Специалисты, работающие с данными статистики и аналитики, часто собирают их в таблицы. Это упрощает создание отчетности или просто визуализации. Но регулярно выгружать информацию из кабинетов вручную не всегда удобно (особенно если этой информации много).
Можно ли сделать так, чтобы нужные сведения «сами», без лишней работы, подгружались в таблицы и при этом всегда оставались актуальными? Другими словами, можно ли автоматизировать сбор данных — например, из Яндекс.Метрики и Яндекс.Директа — в «Google Таблицах»?
Почему нет? Есть задача — есть решение! К нему и приступим.
Данной статьей мы начинаем цикл публикаций, которые посвящены автоматизации сбора и визуализации данных для digital-проектов.
Немного об API Яндекса
Начнем с определения понятия API. Как сообщает «Википедия», под API (от англ. Application Programming Interface — «программный интерфейс приложения») понимают описание способов (набор классов, процедур, функций, структур или констант), которыми одна компьютерная программа может взаимодействовать с другой программой.
Сложно.
Если проще, API — это некий посредник между программами, который позволяет отправлять запросы и получать на них ответы. Так, мы можем отправить специальный запрос на сервер Яндекс.Директа и оттуда получить специальный ответ по этому запросу.
Работать в этом случае будем с Google Apps Script. Это, согласно той же «Википедии», облачная платформа JavaScript, которая позволяет интегрировать и автоматизировать задачи в продуктах Google. А мы чуть выше решили выгружать данные в «Google Таблицы».
Приступаем к делу
Чтобы попасть в интерфейс Google Apps Script через «Таблицы», нужно создать таблицу и перейти в расширение, использовав соответствующий пункт меню:
Именно оттуда мы будем посылать запросы к API Яндекса.
Узнать подробнее о запросах к API Яндекс.Директа и API Яндекс.Метрики можно по ссылкам: https://yandex.ru/dev/direct/ и https://yandex.ru/dev/metrika/.
Простой запрос к «Директу» для получения статистики по показам, кликам и расходу для рекламных кампаний будет выглядеть так:
Полученные по запросу данные можно будет вставить в таблицы.
Но ведь нам требуется, чтобы значения в таблицах всегда оставались актуальными — и при этом мы должны иметь доступ к любому диапазону дат с момента запуска проектов.
Заставлять сервер каждый раз выгружать сведения за несколько месяцев или лет нерационально. Это может создать лишнюю нагрузку на сервер, и тогда нам не хватит лимитов на запросы. Поэтому поступаем следующим образом:
- Ежедневно собираем данные за прошедший день из «Метрики» и «Директа» в диапазон на листе таблицы. Для этого автоматически заменяем даты в нужных ячейках на актуальные.
- Автоматически, с помощью кода, переносим данные за прошедший день в общую базу. В Google Apps Script легко можно настроить триггеры на выполнение определенных функций по расписанию.
Что мы получаем
С получившейся в результате базой данных можно делать что угодно. Например:
- Агрегировать в нужном виде для отслеживания всех необходимых нам показателей.
- Создавать автоматизированные отчеты, в том числе напрямую в «Google Документах».
- Строить визуализацию в BI-системах (например, Google Data Studio).
SEO-дашборды для отслеживания здоровья SEO-проектов, рекламные дашборды, помогающие эффективно мониторить показатели рекламы и проводить аналитику, кастомные отчеты сквозной аналитики в Google Data Studio, клиентские отчеты по рекламе — это лишь малая часть материалов, которые можно получить с помощью автоматизации сбора и визуализации данных.
Спорить не будем, такого же эффекта можно добиться, выгружая данные вручную из всех кабинетов и занося их в таблицы самостоятельно. Но оптимизация процессов еще никому не помешала, совсем наоборот.
Мы не просто экономим ресурсы. Автоматизировать рутину и посвящать больше времени тому, что пока неподвластно машинному интеллекту, — настоящей аналитике — очень приятно!
О том, как наши специалисты проводили описанные выше работы, вы узнаете в подробностях из следующих статей цикла.
