Google Analytics in 30 secondi

La primissima funzione richiesta dagli utenti quando uscirono le API ufficiali fu la possibilità di interrogare il database di Google Analytics riguardo gli eventi tracciati nei profili; forse in effetti fu la seconda, ma a pochissima distanza, segno che questa era una esigenza reale e molto sentita. Ci sono voluti cinque mesi quasi esatti, ma adesso si può fare. Il tracciamento degli eventi è stata una delle novità più apprezzate nel corso dell’esistenza di GA, ed è stato quindi naturale che Google abbia lavorato per includerlo nelle export API. A poco a poco tutte le informazioni disponibili nell’interfaccia di Analytics saranno disponibili per l’export, e alla fine sarà anche possibile non accedere affatto all’indirizzo www.google.com/analytics.

Un’altra novità nelle API è la possibilità di estrarre i dati di navigazione (gruppo di report “contenuti”, sezione “analisi di navigazione”) degli utenti, affinché sia possibile utilizzarli nei propri strumenti o report. Il post ufficiale fa l’esempio di report di overlay customizzati (e sicuramente migliori di quello di Google, che lascia molto a desiderare). Infine, per i tecnici, la lunghezza massima della stringa di filtro è stata portata a 128 caratteri (dai 32 precedenti), e questo permetterà di comporre espressioni più complesse.

Una piccola nota sui report che lasciano a desiderare: oltre all’overlay, un altro della serie è “percorso obiettivo inverso”, ma da qualche giorno su di esso compare questo avviso (tnx to Marco Ziero):

Il rapporto del percorso indiretto per l’obiettivo verrà sospeso a breve.

Se notate c’è scritto “sospeso”, e questo mi dà fiducia riguardo al fatto che prima o poi verrà fatto un redesign del report, che così com’è è utile solo fino a un certo punto. L’obiettivo è sempre quello di migliorare!

Le API (Application Programming Interface) sono un sistema per accedere ai dati, di Google Analytics ma anche di altri strumenti o applicazioni – senza usare le interfacce native, o per integrare questi dati in applicazioni terze. Google ha sicuramente fatto un gran lavoro mettendo a disposizione il set di API, e ampliandolo secondo le richieste – ma ancora troppe persone sono intimorite dalla complessità dell’argomento.

Sicuramente accedere alle API è una cosa adatta ai programmatori, ma a Mountain View hanno pensato a tutti. Da qualche giorno è disponibile il Data Feed Query Explorer, ovvero un’interfaccia per interrogare le API in modo visuale e conoscere automaticamente l’URL della relativa richiesta in grado di generare quei dati.

All’apertura del sito dovrete premere sul pulsante “Authenticate with Google Analytics“, e a seconda che abbiate o meno un cookie con le credenziali di un google account dovrete inserire username e password nella schermata successiva. Dopodiché dovrete dare il consenso e garantire l’accesso ai dati da parte del sito

http://ga-api-javascript-samples.googlecode.com/svn/trunk/src/explorer/explorer.html

e fatto questo avrete di fronte l’interfaccia del Data Explorer.
I campi ids, metrics e le due date sono obbligatori – hanno l’asterisco; se siete autenticati cliccando sul menu a tendina a fianco di ids avrete una lista in formato amichevole dei profili cui avete accesso in GA, selezionandone uno il campo ids verrà popolato. La stessa cosa accade con dimensions e metrics, anche se in questo caso compariranno delle checkbox perché potete specificare più di un valore. Filters e sort vanno scritti a mano, e gli esempi contestuali sono molto chiari, per le date c’è un comodo calendario a scomparsa e start-index e max-results devono essere specificati a mano.

Una volta completati i campi e premuto il pulsante “Get Data” i dati verranno estratti e visualizzati, e sono ad esempio pronti per essere copiati in altre applicazioni. Come effetto collaterale, l’indirizzo in alto – sotto Data Feed URI – si è composto con i parametri che abbiamo selezionato nell’interfaccia, ed è esattamente l’URL che dovremmo usare in una chiamata alle API per avere i dati che stiamo visualizzando.

