Analise dados do Google Analytics, revise métricas de desempenho do site, identifique padrões de tráfego e sugira melhorias orientadas por dados. Use quando o usuário pergunta sobre análise de dados, métricas de site, análise de tráfego, taxas de conversão, comportamento do usuário ou otimização de desempenho.
Scanned 9/8/2026
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name: google-analytics
description: Analise dados do Google Analytics, revise métricas de desempenho do site, identifique padrões de tráfego e sugira melhorias orientadas por dados. Use quando o usuário pergunta sobre análise de dados, métricas de site, análise de tráfego, taxas de conversão, comportamento do usuário ou otimização de desempenho.
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# Análise do Google Analytics
Analise o desempenho do site usando dados do Google Analytics para fornecer insights acionáveis e recomendações de melhoria.
## Início Rápido
### 1. Configurar Autenticação
Esta Skill requer credenciais da API do Google Analytics. Configure as variáveis de ambiente:
```bash
export GOOGLE_ANALYTICS_PROPERTY_ID="your-property-id"
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json"
```
Ou crie um arquivo `.env` na raiz do seu projeto:
```env
GOOGLE_ANALYTICS_PROPERTY_ID=123456789
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account-key.json
```
**Nunca faça commit de credenciais no controle de versão.** O arquivo JSON da conta de serviço deve ser armazenado com segurança fora do seu repositório.
### 2. Instalar Pacotes Necessários
```bash
# Opção 1: Instalar do arquivo requirements (recomendado)
pip install -r cli-tool/components/skills/analytics/google-analytics/requirements.txt
# Opção 2: Instalar individualmente
pip install google-analytics-data python-dotenv pandas
```
### 3. Analise seu Projeto
Uma vez configurado, posso:
- Revisar métricas atuais de tráfego e comportamento do usuário
- Identificar páginas com melhor e pior desempenho
- Analisar fontes de tráfego e funis de conversão
- Comparar desempenho entre períodos
- Sugerir melhorias orientadas por dados
## Como Usar
Faça-me perguntas como:
- "Revise nosso desempenho no Google Analytics dos últimos 30 dias"
- "Quais são nossas principais fontes de tráfego?"
- "Quais páginas têm as maiores taxas de rejeição?"
- "Analise o engajamento do usuário e sugira melhorias"
- "Compare o desempenho deste mês com o mês passado"
## Fluxo de Análise
Quando você me pedir para analisar dados do Google Analytics, farei:
1. **Conectar à API** usando o script auxiliar
2. **Buscar métricas relevantes** com base em sua pergunta
3. **Analisar os dados** procurando por:
- Tendências e padrões de tráfego
- Insights de comportamento do usuário
- Gargalos de desempenho
- Oportunidades de conversão
4. **Fornecer recomendações** com:
- Sugestões de melhoria específicas
- Nível de prioridade (alto/médio/baixo)
- Impacto esperado
- Orientações de implementação
## Métricas Comuns
Para definições detalhadas de métricas e dimensões, consulte [REFERENCE.md](REFERENCE.md).
### Métricas de Tráfego
- Sessões, Usuários, Novos Usuários
- Visualizações de página, Telas por Sessão
- Duração média da sessão
### Métricas de Engajamento
- Taxa de rejeição, Taxa de engajamento
- Contagem de eventos, Conversões
- Profundidade de scroll, Taxa de clique
### Métricas de Aquisição
- Fonte/Meio de tráfego
- Desempenho de campanha
- Agrupamento por canal
### Métricas de Conversão
- Conclusões de objetivo
- Transações de e-commerce
- Taxa de conversão por fonte
## Exemplos de Análise
Para padrões completos de análise e casos de uso, consulte [EXAMPLES.md](EXAMPLES.md).
## Scripts
A Skill inclui scripts utilitários para interação com a API:
### Buscar Desempenho Atual
```bash
python scripts/ga_client.py --days 30 --metrics sessions,users,bounceRate
```
### Analisar e Gerar Relatório
```bash
python scripts/analyze.py --period last-30-days --compare previous-period
```
Os scripts lidam com autenticação da API, busca de dados e análise básica. Interpretarei os resultados e fornecerei recomendações acionáveis.
## Solução de Problemas
**Erro de Autenticação**: Verifique se:
- `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` aponta para um arquivo JSON de conta de serviço válido
- A conta de serviço tem acesso "Visualizador" à sua propriedade GA4
- `GOOGLE_ANALYTICS_PROPERTY_ID` corresponde ao seu ID de propriedade GA4 (não o ID de medição)
**Nenhum Dado Retornado**: Verifique se:
- O ID da propriedade está correto (encontre em GA4 Admin > Configurações da Propriedade)
- O intervalo de datas contém dados
- A conta de serviço recebeu acesso no GA4
**Erros de Importação**: Instale os pacotes necessários:
```bash
pip install google-analytics-data python-dotenv pandas
```
## Notas de Segurança
- **Nunca codifique** credenciais de API ou IDs de propriedade no código
- Armazene arquivos JSON de conta de serviço **fora** do controle de versão
- Use variáveis de ambiente ou arquivos `.env` para configuração
- Adicione `.env` e arquivos de credenciais ao `.gitignore`
- Rotacione chaves de conta de serviço periodicamente
- Use acesso com menor privilégio (somente função Visualizador)
## Privacidade de Dados
Esta Skill acessa apenas dados de análise agregados. Ela não:
- Acessa informações de identificação pessoal (PII)
- Armazena dados de análise persistentemente
- Compartilha dados com serviços externos
- Modifica sua configuração do Google Analytics
Todos os dados são processados localmente e usados apenas para gerar recomendações durante a conversa.Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
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