Приложение vk stat как пользоваться

This commit does not belong to any branch on this repository, and may belong to a fork outside of the repository.

Switch branches/tags
Branches Tags
Could not load branches
Nothing to show
Could not load tags

Nothing to show

Name already in use

A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?

Cancel Create

• Local
• Codespaces

HTTPS GitHub CLI
Use Git or checkout with SVN using the web URL.
Work fast with our official CLI. Learn more about the CLI.

Sign In Required

Please sign in to use Codespaces.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching Xcode

If nothing happens, download Xcode and try again.

Вк удалили из AppStore, скоро все русские приложения удалят, и standoff 2 тоже

Launching Visual Studio Code

Your codespace will open once ready.

There was a problem preparing your codespace, please try again.

Latest commit

Git stats

Files

Failed to load latest commit information.

Latest commit message
Commit time

README.md

Библиотека для работыс GTM и statEvents.addMiniApps

Установка с помощью npm:

npm i vk-stat

Установка с помощью yarn:

yarn add vk-stat
import < googleGtmInit >from ‘mini-juice/googleGtm’; import googleGtmInit from ‘mini-juice/googleGtm/googleGtmInit’;

Это необходимо чтобы UTM-теги, переданные через хэш приложения, попадали в статистику Google и любых других метрик.

prepareUtm();

Все хэш переменные после этого попадают во внутреннюю переменную библиотеки (STATS.APP_HASH или STATS.APP_HASH_FULL) и могут быть недоступные в хеше, если пытаться их получить из строки запуска, после подготовки UTM.

Для инициализации Google Tag Manager вставить googleGtmInit как можно ближе к началу инициализации React приложения, например в основной index.js сразу после импортов:

googleGtmInit(‘GTM-XXXXXXX’);

Важно! При инициализации так же происходит автоматическая подготовка UTM-тегов в строке запуска, для того чтобы они попадали в GTM.

Чтобы отсылать события используется googleGtmEvent:

googleGtmEvent(», ‘action’); googleGtmEvent(‘category’, ‘action’); googleGtmEvent(‘category’, ‘action’, ‘label’);

Если надо отправить событие сразу после инициализации:

googleGtmInit(‘GTM-XXXXXXX’, () => < googleGtmEvent(‘app’, ‘init’); >);

Первым шагом вы должны получить accessToken с помощью vk-bridge и сохранить его с помощью setVkAccessToken:

setVkAccessToken(accessToken);

После можно отправлять события напрямую в ВК, используя bridgeStatEvent. Название отправляемого события желательно использовать как action. Старый формат записи category—action Метку label можно передать через json, указав вторым параметром:

Соцсеть Вконтакте: как пользоваться мобильным приложением

bridgeStatEvent(‘action’, < label >); bridgeStatEvent(‘category—action’, < label >); // Старый формат

Одновременное использование GTM + statEvents.addMiniApps

1. Ициниализируем GTM через googleGtmInit
2. Устанавливаем accessToken через setVkAccessToken
3. Используем vkStat, который одновременно отпраляет событие в GTM и VK (action обязательный параметр):

vkStat(< action: ‘action’ >); vkStat(< action: ‘action’, label: ‘label’ >); vkStat(< category: ‘category’, action: ‘action’ >); vkStat(< category: ‘category’, action: ‘action’, label: ‘label’ >);

Для отладки событий можно использовать следующий код:

vkStat(< category: ‘category’, action: ‘action’, label: ‘label’>, <>, true);

Источник: github.com

Загрузка статистики из «ВКонтакте» и Facebook в Google BigQuery — руководство

В предыдущей статье мой коллега Антон Леонтьев рассказывал о том, как загрузить статистику из рекламных систем в Google BigQuery, а также строить отчетность на основании этих данных. Так, информацию по рекламе из «ВКонтакте» мы загружали вручную, а из Facebook — с помощью библиотеки rfacebookstat Алексея Селезнева. В этой статье мы рассмотрим иные способы загрузки данных для «ВКонтакте» и Facebook.

Загрузка данных «ВКонтакте»

Для загрузки данных из рекламного кабинета «ВКонтакте» мы будем использовать R-библиотеку rvkstat Алексея Селезнева.

Примечание: до ноября API «ВКонтакте» не выгружал клики по промопостам. С начала ноября API «ВКонтакте» должен корректно работать для новых объявлений.

1. Установите актуальную версию языка R и RStudio. Инсталлируйте пакеты devtools, rvkstat, bigrquery c помощью функций install.packages, install_github.

install.packages(«devtools») install.packages(«bigrquery») install_github(‘selesnow/rvkstat’)

2. Для работы с API «ВКонтакте» вам необходимо создать приложение. Как это сделать, описано в справке библиотеки.