Certo, se siete già in grado di effettuare l’accesso alle API, la chiamata con il token di autorizzazione, la lettura e il parsing degli xml di ritorno, sapere l’URL per avere i dati probabilmente è una bazzecola. Se invece non avete capito niente di quello che ho scritto nella frase precedente, considerate questo scenario:

Ingaggiate un programmatore che non sa niente di Google Analytics, gli fate vedere la documentazione di accesso e gli chiedete di fare un sistema che accede alle API e stampa a video i risultati in una o più forme che vi piacciono. Gli dite di indicargli chiaramente dove vanno incollate le stringhe che tirano fuori i dati. Lui non sa niente di Google Analytics, voi non sapete niente di programmazione, ma alla fine l’applicazione funziona senza problemi, perché voi usate il Data Explore per “creare” la richiesta che avete in mente. E se volete cambiare i dati visualizzati non dovrete disturbarlo più 🙂

In sostanza il Data Feed Query Explorer è una versione ufficiale e potenziata di Vasco de Gapi. Non solo l’interfaccia è più compatta e funzionale, ma i risultati non sono limitati e viene fornito l’URL funzionante per avere gli stessi dati con una vera richiesta via API

Oggi voglio segnalare due strumenti che potrebbero tornarvi utili se usate Google Analytics e spesso avete necessità di avere i dati anche fuori dalla sua interfaccia.

Il primo strumento è carino anche se relativamente utile, ma è indubbiamente più performante della carta geografica dei visitatori che propone GA: si tratta della possibilità di visualizzare la provenienza geografica delle visite su un comodo livello di Google Earth.
Per utilizzarlo bisogna andare nel report Visitatori -> Overlay carta geografica, selezionare il periodo temporale e il livello di dettaglio desiderato (città o paese, gli altri due non rendono bene), esportare tutto in xml e dare in pasto il file alla pagina che ho linkato, che restituirà un file .klm da aprire in Google Earth. I simbolini colorati rappresentano il numero di visite provenienti da quella città o da quel paese; ad esempio una puntina gialla significa tra le 0 e le 50 visite, mentre un segnaposto verde tra le 4000 e le 8000 visite.

Il secondo strumento invece è decisamente più utile, e sfrutta le API di esportazione per “tirare dentro” Excel i dati di Google Analytics. Quante volte infatti durante le analisi più spinte e gli incroci di dati più estremi siamo stati costretti ad esportare i report da GA in CSV (o direttamente in Google Docs, se avete letto questo mio vecchio post), per poi importarli in Excel? e quante volte abbiamo dovuto rifare il procedimento perché avevamo un nuovo set di dati offline e dovevamo allineare i dati di Analytics? da oggi tutto questo fa parte di un modo di lavorare passato, i dati saranno sempre aggiornati e nella cella giusta!

Per fare ciò è necessario aprire Excel, poi strumenti -> macro -> visual basic editor. da lì tasto destro su VBAproject (Cartel1) – che dovrebbe essere il nome predefinito del progetto, almeno su Excel 2003 – e inserisci -> modulo.
A questo punto andare sulla pagina personale di Mikael Thuneberg, copiare tutto il codice e incollarlo nella finestra del modulo di Excel. Poi andare su strumenti -> riferimenti e aggiungere una selezione su Microsoft XML, v6.0, premere OK e poi salvare il lavoro Cartel1. Chiudere la finestra di Visual Basic Editor e salvare il file tramite file -> salva con nome… scegliere come tipo di file componente aggiuntivo di Microsoft Excel (*.xla) e salvarlo nella cartella AddIns (che su Windows vista è in /nomeutente/AppData/Roaming/Microsoft/Addins, ma su altri sistemi operativi potrebbe trovarsi altrove. Di norma Excel propone da solo la cartella giusta alla selezione degli xla) con il nome – ad esempio – di GA.xla. Ora da strumenti -> componenti aggiuntivi mettere la spunta su GA e premere OK e riavviare Excel.

Le due funzioni sono disponibili dal menu Inserisci -> funzione nella sezione definite dall’utente, e sono:

• getGAautheticationToken: dati una email e una password richiama una stringa necessaria per le interrogazioni successive
• getGAdata: dati una serie di parametri di ingresso (il numero dell’account, il periodo temporale, le metriche e i filtri) richiama da Google Analytics i dati necessari e li memorizza in Excel

Da notare che il sistema non funziona se si è dietro a un proxy, richiede una connessione a internet diretta.
Per fare lo stesso mestiere esisterebbe anche Excellent Analytics, ma ha come prerequisito Excel 2007, per cui non l’ho potuto provare.

