AI és Google Analytics: Kommunikálj Adatainkkal Könnyedén!

A Google nemrégiben bejelentette egy új, nyílt forráskódú eszközét, amely lehetővé teszi, hogy a felhasználók nagy nyelvi modellek, például a Gemini segítségével természetes nyelven kommunikáljanak a Google Analytics adatainkkal. Ez a fejlesztés forradalmasíthatja az adatelemzést, mivel egyszerűsíti a kérdések feltevését és a válaszok megfogalmazását anélkül, hogy bonyolult jelentéseket kellene létrehozni.

A Model Context Protocol (MCP) nevű szerver az LLM-ek és az analitikai adatok közötti hidat képezi, lehetővé téve, hogy a felhasználók közvetlenül kérdéseket tegyenek fel, például: „Mik voltak a legjobban teljesítő termékeim a múlt hónapban?” Ez a megoldás jelentősen csökkenti a hagyományos riportkészítési folyamatokkal járó időt és bonyodalmakat.

Az analitikai adatok új megközelítése

A MCP szerver lehetőséget ad arra, hogy a felhasználók ne csak egyszerű kérdéseket tegyenek fel, hanem összetett lekérdezéseket is formáljanak. Például, ha valaki szeretné tudni, hogy hány felhasználó látogatta meg az oldalát az előző napon, egyszerűen beírhatja a kérdést, és azonnali választ kap. Ezzel a megoldással a hagyományos jelentések helyett természetes nyelven folytathatunk párbeszédet az adatainkkal, ami különösen hasznos lehet a marketing csapatok számára.

A rendszer a Google Analytics Admin API-ját és a Data API-t használja, így a felhasználók könnyen hozzáférhetnek a fiókjukhoz, az alapvető és valós idejű jelentésekhez, valamint a szabványos és egyedi dimenziókhoz és mutatókhoz. Az eszköz használatához Python környezet és hozzáférés szükséges egy Google Cloud projekthez, amelyen bizonyos API-k engedélyezve vannak.

Valós alkalmazási lehetőségek

A fejlesztés különösen hasznos lehet a bonyolultabb helyzetekben. Az egyik demó során a Google Analytics fejlesztési kapcsolattartója, Matt Landers, kérdezett egy jelentést a legjobban teljesítő termékekről a múlt hónapban. A rendszer azonnal visszaadta a válaszokat, majd a felhasználó következő kérdése alapján tovább finomította az adatokat. Ez a funkció lehetővé teszi, hogy a felhasználók egyedi igényeik alapján készítsenek jelentéseket, anélkül, hogy mély technikai ismeretekkel rendelkeznének.

A rendszer nemcsak a marketing csapatoknak jelenthet előnyt, hanem a fejlesztőknek is, akik automatizálhatják munkafolyamataikat, vagy olyan eszközöket építhetnek, amelyek mások számára is hozzáférhetővé teszik az analitikai adatokat.

Hogyan állítsuk be a rendszert?

A rendszer telepítése egyszerű, és a GitHub-on található utasítások követésével könnyen elvégezhető. Az MCP szerver telepítéséhez szükséges lépések közé tartozik a Google API-k engedélyezése a Cloud projektben, a Google Analytics fiókhoz való olvasási jogokkal rendelkező Alkalmazás Alapértelmezett Hitelesítési adatok konfigurálása, valamint környezeti változók beállítása. A szerver bármely MCP-kompatibilis klienssel működik, de a Google az Gemini CLI teljes támogatását hangsúlyozza.

A Google folyamatosan fejleszti a projektet, és bátorítja a felhasználókat, hogy osszák meg véleményüket a GitHub-on és a Discordon. Bár a rendszer még kísérleti fázisban van, a MCP szerver kézzelfogható módot kínál az analitikai adatok természetes nyelven történő felfedezésére.

Mit mond a szakértő?

Megkerestük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy véleményt mondjon erről az új fejlesztésről. Viktor elmondta: „Ez az új eszköz jelentős áttörést jelent az adatelemzésben, mivel lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy közvetlenül, érthetően és gyorsan kérdezhessenek az adataikból. Az, hogy a Google Analytics adataihoz ilyen egyszerűen hozzáférhetünk, nemcsak a marketing csapatok munkáját könnyíti meg, hanem a fejlesztők számára is új lehetőségeket nyit meg. Az automatizálás és a természetes nyelvű lekérdezések alkalmazása jelentősen csökkentheti a bonyolult riportok elkészítésének idejét, és javíthatja a döntéshozatali folyamatokat.”

További információkért látogasson el Császár Viktor weboldalára: Császár Viktor SEO szakértő.

Forrás: SearchEngineJournal.com