Wyrażenia regularne – czym są i jak wykorzystać regex w Google Analytics?

Wyrażenia regularne są językiem, dzięki któremu za pomocą odpowiednich operatorów możemy dopasować dowolny ciąg znaków spełniający konkretne założenia. W Google Analytics dają wielką elastyczność, dzięki której można je wykorzystać m.in. w filtrach widoku danych, celach, segmentach, odbiorcach, grupach treści, a nawet grupowaniu kanałów. Z kolei w przypadku Google Analytics 4 znajomość wyrażeń regularnych najczęściej przydaje się w takich obszarach, jak: narzędzie Eksploracja, tworzenie segmentów wykluczenia witryn odsyłających.

Muszę przyznać, że ostatnio coraz bardziej przekonuję do wyrażeń regularny (ang. regular expressions, regex), do tego stopnia, że stosuję je zawsze, kiedy jest to tylko możliwe. Ciebie również będę chciał do nich przekonać 🙂 i mam nadzieję, że dzięki temu artykułowi oraz zawartym w nim przykładom – zobaczysz, że naprawdę nie taki wilk straszny, jak go malują, a popularne regexy na stale zagoszczą w Twoim “arsenale”.

O konkretnych przykładach zastosowania wyrażeń regularnych opowiem Ci w kolejnych paragrafach. Jednak pozwól, że najpierw przybliżę Ci tematykę związaną z podstawowym znaczeniem znaków wykorzystywanych w regexach.

 

Co znajdziesz w tym artykule?
Znaki używane w wyrażeniach regularnych. Jakie wyróżniamy?
Jak testować wyrażenia regularne?
Testowanie wyrażeń regularnych w Google Analytics – omówienie regexów
Gdzie w Google Analytics możesz stosować wyrażenia regularne?
Google Analytics 4 a wyrażenia regularne
Regex w Google Analytics 4 (GA4) – nowe ograniczenia i najlepsze praktyki
Wyrażenia regularne w Google Analytics – podsumowanie

Znaki używane w wyrażeniach regularnych. Jakie wyróżniamy?

W wyrażeniach regularnych najczęściej (przynajmniej w mojej codziennej pracy analityka internetowego) wykorzystuję następujące znaki. Poniżej, wraz z definicjami, znajdziesz również proste przykłady ich zastosowania. W następnym paragrafie artykułu będzie natomiast więcej informacji o ich bardziej “życiowym” wykorzystaniu:

• ^ (daszek) – rozpoczyna się od – ten znak dopasowuje wszystkie wyrażenia, które zaczynają się od danego wzoru. Np. ‚^sto’ dopasuje takie słowa, jak: sto, stonoga, stokrotka, stomatolog. Jednak nie dopasuje już takich, jak: miasto, ciasto itd.
• $ (dolar) – kończy się na – odwrotnie, znak ten dopasowuje wszystkie wyrażenia, które kończą się na daną frazę. Wracając do powyższego przykładu dla ‚sto$’ dopasowane zostanie: sto, miasto i ciasto, ale nie: stonoga, stomatolog czy stokrotka.

Na pewno udało Ci się dostrzec, że stosując kombinację ^ oraz $ otrzymasz coś w stylu dopasowania ścisłego (np. dla wyrażenia ‚^miarka$’ dopasuje nam tylko i wyłącznie słowo miarka).