[edit: 13 agosto: Il blog ufficiale ha un nuovo post con altri strumenti per integrare GA ed Excel]

Con un messaggio postato sul gruppo di notifica ufficiale delle API di esportazione dei dati, Google ha reso note alcune novità che probabilmente faranno felici gli sviluppatori:

• sono state allentate alcune restrizioni sulle combinazioni tra metriche e dimensioni incrociabili. ga:pagePath e ga:source, ad esempio, è adesso una combinazione valida. (vi ricordo che la lista delle combinazioni possibili la potete trovare in questa pagina)
• il numero totale di righe che possono essere domandate con una singola richiesta è adesso 10000 (mentre prima era 1000, che rimane sempre l’opzione di default, ma può essere variato. Se sia un potenziamento dell’infrastruttura o una conseguenza per lo scarso uso che finora è stato fatto delle API non è dato saperlo)
• Google sta forzando il sistema affinché in ogni richiesta sia presente almeno una metrica valida

Avete già iniziato ad usare le API per qualche vostro progetto? avete intenzione di farlo?

Una delle domande che ho letto più frequentemente in giro per la rete in questi anni di utilizzo di Google Analytics è stata “come faccio a mostrare le pagine viste sul mio sito?” e tutte le sue innumerevoli varianti, figlie della mentalità “a contatore” della preistoria del web e della scarsa conoscenza della web analytics.

La risposta che davo all’inizio cercava di far comprendere la differenza tra un semplice contatore e uno strumento avanzato di web analytics e gli scopi differenti delle due cose. Quando ho saputo che prima o poi sarebbe uscita una API in grado di esporre i dati la risposta è mutata in “ora non si può, ma in futuro si potrà”. Ora che la API è stata rilasciata, ho deciso che l’avrei fatto io, come primo progetto, anche se ovviamente la cosa non mi entusiasma 🙂

LE ISTRUZIONI E IL DOWNLOAD SI SONO TRASFERITI IN UNA PAGINA DEDICATA PER ESIGENZE DI MANUTENZIONE

VAI ALLA PAGINA UFFICIALE DEL PROGETTO

Ho iniziato a studiare come usare le API appena ho avuto cinque minuti di tempo, e come mi aspettavo non è tutto rose e fiori, per un programmatore medio come me. Tuttavia alcuni risultati ho iniziato ad averli, e penso che presto potrò proporre un primo banale utilizzo, e alcune altre idee mi stanno già balenando in testa.

Ma esiste un modo per provare ad estrarre dati senza iniziare a programmare, magari per rendersi conto di cosa si può fare e di che risultati si possono avere: http://vascodegapi.juiceanalytics.com, nuova creatura della ben conosciuta Juice Analytics. Vasco de GAPI è un’interfaccia web che, dopo aver effettuato l’autenticazione in Google Analytics, chiede all’utente di effettuare alcune scelte tramite menu a tendina: ad esempio chiede quale sia l’account dal quale ricavare i dati tra tutti quelli cui abbiamo accesso, le dimensioni e le metriche, il campo che comanda l’ordinamento dei risultati, eventuali filtri sui risultati e il periodo temporale di riferimento.

Una volta effettuate queste scelte, il sistema provvede ad effettuare un riepilogo delle impostazioni scelte e a richiamare i primi dati estratti, fornendo poi la possibilità di scaricarli tutti in un file .csv. A questo proposito c’è da notare che una delle condizioni di utilizzo delle API è che una singola chiamata non può generare più di mille risultati, ma che 1000 è comunque il doppio di 500, cioè del massimo ottenibile attraverso l’interfaccia web (anche se in passato vi ho mostrato un trucco mica male 🙂 ). Usando Vasco de GAPi si possono quindi ottenere senza sforzo, e senza scrivere una riga di codice, le prime mille keyword dell’omonimo report.

L’altro lato positivo è che il sistema provvede anche a fornire un esempio funzionante del codice che può essere usato per ottenere i medesimi risultati: in questo caso però bisogna essere esperti programmatori, poiché il linguaggio utilizzato è Python che implementa Google data.
Il sistema in sé non produce quasi niente che non si possa fare con un custom report, ma ha il grande pregio di mostrare i risultati di un possibile export senza toccare il codice, e di far prendere confidenza con la nomenclatura usata nella API; ad esempio la metrica delle pagine viste si chiama ga:pageview

Vasco de GAPI non ha accesso permanente al vostro account Google, né memorizza ovviamente alcuna password: per utilizzarlo dovete essere loggati in GA oppure dovete loggarvi all’istante, e poi dare esplicitamente il consenso affinché Vasco abbia accesso ai dati. Esiste chiaramente una procedura per rimuovere questa autorizzazione, descritta qui, ma io non trovo il link relativo ai siti autorizzati.

