Valide Google Analytics como um Expert com o Analytics Watcher | by DP6 Team | Oct, 2021

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DP6 Team

O Analytics Watcher é uma extensão do Google Chrome, desenvolvida pela DP6 através do programa de Open Innovation da empresa, o propósito da extensão é ajudar na validação da coleta de dados do Google Analytics com suporte para a versão Universal e GA4.

O funcionamento é baseado na análise de todas as requisições (forma que o navegador se comunica através de mensagens com o seu site/app está hospedado ou com outras aplicações) do Google Analytics, para que você possa verificar facilmente quais parâmetros estão sendo enviados, juntamente com seus valores, em um formato amigável. Além disso, fornece uma visualização fácil de quais requisições foram feitas de forma incorreta, com parâmetros obrigatórios ausentes ou incorretos.

Nesta nova versão, foi adicionando um novo módulo chamado de Penguin DataLayer, que auxilia no processo de validação da implementação da camada de dados (Data Layer), através de um modelo de dados (schema) que representa com fidelidade as chaves, valores, tipos de dados esperados, que irá facilitar o dia a dia e aumentar acuracidade dos dados coletados; além de uma nova “camada de tinta” para repaginar o visual da extensão, anteriormente conhecida como Roger Watcher. Para simplificar essa transição, construímos este manual para abordar como instalar, configurar e utilizar a extensão e seus módulos.

De início, basta visitar a Chrome Web Store e instalar a extensão Analytics Watcher no Google Chrome ou no Microsoft Edge:

Após a instalação, ele estará acessível no devtools do navegador, que pode ser aberto através do comando “F12” ou CTRL+SHIFT+I. Basta procurar pela aba com o nome de “Analytics Watcher”:

A página inicial é o módulo de requisições do Google Analytics, que permite visualizar as requisições do Google Analytics. Para isso, habilite o painel da extensão e realize as interações com o site, a cada hit disparado para o servidor do Google Analytics a extensão do Analytics Watcher irá apresentar um bloco, informando quais foram os dados passados e quais parâmetros foram populados.

Utilize a barra de navegação para facilitar a visualização, adicionando filtros conforme o tipo de hit ou através do conteúdo inserido no campo de busca.

Além de entender o que está sendo enviado, é possível também validar a origem destes dados, que em muitos casos são disponibilizados através de uma camada de dados (dataLayer), e visando a sua validação também, desenvolvemos o módulo do Penguin Datalayer dentro do Analytics Watcher.

Antes de começarmos a falar sobre o módulo, precisamos contextualizar o que é o dataLayer (ou camada de dados). Em resumo, ele é uma estrutura de dados no formato de um vetor de objetos criado pelo back-end e independente do front-end de um website. A estrutura de cada objeto desse vetor é personalizada e de acordo com as necessidades do negócio.

Pelo fato do dataLayer ser independente do front-end e criado pelo back-end, os dados disponibilizados nele podem ser melhor estruturados a fim de padronizar e agilizar a coleta de dados de uma forma consistente. Se quiser saber mais sobre o dataLayer, confira nosso outro post Tudo sobre a Camada de Dados

Para começarmos a utilizar o módulo é necessário a criação do JSON Schema, o qual indica o que deve ser validado na camada de dados, a estrutura dele deve se parecer com essa:

Com o Schema criado podemos dar inicio as validações. No módulo, precisamos realizar o upload do schema e preencher os campos com as seguintes informações:

  • Nome do data layer, ex: dataLayer;
  • URL do site que você deseja validar, ex: https://www.dp6.com.br/;
  • Schema de validação, formato JSON Schema;

Com todos os campos preenchidos, basta clicar no botão de “Start”, que as validações vão começar.

Quando o “Validating” estiver aparecendo, os eventos atuais e futuros serão validados de acordo com o schema utilizado.

Resultado esperado das validações:

Ok, Validated Successfully — Representa quando a propriedade e valor condizem com o que deveriam vir.

WARNING, “aplicacao.ambiente” should be equal to one of the allowed values: “teste”, but Hit send: “producao”. — Representa quando alguma propriedade não bate com o valor que deveria vir. Neste caso, o valor da chave “aplicacao.ambiente” deveria ser “teste”, porém, está com o valor “producao”.

WARNING, “.ecommerce.impressions[0].variant” should match pattern “unsubscribe”, but Hit send “subscriber”. — Representa quando alguma propriedade não condiz com a regex. Neste caso, o valor da chave “.ecommerce.impressions[0].variant” deveria bater com a regex “unsubscribe”, porém, está com o valor “subscriber”.

ERROR, Hit “.ecommerce.impressions[0]” sent without the following property: variant2. — Representa quando alguma propriedade não está presente na camada de dados. Neste caso, dentro do objeto “.ecommerce.impressions[0]” deveria ter vindo uma propriedade chamada variant2.

ERROR, No more items to validate. — Representa quando todos os itens do schema foram utilizados e validados, sinalizando que não tem mais itens para validar.

ERROR, Hit not validated or missed during test, Event: “Nome do evento”. — Representa quando algum item que está no schema não foi possível validar, sinalizando que o item não foi validado.

É possível exportar os resultados da validação para .xlsx, utilizando assim como registro de evidência, através do botão de export:

Validar a disponibilização dos dados e entender o que está sendo enviado para as ferramentas de Analytics é fundamental para garantir a qualidade dos dados. Explore e teste a extensão para garantir que o que é esperado está sendo coletado da forma correta, pois é assim que garantimos que os resultados e insights dos negócios não possuem erro.

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