• | (rurka, ang. pipe) – lub – w logice ładnie nazywa się to alternatywą. Dzięki temu znakowi dopasowanie będzie dotyczyło wartości, które stoją po obu stronach. Np. dla ‚^miarka$|^siarka$’ – dopasowane zostanie wyłącznie jedno z dwóch słów: miarka lub siarka.
• . (kropka) – zastępuje jeden dowolny znak w wyrażeniu (większa liczba kropek oznacza większa dowolną liczbę znaków) – dzięki wyrażeniu postaci ‚^..aza$’ dopasujesz słowo takie jak: zmaza czy skaza (dwie kropki zastępują w tym przypadku dwie litery „zm” lub „sk”). Jeżeli wyrażenie zostanie napisane z dodatkową kropką na początku tj. ‚^…aza$’ – to możesz dopasować np.: zaraza, ale wcześniejsze słowa (zmaza i skaza) nie zostaną już dopasowane. Kropki można mnożyć w nieskończoność, ale do tego typu operacji zdecydowanie lepsza jest gwiazdka (o czym przeczytasz już za moment).
• * (gwiazdka) – zastępuje nieskończoną liczbę znaków, po których następuje – najczęściej wykorzystuję ją w połączeniu z kropką. Dzięki takiemu połączeniu można osiągnąć dowolny ciąg znaków np. ‚^m(.*)a$’ dopasuje słowa: mantra, manna, mazda, Marianna itp., czyli każdą frazę, która zaczyna się na „m” i kończy na „a”.
• + (plus) – oznacza powtórzenie przynajmniej raz poprzedniego znaku, czyli dla wyrażenia ‚^arka+’ zostaną dopasowane: arka, arkaa, arkaa itd.
• ? (znak zapytania) – oznacza brak wystąpienia lub powtórzenie jeden raz poprzedzającego znaku – dla wyrażenia ‚arka?’ dopasowane zostaną zatem jedynie: arka lub ark.
• [] (nawiasy kwadratowe) – oznaczają dopasowanie dowolnego pojedynczego znaku w ich ramach – dzięki wyrażeniu regularnemu ‚[ck]on[vw]ersion’ dopasowane zostaną następujące frazy: conversion, konversion, conwersion oraz konwersion. Nawiasy kwadratowe w połączeniu z daszkiem w środku dopasują dowolny znak, który NIE znajduje się w sprawdzanej frazie. Np. dla wyrażenia ‚[^abc]’ dopasuje każdy znak, poza trzema pierwszymi literami z alfabetu.
• – (myślnik) – oznacza zakres wyrażeń – najczęściej wykorzystuję go w połączeniu z nawiasem kwadratowym. Np. wyrażenie regularne ‚ar[b-c|k-m]a’ dopasuje następujące frazy: arba, arca, arka, arla, arma. Możemy również wykorzystać cyfry tj. ‚aria[1-9]’, dzięki czemu dopasuje nam: aria1, aria2, aria3 itd.
• (ukośnik tylny) – przywraca standardowe znaczenie znaków wykorzystywanych w wyrażeniach regularnych – jak już z pewnością udało Ci się zauważyć – wyrażenia regularne wykorzystują znaki, które są często używane w kodzie źródłowym strony internetowej. Najlepszym przykładem jest kropka. W wyrażeniach regularnych oznacza dowolny znak, natomiast normalnie jest separatorem np. w adresie internetowym. Jeżeli wpiszemy wyrażenie ‚^www.wp.pl$’, to dopasowane zostaną m.in. następujące frazy: www1wpepl, wwwwwppl itp. W celu dopasowania konkretnego adresu internetowego należy wpisać następujące wyrażenie regularne: ‚^www.wp.pl$’.

Więcej przykładów tego, w jaki sposób możesz wykorzystać poniższe znaki znajdziesz pod tym adresem. Dowiedz się m.in. jak sprawdzają się one w filtrach, segmentach niestandardowych, a nawet celach.

Zapisz się na newsletter

i bądź na bieżąco z nowościami ze świata analityki internetowej!

Wyrażam zgodę na wykorzystywanie danych zgodnie z Polityką Prywatności

Pozostaw to pole puste, jeśli jesteś człowiekiem:

 

Jak testować wyrażenia regularne?

Mimo że wyrażenia regularne nie zaliczają się do bardzo skomplikowanych obszarów, to podobnie, jak w przypadku każdego innego języka programowania – przed jego implementacją warto przeprowadzić testy sprawdzające.
Osobiście, do testowania moich wyrażeń regularnych, najchętniej wykorzystuję następujące rozwiązania: filtry w raportach treści w Google Analytics Universal (jak to zrobić przeczytasz w tym miejscu), karty eksploracji w Google Analytics 4, a także dedykowane serwisy takie, jak: regex101.com bądź regexr.com.

Testowanie wyrażeń regularnych w Google Analytics – omówienie regexów

Pierwszy sposób ma szczególne znaczenie w Google Analytics Universal przy konfiguracji celów z wykorzystaniem wyrażeń regularnych. Jak zapewne pamiętasz – w Google Analytics możesz skonfigurować 4 typy celów:

• docelowy adres URL,
• czas spędzony w witrynie,
• strony/odwiedziny,
• zdarzenie.

Przy czym warto zwrócić uwagę, że wyrażenia regularne w Google Analytics Universal w praktyce najczęściej znajdują zastosowanie w pierwszym rodzaju celu, czyli celach opartych na adresach URL.

Jeżeli zdecydujesz się na dopasowanie wyrażenia URL, to musisz zastanowić się, jakie wyrażenie regularne dopasuje URL, który będzie dla oznaczał konwersję użytkownika. Wszystkie adresy URL, które odsłonili użytkownicy, dostępne są w raportach sekcji: Zachowanie / Zawartość witryny / Wszystkie strony.
Tam również (tuż nad tabelą dostępny jest filtr, który pomoże Ci zdecydować, czy wyrażenie regularne wykorzystane w konfiguracji celu rzeczywiście dopasowuje adres URL, na którym Ci zależy. Jeżeli tak – śmiało możesz wykorzystać to wyrażenie regularne w konfiguracji celu.

