効率的な自然言語クエリを実現するためには、次のような技術的なポイントに注目する必要がある：
1.クエリーの定式化に関する規範
- 直近30日間」、「2024年第2四半期」など。
- 指標の名称の標準化：モデルによる正確な識別を確実にするため、「PV」ではなく「ページビュー」などの用語を使用する。
2.データ権限の設定
- サービスアカウントが
analytics.readonlyおよびその他の必要な許可 - クエリ属性IDが正しいことを確認する。
properties/123456789)
3.結果に基づくメカニズム
- 妥当なクエリー・タイムアウトの設定（特に複雑なクエリーの場合）
- API制限への対応：GA4 Data APIには1日あたりのクエリー数に制限があります。
4.モデル適合の最適化
- 専門用語のマッピング辞書を作成する（例えば、"UV "を次のようにマッピングする
activeUsers) - あいまいなクエリには明確化オプションを提供する（例：「ユーザー数のことですか、セッション数のことですか？）
を初めて使用することをお勧めします。get_standard_dimensionsシステムで認識可能なデータ次元の範囲を理解するために、標準フィールドのリストを入手する。
この答えは記事から得たものである。GoogleアナリティクスMCP：GA4データをビッグモデルに接続するローカルサーバーツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " GA4データを自然言語で照会する際の技術的な留意点は？
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