसत ढूंढें जिसके लिए आपको रिपोर्ट बनानी है. अगर मेट्रिक मौजूद नहीं है, तो आपको मेट्रिक को रजिस्टर करना होगा.
"metrics": [
...
{
"apiName": "averageCustomEvent:credits_spent",
"uiName": "Average Credits Spent",
"description": "The average of an event scoped custom metric for your Analytics property.",
"type": "TYPE_STANDARD"
},
...
],
तीसरा चरण: रिपोर्ट के अनुरोध में, कस्टम मेट्रिक का औसत शामिल करें. यहां runReport तरीके के लिए, अनुरोध का एक सैंपल दिया गया है.
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "2020-11-01", "endDate": "2020-11-10" }],
"dimensions": [{ "name": "eventName" }],
"metrics": [{ "name": "averageCustomEvent:credits_spent" }]
}
एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट के उदाहरण
एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट, ग्रुप के लिए उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने की टाइम सीरीज़ बनाती हैं. हर एपीआई फ़ील्ड के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, CohortSpec के लिए REST रेफ़रंस देखें.
एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट बनाना
यहां एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट का एक सैंपल दिया गया है, जिसमें:
- कोहॉर्ट में वे उपयोगकर्ता शामिल हैं जिनकी
firstSessionDate,2020-12-01है. इसेcohortsऑब्जेक्ट से कॉन्फ़िगर किया जाता है. रिपोर्ट के रिस्पॉन्स में मौजूद डाइमेंशन और मेट्रिक, सिर्फ़ कोहॉर्ट के उपयोगकर्ताओं पर आधारित होंगे. - एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट में तीन कॉलम दिखेंगे. इसे डाइमेंशन और मेट्रिक ऑब्जेक्ट के हिसाब से कॉन्फ़िगर किया जाता है.
cohortडाइमेंशन, कोहॉर्ट का नाम है.cohortNthDayडाइमेंशन,2020-12-01के बाद से दिनों की संख्या है.cohortActiveUsersमेट्रिक, अब भी सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या है.
cohortsRangeऑब्जेक्ट से पता चलता है कि रिपोर्ट में इस कोहॉर्ट के लिए,2020-12-01से शुरू होकर2020-12-06पर खत्म होने वाला इवेंट डेटा शामिल होना चाहिए.DAILYकी जानकारी के स्तर का इस्तेमाल करने पर, एक जैसा अनुभव देने के लिएcohortNthDayडाइमेंशन का सुझाव दिया जाता है.
एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट का अनुरोध इस तरह है:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"dimensions": [{ "name": "cohort" }, { "name": "cohortNthDay" }],
"metrics": [{ "name": "cohortActiveUsers" }],
"cohortSpec": {
"cohorts": [
{
"dimension": "firstSessionDate",
"dateRange": { "startDate": "2020-12-01", "endDate": "2020-12-01" }
}
],
"cohortsRange": {
"endOffset": 5,
"granularity": "DAILY"
}
},
}
इस अनुरोध के लिए, रिपोर्ट के जवाब का एक उदाहरण यहां दिया गया है:
{
"dimensionHeaders": [
{ "name": "cohort" }, { "name": "cohortNthDay" }
],
"metricHeaders": [
{ "name": "cohortActiveUsers", "type": "TYPE_INTEGER" }
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0000" }],
"metricValues": [{ "value": "293" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0001" }],
"metricValues": [{ "value": "143" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0002" }],
"metricValues": [{ "value": "123" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0003" }],
"metricValues": [{ "value": "92" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0005" }],
"metricValues": [{ "value": "86" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0004" }],
"metricValues": [{ "value": "83" }]
}
],
"metadata": {},
"rowCount": 6
}
इस रिपोर्ट के रिस्पॉन्स से, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की इस रिपोर्ट का चार्ट जनरेट होता है. इस रिपोर्ट से मिली अहम जानकारी यह है कि इस कोहॉर्ट के लिए, सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या में सबसे ज़्यादा गिरावट, पहले और दूसरे दिन के बीच हुई.

