关键字分类或创建 内容

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这可能涉及数据清理、集義会读取原始数据并根据定义的参数对其进行结构化. 例如، 如果我正在处理关键字数据،我可以提示LLM 根据意图对关键字进行分类,从而创建更有条理、更可操作的数据集. c 加载: 数据转换完成后，我会将其加载到适当的工具中,以便进一步分析或可视化语 Google Data. اسٹوڈیو، 甚至可以直接加载到 PowerPoint 演示文稿中،用于向客户报告. 我使用 Google Cloud Workflows 和 App Script 自动执行此加载过程，确保数据定期更新并可供分析۔ 使用 LLM 设置自动化 ETL工作流程可简化排名跟踪、关键字聚类和 数据分析等任务 7. 使用 Composio 通过 Slack 与您的分析师和 GSC 进行交流 Composio Google Analytics (GA4) اور Google Search Console (GSC) کے ساتھ Slack کے ذریعے بات چیت کرنا آسان بناتا ہے ۔ یہ انضمام مجھے اپنے سلیک ورک اسپیس کو چھوڑے بغیر سوالات پوچھنے، ڈیٹا وصول کرنے اور رپورٹس بنانے دیتا ہے۔ 通过 Slack 和 Composio 进行分析。

و ڈیمانڈ پر تجزیاتی ڈیٹا کھینچنے کی اجازت دیتا ہے۔ 提出对话式询：使用 Composio，我可以用 菲律宾电话号码表 自然语言提出问题，例如“过去 30天的自然流量趋势是什么？”或“上周哪些着陆页的 转化率最高？”然后，Composio 从 GA4获取数据并将其直接显示在 سلیک 中۔ 自动发送数据警报：我设置了自动报告，定期向我的 سلیک频道提供流量变化、 跳出率和目标完成情况等关键指标。



这样，我无需登彺 Google Analytics即可了解网站的最新表现۔ ب 通过 سلیک 与 GSC 对话： GSC 集成：同样، کمپوزیو 可与 GSC连接以访问搜索性能数据. 可操作的见解：例如，我可以询“过去 7天我表现最好的询是什么？”或“上个月哪些页面的展示次数下降了？”Composio 从 GSC中提取这些数据،并提供突出机会或问题的详细见解. c 将 GA4 与 Langchain Python 和 Composio 结合使用 کمپوزیو 的真正威力在与 Langchain ازگر LLM 处理复杂杂询、分析趋势，并从我的 GA4 GA4 合成用例的屏幕截图 i 使用 GA4 设置 Langchain: 安装 Langchain Python 库并通过 ​​Google Analytics API ii 高级分析和见解: 当我将 Langchain Python 与 Composio 结合使用时，我可以提出更复杂的问题。