Concludo dicendo che nel post di presentazione dello strumento, Juice Analytics rivela che il loro strumento per la coda lunga Concentrare, di cui vi ho parlato a Gennaio, non usava nessuna API (nemmeno in beta) e si affidava a del sano e vecchio screen-scraping (catturare tramite un programma il contenuto di una pagina web). Mi ero sbagliato 🙂

Solo un appunto veloce per segnalarvi questo post di Patrick Collision, che nel giro di un weekend ha usato le nuove API di Google Analytics per importare dati dentro a Mathematica, un famoso ambiente di calcolo dotato di un linguaggio di programmazione interno, e fare alcune cose decisamente interessanti. Il post l’ho letto velocemente, le formule non le ho controllate, ma come ha affascinato me, penso possa affascinare voi e darvi un ulteriore spunto su come potranno essere “diverse” le cose in futuro.
Le immagini sono tutte modalità di visualizzazione di dati reali di GA incrociati con altri dati importati dentro Mathematica. La differenza rispetto all’uso di file CSV o XML è che le cose possono essere automatizzate e schedulate, ad esempio come fa Patrick nel video a fine post.

Oggi è il giorno tanto atteso in cui Google ha introdotto ufficialmente un sistema per accedere ai dati di Google Analytics senza bisogno di aprire l’interfaccia. Ma non solo, poiché in realtà quello era già possibile usando un client Adobe AIR. Da oggi Analytics diventa più modulare, e in futuro vedremo fiorire applicazioni di terze parti che si appoggiano ai dati di GA e li integrano, o li mostrano sotto nuove forme.

Come avevo intuito tempo fa, esistono già aziende che hanno iniziato a sviluppare usando la API in preview: scorrendo l’elenco degli esempi (non più online ora) non possiamo fare a meno di notare Concentrateme di Juice Analytics, di cui vi ho parlato, oppure MailChimp, un altro strumento interessante il cui post è in bozza da mesi. Google ha dato loro un accesso privilegiato in modo da uscire oggi già con alcuni strumenti pronti e funzionanti, che possono motivare ulteriormente altri sviluppatori a gettarsi nella mischia.
Ad esempio, posso ipotizzare l’arrivo di CMS in grado di proporre automaticamente in prima pagina i contenuti più letti, oppure di comporre al volo una pagina con i contenuti più visitati da una determinata keyword se l’utente arriva con la medesima keyword. Non c’è quasi limite alla fantasia, una volta che si possono avere i dati a disposizione.
Un’altra cosa che mi aspetto di vedere quasi subito è un plugin di WordPress per aggiungere un pannello alla dashboard con l’andamento degli accessi presi da GA.

Tecnicamente è anche possibile “farsi un backup” dei dati contenuti in Google Analytics: attualmente il sistema ha un limite di 10.000 richieste al giorno, con un massimo di 100 ogni 10 secondi, e una singola richiesta non può tirare fuori una tabella con più di 1.000 righe, però un bravo programmatore può temporizzare le richieste e immagazzinare i risultati in un proprio database. Come dicevo ieri in chat con Andrea Serravezza, credo anche io come Ian Thomas che in futuro ga.js diventerà uno standard de facto di raccolta dati in web analytics, e l’arrivo di una API di esportazione dei dati è il primo passo della previsione in tre step di Ian. Il secondo passo è appena iniziato, e alcune applicazioni già esistono, per il terzo serve solo tempo. D’altronde l’infrastruttura di rete di Google è impressionante e difficilmente replicabile, quindi i grandi vendor potrebbero decidere di appoggiarsi ed estendere ga.js e usare le API per dare ai propri clienti viste personalizzate sui dati raccolti.

Il mio livello come programmatore purtroppo non è così avanzato da permettermi di sviluppare da solo applicazioni che si integrino con Google Analytics, ma la fantasia non mi manca, e le conoscenze nemmeno 🙂 Darò ugualmente un’occhiata alla documentazione, e chissà che non esca fuori qualche buona idea da sfruttare con l’aiuto di qualcuno di voi…

photo credit aussiegal on flickr

Luca Bove, riprendendo un post di Hugo Guzman, innesca una discussione interessante su Facebook (il link è questo, ma è visibile solo se siete iscritti al social network), che viene anche ripresa in altri blog (Leonardo Bellini, per citarne uno): il post che ha scaturito tutto dice che più passa il tempo e più aziende facenti parte dell’indice Fortune 1000 investono su Google Analytics; rispetto al 2007, in cui praticamente nessuna azienda usava GA come strumento principale per la propria web analytics, molte aziende con cui Hugo ha a che fare hanno iniziato a considerare come attraenti le feature offerte dallo strumento Google.

