O Analytics fornece vários tipos de importação projetados para oferecer suporte a casos de uso comuns específicos. Antes de optar por implementar a importação de dados personalizados, verifique se seu caso de uso já foi abordado por um dos outros tipos. Saiba mais sobre os tipos de dados que você pode importar.
Cenário
Você está engajado em um programa de marketing de afiliados e deseja acompanhar e analisar o uso do site por segmentos de tráfego do afiliado.
Etapa 1: decidir quais dados importar
Para o exemplo de marketing de afiliados, convém importar dados como o local geográfico do afiliado e atribuir categorias e tipos a hits relacionados ao afiliado ao seu site.
Etapa 2: criar dimensões ou métricas personalizadas necessárias
(Apenas para o Universal Analytics) Se você precisar importar para dimensões ou métricas que ainda não foram fornecidas no Analytics E se você tiver implementado o Universal Analytics (analytics.js), deverá criar novas Dimensões e/ou métricas personalizadas (por exemplo, ID do afiliado) e usá-las na importação.
Exemplo:
Para agregar os dados importados aos dados de hit capturados pelo Analytics, convém criar uma dimensão Código do afiliado. Você pode extrair esse código dos parâmetros de consulta de URLs que enviam o tráfego de afiliados para o site.
Etapa 3: criar o conjunto de dados
Um conjunto de dados é um contêiner que retém os dados dos quais você faz o upload para o Analytics. O esquema do conjunto de dados define a estrutura que agrega os dados enviados aos dados existentes nos seus hits. Você gerencia seus arquivos de dados enviados usando o conjunto de dados. Os conjuntos de dados são associados a vistas da propriedade, dando flexibilidade à maneira como você inclui dados importados nos seus relatórios.
Exemplo:
Para fazer o upload dos dados do seu programa de marketing de afiliados, crie um conjunto de dados para guardar essas informações específicas. O esquema do conjunto de dados definiria uma chave, talvez usando uma dimensão Código do afiliado personalizada e importaria dimensões para metadados como Área geográfica do afiliado, Categoria do afiliado etc. Em seguida, você pode fazer o upload das informações do afiliado conforme necessário para esse conjunto de dados.
Etapa 4: criar o CSV
Exibir o cabeçalho para o CSV
Na tabela de conjunto de dados, localize o conjunto de dados criado na etapa precedente e clique no nome dele para editá-lo.
Clique em Usar esquema.
Você verá algo parecido com o seguinte:
CSV header
ga:dimension22,ga:dimension23,ga:dimension24
Esse é o cabeçalho que você precisa usar como a primeira linha dos seus arquivos CSV enviados. O número e a nomenclatura das dimensões variam dependendo da definição do seu esquema.
Criar uma planilha e exportá-la como um CSV
Crie uma planilha do Google que siga o formato acima. A primeira linha (cabeçalho) da sua planilha deve usar os nomes de dimensão internos (por exemplo, ga:dimension22 em vez de ID do afiliado) fornecidos na caixa de diálogo da etapa acima. As colunas abaixo de cada célula do cabeçalho devem incluir os dados correspondentes de cada cabeçalho. Neste exemplo, o cabeçalho consiste inteiramente em dimensões personalizadas. Saiba quais dados cada dimensão contém. Se necessário, volte e veja o esquema do conjunto de dados.
| ga:dimension22 | ga:dimension23 | ga:dimension24 |
|---|---|---|
| A101 | Midwest | Wine & Food |
| A101 | Pacific | Wine & Food |
| A102 | Eastern | Sports |
| A103 | Southern | Movies, Books and Music |
Exporte a planilha como um arquivo CSV. Seu arquivo terá uma aparência semelhante a esta:
ga:dimension22,ga:dimension23,ga:dimension24
A101,Midwest,Wine & Food
A101,Pacific,Wine & Food
A102,Eastern,Sports
A103,Southern,"Movies, Books and Music"
Note que a última entrada na exportação usa aspas ASCII ao redor da célula "Movies, Books and Music". Isso ocorre porque o valor da célula contém uma vírgula (,) que precisa de escape. Isso deve ser tratado automaticamente pelo processo de exportação. No entanto, se você usa outro processo para gerar seus dados de upload, formate-o conforme descrito no artigo Formatar arquivos de upload.
Etapa 5: fazer o upload dos dados
Existem duas maneiras de fazer o upload de dados: manualmente, usando a interface da Web do Analytics, e programaticamente, por meio do recurso de uploads da API de gerenciamento.
Etapa 6: visualizar dados em relatórios
Os dados enviados com o recurso de importação personalizado podem ser incluídos nos Relatórios personalizados.
Exemplo:
Você fez o upload dos dados de categoria dos afiliados e deseja ver o número total de exibições de página por categoria. Para isso, você cria um Relatório personalizado com uma métrica (exibições de página) e uma dimensão (categoria do afiliado).
Os dados enviados precisam ser processados antes de serem exibidos nos relatórios. Quando o processamento for concluído, poderá levar até 24 horas para que os dados importados comecem a ser aplicados aos dados de hits de entrada.
Não há suporte para Relatórios de tempo real
Os Relatórios de tempo real não exibem dimensões importadas.
