随时随地收集所需数据

撰写人
Julien Coquet
Senior Director of Data & Analytics, EMEA

于是，你开始部署你的数字分析解决方案，并配备了各种功能。您的数据收集计划是详尽的、隐私友好的、复杂的，并将跟踪比您使用或需要的更多数据点和属性。您的数据与您的在线营销活动无缝整合，您能够获得有价值的见解，优化并激活您的数据。不是这样吗？请与我们联系，并确保继续阅读。

在数据无穷无尽的时代，更智能地收集数据至关重要。

作为一名分析专家和实践者，我亲身经历过在多个数字资产和渠道中收集数据的艰辛。尤其是到2023 年，连接到全球互联网的设备数量将超过 210 亿台。值得庆幸的是，我们目前的互联网寻址系统可以处理大量这些设备，即多达 3.4×10E38（即 34 后加 37 个零）。

在这 210 亿台设备中，物联网（IoT）设备约占 66%，所有这些设备都会生成有关其运行、功能和设置的数据。可以说这是联网黑盒或类固醇遥测技术，但这些设备正在向服务提供商发送数据，而服务提供商则利用这些数据改进产品。

如此大规模的数据收集不仅为人工智能和机器学习提供了理想的燃料，还为建立性能基线和异常值提供了手段。功能使用模型、洞察力和行动计划都可以从如此深不可测的信息井中得出。

(重新）引入测量协议。

你会问，这些设备是如何测量活动的？这篇文章为我们提供了一个绝佳的借口，让我们来了解一下Google Analytics 4 的"测量协议"，它是一种替代数据收集方法，可以帮助您测量所需的所有物联网数据，并使其与您所采用和喜爱的平面数据模型兼容。测量协议是在 2010 年代初与前一版本的 Google Analytics（现已过时的通用分析）一起推出的。在当时，测量协议的使用方式非常有创意，因此看到它在 GA4 中重生，是（重新）发现 Google Analytics 中这一鲜为人知但功能强大的功能的绝佳机会。

从本质上讲，"测量协议 "是一种应用程序接口（API），可让您直接向 Google Analytics 服务器发送事件，而无需使用庞大的软件开发工具包和复杂的集成。测量协议的软件占用空间极小，这意味着它可以轻松嵌入到每个可以调用 URL 的系统中。可以想象，它可用于所有物联网--从售货亭、销售点到物联网设备，无所不能。一些明显的优势包括

标准协议，因此兼容各种设备和平台
易于使用，即使是经验有限的开发人员也能轻松上手
可扩展性强，可用于收集大量用户的数据
通过使用数据收集秘钥保证安全性

由于其轻量级方法，使用测量协议意味着您只需收集所需的数据。由于大多数物联网设备都缺乏明确的用户同意机制，这将促使您采用隐私优先的方法，因此应将重点放在遥测数据上，而不是个人数据上。

揭开测量协议的神秘面纱。

它是如何工作的？在为您的物联网项目创建 Google Analytics 4 (GA4) 属性时，您首先需要创建一个新的网络属性，然后只需点击新创建的数据流即可访问测量协议 API 秘密面板。

Data streams in GA4 measurement protocol

下一步是创建一个密钥，您将在测量协议 API 调用中引用该密钥。您只需为密钥提供一个昵称，就可以在 API 调用中使用所提供的 ID。从下面的列表中可以看出，我们的 Data.Monks 经常使用它！

设置好密钥后，请为您的物联网流记下 GA4 测量 ID，并使用代码创建一个 URL 到测量协议服务，其中包含我们需要的一切，包括事件参数。在下面的示例中，当冰箱门打开时，我们连接的冰箱将发送一个事件。

所需的 URL 应该是这样的

https://www.google-analytics.com/mp/collect?measurement_id={your ID}&api_secret={your key}

现在，我们需要以 POST 请求的形式发送上述 URL，同时发送包含我们要发送的事件参数的 JSON 有效载荷。请记住，由于这与从浏览器或移动应用程序发送的 GA4 事件不同，因此不会像 GA4 的增强型测量那样自动检测和收集额外的元素。事实上，测量协议只测量你发送给它的内容。从这里开始，用你最喜欢的编程语言发布请求--我的情况是用 Python。

当然，该事件会在 GA4 实时界面中注册，随后的点击量将成为 GA4 报告的一部分，如果您已将您的财产链接到谷歌云平台，还可将其存入 BigQuery。

当然，我相信您已经猜到了，在 Google Looker Studio 中创建设备活动仪表盘是轻而易举的事。以上就是全部内容！

是时候试试测量协议自己试试。

我们已经看到，与其他事件级数据收集平台一样，测量协议使用 API 友好格式向 Google Analytics 发送数据。从技术角度来看，这是一种非常简单高效的实现方式，因此您可以在所有物联网项目中发挥创意。

我们讨论的测量协议主要用于物联网设备（或任何非电脑、手机或游戏机的设备）。考虑到这一点，您也可以将其用作云环境中的数据交换方法，在进程完成后作为 API 回调使用。这意味着测量协议可以与云函数或消息队列（如 Google Pub/Sub 或 Kafka）配合使用。

最后，回到我刚才提到的人工智能，这种测量的确是为人工智能/ML 模型收集燃料的理想方式，但人工智能也可用于在正确的时间触发正确的事件，并使用正确的数据有效载荷。在这一点上，人工智能可以随机应变，改进预定的数据收集计划，开始发送其原始计划范围之外的事件，从而获得更多的洞察力。再加上谷歌云平台的云 ML，结果可能会让你大吃一惊！

简而言之，以下是关于测量协议的主要启示：