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google-analytics

Analise dados do Google Analytics, revise métricas de desempenho do site, identifique padrões de tráfego e sugira melhorias orientadas por dados. Use quando o usuário pergunta sobre análise de dados, métricas de site, análise de tráfego, taxas de conversão, comportamento do usuário ou otimização de desempenho.

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含まれるファイル(7)

  • SKILL.md5.2 KB
  • .env.example1.1 KB
  • EXAMPLES.md13.5 KB
  • REFERENCE.md8.6 KB
  • requirements.txt152 B
  • scripts/analyze.py15.4 KB
  • scripts/ga_client.py11.1 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Análise do Google Analytics

Analise o desempenho do site usando dados do Google Analytics para fornecer insights acionáveis e recomendações de melhoria.

Início Rápido

1. Configurar Autenticação

Esta Skill requer credenciais da API do Google Analytics. Configure as variáveis de ambiente:

export GOOGLE_ANALYTICS_PROPERTY_ID="your-property-id"
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json"

Ou crie um arquivo .env na raiz do seu projeto:

GOOGLE_ANALYTICS_PROPERTY_ID=123456789
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account-key.json

Nunca faça commit de credenciais no controle de versão. O arquivo JSON da conta de serviço deve ser armazenado com segurança fora do seu repositório.

2. Instalar Pacotes Necessários

# Opção 1: Instalar do arquivo requirements (recomendado)
pip install -r cli-tool/components/skills/analytics/google-analytics/requirements.txt

# Opção 2: Instalar individualmente
pip install google-analytics-data python-dotenv pandas

3. Analise seu Projeto

Uma vez configurado, posso:

  • Revisar métricas atuais de tráfego e comportamento do usuário
  • Identificar páginas com melhor e pior desempenho
  • Analisar fontes de tráfego e funis de conversão
  • Comparar desempenho entre períodos
  • Sugerir melhorias orientadas por dados

Como Usar

Faça-me perguntas como:

  • "Revise nosso desempenho no Google Analytics dos últimos 30 dias"
  • "Quais são nossas principais fontes de tráfego?"
  • "Quais páginas têm as maiores taxas de rejeição?"
  • "Analise o engajamento do usuário e sugira melhorias"
  • "Compare o desempenho deste mês com o mês passado"

Fluxo de Análise

Quando você me pedir para analisar dados do Google Analytics, farei:

  1. Conectar à API usando o script auxiliar
  2. Buscar métricas relevantes com base em sua pergunta
  3. Analisar os dados procurando por:
    • Tendências e padrões de tráfego
    • Insights de comportamento do usuário
    • Gargalos de desempenho
    • Oportunidades de conversão
  4. Fornecer recomendações com:
    • Sugestões de melhoria específicas
    • Nível de prioridade (alto/médio/baixo)
    • Impacto esperado
    • Orientações de implementação

Métricas Comuns

Para definições detalhadas de métricas e dimensões, consulte REFERENCE.md.

Métricas de Tráfego

  • Sessões, Usuários, Novos Usuários
  • Visualizações de página, Telas por Sessão
  • Duração média da sessão

Métricas de Engajamento

  • Taxa de rejeição, Taxa de engajamento
  • Contagem de eventos, Conversões
  • Profundidade de scroll, Taxa de clique

Métricas de Aquisição

  • Fonte/Meio de tráfego
  • Desempenho de campanha
  • Agrupamento por canal

Métricas de Conversão

  • Conclusões de objetivo
  • Transações de e-commerce
  • Taxa de conversão por fonte

Exemplos de Análise

Para padrões completos de análise e casos de uso, consulte EXAMPLES.md.

Scripts

A Skill inclui scripts utilitários para interação com a API:

Buscar Desempenho Atual

python scripts/ga_client.py --days 30 --metrics sessions,users,bounceRate

Analisar e Gerar Relatório

python scripts/analyze.py --period last-30-days --compare previous-period

Os scripts lidam com autenticação da API, busca de dados e análise básica. Interpretarei os resultados e fornecerei recomendações acionáveis.

Solução de Problemas

Erro de Autenticação: Verifique se:

  • GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS aponta para um arquivo JSON de conta de serviço válido
  • A conta de serviço tem acesso "Visualizador" à sua propriedade GA4
  • GOOGLE_ANALYTICS_PROPERTY_ID corresponde ao seu ID de propriedade GA4 (não o ID de medição)

Nenhum Dado Retornado: Verifique se:

  • O ID da propriedade está correto (encontre em GA4 Admin > Configurações da Propriedade)
  • O intervalo de datas contém dados
  • A conta de serviço recebeu acesso no GA4

Erros de Importação: Instale os pacotes necessários:

pip install google-analytics-data python-dotenv pandas

Notas de Segurança

  • Nunca codifique credenciais de API ou IDs de propriedade no código
  • Armazene arquivos JSON de conta de serviço fora do controle de versão
  • Use variáveis de ambiente ou arquivos .env para configuração
  • Adicione .env e arquivos de credenciais ao .gitignore
  • Rotacione chaves de conta de serviço periodicamente
  • Use acesso com menor privilégio (somente função Visualizador)

Privacidade de Dados

Esta Skill acessa apenas dados de análise agregados. Ela não:

  • Acessa informações de identificação pessoal (PII)
  • Armazena dados de análise persistentemente
  • Compartilha dados com serviços externos
  • Modifica sua configuração do Google Analytics

Todos os dados são processados localmente e usados apenas para gerar recomendações durante a conversa.

レビュー

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