एक से ज़्यादा कोहॉर्ट और उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने का फ़्रैक्शन
उपयोगकर्ता हासिल करना और उन्हें अपने साथ जोड़े रखना, आपकी वेबसाइट या ऐप्लिकेशन को आगे बढ़ाने के तरीके हैं. एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की रिपोर्ट, उपयोगकर्ताओं को अपने साथ जोड़े रखने पर फ़ोकस करती हैं. इस उदाहरण में, रिपोर्ट से पता चलता है कि इस प्रॉपर्टी ने दो हफ़्तों के दौरान, चार दिनों तक उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने की दर में 10% का सुधार किया है.
इस रिपोर्ट को बनाने के लिए, हम तीन कोहॉर्ट तय करते हैं: पहला कोहॉर्ट 2020-11-02 के firstSessionDate के साथ, दूसरा कोहॉर्ट 2020-11-09 के firstSessionDate के साथ, और तीसरा कोहॉर्ट 2020-11-16 के firstSessionDate के साथ. इन तीन दिनों में आपकी प्रॉपर्टी पर उपयोगकर्ताओं की संख्या अलग-अलग होगी. इसलिए, हम सीधे तौर पर cohortActiveUsers मेट्रिक का इस्तेमाल करने के बजाय, cohortActiveUsers/cohortTotalUsers के कोहॉर्ट के उपयोगकर्ता को अपने साथ जोड़े रखने के फ़्रैक्शन मेट्रिक की तुलना करते हैं.
एक जैसे उपयोगकर्ताओं के इन ग्रुप के लिए, रिपोर्ट का अनुरोध इस तरह किया जाता है:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"dimensions": [{ "name": "cohort" },{ "name": "cohortNthDay" }],
"metrics": [
{
"name": "cohortRetentionFraction",
"expression": "cohortActiveUsers/cohortTotalUsers"
}
],
"cohortSpec": {
"cohorts": [
{
"dimension": "firstSessionDate",
"dateRange": { "startDate": "2020-11-02", "endDate": "2020-11-02" }
},
{
"dimension": "firstSessionDate",
"dateRange": { "startDate": "2020-11-09", "endDate": "2020-11-09" }
},
{
"dimension": "firstSessionDate",
"dateRange": { "startDate": "2020-11-16", "endDate": "2020-11-16" }
}
],
"cohortsRange": {
"endOffset": 4,
"granularity": "DAILY"
}
},
}
इस अनुरोध के लिए, रिपोर्ट के जवाब का एक उदाहरण यहां दिया गया है:
{
"dimensionHeaders": [{ "name": "cohort" },{ "name": "cohortNthDay" }],
"metricHeaders": [{
"name": "cohortRetentionFraction",
"type": "TYPE_FLOAT"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0000" }],
"metricValues": [{ "value": "1" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0000" }],
"metricValues": [{ "value": "1" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0000" }],
"metricValues": [{ "value": "1" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0001" }],
"metricValues": [{ "value": "0.308" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0001" }],
"metricValues": [{ "value": "0.272" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0002" }],
"metricValues": [{ "value": "0.257" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0001" }],
"metricValues": [{ "value": "0.248" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0003" }],
"metricValues": [{ "value": "0.235" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_2" },{ "value": "0004" }],
"metricValues": [{ "value": "0.211" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0002" }],
"metricValues": [{ "value": "0.198" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0002" }],
"metricValues": [{ "value": "0.172" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0003" }],
"metricValues": [{ "value": "0.167" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_1" },{ "value": "0004" }],
"metricValues": [{ "value": "0.155" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0003" }],
"metricValues": [{ "value": "0.141" }]
},
{
"dimensionValues": [{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0004" }],
"metricValues": [{ "value": "0.118" }]
}
],
"metadata": {},
"rowCount": 15
}
इस रिपोर्ट के रिस्पॉन्स से, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की इस रिपोर्ट का चार्ट जनरेट होता है. इस रिपोर्ट से एक अहम जानकारी यह है कि दो हफ़्तों के दौरान, चार दिनों तक उपयोगकर्ताओं को अपने साथ जोड़े रखने की दर में 10% की बढ़ोतरी हुई. बाद वाले कोहॉर्ट में 2020-11-16 में से firstSessionDate उपयोगकर्ता बने रहे. यह संख्या, पहले वाले कोहॉर्ट में बने रहे उपयोगकर्ताओं की संख्या से ज़्यादा है. पहले वाले कोहॉर्ट में 2020-11-02 में से firstSessionDate उपयोगकर्ता बने रहे.

