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查看和导出分析数据

借助分析功能，您可以深入了解应用的用量趋势、搜索质量和最终用户互动度。该控制台依托 Looker 的支持，能够提供交互式信息中心体验。本页介绍了如何查看应用的分析数据。

准备工作

确保您的应用已连接到数据存储区。应用指标仅在数据存储区与应用相关联后才可用。

如果您没有数据存储区，则需要将 Google 数据源或第三方数据源连接到您的应用。

用于分析的用户事件

本部分将介绍 Gemini Enterprise 用于生成搜索相关指标（例如搜索次数和点击率）的用户事件。如果您使用界面通过 Gemini Enterprise 助理搜索和获取回答，则无需进行其他配置。不过，如果您在自己的应用中使用 Gemini Enterprise API，则必须在应用中配置搜索功能以捕获用户事件，然后将用户事件导入到应用中。

Gemini Enterprise 应用需要以下用户事件才能获取相应指标：

搜索活动。点击率必需。
查看商品事件。点击率必需。

以下信息还可用于某些分析：

展示次数。您可以在提取用户事件时，通过在 UserEvent.Documents 中添加相关联的商品来提供归因于 Google 的展示（商品浏览或点击）。此信息对于归因和计算每次搜索的指标是必需的。
归因令牌。归因令牌是由 Google 生成并随每次搜索请求返回的唯一 ID。请务必将该归因令牌作为 UserEvent.attributionToken 添加到因搜索而产生的任何用户事件中。此参数用于确定搜索是否由 API 提供。只有具有 Google 生成的归因令牌的用户事件才用于计算指标。
搜索日志。搜索日志基于搜索请求。为了让 Google 能够识别用户会话，从而提供基于会话的分析和更高质量的搜索结果，Google 强烈建议您设置可选字段 SearchRequest.UserPseudoId。

如果没有搜索日志或用户事件，则所有指标都会显示默认值。

查看 Gemini Enterprise 分析

您可以查看应用的搜索分析。您会看到与向应用发出的搜索调用相关的指标。如果您的应用连接到多个数据存储区，建议通过指定 engine 资源向应用发出搜索调用，以便从其所有已连接的数据存储区获取结果。

按照以下说明查看有关应用的分析数据。

在 Google Cloud 控制台中，前往 Gemini Enterprise 页面。

Gemini Enterprise
点击要查看其分析数据的应用的名称。
点击 Analytics 。
点击相应标签页即可查看相应指标组：
- 采用情况：有关用户采用状态的指标。
- 使用情况和质量：有关用户反馈和应用使用情况的指标。
- 代理：与应用内代理相关的指标，例如深度研究、创意工坊和自定义代理。
- 价值：用户通过该应用查询数据所节省的费用方面的指标。
查看采用情况分析数据
如需过滤指标，请指定指标标签页可用的过滤条件，然后点击刷新按钮以应用这些过滤条件。