Drugim rozwiązaniem, które osobiście stosuję przede wszystkim do testowania wyrażeń regularnych na potrzeby filtrów oraz segmentów, stanowi serwis regex101.com.
Działanie serwisu jest bardzo intuicyjne. Wystarczy, że w polu “REGULAR EXPRESSION” wpiszesz swoje wyrażenie regularne, a w polu “TEST STRING” – frazy, które chcesz poddać weryfikacji. Proste 😊

Gdzie w Google Analytics możesz stosować wyrażenia regularne?

W praktyce, jak już wspominałem, istnieje co najmniej kilka zasadniczych elementów, w których można wykorzystać wyrażenia regularne.
Jednak zdecydowanie najczęściej wykorzystuje się je w filtrach oraz konfiguracji celów.

Wykorzystanie wyrażeń regularnych w filtrach w interfejsie raportowania

Z filtrami w Google Analytics mamy do czynienia w co najmniej dwóch miejscach – filtrach w ramach widoków danych oraz filtrach w widoku raportów. Te drugie (filtry w ramach raportów), są znacznie częściej wykorzystywane – zwłaszcza, jeżeli chcemy przyjrzeć się wybranym słowom kluczowym.

Aby lepiej Ci to zobrazować – pozwól, że posłużę się przykładem. W poniższej operacji moim celem było wyszukanie wszystkich słów kluczowych zaczynających się od “żel” lub “krem”. Dodatkowo, słowa kluczowe dla “żel” mogły pojawić się również bez polskich znaków.
Oczywiście mogłem wypisać wszystkie możliwe odmiany tych słów. Ale powiedzmy sobie szczerze – czy jest sens, aby tracić czas i energię, jeśli wszystko można zastąpić jednym i zdecydowanie krótszym wyrażeniem?
W tej sytuacji wystarczyło bowiem zastosować taki krótki regex:

A oto efekty, jakie wygenerowało wyrażenie:

Wykorzystanie wyrażeń regularnych w filtrach (w widoku danych)

Inny przykład rozwiązania stosowanego w ramach widoku danych stanowi filtr włączający ruch z danej sekcji serwisu. W tym wypadku jest to opcja włączająca ruch z jedynie dla “Studiów II stopnia”.
W związku z tym, że URL na tej stronie skonstruowane są w ten sposób, że każdy należący do tej sekcji zaczyna się od ‚/studia-ii-stopnia’ lub ‚/studia_ii_stopnia’, to wyrażeniem regularnym będzie tutaj:

Sam filtr z kolei filtr wówczas przyjmie następującą postać:

Kolejnym przykładem filtru, w ramach którego możesz wykorzystać możliwości wyrażeń regularnych, stanowi ten wykluczający ruch z podanego zakresu adresów IP.

Przykład? Dla zakresu adresów “178.42.219.143-200” – odpowiednie wyrażenie regularne będzie miało postać:

Wykorzystanie wyrażeń regularnych w celach

Przy konfiguracji celów w Google Analytics musisz pamiętać o tym, że wybierając dany rodzaj dopasowania adresu URL, determinujesz go również dla konfiguracji ścieżki do celu.
Każda aktywność użytkownika może zostać przeliczona na konkretne wartości pieniężne. Kilka przydatnych porad, jak podchodzić do kwestii ich obliczania, znajdziesz pod tym adresem. Z kolei mój przykład takiego celu prezentuję poniżej.

Aby przekonać się, czy dane wyrażenie regularne zadziała prawidłowo, możesz zweryfikować je w raporcie Zachowanie / Zawartość witryny / Wszystkie strony. W tym celu warto odnieść się do sekcji testowania wyrażeń regularnych.

Wykorzystanie wyrażeń regularnych w segmentach

Musisz wiedzieć, że regexy znajdują swoje zastosowanie również w obszarze związanym z określaniem segmentów użytkowników. Na ich podstawie możesz definiować, chociażby ich pochodzenie (na poniższym przykładzie pokazałem Ci, jak to zrobić w odniesieniu do płatnych źródeł ruchu z social mediów).

Grupowanie treści za pomocą wyrażeń regularnych

Do kolejnych zastosowań zaliczamy grupowanie, które znajduje szczególne zastosowanie – zwłaszcza, gdy Twoja strona internetowa posiada strukturę adresów URL, która pozwala na pogrupowanie adresów w określone kategorie.
Poniżej prezentuję Ci przykład takiego grupowania treści, w którym jako grupę – Blog / Twarz chcę przypisać wszystkie artykuły zawierające w adresie /blog/twarz.

Grupowanie kanałów przy pomocy wyrażeń regularnych

Do niestandardowego grupowania kanałów również można wykorzystać wyrażenia regularne. Na poniższej grafice znajdziesz praktyczny przykład. A jeśli chcesz dowiedzieć się nieco więcej o opcji grupowania kanałów – zapoznaj się z tą lekturą od Google.