3. С помощью функции vkAuth получаем токен. В аргументах функции необходимо указать свой идентификатор и секрет приложения. После этого откроется страница в браузере с кодом для получения токена, код необходимо скопировать и ввести в консоль.

Для дальнейшей работы полученный токен необходимо указывать при каждом обращении к API.

library(rvkstat) token

4. Далее получаем список рекламных кабинетов:

vk_accounts

5. Затем получаем список клиентов. Если у вас личный кабинет, а не кабинет агентства, то этот шаг нужно пропустить.

vk_clients

6. Получаем список рекламных кампаний. Для кабинета агентства используем такую функцию:

vk_campaigns

Если у вас личный кабинет, а не кабинет агентства, то из функции необходимо убрать аргумент client_id:

vk_campaigns

7. Получаем статистику по кампаниям c разбивкой по дням.

vk_stat_by_campaign

Разберем подробнее поля в запросе:

• ids_type — тип запрашиваемых объектов, которые перечислены в параметре ids, допустимые значения — ad, campaign, client, office;
• ids — идентификаторы запрашиваемых объектов через запятую. Так как у нас есть столбец с id всех кампаний в датафрейме vk_campaigns, то сошлемся на него;
• period — группировка данных по датам, допустимые значения — day, month, overall;
• date_from — начальная дата выводимой статистики;
• date_to — конечная дата выводимой статистики.

Для дат используется разный формат в зависимости от параметра period:

• day: YYYY-MM-DD, пример: 2017-12-15;
• month: YYYY-MM, пример: 2017-12;
• overall: 0.

8. В результате вы получите датафрейм с данными по показам, кликам, расходам, подпискам и другим показателям. Теперь необходимо записать его в Google BigQuery. Для этого воспользуемя функцией insert_upload_job из библиотеки bigrquery.

library(bigrquery) insert_upload_job(«bigquery_project_id», «temp_reports», «vk», vk_stat_by_campaign, «bigquery_project_id», create_disposition=»CREATE_IF_NEEDED», write_disposition=»WRITE_TRUNCATE»)

Здесь нужно заменить:

• bigquery_project_id — идентификатор проекта в BigQuery;
• temp_reports — dataset в BigQuery;
• vk — название таблицы для записи данных в BigQuery.

В таблице со статистикой есть идентификаторы кампаний, но нет названий. Чтобы дополнить полученную статистику названиями кампаний, запишем в BigQuery полученный ранее датафрейм со списком рекламных кампаний.

insert_upload_job(«bigquery_project_id», «temp_reports», «vk_campaign_list», vk_campaigns, «bigquery_project_id», create_disposition=»CREATE_IF_NEEDED», write_disposition=»WRITE_TRUNCATE»)

Пример готового SQL-запроса — объединим две таблицы и агрегируем данные по месяцам:

// расходы по кампаниям ВКонтакте SELECT LEFT(c.day,7) AS month, ‘vk / cpc’ AS utm_channel, c.id AS campaign_id, n.name AS campaign_name, SUM(c.impressions) AS impressions, SUM(c.clicks) AS clicks, ROUND(SUM(c.spent),2) AS costs, IFNULL(SUM (c.join_rate),0) AS join_group FROM temp_reports.vk AS c LEFT JOIN temp_reports.vk_campaigns_list AS n ON c.id=n.id GROUP BY month, campaign_id, campaign_name ORDER BY month DESC, costs DESC

Загрузка данных Facebook

В предыдущей статье рассматривалась загрузка данных из Facebook в BigQuery с помощью библиотеки rfacebookstat на языке R. Сейчас разберем автоматическую загрузку данных через сервис Owox BI Pipeline Facebook Ads -> Google BigQuery.

Для настройки импорта Facebook Ads -> Google BigQuery нужен действующий поток Facebook -> Google Analytics.

1. Для настройки потока Facebook -> Google Analytics сначала необходимо создать модель данных в Google Analytics, в которую будут импортироваться расходы. Зайдите на вкладку «Администратор», выберите «Импорт данных», нажмите кнопку «Создать».

2. Необходимо выбрать тип набора данных. Выберите пункт «Данные о расходах».

3. Далее задайте название для набора данных и выберите представления, которые будут использовать данные из этого набора.

5. Далее настройте поток Facebook -> Google Analytics в кабинете Owox. Перейдите на вкладку Pipeline и нажмите «Создать поток».

6. Предоставьте доступ к вашим аккаунтам в Facebook и Google Analytics. Далее выберите ресурс Google Analytics и схему данных, которую вы создали. Укажите дату начала импорта данных (историческая загрузка данных возможна, но есть ограничения) и выберите представление. После чего нажмите «Создать».