एक ही हफ़्ते में इंस्टॉल करने वाले उपयोगकर्ता और एपीआई की अन्य सुविधाओं के साथ कोहॉर्ट का इस्तेमाल करना
उपयोगकर्ता के व्यवहार में रोज़ होने वाले बदलावों को हटाने के लिए, एक ही हफ़्ते में इंस्टॉल करने वाले उपयोगकर्ताओं के डेटा का इस्तेमाल करें. एक ही हफ़्ते में इंस्टॉल करने वाले उपयोगकर्ताओं की रिपोर्ट में, एक ही हफ़्ते में firstSessionDate करने वाले सभी उपयोगकर्ताओं को एक ही कोहॉर्ट में रखा जाता है. हफ़्ते, रविवार से शुरू होते हैं और शनिवार को खत्म होते हैं. इस रिपोर्ट में, हम एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप को स्लाइस कर रहे हैं, ताकि रूस में गतिविधि करने वाले उपयोगकर्ताओं की तुलना, मेक्सिको में गतिविधि करने वाले उपयोगकर्ताओं से की जा सके. इस स्लाइसिंग में country डाइमेंशन और dimensionFilter का इस्तेमाल किया जाता है, ताकि सिर्फ़ दो देशों को शामिल किया जा सके.
एक जैसे उपयोगकर्ताओं के इन ग्रुप के लिए, रिपोर्ट का अनुरोध इस तरह किया जाता है:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"dimensions": [
{ "name": "cohort" },
{ "name": "cohortNthWeek" },
{ "name": "country" }
],
"metrics": [{ "name": "cohortActiveUsers" }],
"dimensionFilter": {
"filter": {
"fieldName": "country",
"inListFilter": {
"values": [ "Russia", "Mexico" ]
}
}
},
"cohortSpec": {
"cohorts": [
{
"dimension": "firstSessionDate",
"dateRange": {
"startDate": "2020-10-04",
"endDate": "2020-10-10"
}
}
],
"cohortsRange": {
"endOffset": 5,
"granularity": "WEEKLY"
}
},
}
इस अनुरोध के लिए, रिपोर्ट के जवाब का एक उदाहरण यहां दिया गया है:
{
"dimensionHeaders": [
{ "name": "cohort" },
{ "name": "cohortNthWeek" },
{ "name": "country" }
],
"metricHeaders": [
{ "name": "cohortActiveUsers", "type": "TYPE_INTEGER" }
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0000" },{ "value": "Russia" }
],
"metricValues": [{ "value": "105" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0000" },{ "value": "Mexico" }
],
"metricValues": [{ "value": "98" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0001" },{ "value": "Mexico" }
],
"metricValues": [{ "value": "35" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0002" },{ "value": "Mexico" }
],
"metricValues": [{ "value": "24" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0001" },{ "value": "Russia" }
],
"metricValues": [{ "value": "23" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0004" },{ "value": "Mexico" }
],
"metricValues": [{ "value": "17" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0003" },{ "value": "Mexico" }
],
"metricValues": [{ "value": "15" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0005" },{ "value": "Mexico" }
],
"metricValues": [{ "value": "15" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0002" },{ "value": "Russia" }
],
"metricValues": [{ "value": "3" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0003" },{ "value": "Russia" }
],
"metricValues": [{ "value": "1" }]
},
{
"dimensionValues": [
{ "value": "cohort_0" },{ "value": "0004" },{ "value": "Russia" }
],
"metricValues": [{ "value": "1" }]
}
],
"metadata": {},
"rowCount": 11
}
इस रिपोर्ट के रिस्पॉन्स के बाद, एक जैसे उपयोगकर्ताओं के ग्रुप की इस रिपोर्ट का चार्ट दिखता है. इस रिपोर्ट के आधार पर, यह प्रॉपर्टी रूस में गतिविधि करने वाले उपयोगकर्ताओं की तुलना में, मेक्सिको में गतिविधि करने वाले उपयोगकर्ताओं को बनाए रखने में बेहतर काम कर रही है.

