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La plate-forme Google Analytics vous permet de mesurer les interactions des utilisateurs avec votre entreprise sur différents appareils et dans divers environnements. Elle fournit toutes les ressources informatiques nécessaires pour collecter, stocker et traiter les données sur ces interactions utilisateur, et générer des rapports les concernant.
La collecte de données analytiques peut s'effectuer côté client et côté serveur. Pour envoyer des données à Google Analytics, vous disposez d'API et de SDK simples à utiliser. En plus de ces outils, nous avons développé du code que vous pouvez exécuter dans vos applications App Engine pour envoyer facilement des données analytiques côté serveur à Google Analytics.
Collecter des données analytiques côté client
Les SDK et les API de collecte permettent de mesurer la manière dont les utilisateurs interagissent avec vos contenus et vos initiatives marketing. Une fois ces outils mis en œuvre, les données des interactions utilisateur sont accessibles dans Google Analytics ou via les API de création de rapports.
Pour plus de détails sur la collecte d'analyses côté client, sélectionnez le lien ci-dessous en fonction du type de votre client :
- Suivi Web (analytics.js) : mesurez les interactions des utilisateurs avec des sites ou des applications Web.
- Android : mesurez les interactions des utilisateurs avec les applications Android.
- iOS : mesurez les interactions des utilisateurs avec les applications iOS.
- Protocole de mesure : mesurez les interactions des utilisateurs dans n'importe quel environnement avec ce protocole de bas niveau.
Collecter des données analytiques côté serveur App Engine
Bien qu'App Engine fournisse déjà un mécanisme pour consigner les événements dans votre application, vous pouvez suivre des événements spécifiques côté serveur directement dans Google Analytics qui présente les avantages suivants :
- Analyse des données de l'historique : App Engine vous permet de configurer le nombre maximal de jours ou la taille de votre fichier journal. Une fois cette limite dépassée, vous n'avez plus accès à ces fichiers journaux. Le suivi des événements dans Google Analytics vous offre une visibilité à beaucoup plus long terme sur les événements passés.
- Suivi des événements clés : les fichiers journaux peuvent devenir très chargés en détails, car plusieurs composants de votre application y écrivent des données. Le suivi des événements vous permet d'identifier les événements clés et certaines métadonnées que vous souhaitez contrôler.
- Interface utilisateur puissante : tirez parti de l'interface utilisateur enrichie de Google Analytics pour visualiser et exporter ces événements côté serveur, et créer des rapports les concernant.
Pour ce faire, intégrez simplement l'exemple de code source ci-dessous dans votre application App Engine. Pour en savoir plus sur cette approche, consultez le guide du développeur Google Analytics, et plus particulièrement la section Suivi des événements.
Exemple de code source
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThe Google Analytics Platform offers comprehensive resources for measuring user interactions across various devices and environments, covering data collection, storage, processing, and reporting.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAnalytics collection can be performed on both the client and server sides, with Google Analytics providing APIs and SDKs for easy data transmission, along with pre-developed code for App Engine server-side analytics.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eClient-side analytics allows the tracking of user interaction with content and marketing efforts through Web Tracking, Android, iOS, and Measurement Protocol.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eServer-side event tracking in Google Analytics provides benefits over standard App Engine logs, including historical data analysis, focused tracking of key events, and a user-friendly interface for data visualization and reporting.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe sample code provided demonstrates how to integrate event tracking into App Engine applications, sending data directly to Google Analytics for analysis.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Integrating with Google Analytics\n\nThe [Google Analytics Platform](/analytics/devguides/platform)\nlets you measure user interactions with your business across various devices and\nenvironments. The platform provides all the computing resources to collect,\nstore, process, and report on these user-interactions.\n\n[Analytics collection](/analytics/devguides/collection)\ncan take place on both the client and server side. Google Analytics provides\neasy to use APIs and SDKs to send data to Google Analytics. In addition to\nthose, we have developed code that you can use in your App Engine applications\nto easily send server-side analytics to Google Analytics.\n\nClient-side analytics collection\n--------------------------------\n\nWith the collection APIs and SDKs, you can measure how users interact with your\ncontent and marketing initiatives. Once implemented, you will be able to view\nuser-interaction data within Google Analytics or through the Reporting APIs.\nFor more details on client-side analytics collection select the link\nbelow based on the type of your client:\n\n- [Web Tracking (analytics.js)](/analytics/devguides/collection/analyticsjs) - Measure user interaction with websites or web applications.\n- [Android](/analytics/devguides/collection/android) - Measure user interaction with Android applications.\n- [iOS](/analytics/devguides/collection/ios) - Measure user interaction with iOS applications.\n- [Measurement Protocol](/analytics/devguides/collection/protocol/v1) - Measure user interaction in any environment with this low-level protocol.\n\nApp Engine server-side analytics collection\n-------------------------------------------\n\nAlthough App Engine already provides a mechanism for\n\n[logging events](/appengine/docs/legacy/standard/python/logs)\n\nin your application, it may be advantageous to track specific server-side events\nin Google Analytics. Some of the benefits are as follows:\n\n- **Historical data analysis** - App Engine allows you to configure the maximum number of days, or size of your log file. After that time has passed you no longer have access to those log files. Tracking events in Google Analytics provides you a much longer lifespan into the visibility of past events.\n- **Track key events** - Log files can be verbose with various components of your application writing data to them. By using event tracking you can pinpoint just the key events that you are interested in monitoring and track those along with some additional metadata.\n- **Powerful user interface** - Take advantage of the rich user interface that Google Analytics provides to visualize, report and export these server side events.\n\n\nThis can be accomplished easily by integrating the sample source code below\ninto your App Engine application. For additional information\non this approach consult the Google Analytics developers guide for\n[Event Tracking](/analytics/devguides/collection/protocol/v1/devguide#event).\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Sample source code\n\n def track_event(category, action, label=None, value=0):\n data = {\n 'v': '1', # API Version.\n 'tid': GA_TRACKING_ID, # Tracking ID / Property ID.\n # Anonymous Client Identifier. Ideally, this should be a UUID that\n # is associated with particular user, device, or browser instance.\n 'cid': '555',\n 't': 'event', # Event hit type.\n 'ec': category, # Event category.\n 'ea': action, # Event action.\n 'el': label, # Event label.\n 'ev': value, # Event value, must be an integer\n }\n\n response = requests.post(\n 'http://www.google-analytics.com/collect', data=data)\n\n # If the request fails, this will raise a RequestException. Depending\n # on your application's needs, this may be a non-error and can be caught\n # by the caller.\n response.raise_for_status()\n\n\n @app.route('/')\n def track_example():\n track_event(\n category='Example',\n action='test action')\n return 'Event tracked.'\n\n\u003cbr /\u003e"]]