7. Поток Facebook -> Google Analytics настроен, и в скором времени начнется импорт данных в Google Analytics. Теперь необходимо настроить импорт в Google BigQuery.

8. Зайдите в поток и перейдите на вкладку «Импорт в Google BigQuery». Активируйте импорт с помощью чекбокса, выберите аккаунт для доступа, нажмите «Сохранить».

9. После этого в BigQuery появится датасет под названием owox-bi-pipeline. Первые данные соберутся в течении суток, а в последствии будут дополняться каждый день. Схему передаваемых данных можно посмотреть в справке Owox.

Пример SQL-запроса для работы с данным датасетом:

// расходы по кампаниям Facebook SELECT LEFT(STRING(insights.data.date_start),7) AS month, ‘facebook / cpc’ AS utm_channel, campaign.id AS campaign_id, campaign.name AS campaign_name, SUM(insights.data.impressions) AS impressions, SUM(insights.data.inline_link_clicks) AS clicks, ROUND(SUM(insights.data.spend),2) AS costs, FROM TABLE_DATE_RANGE ([owox-bi-pipeline:54abf072312482b24edfd880c1622a89.facebook_ads_insights_], TIMESTAMP (‘2017-12-01’), DATE_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), -1, «DAY»)) WHERE insights.data.inline_link_clicks IS NOT NULL AND insights.data.spend IS NOT NULL AND insights.data.impressions IS NOT NULL GROUP BY month, campaign_id, campaign_name ORDER BY month DESC, costs DESC

Заключение

Главным преимуществом данных способов загрузки расходов по рекламным кампаниям является существенное сокращение времени на подготовку отчетности.

Использование же облачной базы данных Google BigQuery, позволяет объединять данные по расходам рекламных кампаний с данными Google Analytics (для этого мы используем сбор несэмплированных данных через Owox BI Streaming в Google BigQuery), а также с данными из наших внутренних баз MySQL и PostgreSQL.

Отчеты можно выгружать в табличном виде в Google Spreadsheets с помощью Owox BI BigQuery Reports, а для визуализации использовать Google DataStudio, Redash, Power BI или другие инструменты.

Источник: ppc.world

Как связать ВКонтакте и Power BI, R пакет rvkstat.

Несмотря на недавнюю блокировку соцсети в Индии, ВКонтакте продолжает оставаться огромным источником полезной информации и статистики. В этой статье я расскажу, как с помощью написанного мной программного пакета rvkstat и коннектора R получить данные из API ВКонтакте в Microsoft Power BI.

Как использовать прокси в скриптах R: обходим блокировку API Яндекса, Mail.ru и ВКонтакте

Причем получить эти данные можно даже в странах, где сама соцсеть официально заблокирована.

Установка необходимого программного обеспечения

Скачайте и установите актуальную версию языка R и Power BI. Это, пожалуй, самая простая часть работы, как R так и Power BI при установке не требуют от вас никаких дополнительных манипуляций и настройки — просто кликайте по кнопкам Next и Ok.

Как создать Standalone-приложение ВКонтакте

Для работы с API Вконтакте необходимо создать Standalone-приложение, непосредственно в интерфейсе социальной сети.

Для создания приложения перейдите по этой ссылке и выберите Standalone-приложение.

Перейдите в настройки только что созданного приложения и заполните следующие поля следующим образом:

Далее для получения токена разработчика вам понадобится ID и засекреченный ключ приложения.

Устанавливаем пакет rvkstat

Пакет rvkstat является R-клиентом для работы с API ВКонтакте. Его можно установить из моего репозитория на GitHub с помощью приведенного ниже кода в R.

if(!»devtools» %in% installed.packages()[,1]) devtools::install_github(‘selesnow/rvkstat’)

Если на данном этапе вы всё сделали правильно, в R-консоли увидите сообщение о том, что пакет rvkstat успешно установлен:

Получаем токен разработчика

Следующий шаг — получение токена доступа к API ВКонтакте. Для этого необходимо подключить пакет rvkstat и с помощью функции vkAuth получить токен разработчика.

Для этого вставьте в R-консоль следующий код:

myCredential ID Вашего Приложения>, app_secret = Защищённый Ключ Вашего Приложения>)

После запуска функции откроется окно браузера, в котором необходимо предоставить приложению все необходимые для работы разрешения:

Затем откроется окно браузера, в котором будет ваш код доступа. Вам необходимо скопировать его и вставить в R-консоль в ответ на запрос «Enter code from URL:».