指标定义

下表介绍了指标的定义。

指标组	指标名称	指标定义	备注
采用	日活跃用户数	每天的活跃用户数	如果用户登录并触发任何 API 调用（例如在进入首页时），则会被视为活跃用户。
	周活跃用户数	每周的活跃用户数。每周从星期一开始，到星期日结束。
	月活跃用户数	每月活跃用户数
	7 天留存率	当前 7 天内的回访用户数 / 前 7 天内的活跃用户数	如果用户在当前 7 天周期和上一个 7 天周期内均处于活跃状态，则视为回访用户。
	7 天增长率	当前 7 天内的活跃用户数与前 7 天内的活跃用户数之间的百分比差值
	7 天流失率	当前 7 天内的流失用户数 / 前 7 天内的活跃用户数	如果用户在上一个 7 天内处于活跃状态，但在当前 7 天内处于非活跃状态，则视为流失用户。
	28 天留存率	当前 28 天内的回访用户数 / 前 28 天内的活跃用户数
	28 天内的增长率	当前 28 天内的活跃用户数与前一个 28 天内的活跃用户数之间的百分比差值
	28 天流失率	当前 28 天内的流失用户数 / 上一个 28 天内的活跃用户数
	购买的席位	组织已购买的许可（席位）数量	包括自注册 Gemini Enterprise 以来购买的所有席位。
	已申领的座位数	已分配给贵组织内个人用户并被其接受的用户许可数量	包括自注册 Gemini Enterprise 以来已声明的所有席位。
使用情况和质量	搜索次数	搜索广告系列的总数
	回答数	Gemini Enterprise 已生成回答的查询总数	智能体生成的回答不计入此数量。
	操作次数	Gemini Enterprise 回答的查询总数	包括创建电子邮件模板等操作。
	每次搜索的点击率 (CTR)	搜索点击总次数 / 搜索次数	搜索点击次数包括对搜索结果和内部引用的点击次数。
	各类别中的网页浏览量	每个类别页面的总浏览次数
	反馈的“赞”和“不喜欢”次数	用户发送的赞和不喜欢的数量	应用用户发送的“赞”/“踩”反馈响应的记录。
	“不喜欢”反馈的原因细分	不喜欢的理由所占的百分比	如果用户不喜欢生成的回答，可以选择多个原因来解释不喜欢的原因。该百分比表示每种原因被选择的频率。
	成功搜索率	成功搜索次数 / 搜索次数
	成功回答率	成功回答数 / 回答数
代理	月活跃客服人员用户数	上个日历月中使用过代理的活跃用户总数。
	每月与代理的聊天会话数	与特定代理互动过的用户在过去一个日历月内发起的聊天会话总数。	聊天会话是指用户在同一天内通过同一聊天串与智能体进行的互动。如果用户在第二天继续在同一聊天串中进行对话，则系统会将其视为新会话。
	每月使用的代理数量	在过去一个日历月内至少有一位活跃用户的代理总数。
	每月聊天会话总数	在过去一个日历月内，与代理互动的用户发起的聊天会话总数。	聊天会话是指用户在同一天内通过同一聊天串与智能体进行的互动。如果用户在第二天继续在同一聊天串中进行对话，则系统会将其视为新会话。
	每月创建的代理数量	上个日历月内创建的代理总数。
值（公开预览版）
	搜索成功	成功搜索的次数。	成功搜索次数取决于用户在搜索后的行为。如果出现以下任一情况，则视为搜索成功：在开始新搜索之前点击了某个搜索结果。如果搜索的响应包含人物搜索结果，并且在两分钟内没有进行后续搜索。这是因为个人搜索结果会显示在搜索结果页上，通常不需要点击。
	成功回答	成功回答数	回答的成功与否取决于生成回答后用户的行为。成功与否取决于用户提供的反馈或后续问题的提出时间。如果用户对答案表示赞同，则查询被视为成功。如果没有反馈，并且用户在 30 秒内没有提出其他查询，则假定查询成功。
	所选日期内节省的员工工时	（成功搜索次数 + 成功回答次数）x 每次成功回答节省的时间（分钟）
	已保存所选日期的值	所选日期内节省的小时数 × 员工平均时薪	如需查看此指标，请在价值标签页中，为员工时薪字段指定时薪。
	预计每年节省的员工工时数	（成功搜索次数 + 成功回答次数）x 每次成功搜索节省的时间（分钟）	预计的年成功搜索次数是根据所选日期范围内的成功搜索次数得出的。据估计，每次查询可节省 3 分钟时间，此估计值基于 Google 的内部研究。
	预计每年节省的价值	预计每年节省的员工工时数 ✕ 员工平均时薪	如需查看此指标，请在价值标签页中，为员工时薪字段指定时薪。

导出指标

请按照以下步骤将指标导出到Google Cloud 项目中的 BigQuery 表：

验证您是否拥有所需的权限和角色。
- 您需要具有 Discovery Engine Viewer 角色才能调用该 API。
- 创建 BigQuery 数据集所需的权限
- 创建表所需的权限。

创建 BigQuery 数据集：

在 Google Cloud 控制台中打开 BigQuery 页面。

转到 BigQuery 页面
在探索器面板中，选择 Gemini Enterprise 应用所在的项目，以创建数据集。
点击选项，然后点击创建数据集。

在创建数据集页面中执行以下操作：

对于数据集 ID，输入唯一的数据集名称。您需要数据集名称才能通过 API 导出指标。

对于位置类型，下表显示了如何将 BigQuery 位置映射到 Gemini Enterprise 应用位置：

Gemini Enterprise 应用多区域位置	BigQuery 多区域位置
全球	美国（美国的多个区域）
美国（美国的多个区域）	美国（美国的多个区域）
欧盟（欧洲联盟的多个区域）	欧盟（欧洲联盟的多个区域）

