google-analytics

# Google Analytics 分析 利用 Google Analytics 数据分析网站性能，提供可执行的洞察和改进建议。 ## 快速入门 ### 1. 设置身份验证 此技能需要 Google Analytics API 凭据。设置环境变量： bash export GOOGLE_ANALYTICS_PROPERTY_ID="your-property-id" export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json" 或者在项目根目录创建 `.env` 文件： env GOOGLE_ANALYTICS_PROPERTY_ID=123456789 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account-key.json **切勿将凭据提交到版本控制系统。** 服务账号 JSON 文件应安全地存储在仓库之外。 ### 2. 安装所需包 bash # 选项 1: 从需求文件安装 (推荐) pip install -r cli-tool/components/skills/analytics/google-analytics/requirements.txt # 选项 2: 单独安装 pip install google-analytics-data python-dotenv pandas ### 3. 分析您的项目 配置完成后，我可以： - 审查当前的流量和用户行为指标 - 识别表现最好和最差的页面 - 分析流量来源和转化漏斗 - 对比不同时间段的性能 - 建议基于数据的改进方案 ## 如何使用 向我提问，例如： - "回顾我们过去 30 天的 Google Analytics 表现" - "我们主要的流量来源是什么？" - "哪些页面的跳出率最高？" - "分析用户互动并提出改进建议" - "对比本月与上月的性能" ## 分析工作流 当你要求我分析 Google Analytics 数据时，我将： 1. **连接到 API** 使用辅助脚本 2. **获取相关指标** 基于你的问题 3. **分析数据** 寻找： - 流量趋势和模式 - 用户行为洞察 - 性能瓶颈 - 转化机会 4. **提供建议** 包含： - 具体改进建议 - 优先级 (高/中/低) - 预期影响 - 实施指导 ## 常见指标 有关详细的指标定义和维度，请参阅 [REFERENCE.md](REFERENCE.md)。 ### 流量指标 - 会话数, 用户数, 新用户数 - 页面浏览量, 每个会话的屏幕数 - 平均会话时长 ### 互动指标 - 跳出率, 互动率 - 事件计数, 转化次数 - 滚动深度, 点击率 ### 获取指标 - 流量来源/媒介 - 营销活动表现 - 渠道分组 ###