Google Analytics 4 a wyrażenia regularne

Do tej pory opowiedziałem Ci wiele o zastosowaniu regexów w odniesieniu do Google Analytics w wersji Universal. Mając na względzie, że czas tej usługi powoli dobiega końca i już niedługo zastąpi ją Google Analytics 4 – muszę napisać również “co nieco” o wyrażeniach regularnych właśnie w kontekście GA4. Aby nie przedłużać, pozwól, że od razu przejdę do konkretów.

Wykorzystanie regexów w narzędziu eksploracja

Tzw. Eksploracje to narzędzie Google Analytics 4, w którym znajdziesz cały zestaw zaawansowanych metod, dzięki którym będziesz w stanie otrzymać wiele dokładnych informacji na temat aktywności klientów. Znajdziesz tam m.in. ścieżki, kohorty, pokrywanie się segmentów i wiele, wiele więcej.

Jednak w mojej ocenie, najczęstszym wykorzystaniem wyrażeń regularnych w narzędziu eksploracja w GA4, będą filtry (grafika poniżej).

Na screenie możesz dostrzec wszystkie zdarzenia dla danej usługi. Ale co zrobić, jeśli chcesz zobaczyć tylko te związane z działaniami Ecommerce? Do tego posłuży Ci filtr z wykorzystaniem wyrażeń regularnych:

view_item|add_to_cart|view_cart|begin_checkout|purchase

Poniżej efekt, jaki udało się uzyskać właśnie dzięki zastosowaniu naszego filtra z wyrażeniem regularnym:

Wykorzystanie regexów w segmentach

Podobnie jak w Google Analytics Universal – wyrażenia regularne w Google Analytics 4 sprawdzają się wyśmienicie również w przypadku tworzenia mniej lub bardziej zaawansowanych segmentów.

Wykluczenia witryn odsyłających za pomocą wyrażeń regularnych

W tym miejscu możemy mówić o pewnej nowince. Otóż, w przypadku konfiguracji tego elementu istnieje możliwość zastosowania wyrażeń regularnych do definicji wykluczeń witryn odsyłających. W klasycznym Universal Analyticsie nie było to możliwe.

Co więcej – można skonfigurować maksymalnie 50 warunków, a co za tym idzie – wykorzystanie wyrażeń regularnych w tym miejscu często jest wręcz koniecznością.

Przykład zastosowania? Załóżmy, że chciałbym wykluczyć bramkę płatności PayU, które może występować pod 3 różnymi adresami URL: secure.payu.pl, payu.pl oraz payu.com.

Zamiast wpisywać każdą domenę do osobnego warunku, wystarczy zastosować takie wyrażenie regularne:

Regex w Google Analytics 4 (GA4) – nowe ograniczenia i najlepsze praktyki

Wdrożenie GA4 zmienia zasady gry dla wyrażeń regularnych – m.in. domyślny tryb „matches regex” wymaga pełnego dopasowania łańcucha, a nie tylko zawierania wzorca. Warto więc przeanalizować: jakie wzorce działają poprawnie, jakie ograniczenia niesie za sobą składnia RE2 (np. brak lookahead / lookbehind), oraz jak uniknąć typowych błędów.

Limity RE2 w GA4 – co oznaczają dla analityka i jak je obejść

W GA4 zastosowano silnik RE2, który nie obsługuje zaawansowanych funkcji regex (np. referencji wstecznych, lookahead/behind), co może blokować np. warunki typu „jeśli X potem Y”. W praktyce oznacza to, że analityk musi zaprojektować wzorce prostsze, mądrzej używać grupowania (|) i unikać dużych/skomplikowanych zapisów. To dobry moment na rewizję istniejących wyrażeń regularnych i optymalizację pod kątem wydajności filtrów.

Wyrażenia regularne w Google Analytics – podsumowanie

Mam nadzieję, że zapoznanie się z tym wpisem przekonało Cię, że stosowanie wyrażeń regularnych jest po prostu opłacalne – w końcu pozwala oszczędzić naprawdę masę czasu i energii!
Jak widzisz, wyrażenia regularne zapewniają elastyczność i dają naprawdę niesamowite możliwości. Na pewno udało Ci się również zauważyć, że nawet przy ich podstawowej znajomości, można znacznie szybciej i łatwiej konstruować zaawansowane filtry.
Jedyne, o czym musisz pamiętać, to fakt, iż w filtrach można stosować wyrażenia regularne o maksymalnej długości 255 znaków. Choć od tej “bolączki” wolne są już segmenty zaawansowane.

Jeśli wyrażenia regularne zainteresowały Cię to mam nadzieję, że temat segmentacji jak i filtrów również przypadnie Ci do gustu i uzupełni zdobytą dzisiaj wiedzę!