Statistiques

Récupérez les statistiques des profils Google, Bing et Facebook via client.analytics.

Toutes les méthodes d’analyse sont regroupées dans client.analytics. Les méthodes qui prennent un location_id acceptent des identifiants numériques ou encodés en base64 ; voir Identifiants des établissements.

Les paramètres de date utilisent des chaînes au format YYYY-MM-DD.

`analytics.google`

Obtenez les statistiques Google Business Profile d’un établissement (impressions, recherches, demandes d’itinéraire, appels, clics vers le site web).

Python

client.analytics.google(    location_id: str | int,    *,    from_date: str | None = None,    to_date: str | None = None,) -> APIObject

Python

google = client.analytics.google(  16808,  from_date="2025-01-01",  to_date="2025-12-31",)print(google.to_dict())

`analytics.bing`

Obtenez les statistiques du profil Bing d’un établissement.

Python

client.analytics.bing(    location_id: str | int,    *,    from_date: str | None = None,    to_date: str | None = None,) -> APIObject

Python

bing = client.analytics.bing(  16808,  from_date="2025-01-01",  to_date="2025-12-31",)print(bing.to_dict())

`analytics.facebook`

Obtenez les statistiques de la page Facebook d’un établissement.

Python

client.analytics.facebook(    location_id: str | int,    *,    from_date: str | None = None,    to_date: str | None = None,) -> APIObject

Python

fb = client.analytics.facebook(  16808,  from_date="2025-01-01",  to_date="2025-12-31",)print(fb.to_dict())

Analyse des avis

Les analyses au niveau des avis (vue d’ensemble, évolution dans le temps, répartition par site) sont disponibles dans la sous-ressource client.reviews.analytics. Voir Avis.

Voir aussi

Établissements : récupérer les identifiants des établissements
Avis : nombre d’avis et taux de réponse
Cas d’utilisation : procédure de création d’un rapport d’analyse (cas d’utilisation 5)