点击创建数据集。

为您创建的数据集创建一个空的 BigQuery 表。
1. 在探索器面板中，展开您的项目，然后选择您创建的数据集。
2. 在数据集信息部分中，点击 创建表。
3. 在创建表面板中，在表字段中为表指定名称。您需要表名称才能通过 API 导出指标。
4. 点击创建表。

调用 analytics:exportMetrics 方法可检索过去 30 天（包括当天）的指标数据。

REST

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
-d '{
   "analytics": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections/default_collection/engines/APP_ID",
   "outputConfig":
      {
         "bigqueryDestination":
         {
            "datasetId": "BIGQUERY_DATASET_ID",
            "tableId": "BIGQUERY_TABLE_ID"
         }
      }
   }' \
"https://ENDPOINT_LOCATION-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections/default_collection/engines/APP_ID/analytics:exportMetrics"

替换以下内容：

ENDPOINT_LOCATION：API 请求的多区域。分配以下值之一：
- us-（适用于美国多区域）
- 欧盟多区域的 eu-
- global-（针对全球位置）
如需了解详情，请参阅为数据存储区指定多区域。
LOCATION：数据存储区的多区域：global、us 或 eu
PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目的 ID。
APP_ID：要从中导出指标的应用的 ID。
BIGQUERY_DATASET_ID：您创建的 BigQuery 数据集的 ID。
数据集 ID 采用 <PROJECT_ID>.<DATASET_ID> 格式。您只需提供 <DATASET_ID>。
BIGQUERY_TABLE_ID：您创建的 BigQuery 表的 ID。
在经典探索器视图中，表格 ID 采用 <PROJECT_ID>.<DATASET_ID>.<TABLE_ID> 格式。您只需提供 <TABLE_ID>。

响应包含操作名称和 ID。记下操作 ID，以便在下一步中使用。
例如：

{
   "name": "projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/operations/OPERATION_ID",
   "metadata": {
      "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.ExportMetricsMetadata"
   }
}

命令和结果示例

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-User-Project: my-project-123" \
-d '{
   "analytics": "projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app",
   "outputConfig":
      {
         "bigqueryDestination":
         {
            "datasetId": "123456789012345678901",
            "tableId": "123456789012345678901"
         }
      }
   }' \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/analytics:exportMetrics"

{
  "name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/operations/export-metrics-123456789012345678901",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.ExportMetricsMetadata"
  }
}

如需查看导出指标操作的状态，请调用 engines.operations.get 方法：

REST

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://ENDPOINT_LOCATION-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/collections/default_collection/engines/APP_ID/operations/OPERATION_ID"

替换以下内容：

ENDPOINT_LOCATION：API 请求的多区域。分配以下值之一：
- us-（适用于美国多区域）
- 欧盟多区域的 eu-
- global-（针对全球位置）
如需了解详情，请参阅为数据存储区指定多区域。
LOCATION：数据存储区的多区域：global、us 或 eu
APP_ID：您要获取其长时间运行的操作的应用的 ID。
OPERATION_ID：导出指标时运行命令后在响应中返回的导出指标操作的 ID。

命令和结果示例

示例命令：

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/my-project-123/locations/global
/collections/default_collection/engines/my-app/operations/export-metrics-123456789012345678901"

操作成功完成时的响应示例：

{
  "name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/operations/export-metrics-123456789012345678901",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.ExportMetricsMetadata",
    "createTime": "2025-09-17T20:04:30.449781Z",
    "updateTime": "2025-09-17T20:04:35.089617Z"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.ExportMetricsResponse"
  }
}

操作遇到错误时的响应示例：

{
  "name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/operations/export-metrics-123456789012345678901",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1alpha.ExportMetricsMetadata",
    "createTime": "2025-09-17T20:04:30.449781Z",
    "updateTime": "2025-09-17T20:04:35.089617Z"
  },
  "done": true,
  "error": {
    "code": 3,
    "message": "BigQuery job failed with error: Not found: Dataset my-project-123:123456789012345678901 was not found in location US at [1:24]"
  }
}

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