तुलना
'तुलना करें' की मदद से, अलग-अलग डेटा सेट की एक-दूसरे से तुलना की जा सकती है. रिपोर्ट की डेफ़िनिशन में comparisons फ़ील्ड की जानकारी देकर, तुलनाएं तय की जा सकती हैं. Data API की तुलना करने की सुविधा, Google Analytics के फ़्रंटएंड में तुलना करने की सुविधा जैसी ही है.
एपीआई के हर फ़ील्ड के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, तुलना के लिए REST रेफ़रंस देखें.
तुलना करना
आपके पास हर डेटासेट की अलग-अलग तुलना करने का विकल्प होता है. उदाहरण के लिए, अगर ऐप्लिकेशन और वेब डेटा की तुलना करनी है, तो Android और iOS के लिए एक तुलना की जा सकती है. इसके अलावा, वेब के लिए इस डेटा की अलग से एक तुलना की जा सकती है.
यहां एक सैंपल रिपोर्ट दी गई है, जिसमें दो तुलनाएं तय की गई हैं. साथ ही, देश के हिसाब से सक्रिय उपयोगकर्ताओं की जानकारी दी गई है.
"ऐप्लिकेशन ट्रैफ़िक" नाम की पहली तुलना, inListFilter का इस्तेमाल करके platform डाइमेंशन को "iOS" और "Android" वैल्यू से मैच कर रही है. "वेब ट्रैफ़िक" नाम की दूसरी तुलना में, stringFilter का इस्तेमाल करके platform डाइमेंशन को "वेब" से मैच किया जाता है.
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runReport
{
"comparisons": [
{
"name": "App traffic",
"dimensionFilter": {
"filter": {
"fieldName": "platform",
"inListFilter": {
"values": [
"iOS",
"Android"
]
}
}
}
},
{
"name": "Web traffic",
"dimensionFilter": {
"filter": {
"fieldName": "platform",
"stringFilter": {
"matchType": "EXACT",
"value": "web"
}
}
}
}
],
"dateRanges": [
{
"startDate": "2024-05-01",
"endDate": "2024-05-15"
}
],
"dimensions": [
{
"name": "country"
}
],
"metrics": [
{
"name": "activeUsers"
}
]
}
तुलना करने की सुविधा का इस्तेमाल करने वाले सभी अनुरोधों के लिए, जनरेट की गई रिपोर्ट में comparison फ़ील्ड अपने-आप जुड़ जाता है. इस फ़ील्ड में, अनुरोध में दी गई तुलना का नाम शामिल होता है.
यहां तुलना वाले जवाब का एक सैंपल स्निपेट दिया गया है:
{
"dimensionHeaders": [
{
"name": "comparison"
},
{
"name": "country"
}
],
"metricHeaders": [
{
"name": "activeUsers",
"type": "TYPE_INTEGER"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Web traffic"
},
{
"value": "United States"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "638572"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Web traffic"
},
{
"value": "Japan"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "376578"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "App traffic"
},
{
"value": "United States"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "79527"
}
]
},
...
],
...
}