После этого в вашем рабочем окружении будет создан объект myCredential, именно в нём теперь хранится токен доступа к API.

Посмотреть его можно с помощью кода:

myCredential$access_token

Для удобства скопируйте из консоли полученный токен в блокнот.

Как получить данные из рекламного кабинета ВКонтакте в Power BI

На этом шаге можно смело закрывать R-консоль и открывать Power BI. Для загрузки данных жмите на «Get Data».

В открывшемся диалоговом окне переходим в группу коннекторов «Other», выбирайте «R script» и нажимайте «Connect».

Далее в диалоговое окно «R Script» вставьте R-код, подставив в аргументы функций свои значения.

#Подключаем пакет library(rvkstat) ##Получаем список рекламных кампаний camp id вашего рекламного кабинета>, access_token = токен разработчика, полученный на прошлом шаге>) ##Получаем статистику по рекламным кампаниям по дням vk_stat_by_campaign id вашего рекламного кабинета>, ids_type = «campaign», ids = camp$id , period = «day», date_from = «2010-01-01», date_to =Sys.Date(), access_token = токен разработчика, полученный на прошлом шаге>)

Если вы верно указали значения для всех аргументов функций, откроется диалоговое окно «Navigator», в котором можно выбрать две таблицы:

• camp — справочник рекламных кампаний;
• vk_stat_by_camp — статистика по рекламным кампаниям.

После этого в Power BI будут загружены обе таблицы, и между таблицами будет установлена связь camp.id = vk_stat_by_camp.id.

Чтобы получить статистику в разрезе рекламных объявлений, необходимо в аргументе ids_type указать значение «ad» и в аргумент ids передать номера объявлений.

Например, можете воспользоваться следующим кодом:

##Подключаем пакет library(rvkstat) ## Получаем список рекламных кампаний ads токен разработчика полученный на прошлом шаге>))

Для загрузки общей статистики по рекламному кабинету необходимо передать в аргумент ids_type значение «office», а в аргумент ids передать номер рекламного кабинета.

По указанному выше примеру можно получить и другую статистику из рекламного кабинета и сообществ ВКонтакте.

Ловите список доступных функций для загрузки статистики из рекламного кабинета:

• vkGetAdCategories — возможные тематики рекламных объявлений и их категорий;
• vkGetAdAccounts — список доступных рекламных кабинетов;
• vkGetAdClients — список клиентов из агентского аккаунта;
• vkGetAds — список объявлений;
• vkGetAdCampaigns — список рекламных кампаний;
• vkGetAdStatistics — статистика показателей эффективности по рекламным объявлениям, кампаниям, клиентам или всему кабинету;
• vkGetAdCityStats — статистика охвата аудитории по рекламным кампаниям или объявления в разрезе городов;
• vkGetAdGenderStats — статистика охвата аудитории по рекламным кампаниям или объявления в разрезе пола;
• vkGetAdAgeStats — статистика охвата аудитории по рекламным кампаниям или объявлениям в разрезе возраста;
• vkGetAdGenderAgeStats — статистика охвата аудитории по рекламным кампаниям или объявлениям в разрезе пола и возраста;
• vkGetAdBudget — остаток средств из рекламного кабинета;
• vkGetAdPostsReach — подробная статистика по охвату рекламных записей из объявлений и кампаний для продвижения записей сообщества.

Подробную справку с примерами кода и полным описанием полей, которые будут загружены в результате работы функции в пакете rvkstat, можно получить с помощью команды help в R-консоли:

help(«vkGetAdStatistics»)

Полный список функций можно получить с помощью команды help(package = «rvkstat»), либо перейдя в ReadMe репозитория пакета по ссылке.

Как построить визуализацию в Power BI

После загрузки данных в Power BI будет создано две таблицы:

• camp — справочник рекламных кампаний;
• vk_stat_by_campaign — статистика по рекламным кампаниям.

Между кампаниями будет автоматически создана связь по полям id.

Остаётся только построить нужные графики и таблицы.

Выводы

ВКонтакте — одна из самых популярных социальных сетей в СНГ, а Power BI одна из самых популярных в мире BI-платформ. Связав эти инструменты, вы легко построите удобные дашборды и проанализируете свои рекламные кампании и объявления.

Что для этого нужно:

1. Скачать и установить актуальную версию языка R.
2. Скачать и установить актуальную версию Microsoft Power BI.
3. Создать Standalone-приложение ВКонтакте.
4. Установить пакет rvkstat.
5. Получить токен для доступа к API ВКонтакте.
6. С помощью функций доступных в пакете rvkstat написать код для загрузки данных в Power BI.
7. Построить удобный и информативный dashboard.

Источник: alexeyseleznev.wordpress.com