Os seguintes pontos técnicos precisam ser enfocados para que as consultas em linguagem natural sejam eficientes:
1. normas para a formulação de consultas
- Esclareça o período de tempo: por exemplo, "últimos 30 dias", "Q2 2024″, etc.
- Padronize o nome da métrica: use termos como "visualizações de página" em vez de "PV" para garantir a identificação precisa pelo modelo
2) Configuração dos direitos de dados
- Certifique-se de que a conta de serviço tenha
analytics.readonlye outras permissões necessárias - Verifique a exatidão da ID do atributo de consulta (no formato de
properties/123456789)
3. mecanismos baseados em resultados
- Definir tempos limite de consulta razoáveis (especialmente para consultas complexas)
- Manuseio das limitações da API: a API de dados do GA4 tem um limite no número de consultas por dia
4. otimização do ajuste do modelo
- Criar dicionários de mapeamento para termos especializados (por exemplo, mapear "UV" para
activeUsers) - Forneça opções de esclarecimento para consultas difusas (por exemplo, "Você quer dizer o número de usuários ou o número de sessões?").
Recomenda-se que, na primeira vez que você usar oget_standard_dimensionsObtenha uma lista de campos padrão para entender a variedade de dimensões de dados reconhecidas pelo sistema.
Essa resposta foi extraída do artigoGoogle Analytics MCP: uma ferramenta de servidor local para conectar dados GA4 a grandes modelosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são os pontos técnicos que você deve ter em mente ao consultar dados do GA4 usando linguagem natural?
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