I difetti principali dei grandi strumenti di web analytics sono il prezzo alto e il grande sforzo richiesto – in termini di tempo e costo – per l’installazione o l’upgrade. E ancora, molte piattaforme offrono migliaia di report e strumenti “da formula uno” mentre esistono veramente pochi super-esperti in grado di sfruttarli.
In questo senso Google Analytics ha saputo ritagliarsi il suo spazio, ed ha accelerato ulteriormente quando ha introdotto le caratteristiche di classe enterprise, come vengono comunemente chiamate, ovvero la versione 3.0. Vi dico subito la mia opinione, e poi vediamo di sviscerare i fatti: GA ormai è in grado di soddisfare moltissime delle richieste che qualsiasi azienda può fare. Certo non è perfetto, ma nessuno strumento (proprio perché “strumento” e non “soluzione”) lo è. Più passa il tempo e più Google, dando ascolto alle richieste degli utenti, lo sta dotando di funzioni interessanti e avanzate.

Veniamo alle obiezioni raccolte da Leonardo, iniziando da quelle “di primo livello”:

– Se è gratuito chi mi garantisce che Google manterrà attivo il Servizio?
– Se è gratuito, forse non vale granché..
– non è prevista l’assistenza ed il supporto, nè il setup iniziale nè la consulenza periodica.. d’altra parte è gratuito:-)

Nessuno garantisce che Google manterrà attivo il servizio per sempre, ma bisogna domandarsi cosa Google ottiene dai dati di Analytics: ottiene informazioni importanti su come gli utenti interagiscono con i siti, in linea generale. Fantasticando un po’ potremmo immaginare che sia in grado di incrociarle con i dati in suo possesso nei suoi account (GA è lo strumento col quale Google traccia quel che accade suoi suoi siti/servizi) e possa ricostruire l’intera sessione di visita ovunque vi sia un Analytics installato. Ottiene informazioni su URL che sono monitorati da GA ma sui quali Googlebot non è riuscito ad arrivare. Ottiene innumerevoli altre informazioni. Google chiude i servizi che in qualche modo non soddisfano gli obiettivi che si volevano perseguire (recentemente Jaiku e Google Notebook), ma non distrugge mai i dati. Credo di poter dire abbastanza certamente che nel caso in cui Google Analytics chiudesse, i profili rimarrebbero consultabili in sola lettura.
Il fatto che sia gratuito non dovrebbe, in teoria, inficiare la bontà del servizio, altrimenti il freeware e l’open source non esisterebbero. Forse Gmail non vale un granché? (+43% di visite quest’anno). So benissimo che per le aziende gratis = male, ma il fatto è che Google Analytics non è proprio gratis. E’ gratis il suo costo di acquisizione, ma non di mantenimento: è necessario un reparto IT/marketing che sappia fare le domande giuste e ricavare le risposte giuste, bisogna fare analisi e bisogna documentarsi e trovare le soluzioni di cui si ha bisogno. Perché questo dovrebbe essere uno svantaggio, secondo i grandi vendor?
I grandi vendor liquidano GA per via dell’assistenza, che secondo loro non c’è; posso fare un paragone con una soluzione enterprise che uso in ufficio (una tra le prime tre al mondo), e vi dirò che l’assistenza non è per nulla celere, che spesso il primo livello non risolve niente e demanda agli Stati Uniti, che spesso nemmeno gli Stati Uniti riescono a risolvere il problema. Che alla fine mi ritrovo per necessità e tempo – nonostante l’azienda abbia pagato fior di quattrini – a cercare informazioni su internet, nei blog e nei forum, esattamente come quando si ha un problema con GA. (Comunque sia, lo sforzo di Google esiste anche qui. Da non molto esiste un forum ufficiale e unificato per le questioni di GA. Ci postano sopra gli utenti, i Google Analytics Authorized Consultants e gli ingegneri di Google. Ci posto anche io, per quel che vale 🙂 ). A proposito dei GAAC, essi sono un punto di riferimento altrettanto valido. Sono aziende che potete pagare per aiutarvi a risolvere problemi con GA. Per questo dico che Google Analytics costa meno. Se proprio dovete spendere, non dovrete acquistare software e assistenza per migliaia di euro, ma potete investire in sola assistenza.

Veniamo alle obiezioni di “secondo livello”:

– non desidero che Google conosca e possa conoscere miei dati aziendali e di business
– non desidero che Google possa utilizzare i miei dati (per benchmark, analisi..)
– non ho la proprietà e controllo dei miei dati aziendali (variante della 1°)
– GA non mi fornisce il supporto di cui avrei bisogno (es. custom reporting)

Alla quattro ho appena risposto, per le prime due non so esattamente cosa potrei rispondere se un cliente mi facesse una obiezione del genere. Il vero problema nasce dal fatto che Google è attore in diversi mercati differenti, dalla web analytics alla pubblicità, e che questi spesso si intersecano, perché anche nel caso in cui si acquistasse un Webtrends On Demand i dati risiederebbero sui server di Webtrends e sarebbero a loro disposizione, però Webtrends di rimando non ti vende spazi pubblicitari sulle pagine che provocano tra il 50 e il 90% delle tue visite da motore. Il problema è questo, ma torniamo un momento ai costi. Paghi migliaia di euro per un prodotto di Web Analytics che non ti “spii” o ne prendi uno gratuito che secondo te ti spia e investi quello che hai risparmiato per l’acquisto (o il maggior acquisto) di quegli spazi pubblicitari che in virtù della sua quota di mercato acquisteresti comunque, anche col sistema da migliaia di euro?
Ancora una volta ritengo che GA non sia gratuito, ma costi meno degli altri.

Nella discussione su Facebook si è anche accennato ad un aspetto di cui ho parlato prima: i grandi vendor sconsigliano GA, a volte lo sconsigliano addirittura con forza. Nella discussione è intervenuto anche Alessio Semoli, che è un vendor italiano (e che per la precisione è stato anche inserzionista su questo blog) affermando che da parte loro non c’è mai stata nessuna pressione contro Google Analytics. Ovviamente non mi sogno di dire il contrario, ma quando affermo che la pressione c’è mi riferisco a cose vissute in prima o in seconda persona, quindi certe.
Peraltro i grandi vendor dimenticano spesso come GA sia un volano per l’intero settore, facendo avvicinare moltissime persone e aziende – proprio in virtù della sua gratuità – alla web analytics. Fino ad ora questo aspetto è stato taciuto, ma esisteva, perché poi molti si dotavano di una piattaforma a pagamento, adesso viene taciuto perché il flusso inizia anche ad invertirsi.

In conclusione vi invito a riflettere nuovamente sul costo che sostenete quando lavorate con GA. Anche semplicemente quando leggete questo blog e – spero – imparate qualcosa di nuovo state facendo formazione, sottraendo tempo ad altre attività; formazione il cui costo andrebbe quantificato. Idem quando passate un’ora in cerca di una soluzione o della corretta configurazione di un filtro.
Vi invito anche a rileggervi questo post sul futuro ipotizzato per GA, perché le cose per ora stanno andando proprio così:
– la API esiste e presto sarà tra le nostre mani
– gli strumenti terzi esistono, e quando la API sarà rilasciata ne usciranno altri e altri ancora. Vi ho già parlato di AnalyticsView e Concentrate
– per il terzo step si tratta, secondo me, solo di aspettare un altro paio d’anni…

Naturalmente i vostri commenti sono i benvenuti.

Image credit: thms.nl su flickr

Abbiamo già visto in passato come una API, un’interfaccia verso i dati per programmatori, sia una delle richieste che la maggior parte degli utenti fa a Google e come questa potrebbe aprire la strada verso una diffusione universale di Google Analytics anche al di fuori della ristretta cerchia della web analytics. La mia opinione è che prima o poi questa API arriverà (d’altronde Google offre API per la maggior parte dei suoi servizi), ma nel frattempo non posso evitare di segnalarvi questo lavoro di Sal Uriasev per Juice Analytics: una API non ufficiale.

Per utilizzarla è necessario installare e conoscere almeno un po’ Python, un potente linguaggio di programmazione venuto alla ribalta negli ultimi anni; io purtroppo al momento non so dirvi molto di più di quel che scritto nella documentazione ufficiale. Farò indubbiamente delle prove in futuro, ma se nel frattempo qualcuno vuole cimentarsi, ne trarremo tutti beneficio 🙂